செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையா? [காணொளி மற்றும் வினாவிடை]

சுருக்கமான பதில்: கருவிகளைப் பயன்படுத்துவது, உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குவது, வழக்கமான பணிகளைத் தானியக்கமாக்குவது அல்லது எளிய பணிப்பாய்வுகளின் முன்மாதிரிகளை உருவாக்குவது போன்றவை உங்கள் நோக்கமாக இருந்தால், செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையில்லை. நீங்கள் தனிப்பயன் செயற்கை நுண்ணறிவு செயலிகளை உருவாக்க, API-களை இணைக்க, மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளிக்க, தரவுகளுடன் ஆழமாகப் பணியாற்ற அல்லது தொழில்நுட்ப ரீதியான செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழில்களைத் தொடர விரும்பும்போது நிரலாக்கம் முக்கியத்துவம் பெறுகிறது.

முக்கிய குறிப்புகள்:

தொடக்கப் புள்ளி: உற்பத்தித்திறன், உள்ளடக்கம் அல்லது தானியக்கம் ஆகியவை உங்கள் இலக்காக இருக்கும்போது, ​​முதலில் குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவைப் (no-code AI) பயன்படுத்துங்கள்.

கட்டுப்பாட்டுத் தேவைகள்: வார்ப்புருக்கள் தனிப்பயனாக்கம், ஒருங்கிணைப்புகள், சோதனை அல்லது வரிசைப்படுத்தலைக் கட்டுப்படுத்தத் தொடங்கும் போது நிரலாக்கத்தைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

திறன் கலவை: உடனடி எழுத்துத் திறன், தரவு அறிவு, திறனாய்வுச் சிந்தனை மற்றும் பணிப்பாய்வு வடிவமைப்பு ஆகியவற்றை ஆரம்பத்திலேயே வளர்த்துக் கொள்ளுங்கள்.

பணிப்பாதை: தொழில்நுட்ப AI பணிகளுக்கு பைதான், ஏபிஐகள், தரவுத்தளங்கள், மதிப்பீடு மற்றும் செயலாக்கம் ஆகியவற்றுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கவும்.

நடைமுறை வழி: உண்மையான திட்டங்கள் தெளிவான தொழில்நுட்ப வரம்புகளை வெளிப்படுத்திய பின்னரே நிரலாக்கத்தைச் சேர்க்கவும்.

இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்:

🔗 செயற்கை நுண்ணறிவால் தானாகக் கற்றுக்கொள்ள முடியுமா?
பின்னூட்டத்தின் மூலம் செயற்கை நுண்ணறிவு எவ்வாறு மேம்படுகிறது மற்றும் வரம்புகள் ஏன் இன்னும் முக்கியத்துவம் பெறுகின்றன.

🔗 ஒரு AI குரல் மாதிரிக்கு எவ்வாறு பயிற்சி அளிப்பது?
ஒப்புதல் பெறப்பட்ட பதிவுகள், முன்செயலாக்கம், செம்மைப்படுத்துதல் மற்றும் யதார்த்தமான சோதனைக்கான வழிமுறைகள்.

🔗 செயற்கை நுண்ணறிவில் எதிர்மறைத் தூண்டுதல் என்றால் என்ன?
மங்கலான தோற்றம், ஒழுங்கற்ற தன்மை மற்றும் தேவையற்ற பாணிகளைத் தடுக்க, எதிர்மறைத் தூண்டுதல்களைப் பயன்படுத்தவும்.

🔗 செயற்கை நுண்ணறிவு உயிருடன் இருக்கிறதா?
செயற்கை நுண்ணறிவு ஏன் உயிருடன் இருப்பது போல் தோன்றுகிறது, மற்றும் நனவு குறித்த கூற்றுகளுக்குப் பின்னால் உள்ள அறிவியல்.

1. சுருக்கமான பதில்: செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையா? ⚡

மிகவும் எளிமையான பதில் இதுதான்:

இல்லை, செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு எப்போதும் கோடிங் தேவைப்படுவதில்லை. ஆனால், கோடிங் உங்களுக்கு அதிகக் கட்டுப்பாடு, நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் தொழில் வாய்ப்புகளை வழங்குகிறது.

அதுதான் அந்த முழு சாண்ட்விச். ரொட்டி, உள்ளே வைக்கும் கலவை, ஒருவேளை சற்றே குழைந்த கீரை கூட.

நீங்கள் இயல்பு மொழி மூலம் செயற்கை நுண்ணறிவுடன் உரையாடலாம். நீங்கள் கட்டளைகளை எழுதலாம், கோப்புகளைப் பதிவேற்றலாம், படங்களை உருவாக்கலாம், அறிக்கைகளைச் சுருக்கலாம், எளிய தானியக்கங்களை உருவாக்கலாம், மற்றும் நிரல் இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவுத் தளங்களைப். இதன் பொருள், சந்தைப்படுத்துபவர்கள், ஆசிரியர்கள், வடிவமைப்பாளர்கள், வணிக உரிமையாளர்கள், எழுத்தாளர்கள், மாணவர்கள், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் அன்றாடப் பயனர்கள் என அனைவரும் நிரலாளர்களாக மாறாமலேயே செயற்கை நுண்ணறிவிலிருந்து பயனடையலாம்.

ஆனால் நீங்கள் எவ்வளவு ஆழமாகச் செல்கிறீர்களோ, அந்த அளவிற்கு கோடிங் முக்கியத்துவம் பெறத் தொடங்கும். நீங்கள் AI மாடல்களை உருவாக்க, API-களை இணைக்க, தரவுத்தொகுப்புகளை நிர்வகிக்க, அமைப்புகளைச் செம்மைப்படுத்த, பயன்பாடுகளை வெளியிட, அல்லது தேனீக்கள் மொய்க்கும் சலவை இயந்திரம் போன்ற விசித்திரமான இயந்திர கற்றல் பிழைகளைச் சரிசெய்ய விரும்பினால் - கோடிங் மிகவும் மதிப்புமிக்கது.

எனவே, மக்கள் 'செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையா?' என்று கேட்கும்போது , ​​அவர்கள் பொதுவாக அதற்குக் கீழே ஒரு இரண்டாவது கேள்வியையும் கேட்கிறார்கள்:

எனக்கு தொழில்நுட்ப அறிவு இல்லாவிட்டாலும் செயற்கை நுண்ணறிவைக் கற்றுக்கொள்ள முடியுமா?

அதற்கான பதில் நிச்சயமாக ஆம் என்பதே.

2. 'செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு கோடிங் தேவையா?' என்ற கேள்விக்கு ஒரு நல்ல பதில் எப்படி இருக்க வேண்டும்? 🎯

ஒரு நல்ல பதில், தொடக்கநிலையாளர்களைப் பயமுறுத்தக் கூடாது. அதுபோலவே, கோடிங் முக்கியமற்றது என்றும் அது பாசாங்கு செய்யக்கூடாது, ஏனெனில் அது சற்று மென்மையான அணுகுமுறையாகிவிடும்.

"செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையா?" என்ற கேள்விக்கான ஒரு வலுவான பதில் மூன்று விஷயங்களை விளக்க வேண்டும்:

• நீங்கள் எந்த வகையான செயற்கை நுண்ணறிவுப் பணியைச் செய்ய விரும்புகிறீர்கள்?

• உங்களுக்கு எவ்வளவு கட்டுப்பாடு தேவை

• உங்கள் இலக்கு பயன்பாடு, தானியக்கம், தயாரிப்பு உருவாக்கம் அல்லது தொழில்முறை மேம்பாடு எதுவாக இருந்தாலும்

ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு எழுத்து உதவியாளரைப் பயன்படுத்துவதற்கும், ஒரு பரிந்துரைப் பொறியை உருவாக்குவதற்கும் இடையே மிகப்பெரிய வேறுபாடு உள்ளது. அதுபோலவே, ஒரு பாடத்திட்டத்தை உருவாக்குமாறு ஒரு சாட்பாட்டிடம் கேட்பதற்கும், தனிப்பயன் தரவுகளில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் இடையே மிகப்பெரிய வேறுபாடு உள்ளது

ஒரு நல்ல பதில் இந்த இரண்டு யதார்த்தங்களுக்கும் இடமளிக்க வேண்டும்:

• நீங்கள் எளிய ஆங்கிலத்தைப் பயன்படுத்தி செயற்கை நுண்ணறிவைத் தொடங்கலாம்.

• கோடிங் மூலம் உங்களால் இன்னும் வெகுதூரம் செல்ல முடியும்.

• நீங்கள் எல்லாவற்றையும் ஒரே நேரத்தில் கற்றுத் தேற வேண்டிய அவசியமில்லை.

• செயற்கை நுண்ணறிவைக் கற்பது என்பது ஒரே பாதையில் செல்லும் ஒரு சாலை அல்ல - அது குழப்பமான வழிகாட்டிப் பலகைகளைக் கொண்ட ஒரு பரந்த வணிக வளாகத்தைப் போன்றது, ஆனால் இறுதியில் நீங்கள் அங்குள்ள உணவுக்கூடத்தைக் கண்டுபிடித்துவிடுவீர்கள் 🍟

பதிலின் சிறந்த வடிவம் நடைமுறைக்கு உகந்ததாக இருக்க வேண்டும். அது, செயற்கை நுண்ணறிவை கணித டிராகன்களால் பாதுகாக்கப்படும் ஒரு பூட்டப்பட்ட கோட்டை போலக் காட்டுவதற்குப் பதிலாக, உங்கள் பாதையைத் தேர்ந்தெடுக்க உங்களுக்கு உதவுகிறது.

3. கோடிங் இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு: நீங்கள் என்னவெல்லாம் செய்யலாம் 🛠️

நிரல்களைத் தொடாமலேயே, செயற்கை நுண்ணறிவைக் கொண்டு வியக்கத்தக்க அளவில் பலவற்றைச் செய்ய முடியும். பல தொடக்கநிலையாளர்கள் இங்கிருந்துதான் தொடங்க வேண்டும்.

குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் , பொத்தான்கள், படிவங்கள், வார்ப்புருக்கள், இழுத்து-போடும் உருவாக்குநர்கள் மற்றும் இயல்மொழித் தூண்டுதல்கள் மூலம் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கின்றன. உங்களுக்கு என்ன வேண்டும் என்பதை நீங்கள் விவரிக்கிறீர்கள், தொழில்நுட்பப் பகுதியை அந்தக் கருவி கவனித்துக் கொள்கிறது.

கோடிங் இல்லாமல், உங்களால்:

• வலைப்பதிவு இடுகைகள், மின்னஞ்சல்கள், ஸ்கிரிப்டுகள் மற்றும் அறிக்கைகளை உருவாக்குங்கள் ✍️

• படங்கள், மாதிரி வடிவமைப்புகள், இலச்சினைகள் மற்றும் காட்சிசார் கருத்துருக்களை உருவாக்குங்கள் 🎨

• வாடிக்கையாளர் ஆதரவிற்காக எளிய உரையாடல் செயலிகளை உருவாக்குங்கள்

• ஆவணங்கள் மற்றும் கூட்டக் குறிப்புகளைச் சுருக்கவும்

• விரிதாள்களைப் பகுப்பாய்வு செய்து, அதில் உள்ள வடிவங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும்

• மீண்டும் மீண்டும் வரும் வணிகப் பணிகளைத் தானியங்குபடுத்துங்கள்

• செயலிகளுக்கிடையே அடிப்படை AI பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குங்கள்

• சமூக ஊடக உள்ளடக்க காலெண்டர்களை உருவாக்கவும்

• உரையை மொழிபெயர்த்து மீண்டும் எழுதவும்

• முன்மொழிவுகள், சுயவிவரங்கள் மற்றும் விற்பனை நகல்களின் வரைவுகளைத் தயாரிக்கவும்

இது “போலி செயற்கை நுண்ணறிவு வேலை” அல்ல. இது உண்மையான உற்பத்தித்திறன். இதில் விசித்திரமான விஷயம் என்னவென்றால், இதில் எந்த நிரலும் இல்லாததால் பலர் இதை குறைத்து மதிப்பிடுகிறார்கள். ஆனால், முடிவுகள்தான் முக்கியம். ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு ஐந்து மணிநேர கைமுறை வேலையைச் சேமித்தால், யாரும் நின்றுகொண்டு, “ம்ம், சரிதான், ஆனால் தொழில்நுட்ப ரீதியாக நீங்கள் போதுமான அளவு சிரமப்பட்டீர்களா?” என்று சொல்லிக்கொண்டிருக்கக் கூடாது

குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு, வணிகப் பயனர்கள், தனிப்பட்ட தொழில் செய்பவர்கள், படைப்பாளர்கள், கல்வியாளர்கள் மற்றும் சிறிய குழுக்களுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது. இதன் மூலம் நீங்கள் வேகத்தைப் பெறுகிறீர்கள். எளிமையைப் பெறுகிறீர்கள். தொழில்நுட்ப அமைவுச் சிக்கல்களையும் தவிர்க்கிறீர்கள்.

இதற்கு ஈடாக என்ன கிடைக்கும்? நீங்கள் சில வரம்புகளை எதிர்கொள்ள நேரிடலாம். நோ-கோட் கருவிகள் வசதியானவை, ஆனால் திரைக்குப் பின்னால் செயற்கை நுண்ணறிவு எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதில் அவை பொதுவாக உங்களுக்கு முழுமையான கட்டுப்பாட்டை வழங்குவதில்லை.

4. ஒப்பீட்டு அட்டவணை: குறியீடு இல்லாத, குறைந்த குறியீடு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு குறியீட்டு முறைகள் 📊

5. செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு கோடிங் தேவையில்லாதபோது 🌱

செயற்கை நுண்ணறிவை ஒரு உற்பத்தித்திறன் கருவியாகப் பயன்படுத்துவதே உங்கள் முக்கிய நோக்கமாக இருந்தால், உங்களுக்குக் கணினி நிரலாக்கம் அநேகமாகத் தேவைப்படாது

உதாரணமாக, எழுதுதல், சிந்தனைத் திரட்டல், திட்டமிடுதல், சுருக்கமாகக் கூறுதல், வடிவமைத்தல், ஆய்வு செய்தல் அல்லது வேலையை ஒழுங்கமைத்தல் போன்றவற்றில் செயற்கை நுண்ணறிவின் உதவியை நீங்கள் விரும்பினால், நிரலாக்கம் தேவையில்லை. உங்களுக்கு நல்ல முடிவெடுக்கும் திறன், வலுவான தூண்டுதல்கள், மற்றும் அந்தக் கருவியால் என்ன செய்ய முடியும், என்ன செய்ய முடியாது என்பது பற்றிய புரிதல் ஆகியவை தேவை.

ஏற்கனவே உள்ள மென்பொருளுக்குள் நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தினால், உங்களுக்குக் குறியீடு எழுதத் தேவையில்லை. பல அன்றாடத் தளங்கள் இப்போது செயற்கை நுண்ணறிவு அம்சங்களைத் தங்களின் இடைமுகங்களிலேயே நேரடியாகச் சேர்த்துள்ளன. நீங்கள் ஒரு பொத்தானை அழுத்தி, வழிமுறைகளைத் தட்டச்சு செய்து, ஒரு முடிவைப் பெறலாம். பல பயனர்களுக்கு அதுவே போதுமானது.

நீங்கள் பின்வரும் நிலையில் இருந்தால், உங்களுக்கு கோடிங் தேவைப்படாமல் இருக்கலாம்:

• செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி பதிவுகளை உருவாக்கும் ஒரு உள்ளடக்க உருவாக்குநர் 🎬

• வினாடி வினாக்கள் அல்லது பாடத் திட்டங்களை உருவாக்கும் ஆசிரியர்

• ஒரு ஆட்சேர்ப்பாளர் விண்ணப்பங்களைப் பரிசீலித்து ஒழுங்கமைக்கிறார்

• ஒரு வடிவமைப்பாளர் மூட் போர்டுகளை உருவாக்குகிறார்

• வாடிக்கையாளர் ஆதரவு பதில்களை உருவாக்கும் ஒரு வணிக உரிமையாளர்

• குறிப்புகளைச் சுருக்கிச் சொல்லும் ஒரு மாணவர்

• விற்பனையாளர் தொடர்பு செய்திகளை எழுதுகிறார்

• ஒரு மேலாளர் கூட்டங்களைச் செயல் திட்டங்களாக மாற்றுகிறார்

இந்தச் சூழ்நிலைகளில், சிறந்த திறமை என்பது கோடிங் அல்ல. அது, செயற்கை நுண்ணறிவின் வெளியீடுகளைக் கேட்பது, மதிப்பீடு செய்வது, செம்மைப்படுத்துவது மற்றும் பயன்படுத்துவது எப்படி என்பதை அறிவதே ஆகும். இது கேட்பதற்கு எளிமையாகத் தோன்றலாம், ஆனால் இது ஒரு உண்மையான திறமையாகும். தூண்டுவது என்பது, ஏறக்குறைய எல்லாவற்றையும் படித்துவிட்ட, ஆனால் நீங்கள் ஸ்டேப்ளர் கேட்டால் நம்பிக்கையுடன் ஒரு வாழைப்பழத்தை உங்களிடம் கொடுக்கக்கூடிய ஒரு மிக வேகமான பயிற்சி ஊழியருக்கு வழிகாட்டுவதைப் போன்றது.

6. செயற்கை நுண்ணறிவில் கோடிங் எப்போது முக்கியத்துவம் பெறுகிறது 💻

நீங்கள் 'செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதிலிருந்து' 'செயற்கை நுண்ணறிவைக் கொண்டு உருவாக்குவதற்கு' மாற விரும்பும்போது, ​​நிரலாக்கம் முக்கியத்துவம் பெறுகிறது

வித்தியாசம் இருக்கிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துதல் என்பது, நீங்கள் ஒரு கருவியைத் திறந்து அதனிடம் ஏதேனும் ஒன்றைச் செய்யச் சொல்வதாகும். செயற்கை நுண்ணறிவைக் கொண்டு உருவாக்குதல் என்பது, செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு இயந்திர அமைப்பின் அங்கமாக இருக்கும் அமைப்புகள், தயாரிப்புகள், தானியக்கங்கள் அல்லது மாதிரிகளை நீங்கள் உருவாக்குவதாகும்.

நீங்கள் பின்வருவனவற்றைச் செய்ய விரும்பினால், உங்களுக்கு நிரலாக்கம் தேவைப்படலாம்:

• செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் வலை அல்லது மொபைல் செயலியை உருவாக்குங்கள்

• AI மாதிரிகளை தரவுத்தளங்களுடன் இணைக்கவும்

• தனிப்பயன் மென்பொருளில் AI API-களைப் பயன்படுத்தவும்

• இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கவும் அல்லது செம்மைப்படுத்தவும்

• பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை சுத்தம் செய்து செயலாக்கவும்

• பரிந்துரை அமைப்புகளை உருவாக்குங்கள்

• பல படிநிலைப் பணிகளைச் செய்யும் செயற்கை நுண்ணறிவு முகவர்களை உருவாக்குங்கள்

• பயனர்களுக்காக AI கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்

• செயல்திறன், பிழைகள், செலவு மற்றும் பாதுகாப்பைக் கண்காணிக்கவும்

• அடிப்படை அமைப்புகளுக்கு அப்பாற்பட்டு மாதிரியின் செயல்பாட்டைத் தனிப்பயனாக்குங்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான மிகவும் பொதுவான நிரலாக்க மொழி பைதான். அது படிக்க எளிதாகவும், நெகிழ்வுத்தன்மை கொண்டதாகவும் இருப்பதாலும், இயந்திரக் கற்றல், தரவுப் பகுப்பாய்வு, தானியக்கம் மற்றும் மாதிரி உருவாக்கம் ஆகியவற்றுக்கான நூலகங்களின் ஒரு மாபெரும் சூழலமைப்பைக் கொண்டிருப்பதாலும் பிரபலமாக உள்ளது.

ஆனால், பைதான் மட்டுமே மதிப்புமிக்க மொழி அல்ல. செயற்கை நுண்ணறிவு வலைச் செயலிகளுக்கு ஜாவாஸ்கிரிப்ட் உதவியாக இருக்கிறது. தரவுகளுடன் பணிபுரிய SQL முக்கியமானது. புள்ளிவிவரங்கள் அதிகம் தேவைப்படும் சூழல்களில் R பயன்படுத்தப்படுகிறது. அடிப்படை கட்டளை வரிப் பரிச்சயம் கூட உதவுகிறது.

கணினி நிரலாக்கம், செயற்கை நுண்ணறிவை நீங்கள் இயக்கும் ஒரு கருவியிலிருந்து, நீங்கள் வடிவமைக்கக்கூடிய ஒரு அமைப்பாக மாற்றுகிறது. அதுதான் பெரிய வித்தியாசம்.

7. கோடிங் தவிர்த்து முக்கியத்துவம் வாய்ந்த திறன்கள் 🧩

இங்குதான் தொடக்கநிலையாளர்கள் இன்ப அதிர்ச்சி அடைகிறார்கள்: செயற்கை நுண்ணறிவில் கோடிங் மட்டுமே முக்கியமான திறமை அல்ல. அதற்கும் இதற்கும் சம்பந்தமே இல்லை.

செயற்கை நுண்ணறிவுப் பணியானது, தெளிவாகச் சிந்திப்பது, சிக்கல்களைப் புரிந்துகொள்வது, சிறப்பாகத் தொடர்புகொள்வது, மற்றும் அதன் வெளியீடுகள் மதிப்புமிக்கவையா அல்லது அழகான மேலங்கி அணிந்த அர்த்தமற்றவையா என மதிப்பிடுவது ஆகியவற்றையும் சார்ந்துள்ளது.

முக்கியமான AI திறன்களில் அடங்குபவை:

• உடனடி எழுத்து - தெளிவான அறிவுறுத்தல்களையும் கட்டுப்பாடுகளையும் வழங்குதல்

• சிக்கலை வரையறுத்தல் - நீங்கள் எதைத் தீர்க்க முயற்சிக்கிறீர்கள் என்பதை அறிந்துகொள்ளுதல்

• தரவு எழுத்தறிவு - வடிவங்கள், தரம் மற்றும் சார்புநிலையைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

• விமர்சன சிந்தனை - செயற்கை நுண்ணறிவின் வெளியீடுகள் துல்லியமானவையா என்பதைச் சரிபார்த்தல்

• துறைசார் அறிவு - உங்கள் தொழில் அல்லது பாடப்பகுதியை அறிந்துகொள்வது

• பணிப்பாய்வு வடிவமைப்பு - நேரடி செயல்முறைகளில் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பொருத்துதல்

• அறநெறி சார்ந்த பகுத்தறிவு - தீங்கு விளைவிக்கும், தவறாக வழிநடத்தும் அல்லது கவனக்குறைவான பயன்பாட்டைத் தவிர்த்தல்

• சோதனை மற்றும் மீள்செயல்முறை - முயன்று தவறு செய்வதன் மூலம் முடிவுகளை மேம்படுத்துதல்

செயற்கை நுண்ணறிவு பணிப்பாய்வுகளுடன் நான் செய்த சோதனைகளில், மிகப்பெரிய மேம்பாடுகள் பெரும்பாலும் அதிக தொழில்நுட்பச் சிக்கல்களால் அல்ல, மாறாக சிறந்த வழிமுறைகள் மற்றும் தெளிவான உள்ளீடுகளாலேயே கிடைக்கின்றன. ஒரு தெளிவற்ற கட்டளை ஒரு நல்ல கருவியைப் பாழாக்கிவிடும். ஒரு தெளிவான கட்டளை, ஒரு அடிப்படை கருவியைக் கூட அமைதியாக சக்திவாய்ந்ததாக உணரச் செய்யும்.

ஆகவே, இல்லை, கோடிங் மட்டுமே ஒரே நுழைவாயில் அல்ல. சில சமயங்களில், தொழில்நுட்ப ரீதியாக ஆடம்பரமான குறியீடுகளை எழுத மட்டுமே தெரிந்த ஒருவரை விட, வாடிக்கையாளர், வகுப்பறை, சட்ட ஆவணம், நோயாளி சேர்க்கைப் படிவம் அல்லது சந்தைப்படுத்தல் செயல்முறை ஆகியவற்றைப் புரிந்துகொண்ட ஒருவர் செயற்கை நுண்ணறிவிலிருந்து அதிகப் பயனைப் பெறுகிறார்.

இது நிரலாளர்களைக் குறை கூறுவதற்காகச் சொல்லவில்லை. நிரலாளர்கள் சிறந்தவர்கள்தான். ஆனால், செயற்கை நுண்ணறிவு சூழலுக்கும் வெகுமதி அளிக்கிறது.

8. தொடக்கநிலையாளர்களுக்கான சிறந்த வழி: முதலில் கோடிங் இல்லாமல் AI கற்றுக்கொள்வது எப்படி 🚶♀️

நீங்கள் புதியவர் என்றால், எளிமையாகத் தொடங்குங்கள். மன உளைச்சலை ஒரு பொழுதுபோக்காக நீங்கள் ரசிக்காதவரை, ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கை ஆரம்பத்திலிருந்து பயிற்றுவிக்க முயற்சிப்பதன் மூலம் தொடங்காதீர்கள்.

ஒரு சிறந்த தொடக்கநிலையாளர் பாதை இதுபோல அமையும்:

படி 1: செயற்கை நுண்ணறிவால் என்ன செய்ய முடியும், என்ன செய்ய முடியாது என்பதை அறிந்துகொள்ளுங்கள்

அன்றாடப் பணிகளுக்குச் செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்துங்கள். சுருக்கிக் கூறவும், திருத்தி எழுதவும், வகைப்படுத்தவும், ஒப்பிடவும், ஆலோசிக்கவும், விளக்கமளிக்கவும் அவற்றிடம் கேளுங்கள். அவை எங்கே உதவுகின்றன, எங்கே தவறுகள் செய்கின்றன.

படி 2: தூண்டுதல் எழுதுவதைப் பயிற்சி செய்யுங்கள்

தெளிவான பொறுப்புகள், எடுத்துக்காட்டுகள், வடிவங்கள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகளை வழங்க முயலுங்கள். உதாரணமாக, “ஒரு பதிவை எழுதுங்கள்” என்று சொல்வதற்குப் பதிலாக, அது யாருக்கானது, என்ன தொனியில் இருக்க வேண்டும், எவற்றைத் தவிர்க்க வேண்டும், மற்றும் உங்களுக்கு என்ன வடிவம் வேண்டும் என்று கூறுங்கள்.

படி 3: சிறிய குறியீடு இல்லாத பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குங்கள்

மின்னஞ்சல் வரைவு, விரிதாள் சீரமைப்பு, உள்ளடக்க மறுபயன்பாடு அல்லது வாடிக்கையாளர் பதில் வார்ப்புருக்கள் போன்ற எளிய பணிகளுடன் செயற்கை நுண்ணறிவை இணைக்கவும்.

படி 4: அடிப்படை தரவுக் கருத்துகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்

வரிசைகள், நெடுவரிசைகள், குறிச்சொற்கள், பிரிவுகள், வடிவங்கள், புறத்தன்மைகள் மற்றும் தோராயமான உள்ளீடுகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். தரவு என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு வளரும் மண் - சில நேரங்களில் வளமானது, சில நேரங்களில் பாறைகள் நிறைந்தது.

படி 5: தேவைப்படும்போது மட்டும் லைட் கோடிங் சேர்க்கவும்

நோ-கோடிங் கருவிகள் மிகவும் வரம்புக்குட்பட்டதாகத் தோன்றும்போது, ​​அடிப்படை பைதான் அல்லது ஜாவாஸ்கிரிப்ட் கற்றுக்கொள்ளுங்கள். எல்லாவற்றையும் கற்றுக்கொள்ளாதீர்கள். அடுத்த சிக்கலைத் தீர்க்கத் தேவையான அளவு மட்டும் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

இந்தப் பாதை உங்களைத் தொடர்ந்து முன்னேறச் செய்கிறது. மேலும், தொழில்நுட்பக் கோட்பாடுகளைக் கற்றுக்கொள்வதில் மாதக்கணக்கில் செலவழித்து, செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி மதிப்புமிக்க ஒன்றை உருவாக்காமலேயே போகும் ஆரம்பநிலையாளர்கள் செய்யும் பொதுவான தவறையும் இது தடுக்கிறது.

9. AI தொழில் வாழ்க்கைக்கு சிறந்த கோடிங் பாதை 🧑💻

செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் தொழில்ரீதியாகப் பணியாற்றுவதே உங்கள் இலக்கு என்றால், கோடிங் மிகவும் முக்கியமானது.

தொழில்நுட்ப AI பணிகளுக்கு, நீங்கள் பின்வருவனவற்றில் ஒரு அடித்தளத்தை உருவாக்க வேண்டும்:

• பைதான் நிரலாக்கம்

• தரவு கட்டமைப்புகள் மற்றும் அடிப்படை வழிமுறைகள்

• புள்ளியியல் மற்றும் நிகழ்தகவு

• இயந்திர கற்றல் கருத்துக்கள்

• தரவு சுத்திகரிப்பு மற்றும் முன் செயலாக்கம்

• மாதிரி மதிப்பீடு

• APIகள் மற்றும் மென்பொருள் ஒருங்கிணைப்பு

• தரவுத்தளங்கள் மற்றும் SQL

• பதிப்பு கட்டுப்பாடு

• கிளவுட் அடிப்படைகள்

• பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை அடிப்படைகள்

நீங்கள் ஒரே இரவில் மேதையாகிவிட வேண்டிய அவசியமில்லை. “ஒரு வார இறுதியில் செயற்கை நுண்ணறிவைக் கற்றுக்கொள்வது” என்பதெல்லாம் பெரும்பாலும் இணையத்தில் பரவும் வெற்றுப் பேச்சுகளே. ஆனால், நீங்கள் படிப்படியாக உங்களை வளர்த்துக் கொள்ளலாம்.

முதலில் பைத்தானின் அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொண்டு, பின்னர் தரவுப் பகுப்பாய்வு, இயந்திரக் கற்றல் , அதன்பின் செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயன்பாட்டு உருவாக்கம் என முன்னேறுவதே ஒரு நடைமுறை வழி . இந்தப் பயணத்தின் வழியில், சிறிய செயல்திட்டங்களை உருவாக்குங்கள். செயல்திட்டங்கள், எரிச்சலூட்டும் நடைமுறை விஷயங்களான சிதைந்த தரவுகள், தெளிவற்ற தேவைகள், குழப்பமான பிழைகள், மற்றும் உங்கள் மதியப் பொழுதைக் கெடுக்கும் அந்த ஒரு காற்புள்ளி போன்றவற்றை உங்களுக்குக் கற்றுத்தரும்.

ஆரம்பநிலைக்கான நல்ல AI கோடிங் திட்டங்களில் பின்வருவன அடங்கும்:

• ஒரு உரை வகைப்படுத்தி

• ஒரு எளிய சாட்பாட்

• ஒரு ஆவணச் சுருக்கி

• ஒரு பரிந்துரைக் கருவி

• ஒரு உணர்வு பகுப்பாய்வி

• ஒரு தனிப்பட்ட உற்பத்தித்திறன் உதவியாளர்

• AI API-ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு சிறிய செயலி

• கணிப்புகளுடன் கூடிய தரவு டாஷ்போர்டு

அடுத்த பிரம்மாண்டமான செயற்கை நுண்ணறிவுத் தளத்தை உடனடியாக உருவாக்குவது இலக்கு அல்ல. அதன் பாகங்கள் எவ்வாறு ஒன்றிணைகின்றன என்பதை அறிந்துகொள்வதே இலக்கு.

10. செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் கணினி நிரலாக்கம் பற்றிய பொதுவான கட்டுக்கதைகள் 🧨

சில கட்டுக்கதைகள் பரவி வருகின்றன, அவை இந்த விஷயத்தைத் தேவையில்லாமல் மேலும் குழப்புகின்றன.

கட்டுக்கதை 1: “செயற்கை நுண்ணறிவைத் தொடுவதற்கு முன், நீங்கள் மேம்பட்ட கணிதத்தை அறிந்திருக்க வேண்டும்”

அது உண்மையல்ல. மேம்பட்ட கணிதம் ஆராய்ச்சிக்கும் ஆழ்நிலை இயந்திரக் கற்றலுக்கும் உதவுகிறது, ஆனால் ஆரம்பநிலையாளர்கள் அதிலிருந்து தொடங்காமலேயே செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மதிப்புமிக்க பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்க முடியும்.

கட்டுக்கதை 2: “கோட் இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு, தீவிரமற்ற பயனர்களுக்கு மட்டுமே”

அதுவும் தவறு. நோ-கோட் ஏஐ நேரத்தை மிச்சப்படுத்தவும், உண்மையான வணிகச் சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் முடியும். அது எல்லாச் சூழ்நிலைகளுக்கும் போதுமானதாக இல்லாமல் இருக்கலாம், ஆனால் அது ஒரு விளையாட்டுப் பொருள் அல்ல.

கட்டுக்கதை 3: “கோடிங் மட்டுமே உங்களை AI-இல் சிறந்தவராக ஆக்கிவிடும்”

இல்லை. கோடிங் உதவுகிறது, ஆனால் சிக்கலைச் சரியாக வரையறுக்காதது மோசமான செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. உங்களுக்குச் சரியான முடிவெடுக்கும் திறன், தரவு குறித்த விழிப்புணர்வு, சோதனை மற்றும் பயனரைப் புரிந்துகொள்ளுதல் ஆகியவை தேவை.

கட்டுக்கதை 4: “செயற்கை நுண்ணறிவு கோடிங் தேவையை நீக்கிவிடும்”

இது சற்று சிக்கலானது. நிரல் எழுதவும், விளக்கவும், பிழைகளைச் சரிசெய்யவும், மேம்பாட்டு வேகத்தை அதிகரிக்கவும் செயற்கை நுண்ணறிவு உதவ முடியும். ஆனால், நிரலைப் புரிந்துகொள்வது இன்றியமையாதது; குறிப்பாக, ஏதேனும் பழுதடையும்போது அல்லது பாதுகாப்பு, தரம், செயல்திறன் ஆகியவை சம்பந்தப்பட்டிருக்கும்போது இது மிகவும் அவசியம்.

கட்டுக்கதை 5: “நீங்கள் கோட் எழுதாமல் இருப்பதற்கும், வாழ்நாள் முழுவதும் கோட் எழுதுவதற்கும் இடையே ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும்”

அப்படியெல்லாம் இல்லை. பலர் நோ-கோடிங் கருவிகளுடன் தொடங்கி, பின்னர் எளிமையான கோடிங் கற்றுக்கொண்டு, தங்களின் தேவைகள் வளர வளர மேலும் தொழில்நுட்ப ரீதியாக மேம்படுகிறார்கள். இது ஒரு ஏணி, பச்சைக் குத்திக்கொள்வது போன்றதல்ல.

11. அப்படியானால், நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவுக்காக கோடிங் கற்க வேண்டுமா? 🧭

உங்களுக்கு ஆழமான கட்டுப்பாடு, தொழில்நுட்பத் தொழில் வாய்ப்புகள் அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட AI தயாரிப்புகளை உருவாக்கும் திறன் வேண்டுமென்றால், நீங்கள் AI-க்கான கோடிங் கற்றுக்கொள்ள வேண்டும்.

உற்பத்தித்திறன், படைப்பாற்றல், வணிகப் பணிகள் அல்லது அன்றாடப் பிரச்சனைகளுக்குத் தீர்வு காண்பதற்காகச் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதே உங்கள் நோக்கமாக இருந்தால், நீங்கள் முதலில் கோடிங் கற்க வேண்டிய அவசியமில்லை.

நடைமுறைப் பிரிவு இதோ:

• செயற்கை நுண்ணறிவை இன்னும் சிறப்பாகப் பயன்படுத்த விரும்புகிறீர்களா? தூண்டல், பணிப்பாய்வு வடிவமைப்பு மற்றும் திறனாய்வு மதிப்பீடு ஆகியவற்றைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

• பணிகளைத் தானியக்கமாக்க விரும்புகிறீர்களா? நோ-கோட் அல்லது லோ-கோட் கருவிகளுடன் தொடங்குங்கள்.

• AI செயலிகளை உருவாக்க விரும்புகிறீர்களா? API-கள், பைதான் அல்லது ஜாவாஸ்கிரிப்ட் மற்றும் அடிப்படை மென்பொருள் உருவாக்கம் ஆகியவற்றைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

• செயற்கை நுண்ணறிவுப் பொறியாளர் அல்லது தரவு விஞ்ஞானி ஆக விரும்புகிறீர்களா? நிரலாக்கம், கணிதம், இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் செயலாக்கம் ஆகியவற்றைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

• செயற்கை நுண்ணறிவை உத்திப்பூர்வமாகப் புரிந்துகொள்ள விரும்புகிறீர்களா? அதன் கருத்துகள், வரம்புகள், அபாயங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு நேர்வுகளைத் தெரிந்துகொள்ளுங்கள்.

செயற்கை நுண்ணறிவுக்குள் நுழைய ஒரே ஒரு வழிதான் இருக்கிறது என்று நினைப்பதுதான் தவறு. பல வழிகள் உள்ளன. சிலவற்றில் நிரல்கள் (code) உள்ளன. சிலவற்றில் டாஷ்போர்டுகள் உள்ளன. சிலவற்றில் விரிதாள்கள் (spreadsheets) உள்ளன. சிலவற்றில், கண் சிமிட்டும் கர்சரும், பத்து நிமிடங்களுக்கு உங்கள் ஆளுமையைக் குலைத்துவிடும் ஒரு சிறிய பிழைச் செய்தியும் இருக்கும்.

12. இறுதி விடை: செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையா? ✅

அப்படியானால், செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையா? எப்போதும் இல்லை.

செயற்கை நுண்ணறிவு இப்போது கணினி நிரல் எழுதத் தெரியாதவர்கள்கூட அர்த்தமுள்ளதாகவும், ஆக்கப்பூர்வமாகவும், தொழில்முறையாகவும் பயன்படுத்தும் அளவுக்கு விரிவடைந்துள்ளது. அறிவுறுத்தல்கள், கணினி நிரல் தேவையில்லாத கருவிகள், பணிப்பாய்வுத் தானியக்கம் மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள தளங்களின் திறமையான பயன்பாடு ஆகியவற்றின் மூலம் நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவிலிருந்து குறிப்பிடத்தக்கப் பலனைப் பெறலாம்.

ஆனால், கோடிங் இன்றும் மிகவும் முக்கியமானது. நீங்கள் தனிப்பயன் அமைப்புகளை உருவாக்க, தரவுகளுடன் ஆழமாகப் பணியாற்ற, மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளிக்க, கருவிகளை இணைக்க, அல்லது தொழில்நுட்ப AI தொழில் வாழ்க்கையைத் தொடர விரும்பும்போது அது அத்தியாவசியமாகிறது .

பதற்றத்துடன் எல்லாவற்றையும் கற்றுக்கொள்ளாமல் இருப்பதே சிறந்த அணுகுமுறை. உங்கள் இலக்கிலிருந்து தொடங்குங்கள்.

நீங்கள் உற்பத்தித்திறனை விரும்பினால், நோ-கோட் ஏஐ-யுடன் தொடங்குங்கள்.
நீங்கள் நெகிழ்வுத்தன்மையை விரும்பினால், லோ-கோட் பணிப்பாய்வுகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
நீங்கள் சக்திவாய்ந்த ஏஐ அமைப்புகளை உருவாக்க விரும்பினால், கோடிங் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு அனைவரும் நிரலாளர்களாக மாற வேண்டும் என்பதில்லை. ஆனால், ஆர்வத்துடன் இருப்பவர்கள், அடிக்கடி பரிசோதனைகள் செய்பவர்கள், மற்றும் அடுத்த கட்டத்திற்குச் செல்லத் தேவையான தொழில்நுட்பத் திறனை மட்டும் கற்றுக்கொள்பவர்களுக்கு அது வெகுமதி அளிக்கிறது. "உள்ளே அனுமதிக்கப்படுவதற்கு முன்பு ஆயிரம் தொடரியல் விதிகளை மனப்பாடம் செய்" என்பதை விட, இது மிகவும் இனிமையான ஓர் அழைப்பாகும் 

நிஜ உலக உதாரணம்: குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதரவு உதவியாளரை உருவாக்குதல்

சூழ்நிலை

வாடிக்கையாளர் சேவையை இரண்டு பேர் கையாளும் ஒரு சிறிய ஆன்லைன் செடிக் கடையைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள். ஒவ்வொரு வாரமும், அவர்கள் ஒரே மாதிரியான கேள்விகளைப் பெறுகிறார்கள்:

எனது ஆர்டர் எங்கே?
சேதமடைந்த செடியைத் திருப்பிக் கொடுக்கலாமா?
செல்லப்பிராணிகளுக்குப் பாதுகாப்பான செடி எது?
எனது விநியோக முகவரியை மாற்றலாமா?

குழுவினர் இப்போதைக்கு ஒரு பிரத்யேக AI செயலியை உருவாக்க வேண்டிய அவசியமில்லை. அவர்களுக்குத் தேவையானது, வேகமான முதல் வரைவுகள், குறைவான திரும்பத் திரும்ப வரும் பதில்கள் மற்றும் ஒரு சீரான தொனி ஆகியவைதான். கோடிங் முறைக்குச் செல்வதற்கு முன், குறியீடு இல்லாத AI-ஐ முயற்சித்துப் பார்ப்பதற்கு இது ஒரு வலுவான காரணமாக அமைகிறது.

பதில்களைத் தானாக அனுப்புவது உதவியாளரின் வேலை அல்ல. மனிதர் சரிபார்த்து அனுப்பும் பதில்களை வரைவு செய்வதே அதன் பணியாகும். இது பணி ஓட்டத்தை எளிமையாகவும், பயனுள்ளதாகவும், பாதுகாப்பானதாகவும் ஆக்குகிறது.

உதவியாளருக்கு என்ன தேவை

குறியீடு இல்லாத உதவியாளருக்கு ஒரு சிறிய ஆனால் தெளிவான அறிவுத் தளம் வழங்கப்பட வேண்டும்:

சுற்றுலா கொள்கை

பணம் திரும்பப்பெறுதல் மற்றும் பொருட்களைத் திருப்பியளித்தல் கொள்கை

தாவரப் பராமரிப்பு வழிகாட்டி

செல்லப்பிராணிகளுக்குப் பாதுகாப்பான தாவரங்களின் பட்டியல்

3-5 எடுத்துக்காட்டு பதில்களுடன் கூடிய தொனி வழிகாட்டி

பணம் திரும்பப் பெறுதல், புகார்கள் அல்லது தெளிவற்ற வழக்குகள் தொடர்பான மேல்நிலைப்படுத்தல் விதிகள்

கடையின் அறிவுக்கு அப்பாற்பட்ட கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்கக் கூடாது என்ற எளிய விதி

இது முக்கியமானது, ஏனெனில் உதவியாளரின் தரம் மாயாஜாலத்தை விடத் தெளிவான அறிவுறுத்தல்களையே அதிகம் சார்ந்துள்ளது. தெளிவற்ற உதவியாளர் யூகிக்கிறார். நன்கு பயிற்சி பெற்ற உதவியாளர் வலுவான பதில்களை வரைவு செய்கிறார்.

எடுத்துக்காட்டு அறிவுறுத்தல்

நீங்கள் ஒரு சிறிய ஆன்லைன் தாவரக் கடையின் வாடிக்கையாளர் ஆதரவு வரைவு உதவியாளர். பதிவேற்றப்பட்ட கொள்கைகள் மற்றும் பராமரிப்பு வழிகாட்டிகளில் உள்ள தகவல்களை மட்டுமே பயன்படுத்தவும். பிரிட்டிஷ் ஆங்கிலத்தில் அன்பான, தெளிவான பதில்களை எழுதவும். வாடிக்கையாளர் விரிவான பராமரிப்பு ஆலோசனையைக் கேட்டால் தவிர, பதில்களை 120 வார்த்தைகளுக்குள் வைத்திருக்கவும். கொள்கையில் தெளிவாக ஆதரிக்கப்பட்டால் தவிர, பணத்தைத் திரும்பப் பெறுதல், மாற்றுதல் அல்லது விநியோகத் தேதிகளை உறுதியளிக்க வேண்டாம். வாடிக்கையாளர் கோபமாக இருந்தால், ஒருமுறை மன்னிப்புக் கேட்டு, சிக்கலை ஏற்றுக்கொண்டு, அடுத்தகட்ட நடவடிக்கையைப் பரிந்துரைக்கவும். ஆவணங்களில் பதில் இல்லை என்றால், ஒரு குழு உறுப்பினர் அதை மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டும் என்று கூறவும்.

அதை எப்படி சோதிப்பது

உண்மையான வாடிக்கையாளர்களுடன் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு, பழைய ஆதரவுச் செய்திகளில் இதைச் சோதித்துப் பாருங்கள்.

எளிதான, கடினமான மற்றும் சங்கடமான எடுத்துக்காட்டுகள் உட்பட, குறைந்தபட்சம் 20 கடந்தகால டிக்கெட்டுகளை முயற்சித்துப் பாருங்கள்:

ஒரு எளிய விநியோகப் புதுப்பிப்புக் கோரிக்கை

சேதமடைந்த பொருள் குறித்த புகார்

திருப்பி அனுப்ப வேண்டிய காலக்கெடுவிற்குப் பிறகு பணத்தைத் திரும்பப் பெறுவதற்கான கோரிக்கை

செல்லப்பிராணி பாதுகாப்பு தொடர்பான ஒரு கேள்வி

ஆர்டர் விவரங்கள் விடுபட்ட, தெளிவற்ற செய்தி

நஷ்டஈடு கோரும் ஒரு கோபமான வாடிக்கையாளர்

பதிவேற்றப்பட்ட ஆவணங்களில் உள்ளடக்கப்படாத ஒரு கேள்வி

ஒவ்வொரு வரைவிற்கும் மூன்று விஷயங்களைச் சரிபார்க்கவும்:

அந்தப் பதில் கொள்கையின் அடிப்படையில் உண்மைத்தன்மையுடன் ஆதரிக்கப்படுகிறதா?

அது சரியான தொனியைப் பயன்படுத்துகிறதா?

மனிதவள உதவி முகவர் ஒரு விரைவான மதிப்பாய்வுக்குப் பிறகு அதை அனுப்புவாரா?

"செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு நிரலாக்கம் தேவையா?" என்ற கேள்விக்கான பதிலை பல தொடக்கநிலையாளர்கள் இங்குதான் கற்றுக்கொள்கிறார்கள். முதல் முன்னேற்றம் பொதுவாக சிறந்த ஆவணங்கள், சிறந்த வழிமுறைகள் மற்றும் சிறந்த சோதனைகள் மூலமாகவே வருகிறது - நிரல் எழுதுவதன் மூலம் அல்ல.

முடிவு

விளக்கமான முடிவு: இந்தக் குறியீடு இல்லாத பணிப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்னும் பின்னும் 20 மாதிரி ஆதரவு டிக்கெட்டுகளின் நேரத்தைக் கணக்கிட்டதன் அடிப்படையில், குழு ஒவ்வொரு டிக்கெட்டுக்குமான முதல் வரைவுப் பதில் நேரத்தை 7 நிமிடங்களிலிருந்து 2.5 நிமிடங்களாகக் குறைத்தது.

அதாவது, 20 பதில்களை வரைவு செய்ய ஆகும் நேரம் சுமார் 140 நிமிடங்களிலிருந்து 50 நிமிடங்களாகக் குறைந்தது, இதன் மூலம் சோதனைத் தொகுப்பில் சுமார் 90 நிமிடங்கள் மிச்சமானது.

தரத்திற்கு இன்னும் மனித மதிப்பாய்வு தேவைப்பட்டது. முதல் சோதனையில், 20 செயற்கை நுண்ணறிவு வரைவுகளில் 6, ஒரு கொள்கை விவரத்தைத் தவறவிட்டன அல்லது அதிக தன்னம்பிக்கையுடன் ஒலித்தன. தெளிவான பணத்தைத் திரும்பப்பெறும் விதிகள், செல்லப்பிராணி பாதுகாப்பு எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் ஒரு மேல்நிலைப்படுத்தல் அறிவுறுத்தலைச் சேர்த்த பிறகு, பெரிய அளவில் திருத்தம் தேவைப்படும் வரைவுகளின் எண்ணிக்கை 20-ல் 1 ஆகக் குறைந்தது.

இந்த எண்கள் ஒரு உலகளாவிய வாக்குறுதி அல்ல. பணிகளுக்கு நேரம் ஒதுக்குதல், திருத்தங்களை எண்ணுதல், மற்றும் ஒவ்வொரு பதிலையும் ஒரு சிறிய கொள்கைச் சரிபார்ப்புப் பட்டியலுடன் ஒப்பிட்டுப் பார்த்தல் ஆகியவற்றின் மூலம் ஒரு வாசகர் தாமாகவே அளவிடக்கூடிய எளிய செயல்திறன் தரவுகளே இவை.

என்ன தவறு நடக்கக்கூடும்?

உதவியாளர் தவறுகள் செய்யக்கூடும். அது பார்த்திராத ஒரு கொள்கையைப் பற்றி நம்பிக்கையுடன் பேசக்கூடும். கடையின் விதிகளைக் கருத்தில் கொள்ளாமல், பொதுவான அறிவிலிருந்து பதிலளிக்கக்கூடும். ஒரு மனிதரால் கையாளப்பட வேண்டிய பணத்தைத் திரும்பப் பெறுவது தொடர்பான பதிலை அது அளிக்கக்கூடும்.

பொதுவான தவறுகளில் அடங்குபவை:

காலாவதியான கொள்கைகளைப் பதிவேற்றுதல்

உதவியாளருக்கு அதிகப்படியான தெளிவற்ற ஆவணங்களைக் கொடுப்பது

மதிப்பாய்வு இல்லாமல் AI பதில்களை அனுப்ப அனுமதிப்பது

கடினமான வாடிக்கையாளர் செய்திகளைச் சோதிக்கத் தவறுதல்

துவக்கத்திற்குப் பிறகு ஏற்படும் பிழைகளைக் கண்காணிக்கவில்லை

தீர்வு எளிமையானது ஆனால் பயனுள்ளது: அறிவுத் தளத்தைப் புதுப்பித்த நிலையில் வைத்திருங்கள், வெளியீடுகளை மதிப்பாய்வு செய்யுங்கள், தவறுகளைப் பதிவு செய்யுங்கள், மேலும் போக்குகள் தென்படும்போது வழிமுறைகளைப் புதுப்பிக்கவும்.

நடைமுறைப் பாடம்

ஒவ்வொரு AI திட்டத்திற்கும் கோடிங் ஏன் முதல் படியாக இருப்பதில்லை என்பதை இந்த உதாரணம் காட்டுகிறது. ஒரு சிறிய குழு, கோடிங் இல்லாத கருவிகள், தெளிவான வழிமுறைகள், நல்ல மூல ஆவணங்கள் மற்றும் எளிய சோதனைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் AI-இலிருந்து மதிப்பைப் பெற முடியும். குழுவிற்கு ஆழமான ஒருங்கிணைப்புகள், தானியங்கி டிக்கெட் வழித்தடம், வாடிக்கையாளர் தரவுத்தள அணுகல், பகுப்பாய்வுகள் அல்லது ஒரு தனிப்பயன் ஆதரவு டாஷ்போர்டு தேவைப்படும்போது, ​​பிற்காலத்தில் கோடிங் அதிக மதிப்புமிக்கதாகிறது.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு ஆரம்பநிலையாளர்களுக்கு கோடிங் தேவையா?

இல்லை, அன்றாடப் பணிகளுக்குச் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்த விரும்பும் தொடக்கநிலையாளர்களுக்குக் கோடிங் தேவையில்லை. கோடிங் இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைக் கொண்டு நீங்கள் கட்டளைகளை எழுதலாம், ஆவணங்களைச் சுருக்கலாம், உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கலாம், விரிதாளைப் பகுப்பாய்வு செய்யலாம், படங்களை உருவாக்கலாம் மற்றும் எளிய பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்கலாம். உங்களுக்கு ஆழமான கட்டுப்பாடு, தனிப்பயன் அமைப்புகள், மாதிரிப் பயிற்சி அல்லது தொழில்முறை செயற்கை நுண்ணறிவுப் பொறியியல் பணிகள் தேவைப்படும்போது கோடிங் மிகவும் முக்கியத்துவம் பெறுகிறது.

தொழில்நுட்ப அறிவு இல்லாமல் என்னால் செயற்கை நுண்ணறிவைக் கற்றுக்கொள்ள முடியுமா?

ஆம், அதிக தொழில்நுட்ப அறிவு இல்லாமலேயே உங்களால் செயற்கை நுண்ணறிவைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும். செயற்கை நுண்ணறிவுக் கருவிகளால் என்ன செய்ய முடியும், என்ன செய்ய முடியாது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது, பின்னர் அறிவுறுத்தல்களைப் பயிற்சி செய்வது, வெளியீடுகளைச் சோதிப்பது, மற்றும் நடைமுறைப் பணிகளில் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவது ஆகியவை ஒரு சிறந்த தொடக்கப் புள்ளியாகும். நீங்கள் முதலில் நிரலாக்கத்தில் தேர்ச்சி பெற வேண்டிய அவசியமில்லை. பல தொடக்கநிலையாளர்களுக்கு, ஆரம்பத்தில் தெளிவான சிந்தனை, துல்லியமான அறிவுறுத்தல்கள் மற்றும் நேரடிச் சோதனைகள் ஆகியவை மிகவும் முக்கியமானவை.

கோடிங் இல்லாமல் AI-ஐக் கொண்டு என்ன செய்ய முடியும்?

கோடிங் இல்லாமல், வலைப்பதிவுகள், மின்னஞ்சல்கள், அறிக்கைகள், பாடத்திட்டங்கள், சுயவிவரங்கள், சமூக ஊடக உள்ளடக்கங்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் பதில்களை வரைவு செய்ய நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தலாம். மேலும், கூட்டக் குறிப்புகளைச் சுருக்கலாம், உரையை மொழிபெயர்க்கலாம், விரிதாளைப் பகுப்பாய்வு செய்யலாம், காட்சிசார் கருத்துருக்களை உருவாக்கலாம் மற்றும் திரும்பத் திரும்பச் செய்யப்படும் பணிகளைத் தானியக்கமாக்கலாம். நீங்கள் ஒருபோதும் கோடிங்கைப் பயன்படுத்தாவிட்டாலும், இந்தப் பயன்பாடுகள் நேரத்தைச் சேமித்து, பணிப்பாய்வுகளை மேம்படுத்துவதால், அவை உண்மையான மதிப்பைக் கொண்டுள்ளன.

செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு எப்போது நிரலாக்கம் தேவைப்படுகிறது?

கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதிலிருந்து அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு நீங்கள் மாறும்போது, ​​செயற்கை நுண்ணறிவுக்குப் பொதுவாக நிரலாக்கம் தேவைப்படுகிறது. இதில், செயற்கை நுண்ணறிவால் இயங்கும் செயலிகளை உருவாக்குதல், செயற்கை நுண்ணறிவு API-களை இணைத்தல், தரவுத்தளங்களுடன் பணியாற்றுதல், மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளித்தல், அமைப்புகளைச் செம்மைப்படுத்துதல், பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளைச் செயலாக்குதல் அல்லது பயனர்களுக்காகச் செயற்கை நுண்ணறிவுத் தயாரிப்புகளை வெளியிடுதல் ஆகியவை அடங்கும். நிரலாக்கமற்ற கருவிகள் மிகவும் வரம்புக்குட்பட்டதாக மாறும்போது, ​​நிரலாக்கம் உங்களுக்கு அதிக நெகிழ்வுத்தன்மை, கட்டுப்பாடு மற்றும் சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் திறனை வழங்குகிறது.

வணிகப் பணிகளுக்குக் குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு போதுமானதா?

பல வணிகப் பணிகளுக்கு, குறிப்பாக உள்ளடக்க உருவாக்கம், வாடிக்கையாளர் ஆதரவு வரைவுகள், சுருக்கங்கள், விரிதாள் பகுப்பாய்வு மற்றும் அடிப்படைத் தானியக்கம் போன்றவற்றுக்கு, குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு (No-code AI) பெரும்பாலும் போதுமானதாக இருக்கிறது. வேகம் மற்றும் எளிமை தேவைப்படும் சிறிய குழுக்கள், பகுதிநேரப் பணியாளர்கள், கல்வியாளர்கள், சந்தைப்படுத்துபவர்கள் மற்றும் வணிக உரிமையாளர்களுக்கு இது நன்றாகப் பொருந்துகிறது. இதன் முக்கிய வரம்பு கட்டுப்பாடுதான்: குறியீடு இல்லாத தளங்கள், செயற்கை நுண்ணறிவு செயல்படும் விதத்தை நீங்கள் ஆழமாகத் தனிப்பயனாக்க அனுமதிக்காமல் இருக்கலாம்.

நோ-கோட், லோ-கோட் மற்றும் கோடிங் ஏஐ ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடு என்ன?

நோ-கோட் ஏஐ பொத்தான்கள், வார்ப்புருக்கள், படிவங்கள் மற்றும் தூண்டுதல்களைப் பயன்படுத்துகிறது, எனவே உங்களுக்கு நிரலாக்கம் தேவையில்லை. லோ-கோட் ஏஐ கருவிகளை இணைத்தல், ஏபிஐ-கள், டாஷ்போர்டுகள் அல்லது தனிப்பயன் பணிப்பாய்வுகள் போன்ற சில தொழில்நுட்ப அமைப்புகளைச் சேர்க்கிறது. கோட்-ஃபர்ஸ்ட் ஏஐ அதிகபட்ச கட்டுப்பாட்டை அளிக்கிறது மற்றும் செயலிகள், மாதிரிகள், இயந்திர கற்றல் பைப்லைன்கள் மற்றும் உற்பத்தி அமைப்புகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது, ஆனால் இதற்கு அதிக தொழில்நுட்பத் திறனும் தேவைப்படுகிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஒரு தொழில் வாழ்க்கைக்கு கோடிங் அவசியமா?

தொழில்நுட்ப AI பணிகளுக்கு, நிரலாக்கம் பொதுவாக மிகவும் முக்கியமானது. AI பொறியாளர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் உருவாக்குநர்களுக்கு பெரும்பாலும் பைதான், தரவுத் திறன்கள், மாதிரி மதிப்பீடு, API-கள், தரவுத்தளங்கள், பதிப்புக் கட்டுப்பாடு மற்றும் செயலாக்க அறிவு தேவைப்படுகிறது. இருப்பினும், AI தொடர்பான எல்லாப் பணிகளும் அதிக தொழில்நுட்பம் சார்ந்தவை அல்ல. உத்தி, தயாரிப்பு, கல்வி, சந்தைப்படுத்தல், செயல்பாடுகள் மற்றும் பணிப்பாய்வு போன்ற பணிகளில், மேம்பட்ட நிரலாக்கம் தேவைப்படாமலேயே AI-ஐ விரிவாகப் பயன்படுத்தலாம்.

செயற்கை நுண்ணறிவுக்காக நான் முதலில் எந்த நிரலாக்க மொழியைக் கற்க வேண்டும்?

பைத்தான் பொதுவாக செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான சிறந்த முதல் நிரலாக்க மொழியாகும், ஏனெனில் அது எளிதில் படிக்கக்கூடியதாகவும், இயந்திரக் கற்றல், தரவுப் பகுப்பாய்வு, தானியக்கம் மற்றும் மாதிரி உருவாக்கம் ஆகியவற்றிற்குப் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுவதாகவும் உள்ளது. ஜாவாஸ்கிரிப்ட்டும் செயற்கை நுண்ணறிவு வலைச் செயலிகளுக்கு உதவக்கூடும், அதே சமயம் தரவுகளுடன் பணிபுரிவதற்கு SQL மதிப்புமிக்கதாக இருக்கிறது. நீங்கள் எல்லா மொழிகளையும் ஒரே நேரத்தில் கற்க வேண்டிய அவசியமில்லை. உங்கள் அடுத்த செய்முறைத் திட்டத்திற்குப் பொருத்தமான மொழியிலிருந்து தொடங்குங்கள்.

கோடிங் தவிர வேறு என்ன AI திறன்கள் முக்கியமானவை?

உடனடி எழுத்து, சிக்கலை வரையறுத்தல், தரவு அறிவு, விமர்சன சிந்தனை, பணிப்பாய்வு வடிவமைப்பு, சோதனை மற்றும் நெறிமுறை சார்ந்த தீர்ப்பு ஆகியவை முக்கியமான செயற்கை நுண்ணறிவுத் திறன்களில் அடங்கும். இந்தத் திறன்கள், சிறந்த கேள்விகளைக் கேட்கவும், முடிவுகளை மதிப்பிடவும், பலவீனமான வெளியீடுகளைக் கண்டறியவும், மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பாதுகாப்பாகப் பயன்படுத்தவும் உங்களுக்கு உதவுகின்றன. பல பணிப்பாய்வுகளில், தொழில்நுட்பச் சிக்கலை முன்கூட்டியே சேர்ப்பதை விட, தூய்மையான உள்ளீடுகளும் தெளிவான வழிமுறைகளும் முடிவுகளை மேலும் மேம்படுத்தும்.

செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு நான் கோடிங் கற்றுக்கொள்ள வேண்டுமா?

செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு நீங்கள் கோடிங் கற்க வேண்டிய அவசியமில்லை. அறிவுறுத்தல்களுடன் தொடங்குவது, கோடிங் இல்லாத கருவிகளை ஆராய்வது, சிறிய பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குவது மற்றும் அடிப்படைத் தரவுக் கருத்துக்களைக் கற்றுக்கொள்வது என்பதே ஒரு நடைமுறைப் பாதையாகும். உங்கள் வரம்புகளை எட்டும்போதோ அல்லது தனிப்பயன் செயலிகள், ஏபிஐ-கள், மாதிரிகள் அல்லது உற்பத்தி அமைப்புகளை உருவாக்க விரும்பும்போதோ பின்னர் கோடிங்கைச் சேர்த்துக் கொள்ளலாம். இது, கற்றலைத் தொடர்பற்ற கோட்பாடுகளை விட நடைமுறை விளைவுகளில் கவனம் செலுத்த வைக்கிறது.

குறிப்புகள்

1. ஐபிஎம் - குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவுத் தளங்கள் - ibm.com

2. OpenAI டெவலப்பர்கள் - API-களை இணைக்கவும் - developers.openai.com

3. கூகிள் டெவலப்பர்கள் - ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பிற்குப் பயிற்சி அளித்தல் - developers.google.com

4. கூகிள் கிளவுட் - குறியீடு இல்லாத செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் - cloud.google.com

5. மைக்ரோசாப்ட் - செயற்கை நுண்ணறிவு அம்சங்கள் - microsoft.com

6. பைதான் - பைதான் - python.org

7. OpenAI உதவி மையம் - தவறுகளைச் செய்யுங்கள் - help.openai.com

8. ஸ்கிகிட்-லெர்ன் - இயந்திரக் கற்றல் - scikit-learn.org

9. GitHub ஆவணங்கள் - நிரல் எழுத உதவி, நிரலை விளக்குதல், நிரலில் பிழைதிருத்தம் செய்தல் - docs.github.com

10. அமெரிக்க தொழிலாளர் புள்ளிவிவரப் பணியகம் - தொழில்நுட்ப செயற்கை நுண்ணறிவு வேலைவாய்ப்புகள் - bls.gov

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்

எங்களை பற்றி