செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் ஆகிய இரண்டும் நம்முடைய அன்றாட வாழ்க்கையின் கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு செயலையும் தொட்டுவிட்டன. அதாவது சிரி , அலெக்சா போன்ற குரலொலி வாயிலாக செயல்படுத்தப்பட்ட மெய்நிகர் உதவியாளர்களாகவும் அல்லது வாடிக்கையாளர்களைப் பற்றி நன்கு புரிந்துகொள்ள நெட்ஃபிக்ஸ் அமேசான் போன்ற நிறுவனங்களால் பயன்படுத்தப்படும் முன்கணிப்பு தொழில்நுட்பங்களாகவும். நம்முடைய வாழ்க்கையில் முக்கிய பங்காற்றுகின்றன முன்பு.செயற்கை நுண்ணறிவானது கணினியில் மனித நுண்ணறிவு , இயந்திர கற்றல் ஆகியன தேவைப்படும் பணிகளைமட்டும் செய்ய வைப்பதற்காக பயன்பட்டது, இது இயந்திரங்களுக்கான வழிமுறையை உருவாக்கி வடிவங்களை அடையாளம் காண உதவியது, இதனால் தரவுகளைப் பற்றிய சிறந்த பார்வையைநமக்கு அளித்தது. செயற்கை நுண்ணறிவின் வளர்ச்சிக்கு வழிகாட்டும் உத்திகளிலும் முன்முயற்சி–களிலும் உலகெங்கிலும் உள்ள நாடுகள் தொடர்ந்து செயல்பட்டு வருகின்றன. சமீபத்தில், கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு துறையிலிருந்தும் நிறுவனங்கள் இந்த செயற்கைநுண்ணறிவு (AI) கருவிகளிலும் நுட்பங்களிலும் செயல்படுத்திடுவதற்காக முதலீடு செய்கின்றன, இதனால் அவ்வாறான நிறுவனங்களின் எண்ணிக்கையானது நாளுக்குநாள் உயர்ந்து வந்துகொண்டே யிருக்கின்றன. தற்போது, அவ்வாறான செயற்கை நுண்ணறிவை பயன்படுத்திகொள்ளும் (AI)முதலீடுகளில் Baidu, Microsoft, Google, Apple, Facebook என்பன போன்ற பெரிய தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள் ஆதிக்கம் செலுத்துகின்றன. தொழில்நுட்பமற்ற நிறுவனங்களில் கிட்டத்தட்ட 10%முதல்30% வரையில் தங்களுடைய தொழில்துறையைப் பொறுத்து இந்த செயற்கை நுண்ணறிவைப் பின்பற்றுகின்றன.
வாகனங்களில் இந்த செயற்கை நுண்ணறிவை செயல்படுத்துவதன் மூலம் போக்குவரத்து வாகணத் துறையில் கணிசமான முன்னேற்றம் ஏற்பட்டுள்ளது. IoT எனும் பொருட்களுக்கான இணையமானது இந்த செயற்கைநுண்ணறிவுடன் (AI) நெருக்கமாக செயல்படாமல் ஓட்டுநர்இல்லாத போக்குவரத்து வண்டிகள் சாத்தியமற்றவையாகும். அவ்வாறே நாமனைவரும் இணையஉலாவுவதற்காக பயன்படுத்தி கொண்டுவருகின்ற கூகுளில் முக அங்கீகார வசதி உள்ளது, இது மின்னனுபடங்களைஅல்லது வடிவங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு நபரை அடையாளம் காண உதவுகின்றது. இந்த தொழில்நுட்பங்களானவை மக்கள் தங்களுடைய வாழ்க்கையை எதிர்பார்க்கும் விதத்தை மாற்றி வருகின்றன. சமீபத்திய ஆய்வின்படி, செயற்கை நுண்ணறிவு 2022 ஆம் ஆண்டில் கிட்டத்தட்ட 58 மில்லியன் புதிய வேலைவாய்ப்புகளை உருவாக்கும், மேலும் இது தரம், இருப்பிடம், புதிய வேலைவாய்ப்புகளை நிரந்தரமாக மாற்றுவது ஆகியவற்றில் பெரும் மாற்றத்தை அளிக்கவிருக்கின்றது. வருகின்ற 2025 ஆண்டில் மனிதர்களால் செய்யப்படும் பெரும்பாலான பணிகளில் ஏறக்குறைய 71% பணிகளை இயந்திரங்கள் எடுத்துக் கொள்ளும் என எதிர்பார்க்கப்படுகின்றது, அவ்வாறான நிலையில் மனிதப் பணியாளர்கள் உற்பத்திப் பணிகளில் அதிக கவனம் செலுத்துவார்கள். இது தற்போதைய பணியாளர்களை மறுசீரமைத்தலையும் மேம்படுத்துவதற்கான தேவையையும் உருவாக்குகின்றது. தற்போதைய அறிக்கையில்,IT/ITESஇன் உயர் முடிவெடுப்பவர்கள் இயந்திர கற்றல் ,செயற்கை நுண்ணறிவால் (AI)– இயங்குகின்ற தீர்வுகள் ஆகியவை எதிர்கால பணியிடங்களை வடிவமைப்பதில் மிக முக்கிய பங்கு வகிக்கவிருக்கின்றன என்ற முடிவிற்கு வந்துள்ளனர். சமீபத்திய தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களுடன்,கூடிய இந்த புதிய தொழில்நுட்பங்களைப் பற்றி நன்கு புரிந்துகொள்ளக்கூடிய திறமைகளை கொண்டஇயந்திர கற்றல் பொறியாளரை தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள்தேடுகின்றன. அவ்வாறானஇயந்திர கற்றல் பொறியாளராக மாறுவதற்குத் தேவையான ஒரு சில அடிப்படை திறன்கள் பின்வருமாறு.
நிரலாக்க திறன்கள்:
இயந்திர கற்றல் எனும் கோட்டையை அமைப்பதற்கான பல்வேறு நிரலாக்க மற்றும் மென்பொருள் மேம்பாட்டு திறன்கள் நம்மை அழைக்கின்றன. இது மாறும் வழிமுறைகளை உருவாக்குவது பற்றியதாகும். மேலும் இதில்பகுப்பாய்வு மற்றும் வடிவமைப்பின் அடிப்படைகளுடன் தெளிவாக இருப்பது நமக்கு கூடுதல் வசதியாக இருக்கும். இதில் நாம் அறிந்து கொள்ள வேண்டிய திறன்கள்
நிரலாக்கம், CS ஆகியவற்றின் அடிப்படைகள்: இயந்திரக் கற்றல் என்பது கணினி கட்டமைப்பு, தரவு கட்டமைப்புகள், வழிமுறைகள் போன்ற அடிப்படைக் கருத்துகளைப் பற்றிய தேவைப்படும்அறிவானது பெரிய அளவிலான தரவுகளைக் கணக்கிடுவதை உள்ளடக்குகிறது., b-trees, sort logos அல்லது இணையான நிரலாக்க அடிப்படைகளைப் பற்றி பேசும்போது நிரலாக்க சிக்கல்களின் தீர்வுகள் நம்முடைய கைக்குள் வந்துசேரும்.
மென்பொருள் வடிவமைப்பு: இயந்திர கற்றல் பொறியியலாளராக இருப்பதால், தற்போதுள்ள சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளுடன் மற்ற மென்பொருள் கூறுகளுடன் ஒருங்கிணைந்த வழிமுறைகளையும் அமைப்புகளையும் உருவாக்குமுடியும். இதற்காக, இணையதள ஏபிஐக்கள், நிலையான மற்றும்இயக்கநேர நூலகங்கள் போன்ற பயன்பாட்டு நிரலாக்கங்களின் இடைமுகங்களில் (ஏபிஐ) ஒரு வலுவான இடத்தை எதிர்காலத்தில் வாழ்வாதாரத்திற்கு அவசியமாகின்றது.
நிரலாக்க மொழிகள்: இயந்திர கற்றல் அதன் பன்முகத்தன்மையால் அறியப்படுகிறது மேலும் வேறு எந்தவொரு குறிப்பிட்ட மொழியுடனும் பிணைக்கப்படவில்லை. அதற்குத் தேவையானது தேவையான கூறுகளும் வசதிகளும் மட்டுமே, மேலும் மேற்கண்ட நிபந்தனையை பூர்த்தி செய்தால் எந்த கணினி மொழியையும் நாம் பயன்படுத்திகொள்ளலாம். எம்.எல் நூலகங்களுக்கு வெவ்வேறு நிரலாக்க மொழிகள் கிடைக்கின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு கணினி மொழியும் வெவ்வேறு பணிகளுக்கு பயன்படுத்திகொள்ளலாம்
பைதான்: இயந்திர கற்றல் பொறியாளர்களிடையே பயன்படுத்தப்படும் மிகப்பிரபலமான கணினிமொழிகளில் ஒன்று பைதான்ஆகும். இது NumPy, SciPy ,Pandals போன்ற பல பயனுள்ள நூலகங்களைப் பெற்றுள்ளது, அவை தரவுகளின் திறமையான செயலாக்கத்திற்கும் சிறந்த அறிவியல்பூர்வ கணிப்பிற்கும் உதவுகின்றன. இது Scikit-learn, Theano, TensorFlow போன்ற சில சிறப்பு நூலகங்களைப் பெற்றுள்ளது, இது வெவ்வேறு கணினி தளங்களைப் பயன்படுத்தி கற்றல் வழிமுறைகளை அனுமதிக்கிறது.
ஆர்எனும்கணினி மொழி: இது இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் மிகச்சிறந்த கணினிமொழிகளில் ஒன்றாகும். அதிக எண்ணிக்கையிலான வழிமுறைகள் மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகள் கொண்ட இது தரவு சுரங்க மற்றும் புள்ளிவிவர கணிப்பிற்காக சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
சி / சி ++எனும்கணினி மொழி: இயந்திர கற்றலுக்குத் தேவையான நிரலாக்க மொழிகளைப் பற்றி பேசும்போது இயந்திர கற்றலின் உள்கட்டமைப்பு மற்றும் இயக்கவியலை நிரல் செய்வதற்கு சி / சி ++ கணினிமொழிகளின் பயன்மிகவும் குறைவானதாகும் எனத்தவறாக எண்ணுகின்றனர். உண்மையில், பல எம்.எல் நூலகங்கள் சி / சி ++ இல் உருவாக்கப்பட்டு, பிற மொழிகளுக்குக் கிடைக்கவேண்டிய ஏபிஐ அழைப்புகளுடன் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளன..பாரம்பரிய மொழிகளிலிருந்து இவை சற்று வித்தியாசமாக இருந்தாலும், கற்றுக்கொள்வது கடினம் அன்று.
தேவையான அடிப்படை திறன்கள் :
இயந்திர கற்றல் என்பது கணிதம், தரவுகளின் அறிவியல், மென்பொருள் பொறியியல் ஆகியவற்றின் கலவையாகும். நமக்கு எத்தனை சான்றிதழ்கள் கிடைத்தாலும், நாம் அதிகார வரம்பில் மிகப்பெரிய குருவாக உயர்வதற்காக இந்த அடிப்படை திறன்களை நன்கு அறிந்திருக்க வேண்டும்:
தரவு மாதிரி: என்பது தரவுத்தொகுப்பின் கட்டமைப்பை மதிப்பிடுவதற்கும், வடிவங்களைக் கண்டறிவதற்கும், தரவு இல்லாத நேரங்களில் பயன்படுத்தப்படுவதற்கும் பயன்படும் ஒரு செயல்முறையாகும். இயந்திர கற்றலில், கட்டமைக்கப்படாத தரவை நாம் பகுப்பாய்வு செய்ய வேண்டும், இது தரவு மாதிரி முழுவதையும் நம்பியுள்ளது. ஒலி வழிமுறைகளை உருவாக்க தரவு மாதிரியும் மதிப்பீட்டு கருத்துக்களும் தேவையாகும்.
புள்ளியியல்: முக்கியமாக தரவுகளிலிருந்து மாதிரிகளை உருவாக்குவதே புள்ளியியலாகும். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் பெரும்பாலானவை புள்ளியியல் மாதிரிகளை உருவாக்குகின்றன. இது மாறுபாட்டின் பகுப்பாய்வு , கருதுகோள் சோதனை போன்ற செயல்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் பல்வேறு கிளைகளையும் பெற்றுள்ளது.
இந்த இரண்டையும் சேர்த்து, இன்னும் ஒரு அடிப்படையான மிக முக்கியமான நிகழ்தகவு எனும் திறன் உள்ளது, . Markov இன் தீர்வுசெயல்முறைகள் , Bayes Nets நிச்சயமற்ற தன்மைகளைக் கையாளுவதற்கு உதவுகின்றவை என்பன போன்ற நிகழ்தகவு கொள்கைகளும் அதன் வழித்தோன்றல் நுட்பங்களும் நம்பகமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்கு உதவுகின்றன.
முடிவுாக இயந்திர கற்றல் பொறியியலாளராக மாறுவதற்கு தற்போது பல்வேறு நிறுவனங்களும் தொழில்முறை இயந்திர கற்றல் சான்றிதழ் படிப்பை வழங்குகின்றன. செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப அணுகுமுறைகள் மூலம் பங்கேற்பாளர்களுக்கு வழிகாட்டுவதன் மூலம் செயற்கைநுண்ணறிறிவு (AI) மற்றும் திறமையான இயந்திர கற்றல் பொறியாளர்களின் வளர்ச்சியில் அவை முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. என்ற செய்தியை மனதில் கொண்டு செயல்படுக என பரிந்துரைக்கப்படுகின்றது