கடவுள் நூலகம்
2020-களின் தொடக்கத்திலிருந்து, தனிப்பட்ட பரிந்துரைகளுக்கான செயற்கை நுண்ணறிவுகள் (ஐ.ஐ) சான்றிதழ் எக்சோஸ்டெம் பரந்த பகுதியாக மாறியுள்ளது. தகவல்கள் பரந்த அளவில் கிடைக்குபவராக இருக்கும் போது, பயனர் பல சலுகைகளிலிருந்து தேர்வு செய்யும் சிக்கலுக்கு எதிர்கொள்கிறார்கள். இந்த கட்டுரையில், தனிப்பட்ட பரிந்துரைகளுக்கான ஐ.ஐ-யில் ஏற்பட்ட மாற்றங்களை, உருவாக்கப்பட்ட தொழில்நுட்பங்களை மற்றும் அவை வாழ்வின் பல துறைகளை எப்படி பாதித்துள்ளன என்பதை நாங்கள் பரிசீலிக்கிறோம்.
தனிப்பட்ட பரிந்துரைகளுக்கான ஐ.ஐ-யின் மேம்பாடு 2020-களுக்கு முன்னர் தொடங்கி இருந்தாலும், இந்த தசாப்தத்தில் தொழில்நுட்பங்கள் புதிய நிலைக்கு எடுத்துச் செல்லப்பட்டது. முதலில், பரிந்துரை முறைமைங்கள் ஒருசில எளிய ஆல்கரிதம்கள் அடிப்படையில் இருந்தன, உதாரணமாக, கொலேபரேட்டிவ் ஃபில்டரிங், இது பயனர்களின் நடத்தையைக் கண்டு, அவர்களின் இடையே ஒற்றுமைகள் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கிறது. இருப்பினும், தரவுகளின் அளவுக்கும் கணினியின் சக்தியின் உயர்வுக்கும் மத்தியில், பரிந்துரைகளை உருவாக்குவதற்கு புதிய அணுகுமுறை வந்தது - தீவிர கற்றல் என்பதாகும்.
2020-களின் தொடக்கத்தில், நெட்பிளிக்ஸ் மற்றும் அமேசான் போன்ற நிறுவனங்கள் பயனர் தரவுகளை செயலாக்குவதற்காக நரம்பியல் நெடுஞ்சாலைகளை எளிதாகப் பயன்படுத்த ஆரம்பிக்கின்றன. இந்த மாற்றம் பரிந்துரைகளின் தரத்தை தனிப்பட்டதாக்கி பன்முறைமாக மேம்படுத்தவும் வழங்குகிறது.
முக்கியமான சாதனைகளில் ஒன்றாகக் கணினி கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெடுஞ்சாலைகள் பயன்படுத்தப்படுவது ஆகும். தீவிர கோணெளிய நரம்பியல் நெடுஞ்சாலைகள் (CNN) மற்றும் மீள்பார்வை நரம்பியல் நெடுஞ்சாலைகள் (RNN) உரை மற்றும் படங்கள், காணொளிகள் மற்றும் ஆடியோ கோப்புகளை மட்டும் அல்லாமல் செயலாக்குவதற்கு பயன்படுகிறது.
BERT மற்றும் GPT போன்ற மாற்றிகளை பயன்படுத்துவது பரிந்துரைகளை மேம்படுத்துவதில் மகத்தான தாக்கம் ஏற்படுத்தியுள்ளது. இந்த மாதிரிகள் பயனர்களின் ஆர்வத்தை மற்றும் வாய்ப்புகளை எளிதாகப் புரிந்து கொள்ளவும், மேலும் இயற்கையாகவும் தொடர்புடைய பரிந்துறைகளை உருவாக்கவும் உதவுகிறது.
மின்னணு வணிகத் துறையில், தனிப்பட்ட பரிந்துரையின் தொழில்நுட்பங்கள் விற்பனை வளர்ச்சியும் பயனர் அனுபவத்தின் மேம்பாட்டையும் உறுதி செய்கின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, அமேசான் பயனர் பண்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்ய மாற்டு அளவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது, பயனர் ஒருவர் ஏற்கனவே வாங்கி உள்ள பொருட்களையும் தேடும் அடிப்படையிலும் அவர்களுக்கு ஈர்க்கக்கூடிய பொருட்களைத் தருகிறது.
மீடியா மற்றும் கலைவிளையாட்டுத் துறையில், ஸ்பாட்டிஃபை மற்றும் நெட்பிளிக்ஸ் போன்ற தளங்கள், தனிப்பட்ட பாடல்களின் பட்டியல் மற்றும் திரைப்பட பட்டியல்களை உருவாக்க பரிந்துரை முறைமைகளை பயன்படுத்துகின்றன. இது மட்டும் அல்லாது, பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதும், பயனர்களின் ஈடுபாட்டு நிலையை மேம்படுத்துவதும் உதவுகிறது.
பேஸ்புக் மற்றும் இன்ஸ்டாகிராம் போன்ற சமூக ஊடகங்களில், தனிப்பட்ட பரிந்துரைகளுக்கான ஐ.ஐ. செய்திகள் மற்றும் தகவல்களை பயனர்களுக்கு உரியவற்றைக் காட்டுவதில் உதவுகிறது. இந்த அணுகுமுறை பயனர்களின் ஈடுபாட்டை அதிகரிக்கவும், தகவல்களின் பரவலுக்கு உதவுகிறது.
எல்லா நல்லத்களுக்கும், தனிப்பட்ட பரிந்துரையின் தொழில்நுட்பங்கள் குறைபாடுகளைத் தவிர்க்க முடியாது. ஒரு முக்கியமான சிக்கல் தனிப்பட்ட தகவல் பாதுகாப்புக்கு உரித்தானது. பயனர்கள் தங்கள் தரவுகள் எவ்வாறு சேகரிக்கப்பட்டு பயன்படுத்தப்படுகிறதென்பதைக் குறித்து மேலும் முடிவெடுக்கிறார்கள், இது பாதுகாப்பு மற்றும் தனிப்பட்ட தகவல்களின் பாதுகாப்புக்கான கவலைகளை ஏற்படுத்துகிறது.
மேலும் ஆல்கரிதம் "தகவல் வாயுக்கள்" உருவாக்கக்கூடியதையும், பயனர்களை ஆர்வமுள்ள தகவல்களிலிருந்து தனிமைப்படுத்துவதையும் குறிப்பிட வேண்டும், ஆனால் அவர்கள் நடைமுறை சாயல்களை விட முடியாது. இது மனநிலை சார்ந்த முன்னுரிமை மற்றும் உண்பதற்கான தகவல்களைப் பெரிதும் குறைக்கும் கிடைக்கப்பெறும்.
தற்போதைய நிமிடங்களை கருத்தில் கொண்டு, தனிப்பட்ட பரிந்துரைகள் தொடர்பான தொழில்நுட்பங்கள் இன்னும் விரைவாக வளர்ந்துகொள்வதாக உறுதியாக கணிக்கப்படுகிறது. ஐ.ஐ. புதிய தரவுகளை நேரடியாகக் கற்றுக்கொண்டும் முன்னேறும் வகையில் தானாகவே வடிவமைக்கப்பட்ட விருப்பங்களை அதிகரிக்கலாம்.
மிகவும், கணிப்பதில், பரிந்துரைகளை மட்டுமல்லாமல்,பயனர்களுடன் உரையாட எளிதாக உள்ள திட்டங்களை மாறுதல் பார்க்கலாம், அவர்கள் முன்மொழிக்கும் மற்றும் முன்னுரிமைகளை மற்றுமொரு நிலைகள் வரைத் தெளிவுபடுத்துகிறது. இது ஒரே நேரத்தில் பயனர்களுக்கு ஒவ்வொன்றிற்கேற்ப மணித்துளிகள் வழங்கும் செயல்களை உருவாக்குவதிலும் உதவும்.
2020-களில் தனிப்பட்ட பரிந்துரைகளுக்கான செயற்கை நுண்ணறிவுகள் நீண்ட பாதையைக் கடந்து வருகின்றன. மேலும் புத்திசாலியாக, அடிப்படையாக அமைந்தும் மற்றும் தனிப்பட்டதாக மாறியுள்ளது, பயனர்கள் உரிய தகவல்களை மற்றும் பொருட்களை கண்டுபிடிக்க உதவுகிறது. ஆனால், அனைத்து முயற்சிகளுக்கும், தொழில்நுட்பத்திலும் நெறிமுறையிலும் சமனிலத்தை விட்டுவிடுவது முக்கியமானது, இதனால் பயனர்கள் பரிந்துரைகளில் மகிழும் மட்டுமின்றி, டிஜிட்டல் உலகில் பாதுகாப்பாக உணர வேண்டியதாக இருக்க வேண்டும்.