Machine Learning කියන්නේ කෘතිම බුද්ධිය. මේක කෘතිම බුද්ධියේ උප කුලකයක් කියලා හඳුන්වන්නත් පුළුවන්.

ඇත්තටම Machine Learning කියන්නේ මොකක් ද?

අපි දන්නවා අපි ඉගෙන ගත්ත දේවල් සහ අපි ලබපු අත්දැකිම් උපයෝගි කරගෙන අනාගතය පිළිබඳව තීරණ ගැනීමේ හැකියාව තියන බව. ඒ අනුව යන්ත්‍ර වලට දත්ත ලබා දීලා යන්ත්‍ර වලට ඉගෙන ගන්න අවස්ථාව දීලා යන්ත්‍ර වලට තීරණ ගන්න හැකියාවක් ලබා දෙන එක Machine Learning කියලා කියන්න පුළුවන්.

උදාහරණයක් අපි ගත්තොත් අපිට හැකියාවක් තියනයවා බල්ලෙක් සහ පුසෙක් ගත්තොත් ඒ දෙන්නගේ වෙනස්කම් අනුව බල්ල ද පුස ද කියලා හඳුනගන්න.

cat

dog

 

 අපි පරිගණක වැඩසටහනක් ලියන්න පුළුවන් කලින් දෙන ලද බල්ලෙක් ගේ රූපයක් සහ පුසෙක් ගේ රූපයට අනුව එයා බල්ලා නැත්නම් පුසා කියලා ප්‍රතිදානය කරන්න. නමුත් ඒ පරිගණක වැඩසටහනට පුළුවන් කමක් නැහැ කලින් දිපු නැති පින්තූරයක් හඳුනගෙන ඒක බල්ල ද පුස ද කියලා කියන්න.

 මෙතන දී තමයි අපිට machine learning model එකක් හදා ගන්න පුළුවන්. ඒ කියන්නේ බල්ලා සහ පුසා කියන වර්ගීකරනයට අනුව බල්ලන් ගේ රූප රාශියක් සහ පුසන්ගේ රූප රාශියක් දීලා ඒ යන්ත්‍රය පුහුණු(train) කරනවා.එතකොට යන්ත්‍රයට පුළුවන් බල්ලන්ගේ pattern එක ඒ කියන්නේ බල්ලන්ගේ ඇස් ගැන වර්ණ ගැන ස්වරූපය ගැන හඳුනගන්න. ඒ වගේම පුසන්ගෙත් pattern එක හඳුනගන්න පුළුවන්. ඒ හඳුනා ගත්තට පස්සේ යන්ත්‍රයට පුළුවන් බල්ලා සහ පුසා වෙන් කරලා හඳුනා ගත හැකි pattern එකක් හදා ගන්න.

මේ විදියට බල්ලන්ගේ සහ පුසන්ගේ පින්තූර රාශියක් දීලා machine learning model එක පුහුණු කරොත් යන්ත්‍රයට හැකියාවක් තියනවා අපි දෙන ඕනම බල්ලෙක්ගේ හරි පුසෙක් ගේ හරි රූපය බලලා අර කලින් දීලා තියන ලක්ෂණ අනුව තීරණ කරන්න පුළුවන් පින්තූරයේ ඉන්නෙ බල්ල ද පුස ද කියලා.

 


 

 මේක තමයි machine learning සංකල්පය.

 

දැන් අපි බලමු machine learning applications (යෙදුම්)

1.     Face recognition

2.     Speech recognition

3.     Email spam

4.     Online fraud detection

5.     Product recommendation

 

Machine learning සංකල්පය අපිට ආකාර 3 කට බෙදන්න පුළුවන්

1.     Supervised learning

2.     Unsupervised learning

3.     Reinforcement learning

 

 ඊලඟ post එකෙන් නැවත හමුවෙමු.........