Evolving intelligent system
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರವನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕ ಆಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ನರ-ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಲು, ಸ್ವಯಂ-ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರಬೇಕು. ಇವಾಲ್ವಿಂಗ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ (ಇಐಎಸ್) ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಶತಮಾನದ ತಿರುವಿನಲ್ಲಿ ಏಂಜೆಲೋವ್ ಮತ್ತು ಕಸಾಬೋವ್ ಅವರು 2006 ರ ಐಇಇಇ ಸುದ್ದಿಪತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ರಚಿಸಿದ ಇಐಎಸ್ ಪದಗುಚ್ಛದೊಂದಿಗೆ ರೂಪಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು 2010 ರ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಯಿತು. ಇಐಎಸ್ಗಳು ತಮ್ಮ ರಚನೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಾಯಶಃ ಅಜ್ಞಾತ ಪರಿಸರದಿಂದ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳಿಂದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಇಐಎಸ್ಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ (ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ನರ-ಅಸ್ಪಷ್ಟ) ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರಚನೆಯ ಕ್ರಮೇಣ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ಗಳ ಕ್ರಾಸ್ಒವರ್, ರೂಪಾಂತರ, ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ, ಪೋಷಕರು ಮತ್ತು ಆಫ್-ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ಗಳಂತಹ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ವಿಕಸನೀಯ ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ವಿಕಸನೀಯ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ನರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೆಲವು ಗೊಂದಲಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. 1990ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಈ ವಿಷಯದ ಮೇಲಿನ ಮೊದಲ ಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿತ್ತು. ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಇಐಎಸ್ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನರ ಜಾಲಗಳು ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ರಚನೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೊದಲ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು. ಇವುಗಳನ್ನು ನಂತರ ಎನ್. ಕಸಾಬೋವ್ ಮತ್ತು ಪಿ. ಏಂಜೆಲೋವ್ ಅವರು ನ್ಯೂರೋ-ಫಜಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದರು. ಪಿ. ಏಂಜೆಲೋವ್ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು (ಇಎಫ್ಎಸ್) ಮೊದಲ ಗಣಿತದ ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಇದು ಅದರ ಆಂತರಿಕ ರಚನೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಮಾನವ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇಎಫ್ಎಸ್ ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು. ಸಮಕಾಲೀನವಾಗಿ, ಇ. ಐ. ಎಸ್. ಅನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಆಫ್ಲೈನ್ ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲ್ ವಿಧಾನವನ್ನು, ಅಂದರೆ, ಇ. ಎಫ್. ಯು. ಎನ್. ಎನ್. ಅನ್ನು ಎನ್. ಕಸಾಬೋವ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಪಿ. ಏಂಜೆಲೋವ್, ಡಿ. ಫೈಲೋವ್, ಎನ್. ಕಸಾಬೋವ್ ಮತ್ತು ಒ. ಕಾರ್ಡನ್ ಅವರು 2006ರಲ್ಲಿ ಇಎಫ್ಎಸ್ಗಳ ಕುರಿತು ಮೊದಲ ಐಇಇಇ ವಿಚಾರ ಸಂಕಿರಣವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿದರು (ಸಮ್ಮೇಳನದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು). ಇಎಫ್ಎಸ್ಗಳು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಔಪಚಾರಿಕ (ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಉತ್ತಮ) ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. 2008ರಲ್ಲಿ ಇ. ಎಫ್. ಎಸ್. ಗಳ ಕುರಿತು ಅತ್ಯಂತ ಮುಂಚಿನ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಸಮಗ್ರ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು. ನಂತರ 2011 ಮತ್ತು 2016ರಲ್ಲಿ ಇ. ಲುಘೊಫರ್ ಅವರು ನೈಜ ಅನ್ವಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಎಫ್ಎಸ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಮಗ್ರ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರು. ಮುಂದಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ ಇತರ ಕೃತಿಗಳು ಇದನ್ನು ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆಯ ಕಲಿಕೆ, ವ್ಯಾಕರಣದ ವಿಕಸನ, ನಿರ್ಧಾರದ ಮರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಸ್ವಯಂ-ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ (ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ) ಸಂವೇದಕಗಳು (ಇಸೆನ್ಸರ್ಗಳು), ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ದೋಷ ಪತ್ತೆಕಾರಕಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ತೀರಾ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ರಚನೆಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೂಕದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕನಿಷ್ಠ ಚದರ ನಿಯತಾಂಕ ನವೀಕರಣ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ರೋಂಗ್ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ತಿರುಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಇಎಫ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ನಿಯಮ ನೆಲೆಗಳ 'ಚುರುಕುತನ' ದ ಕಡೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ (ಹೀಗಾಗಿ, ಇದನ್ನು "ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಇಎಫ್ಎಸ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥವಿವರಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಶಾಪವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನರ-ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಕಸನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ನಿಯಮ ರಚನೆಯನ್ನು ಸಹ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಇ. ಲುಘೋಫರ್ ಅವರು ಇ. ಎಫ್. ಎಸ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವ ನಿಯಮದ ನೆಲೆಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇಐಎಸ್ಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಲಿಕಾ ಯಂತ್ರಗಳು (ಎಎಲ್ಎಂಎ) ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಬಹು-ಮಾದರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಎಎಲ್ಎಂಎಂಒ) ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಆಧಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಫಜಿ ರೂಲ್-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ವಿಕಸನಗೊಳಿಸುವುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕೇವಲ ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲ್ ಅಥವಾ ಆನ್ಲೈನ್ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ-ಇದು ಹೊಸ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಕೇವಲ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತಲೂ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನದ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಆಧಾರವಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಬಹು-ಪದರದ ನರ ಜಾಲಗಳ ಒಂದು ರೂಪವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೀರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು, ಉದ್ಯಮ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಸಾರ್ವಜನಿಕರ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಹಲವಾರು ಆಂತರಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸೇರಿವೆಃ "ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ", ಅಪಾರದರ್ಶಕ ಆಂತರಿಕ ರಚನೆಯು ಲಕ್ಷಾಂತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜಿಪಿಯುಗಳು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಎಚ್ಪಿಸಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಅವಶ್ಯಕತೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ಗಂಟೆಗಳ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ). ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಹುಡುಕಾಟ. ಹೊಸ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಮರುತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ (ಅದು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ). ಇದು ಸಾಬೀತಾದ ಒಮ್ಮುಖ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು, ಎಲ್ಲಾ ಅಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಡೀಪ್ (ಫಜಿ) ರೂಲ್-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು, ಇವುಗಳನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಎಎಲ್ಎಂಎಂಒ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದೇ ರೀತಿಯ ಅಥವಾ ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ IF.THEN.models ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಬಹುದು (ಅವು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು). ಅವರು ನಿಯತಾಂಕವಲ್ಲದವರು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವರ ತರಬೇತಿಯು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿ/ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಅವರು ಜಿಪಿಯುಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್. ಪಿ. ಸಿ. ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾಗಲೂ ಪ್ರಸ್ತುತ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನೇಕ ಗಂಟೆಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿದೆ). ಇದಲ್ಲದೆ, ಅವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಇವಲ್ವಿಂಗ್ ಫಜಿ ರೂಲ್-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಹು-ವರ್ಗದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವರ್ಗ ಉಪ-ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಕ್ಯಾಸ್ಕ್ಯಾಡಬಿಲಿಟಿ ಮೂಲಕ ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕ