చరిత్రా ఎన్సైక్లోపిడియా
2020ల ప్రారంభంలో, అటోమేటిక్ అల్గోరిథములు డేటా విశ్లేషణకు కీలకమైన టెక్నాలజీలలో ఒకటిగా మారాయి. ఈ కాలం యంత్రాభ్యాసం మరియు కృత్రిమ తెలివి రంగంలో ముఖ్యమైన పురోగతి కలిగి ఉంది, ఇది పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని ప్రాసessing మరియు వ్యాఖ్యానించడం కోసం కొత్త పద్ధతులను ఆకృతిం చింది. సాంప్రదాయంగా, అల్గోరిథములు నిపుణుల వద్ద సమన్వయాన్ని మరియు పారామీటర్లను ఎంపిక చేసేందుకు అనేక శ్రమలను అవసరమయ్యాయి. అయితే, అటోమేటిక్ అల్గోరిథములు మారుతున్న పరిసరాలకు అనుగుణంగా ఉండి, డేటా ఆధారంగా స్వయంచాలకంగా నేర్చుకోవడానికి సామర్థ్యం కలిగి ఉంటాయి, ఇది వాటిని విశ్లేషణకు అత్యంత ఉపయోగకరమైన మరియు సమర్థవంతమైన ఆహ్లాదింగాలుగా మార్చుతుంది.
అటోమేటిక్ అల్గోరిథముల ఆలోచన మొదట ద్వారా చైతన్య గణాంక రూపాయీకరణ మరియు నరచిత్రాలు (న్యూరల్ నెట్ వర్క్స్) కు సంబంధించింది, ఇవి 20వ శతాబ్దం చివరలో అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. అయితే, 2020లలో ఈ రంగంలో მნიშვნელოვანი అడుగులు వచ్చాయి, జాడు బాబులు మరియు గున్డోచినురాలు వంటి టెక్నాలజీల ద్వారా. డేటా యొక్క పెద్ద సమాహారాలను, శక్తిమంతమైన గ్రాఫిక్ ప్రాససర్స్ మరియు క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ ఉపయోగించడం, అల్గోరిథముల అభ్యాసాన్ని వేగవంతం చేయడంలో పనిచేసింది.
అటోమేటిక్ అల్గోరిథములు వైద్య, ఆర్థిక, మార్కెటింగ్, రవాణా మరియు అనేక ఇతర రంగాలలో ఉపయోగించబడ్డాయి. వైద్య లో, ఇవి వైద్య చిత్రాలను విశ్లేషించి మరియు వ్యాధుల అభివృద్ధిని అంచనా వేయడానికి సహాయపడుతాయి. ఆర్థిక రంగంలో, వీటిని పెట్టుబడి వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు మోసం గుర్తించడానికి ఉపయోగిస్తారు. మార్కెటింగ్ రంగంలో, అల్గోరిథములు వినియోగదారుల ప్రవర్తనను విశ్లేషించడానికి మరియు సేకరించిన డేటా ఆధారంగా ప్రకటనల ప్రచారాలను మెరుగుపరిచేందుకు సహాయపడతాయి. రవాణా విధానంలో, అటోమేటిక్ వ్యవస్థలు భద్రత మరియు సరుకుల ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించబడతాయి.
ఈ రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన విజయంగా, తక్కువ సంఖ్యలో సూచించిన డేటాను ఉపయోగించి అటోమేటిక్ నేర్చుకునే అల్గోరిథముల అభివృద్ధి జరిగింది. ఇది డేటా సేకరణ మరియు ప్రాసessingపై వ్యయం తగ్గించడానికి అనుమతించింది, ఇది చిన్న కంపెనీలు మరియు స్టార్టప్‌ల కోసం టెక్నాలజీలను మరింత సులభంగా అందుబాటులో ఉంచింది. అదనంగా, కృత్రిమ పరిణామంలో ఆధారిత అత్యాధునిక ట్రాన్స్ఫార్మర్లు ద్వారా పద్ధతులు రూపొంది, ఇవి సహజ భాష ప్రాసెసింగ్ యొక్క నాణ్యతను ప్రాముఖ్యంగా పెంచగా, ప్రదర్శనాగోచరాల మరియు గుండా మాట్లాడే వ్యవస్థలను మరింత సమర్థవంతంగా రూపొందించడానికి అనుమతించింది.
అటోమేటిక్ అల్గోరిథముల అనేక ఆర్థిక లాభాల మధ్య, నైతికత మరియు పారదర్శకత పై ప్రశ్నలు కూడా వస్తున్నాయి. ఇలాంటి అల్గోరిథముల వినియోగం, పూర్వపు డేటా ఆధారంగా శిక్షణ ఎక్కడ జరిగితే, నిర్ణయాలలో పూర్వగ్రహం రావచ్చు. ఫలితంగా, మరింత పారదర్శక మరియు న్యాయమైన వ్యవస్థలను సృష్టించడానికి ప్రయత్నాలు మొదలయ్యాయి, ఇది డేటా నాణ్యతను నియంత్రించు, అల్గోరిథముల ఫలితాలపై వారి ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడం కోసం ప్రత్యేక పద్ధతులను అభివృద్ధి చేసింది.
కృత్రిమ తెలివి సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతోన్న సమయంలో, అటోమేటిక్ అల్గోరిథములు అలాగే క్రమంగా అభివృద్ధి చెందనుంది, మరింత శక్తివంతమైన మరియు సంక్లిష్టమైనవి అవ్వడానికి. మోడళ్ళ నిర్వచనాన్ని మెరుగుపరచుట మీద మరియు క్లాసిఫికేషన్ యొక్క సాఫీ అంశాలను మరియు సాంప్రదాయ గణాంక పద్ధతులను కలిపే హైబ్రిడ్ పద్ధతుల సృష్టిపై ప్రశ్నించబడనుంది. ఇవన్నీ డేటా విశ్లేషణకు కొత్త అవకాశాలను తెరిచి, నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరింత ఖరారైన సాధనాలను అందించగలదు.
అలా, 2020ల్లో అభివృద్ధి చెందించిన డేటా విశ్లేషణ కోసం అటోమేటిక్ అల్గోరిథములు కేవలం సాంకేతిక విజయంగానే కాకుండా, సామాజిక మరియు ఆర్ధిక ఫనామెనాన్ కూడా. ఇవి సమాచార విశ్లేషణకు సంబంధిత దృష్టిని మార్చి, అనేక రంగాలలో పరిశోధకులకు మరియు వృత్తి నిపుణులకు కొత్త పథాలను తెస్తాయి. వృద్ధి చెందుతున్న టెక్నాలజీల ఉపయోగంతో, సంబంధిత నైతిక అంశాలను కూడా ప్రాముఖ్యత ఇవ్వడం ముఖ్యం, తద్వారా భవిష్యత్తులో బాధ్యతాయుతమైన మరియు సురక్షితమైన వినియోగం నిర్వహించబడుతుంది.