మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI అంటే ఏమిటి?

మీరు ఎప్పుడైనా ఏదైనా ఉత్పత్తి పేజీని చూసి కృత్రిమ మేధస్సును కొనుగోలు చేస్తున్నారా లేదా కేవలం మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను టోపీతో కొనుగోలు చేస్తున్నారా అని ఆలోచిస్తుంటే, మీరు ఒంటరివారు కాదు. పదాలు కన్ఫెట్టిలాగా తిరుగుతాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AIకి సంబంధించిన స్నేహపూర్వక, అర్ధంలేని గైడ్ ఇక్కడ ఉంది, ఇది కొన్ని ఉపయోగకరమైన రూపకాలను జోడిస్తుంది మరియు మీరు నిజంగా ఉపయోగించగల ఆచరణాత్మక మ్యాప్‌ను మీకు అందిస్తుంది.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI అంటే ఏమిటి?
AI భావనలు, చరిత్ర మరియు వాస్తవ ఉపయోగాలకు సాధారణ భాషలో పరిచయం.

🔗 వివరించదగిన AI అంటే ఏమిటి?
మోడల్ పారదర్శకత ఎందుకు ముఖ్యమైనది మరియు అంచనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి పద్ధతులు.

🔗 హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అంటే ఏమిటి?
మానవరూప రోబోటిక్ వ్యవస్థల సామర్థ్యాలు, సవాళ్లు మరియు వినియోగ కేసులు.

🔗 AI లో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి?
నోడ్స్, లేయర్‌లు మరియు అభ్యాసం సహజమైన ఉదాహరణలతో వివరించబడ్డాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI అంటే ఏమిటి, నిజంగా? 🌱→🌳

• ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అనేది విస్తృత లక్ష్యం: మానవ తెలివితేటలతో మనం అనుబంధించే పనులను నిర్వహించే వ్యవస్థలు - తార్కికం, ప్రణాళిక, అవగాహన, భాష - గమ్యం . ట్రెండ్‌లు మరియు పరిధి కోసం, స్టాన్‌ఫోర్డ్ AI ఇండెక్స్ విశ్వసనీయమైన “యూనియన్ స్థితి”ని అందిస్తుంది. [3]

• మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది AI యొక్క ఉపసమితి: ఒక పనిలో మెరుగుపరచడానికి డేటా నుండి నమూనాలను నేర్చుకునే పద్ధతులు. ఒక క్లాసిక్, మన్నికైన ఫ్రేమింగ్: అనుభవం ద్వారా స్వయంచాలకంగా మెరుగుపడే అల్గారిథమ్‌లను ML అధ్యయనం చేస్తుంది. [1]

దీన్ని నిటారుగా ఉంచడానికి ఒక సులభమైన మార్గం: AI అనేది గొడుగు, ML అనేది పక్కటెముకలలో ఒకటి . ప్రతి AI MLని ఉపయోగించదు, కానీ ఆధునిక AI దాదాపు ఎల్లప్పుడూ దానిపై ఆధారపడుతుంది. AI భోజనం అయితే, ML అనేది వంట టెక్నిక్. కొంచెం తెలివితక్కువగా ఉంది, కానీ అది అంటుకుంటుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI💡ని తయారు చేస్తుంది

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI అని ప్రజలు అడిగినప్పుడు, వారు సాధారణంగా సంక్షిప్తాలు కాకుండా ఫలితాల కోసం చూస్తారు. ఈ సాంకేతికత వీటిని అందించినప్పుడు మంచిది:

1. స్పష్టమైన సామర్థ్య లాభాలు

   • సాధారణ మానవ కార్యప్రవాహం కంటే వేగవంతమైన లేదా మరింత ఖచ్చితమైన నిర్ణయాలు.

   • రియల్ టైమ్ బహుభాషా లిప్యంతరీకరణ వంటి మీరు ఇంతకు ముందు నిర్మించలేని కొత్త అనుభవాలు.

2. నమ్మకమైన లెర్నింగ్ లూప్

   • డేటా వస్తుంది, నమూనాలు నేర్చుకుంటాయి, ప్రవర్తన మెరుగుపడుతుంది. నాటకీయత లేకుండా లూప్ తిరుగుతూనే ఉంటుంది.

3. దృఢత్వం మరియు భద్రత

   • బాగా నిర్వచించబడిన నష్టాలు మరియు తగ్గింపులు. సున్నితమైన మూల్యాంకనం. అంచు కేసులలో ఆశ్చర్యం లేదు. ఆచరణాత్మకమైన, విక్రేత-తటస్థ దిక్సూచి NIST AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్. [2]

4. వ్యాపారానికి అనుకూలం

   • మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం, జాప్యం మరియు ఖర్చు మీ వినియోగదారులకు అవసరమైన దానికి అనుగుణంగా ఉంటాయి. ఇది అద్భుతంగా ఉన్నప్పటికీ KPIని కదిలించకపోతే, అది కేవలం ఒక సైన్స్ ఫెయిర్ ప్రాజెక్ట్.

5. ఆపరేషనల్ మెచ్యూరిటీ

   • పర్యవేక్షణ, వెర్షన్ చేయడం, అభిప్రాయం మరియు తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం నిత్యకృత్యం. ఇక్కడ బోరింగ్ మంచిది.

ఒక చొరవ ఆ ఐదుగురినీ చేరుకుంటే, అది మంచి AI, మంచి ML లేదా రెండూ. అది వాటిని మిస్ అయితే, అది బహుశా తప్పించుకున్న డెమో అయి ఉండవచ్చు.

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI క్లుప్తంగా: పొరలు 🍰

ఒక ఆచరణాత్మక మానసిక నమూనా:

• డేటా పొర
  రా టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో, పట్టికలు. డేటా నాణ్యత దాదాపు ప్రతిసారీ మోడల్ హైప్‌ను అధిగమిస్తుంది.

• మోడల్ పొర
  క్లాసికల్ ML ట్రీస్ మరియు లీనియర్ మోడల్స్ లాంటివి, అవగాహన మరియు భాష కోసం లోతైన అభ్యాసం మరియు పెరుగుతున్న పునాది నమూనాలు.

• రీజనింగ్ & టూలింగ్ లేయర్
  ప్రాంప్టింగ్, రిట్రీవల్, ఏజెంట్లు, నియమాలు మరియు మూల్యాంకనం మోడల్ అవుట్‌పుట్‌లను టాస్క్ పనితీరుగా మార్చే సాధనాలు.

• అప్లికేషన్ లేయర్
  వినియోగదారునికి అనుకూలంగా ఉండే ఉత్పత్తి. ఇక్కడే AI మ్యాజిక్ లాగా అనిపిస్తుంది, లేదా కొన్నిసార్లు... మంచిది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI అనేది ఈ లేయర్‌లలో స్కోప్ యొక్క ప్రశ్న. ML సాధారణంగా మోడల్ లేయర్. AI పూర్తి స్టాక్‌ను విస్తరించి ఉంటుంది. ఆచరణలో ఒక సాధారణ నమూనా: లైట్-టచ్ ML మోడల్ ప్లస్ ఉత్పత్తి నియమాలు మీకు అదనపు సంక్లిష్టత అవసరమైనంత వరకు భారీ "AI" వ్యవస్థను అధిగమిస్తాయి. [3]

తేడా చూపించే రోజువారీ ఉదాహరణలు 🚦

• స్పామ్ ఫిల్టరింగ్

  • ML: లేబుల్ చేయబడిన ఇమెయిల్‌లపై శిక్షణ పొందిన వర్గీకరణ.

  • AI: హ్యూరిస్టిక్స్, యూజర్ రిపోర్ట్‌లు, అడాప్టివ్ థ్రెషోల్డ్‌లు, అలాగే వర్గీకరణతో సహా మొత్తం వ్యవస్థ.

• ఉత్పత్తి సిఫార్సులు

  • ML: క్లిక్ హిస్టరీలో సహకార ఫిల్టరింగ్ లేదా గ్రేడియంట్ బూస్ట్డ్ ట్రీలు.

  • AI: సందర్భం, వ్యాపార నియమాలు మరియు వివరణలను పరిగణనలోకి తీసుకునే ఎండ్-టు-ఎండ్ వ్యక్తిగతీకరణ.

• చాట్ అసిస్టెంట్లు

  • ML: భాషా నమూనా కూడా.

  • AI: మెమరీ, రిట్రీవల్, టూల్ వాడకం, సేఫ్టీ గార్డ్‌రెయిల్స్ మరియు UXతో కూడిన అసిస్టెంట్ పైప్‌లైన్.

మీరు ఒక నమూనాను గమనించవచ్చు. ML అనేది నేర్చుకునే హృదయం. AI అనేది దాని చుట్టూ ఉన్న జీవి.

పోలిక పట్టిక: మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI సాధనాలు, ప్రేక్షకులు, ధరలు, అవి ఎందుకు పనిచేస్తాయి 🧰

కావాలనే కొంచెం గజిబిజిగా ఉంది - ఎందుకంటే నిజమైన నోట్స్ ఎప్పుడూ సరిగ్గా శుభ్రంగా ఉండవు.

*సూచనాత్మకంగా మాత్రమే. చాలా సేవలు ఉచిత టైర్‌లను లేదా చెల్లింపును అందిస్తాయి; ప్రస్తుత వివరాల కోసం అధికారిక ధరల పేజీలను తనిఖీ చేయండి.

సిస్టమ్ డిజైన్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI ఎలా కనిపిస్తాయి 🏗️

1. అవసరాలు

   • AI: వినియోగదారు ఫలితాలు, భద్రత మరియు పరిమితులను నిర్వచించండి.

   • ML: లక్ష్య మెట్రిక్, లక్షణాలు, లేబుల్‌లు మరియు శిక్షణ ప్రణాళికను నిర్వచించండి.

2. డేటా వ్యూహం

   • AI: ఎండ్-టు-ఎండ్ డేటా ప్రవాహం, పాలన, గోప్యత, సమ్మతి.

   • ML: నమూనా సేకరణ, లేబులింగ్, వృద్ధి, డ్రిఫ్ట్ గుర్తింపు.

3. మోడల్ ఎంపిక

   • పని చేయగల సరళమైన దానితో ప్రారంభించండి. నిర్మాణాత్మక/పట్టిక డేటా కోసం, ప్రవణత-బూస్ట్ చేయబడిన చెట్లు తరచుగా ఓడించడానికి చాలా కఠినమైన బేస్‌లైన్. [5]

   • చిన్న కథ: మోసపూరిత మరియు మోసపూరిత ప్రాజెక్టులపై, GBDTలు చౌకగా మరియు వేగంగా పనిచేస్తూనే లోతైన వలలను అధిగమించడాన్ని మనం పదే పదే చూశాము. [5]

4. మూల్యాంకనం

   • ML: F1, ROC AUC, RMSE వంటి ఆఫ్‌లైన్ మెట్రిక్‌లు.

   • AI: మార్పిడి, నిలుపుదల మరియు సంతృప్తి వంటి ఆన్‌లైన్ మెట్రిక్‌లు, అలాగే ఆత్మాశ్రయ పనుల కోసం మానవ మూల్యాంకనం. ఈ పద్ధతులు పరిశ్రమ వ్యాప్తంగా ఎలా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయో AI సూచిక ట్రాక్ చేస్తుంది. [3]

5. భద్రత & పాలన

   • ప్రసిద్ధ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల నుండి మూల విధానాలు మరియు ప్రమాద నియంత్రణలు. NIST AI RMF అనేది సంస్థలు AI ప్రమాదాలను అంచనా వేయడానికి, నిర్వహించడానికి మరియు డాక్యుమెంట్ చేయడానికి సహాయపడటానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది. [2]

చేయి ఊపకుండానే ముఖ్యమైన కొలమానాలు 📏

• ఖచ్చితత్వం vs ఉపయోగం
  జాప్యం మరియు ఖర్చు చాలా మెరుగ్గా ఉంటే కొంచెం తక్కువ ఖచ్చితత్వం ఉన్న మోడల్ గెలవవచ్చు.

• అమరిక
  వ్యవస్థ 90% నమ్మకంగా ఉందని చెబితే, అది సాధారణంగా ఆ రేటులో సరైనదేనా? చర్చించబడలేదు, అతి ముఖ్యమైనది-మరియు ఉష్ణోగ్రత స్కేలింగ్ వంటి తేలికైన పరిష్కారాలు ఉన్నాయి. [4]

• దృఢత్వం
  గజిబిజిగా ఉన్న ఇన్‌పుట్‌లపై అది అందంగా క్షీణిస్తుందా? ఒత్తిడి పరీక్షలు మరియు సింథటిక్ ఎడ్జ్ కేసులను ప్రయత్నించండి.

• న్యాయబద్ధత మరియు హాని
  సమూహ పనితీరును కొలవండి. తెలిసిన పరిమితులను నమోదు చేయండి. వినియోగదారు విద్యను UIలోనే లింక్ చేయండి. [2]

• ఆపరేషనల్ మెట్రిక్స్
  అమలు చేయడానికి సమయం, రోల్‌బ్యాక్ వేగం, డేటా తాజాదనం, వైఫల్య రేట్లు. రోజును ఆదా చేసే బోరింగ్ ప్లంబింగ్.

మూల్యాంకన అభ్యాసం మరియు ధోరణులపై లోతైన పఠనం కోసం, స్టాన్‌ఫోర్డ్ AI ఇండెక్స్ క్రాస్-ఇండస్ట్రీ డేటాను మరియు విశ్లేషణలను సేకరిస్తుంది. [3]

నివారించాల్సిన ఆపదలు మరియు అపోహలు 🙈

• అపోహ: ఎక్కువ డేటా ఎల్లప్పుడూ మంచిది.
  మెరుగైన లేబుల్‌లు మరియు ప్రతినిధి నమూనా ముడి వాల్యూమ్‌ను అధిగమిస్తుంది. అవును, ఇప్పటికీ.

• అపోహ: లోతైన అభ్యాసం ప్రతిదీ పరిష్కరిస్తుంది.
  చిన్న/మధ్యస్థ పట్టిక సమస్యలకు కాదు; చెట్టు ఆధారిత పద్ధతులు చాలా పోటీగా ఉంటాయి. [5]

• అపోహ: AI పూర్తి స్వయంప్రతిపత్తికి సమానం.
  నేడు చాలా విలువ నిర్ణయ మద్దతు మరియు మానవులతో పాక్షిక ఆటోమేషన్ నుండి వస్తుంది. [2]

• ఆపద: అస్పష్టమైన సమస్య ప్రకటనలు.
  మీరు విజయ కొలమానాన్ని ఒకే వరుసలో చెప్పలేకపోతే, మీరు దయ్యాలను వెంబడిస్తారు.

• ప్రమాదం: డేటా హక్కులు మరియు గోప్యతను విస్మరించడం.
  సంస్థాగత విధానం మరియు చట్టపరమైన మార్గదర్శకాలను అనుసరించండి; గుర్తింపు పొందిన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో ప్రమాద చర్చలను రూపొందించండి. [2]

కొనుగోలు vs భవనం: ఒక చిన్న నిర్ణయ మార్గం 🧭

• మీకు సాధారణ అవసరం ఉండి, సమయం తక్కువగా ఉంటే కొనుగోలుతో ప్రారంభించండి

• మీ డేటా ప్రత్యేకంగా ఉన్నప్పుడు లేదా పని మీ కందకం అయినప్పుడు అనుకూలీకరించిన విధంగా రూపొందించండి

• హైబ్రిడ్ అనేది సాధారణం. చాలా జట్లు భాష కోసం APIని, ర్యాంకింగ్ లేదా రిస్క్ స్కోరింగ్ కోసం కస్టమ్ MLని మిళితం చేస్తాయి. ఏది పని చేస్తుందో దాన్ని ఉపయోగించండి. అవసరమైన విధంగా మిక్స్ చేసి మ్యాచ్ చేయండి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI లను చిక్కుల్లో పడకుండా ఉండటానికి త్వరిత FAQ ❓

అంతా AI మెషిన్ లెర్నింగ్ మాత్రమేనా?
కాదు. కొన్ని AIలు నియమాలు, శోధన లేదా ప్రణాళికను ఉపయోగిస్తాయి, తక్కువ లేదా అస్సలు నేర్చుకోకుండా. ML ప్రస్తుతం ఆధిపత్యం చెలాయిస్తోంది. [3]

అంతా ML AIయేనా?
అవును, ML అనేది AI గొడుగు లోపల నివసిస్తుంది. అది డేటా నుండి ఒక పనిని నిర్వహించడానికి నేర్చుకుంటే, మీరు AI భూభాగంలో ఉన్నారని అర్థం. [1]

డాక్యుమెంట్లలో నేను దేనిని చెప్పాలి: మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI?
మీరు మోడల్స్, శిక్షణ మరియు డేటా గురించి మాట్లాడుతుంటే, ML అని చెప్పండి. మీరు యూజర్-ఫేసింగ్ సామర్థ్యాలు మరియు సిస్టమ్ ప్రవర్తన గురించి మాట్లాడుతుంటే, AI అని చెప్పండి. సందేహం వచ్చినప్పుడు, ప్రత్యేకంగా చెప్పండి.

నాకు భారీ డేటాసెట్‌లు అవసరమా?
ఎల్లప్పుడూ కాదు. వివేకవంతమైన ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ లేదా స్మార్ట్ రిట్రీవల్‌తో, చిన్న క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్‌లు పెద్ద శబ్దం చేసే వాటిని అధిగమించగలవు - ముఖ్యంగా పట్టిక డేటాపై. [5]

బాధ్యతాయుతమైన AI గురించి ఏమిటి?
ప్రారంభం నుండే దాని గురించి ఆలోచించండి. NIST AI RMF వంటి నిర్మాణాత్మక రిస్క్ పద్ధతులను ఉపయోగించండి మరియు సిస్టమ్ పరిమితులను వినియోగదారులకు తెలియజేయండి. [2]

డీప్-డైవ్: క్లాసికల్ ML vs డీప్ లెర్నింగ్ vs ఫౌండేషన్ మోడల్స్ 🧩

• క్లాసికల్ ML

  • పట్టిక డేటా మరియు నిర్మాణాత్మక వ్యాపార సమస్యలకు గొప్పది.

  • శిక్షణ ఇవ్వడం సులభం, వివరించడం సులభం, సేవ చేయడం చౌక.

  • తరచుగా మానవ నిర్మిత లక్షణాలు మరియు డొమైన్ జ్ఞానంతో జతచేయబడుతుంది. [5]

• లోతైన అభ్యాసం

  • నిర్మాణాత్మకం కాని ఇన్‌పుట్‌లకు మెరుస్తుంది: చిత్రాలు, ఆడియో, సహజ భాష.

  • మరింత కంప్యూట్ మరియు జాగ్రత్తగా ట్యూనింగ్ అవసరం.

  • వృద్ధి, క్రమబద్ధీకరణ మరియు ఆలోచనాత్మక నిర్మాణాలతో జత చేయబడింది. [3]

• ఫౌండేషన్ నమూనాలు

  • విస్తృత డేటాపై ముందస్తు శిక్షణ పొందారు, ప్రాంప్టింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్ లేదా రిట్రీవల్ ద్వారా అనేక పనులకు అనుగుణంగా మార్చుకోవచ్చు.

  • గార్డ్‌రెయిల్స్, మూల్యాంకనం మరియు వ్యయ నియంత్రణ అవసరం. మంచి సత్వర ఇంజనీరింగ్‌తో అదనపు మైలేజ్. [2][3]

ఒక చిన్న లోపభూయిష్ట రూపకం: క్లాసికల్ ML ఒక సైకిల్, లోతైన అభ్యాసం ఒక మోటార్ సైకిల్, మరియు ఫౌండేషన్ మోడల్స్ ఒక రైలు, ఇది కొన్నిసార్లు పడవలా పనిచేస్తుంది. మీరు కళ్ళు మూసుకుంటే అది అర్ధమవుతుంది... ఆపై అది అర్ధవంతం కాదు. ఇప్పటికీ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.

మీరు దొంగిలించగల అమలు చెక్‌లిస్ట్ ✅

1. ఒక-లైన్ సమస్య ప్రకటనను వ్రాయండి.

2. ప్రాథమిక సత్యాన్ని మరియు విజయ కొలమానాలను నిర్వచించండి.

3. ఇన్వెంటరీ డేటా మూలాలు మరియు డేటా హక్కులు. [2]

4. సరళమైన ఆచరణీయ నమూనాతో బేస్‌లైన్.

5. అనువర్తనాన్ని ప్రారంభించడానికి ముందు మూల్యాంకన హుక్‌లతో అమర్చండి.

6. ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లను ప్లాన్ చేయండి: లేబులింగ్, డ్రిఫ్ట్ తనిఖీలు, కాడెన్స్‌ను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం.

7. డాక్యుమెంట్ అంచనాలు మరియు తెలిసిన పరిమితులు.

8. ఒక చిన్న పైలట్‌ను అమలు చేయండి, ఆన్‌లైన్ మెట్రిక్‌లను మీ ఆఫ్‌లైన్ విజయాలతో పోల్చండి.

9. జాగ్రత్తగా స్కేల్ చేయండి, అవిశ్రాంతంగా పర్యవేక్షించండి. బోరింగ్‌ను జరుపుకోండి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI - ఆసక్తికరమైన సారాంశం 🍿

• AI అనేది మీ వినియోగదారు అనుభవించే మొత్తం సామర్థ్యం.

• ML అనేది ఆ సామర్థ్యంలో ఒక భాగానికి శక్తినిచ్చే అభ్యాస యంత్రాంగమే. [1]

• విజయం అంటే మోడల్ ఫ్యాషన్ గురించి తక్కువ, స్పష్టమైన సమస్య ఫ్రేమింగ్, క్లీన్ డేటా, ఆచరణాత్మక మూల్యాంకనం మరియు సురక్షితమైన కార్యకలాపాల గురించి ఎక్కువ. [2][3]

• వేగంగా తరలించడానికి API లను ఉపయోగించండి, అది మీ కందకంగా మారినప్పుడు అనుకూలీకరించండి.

• నష్టాలను దృష్టిలో ఉంచుకోండి. NIST AI RMF నుండి జ్ఞానాన్ని తీసుకోండి. [2]

• మానవులకు ముఖ్యమైన ఫలితాలను ట్రాక్ చేయండి. ఖచ్చితత్వం మాత్రమే కాదు. ముఖ్యంగా వానిటీ మెట్రిక్స్ కాదు. [3][4]

చివరి వ్యాఖ్యలు - చాలా పొడవుగా ఉంది, చదవలేదు 🧾

మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI అనేది ఒక పోరాటం కాదు. ఇది పరిధి. AI అనేది వినియోగదారుల కోసం తెలివిగా ప్రవర్తించే మొత్తం వ్యవస్థ. ML అనేది ఆ వ్యవస్థలోని డేటా నుండి నేర్చుకునే పద్ధతుల సమితి. అత్యంత సంతోషకరమైన జట్లు MLని ఒక సాధనంగా, AIని అనుభవంగా మరియు ఉత్పత్తి ప్రభావాన్ని వాస్తవానికి లెక్కించే ఏకైక స్కోర్‌బోర్డ్‌గా పరిగణిస్తాయి. దానిని మానవీయంగా, సురక్షితంగా, కొలవగలిగేలా మరియు కొద్దిగా చిరిగినదిగా ఉంచండి. అలాగే, గుర్తుంచుకోండి: సైకిళ్ళు, మోటార్ సైకిళ్ళు, రైళ్లు. ఇది ఒక సెకనుకు అర్ధమైంది, సరియైనదా? 😉

ప్రస్తావనలు

1. టామ్ ఎం. మిచెల్ - మెషిన్ లెర్నింగ్ (పుస్తక పేజీ, నిర్వచనం). ఇంకా చదవండి

2. NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0) (అధికారిక ప్రచురణ). మరింత చదవండి

3. స్టాన్‌ఫోర్డ్ HAI - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఇండెక్స్ రిపోర్ట్ 2025 (అధికారిక PDF). మరింత చదవండి

4. గువో, ప్లీస్, సన్, వీన్‌బెర్గర్ - ఆధునిక నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల అమరికపై (PMLR/ICML 2017). మరింత చదవండి

5. గ్రిన్జ్‌టాజ్న్, ఓయాల్లాన్, వరోక్వాక్స్ - చెట్టు ఆధారిత నమూనాలు ఇప్పటికీ పట్టిక డేటాపై లోతైన అభ్యాసాన్ని ఎందుకు అధిగమిస్తాయి? (న్యూర్‌ఐపిఎస్ 2022 డేటాసెట్‌లు & బెంచ్‌మార్క్‌లు). మరింత చదవండి

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి