हमारे पास पहले से ही है नए iPhone 11 और iPhone 11 Pro के साथ पहला संपर्क , और हम पहले से ही यह सत्यापित करने में सक्षम हैं कि ऐप्पल ने सितंबर 10 पर मुख्य वक्ता के रूप में हमें बताए गए कुछ अमूर्त अवधारणाएं हमारे दैनिक जीवन में प्रवेश करने लगी हैं, इसके बारे में हमें पता नहीं चल रहा है। 'शब्दों के जोड़ यंत्र अधिगम यू डीप फ्यूजन वे अवधारणाएं हैं जिन्हें हम इन दिनों सुनते-सुनते थक गए हैं लेकिन हम अभी भी पूरी तरह से समझ नहीं पाए हैं क्योंकि हम अवधारणा की सतह पर बने हुए हैं। यदि आप इस विषय में रुचि रखते हैं, तो इस पोस्ट में हम इसके बारे में थोड़ा और विस्तार से जानेंगे।
मशीन लर्निंग क्या है और Apple ने A13 बायोनिक चिप के साथ इनोवेशन क्यों किया
यदि हम शब्द के आधार पर रहें, और उसका मात्र अनुवाद, तो हम कह सकते हैं कि यंत्र अधिगम (एमएल) केवल मशीन लर्निंग है, और मैं केवल इसलिए कहता हूं क्योंकि कई उपयोगकर्ता इस परत में रहते हैं, कुछ अंधेरा और वर्जित है जो इसे सुनकर प्रभावित होता है। वास्तव में, योग्यता उस विशाल क्षमता में नहीं है जो आज हमारे iPhones के पास ऐसे समय में भारी और जटिल गणना करने के लिए है जिसकी गणना करना लगभग असंभव है। वास्तविक योग्यता दिमागी डेवलपर्स और टीमों की क्षमता में निहित है जो इस तकनीक के काम करने के लिए आवश्यक बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करती है, जो मोटे तौर पर उसी तरह से काम करती है जैसे बिग डेटा करता है।
कोई भी अच्छा प्रोग्रामर मशीन को सिखाने की कोशिश करता है ताकि एक इष्टतम तरीके से यह हमेशा एक समस्या को सबसे अच्छे तरीके से हल करे, लेकिन जब आवश्यक डेटा और गणना कभी-कभी अनंत हो जाती है, तो आपको दूसरी रणनीति का उपयोग करना होगा और इससे बेहतर क्या हो सकता है मशीन गलती करती है और अपने आप सीख जाती है . इसके लिए उन्हें बनाया गया है अनुमानी निर्णय जो सॉफ्टवेयर को अंतर्ज्ञान द्वारा निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करना चाहते हैं . यह एक एंटीवायरस की अनुमानी खोज के समान कुछ है, यह संभव है कि एक फ़ाइल विसंगतियों को प्रस्तुत करती है, जिसका अर्थ है कि, हालांकि यह किसी अन्य संक्रमित की तुलना में एक संक्रमित फ़ाइल के रूप में प्रकट नहीं होती है, यह हमारे एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर को लगता है कि यह हो सकता है और स्टोर कर सकता है यह संगरोध में। संक्षेप में, हम सॉफ़्टवेयर को स्वयं निर्णय लेना सिखाते हैं , और हालांकि यह पहली बार में अनिश्चित है, आंकड़े हमें बताते हैं कि धीरे-धीरे यह लगभग उतना ही प्रभावी होगा जितना कि एक इंसान निर्णय लेने में हो सकता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डिज़ाइन किया गया है ताकि कम संसाधनों के साथ बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित किया जाता है, और अपने आप से कुछ ऐसा ही सीखें, जैसा कि वॉर गेम्स मूवी में WOPR मशीन कैसे करती है।
यह कहने के लिए इस अवधारणा को समझना जरूरी है Apple ने नए iPhone 11 के साथ इनोवेशन किया है . उन्होंने फोटोग्राफी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने के तरीके में नवाचार किया है। कोई कह सकता है कि ऐप्पल अपने फोटोग्राफिक उपचार में एमएल को लागू करने वाली पहली कंपनी नहीं है, और हम उस पर सहमत हैं, लेकिन यह इसे लागू करने वाला पहला व्यक्ति है, जो वास्तविक समय में बड़ी संख्या में फोटो के साथ काम कर रहा है, पहले और शटर दबाने के बाद। इन सब से यह उत्पन्न होता है कि एक जबरदस्त प्रोसेसर को लागू करना आवश्यक हो गया है A13 बायोनिक , जो इनका सामना करने में सक्षम है अनंत गणना और कम से कम समय में . इस कारण से, और अन्य अस्पष्ट कारणों के लिए नहीं, एक iPhone XS नाइट मोड का प्रदर्शन करने में सक्षम नहीं होगा क्योंकि इसके A12 बायोनिक प्रोसेसर में परिचालन स्तर नहीं है।
हमेशा की तरह, 10 सितंबर को मुख्य वक्ता के रूप में, Apple ने विनम्रता से गलती की और यह विस्तार से नहीं बताया कि बेस्टियल A13 बायोनिक प्रोसेसर कैसे काम करता है। एक शक्तिशाली प्रोसेसर अपने आप में एक उपकरण में मूल्य नहीं जोड़ता है, और न ही महान एल्गोरिदम करता है यदि इसे स्थानांतरित करने के लिए कोई पाशविक बल नहीं है। लेकिन जैसा हमेशा होता है, और यहाँ हमारे पास सबूत है, Apple हार्डवेयर को अपने सॉफ़्टवेयर के साथ पूरी तरह से मिलाने में कामयाब रहा है . Apple द्वारा बनाए गए प्रोसेसर की तरह एक प्रोसेसर को उन कार्यों की संख्या के लिए नहीं बेचा जाना चाहिए जो वह करने में सक्षम है, लेकिन यह उस सॉफ़्टवेयर के साथ कैसे एकीकृत होता है जिसे इसे स्थानांतरित करना है। एक बार फिर से हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के फ्यूजन में काटे गए सेब से फर्म की पूर्ण महारत का प्रदर्शन किया गया है।
इसलिए हम मानते हैं कि हम एक बार फिर जोर-जोर से कह सकते हैं Apple ने इनोवेशन किया कि यह कैसे काम करता है , एल्गोरिदम का आविष्कार करना जो सामान्य प्रोसेसर के लिए निष्पादित करना असंभव है। उन गणना गति का समर्थन करने के लिए एक नया प्रोसेसर कस्टम डिजाइन करना केवल इंजीनियरिंग महारत है।
