కెర్నల్ పద్ధతులను ఉపయోగించి Amazon మిల్లీసెకన్లలో మోసాన్ని ఎలా గుర్తిస్తుంది

AI లో దాగి ఉన్న గణితం యొక్క మాయాజాలం

చాలామంది మోసం గుర్తింపు ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ సమస్య అని అనుకుంటారు. నిజానికి, అది ఒక గణిత సమస్య. దాని వెనుక ఉన్న గణితం చాలామంది తెలుసుకున్నదాని కంటే చాలా అందంగా మరియు ఆశ్చర్యకరంగా ఉంటుంది.

ప్రతిరోజూ, Amazon తన ప్రపంచ మార్కెట్‌ప్లేస్ అంతటా లక్షలాది లావాదేవీలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఈ అపారమైన కార్యకలాపాల పరిమాణంలో దాగి ఉన్నవి మోసపూరిత ఆర్డర్లు, దొంగిలించిన క్రెడిట్ కార్డ్ లావాదేవీలు, నకిలీ ఖాతాలు మరియు అనుమానాస్పద కొనుగోలు నమూనాలు. సవాలు ఏమిటంటే మోసగాళ్ళు ఒకచోట ఉండరు. వారు నిరంతరం తమ ప్రవర్తనను, పరికరాలను, స్థానాలను మరియు పద్ధతులను మారుస్తుంటారు. సాధారణ నియమ-ఆధారిత వ్యవస్థలు వేగాన్ని అందుకోవడానికి ఇబ్బందిపడతాయి. కెర్నల్ పద్ధతులు అనే గణిత శాఖచే శక్తివంతమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ Amazon స్థాయిలో రియల్-టైమ్ మోసం గుర్తింపును సాధ్యం చేస్తుంది.

ఈ వ్యాసం AI లో దాగి ఉన్న గణితం యొక్క మాయాజాలం శ్రేణిలో భాగం. ఈరోజు మనం కెర్నల్ పద్ధతులు, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్లలో లోతుగా వెళ్తాము మరియు ఈ గణిత ఆలోచనలు ప్రతిరోజూ ప్రతి సెకన్లో Amazon కస్టమర్లను ఎలా రక్షిస్తాయో చూస్తాము.

విభాగం 1: వ్యాపార దృశ్యం

ఒక సాధారణ Amazon కస్టమర్‌ను ఊహించండి. అతను వారాంతాల్లో పుస్తకాలు కొంటాడు, అప్పుడప్పుడు ఎలక్ట్రానిక్స్ ఆర్డర్ చేస్తాడు మరియు వారం మధ్యలో ఇంటి సామాన్లు నిల్వ చేస్తాడు. అతని ఖాతా మూడు సంవత్సరాల పాతది, అతని డెలివరీ చిరునామా నెలలుగా మారలేదు మరియు అతని కొనుగోళ్లు ప్రతిసారీ అదే నగరం నుండి జరుగుతాయి.

ఇప్పుడు ఒక మంగళవారం మధ్యాహ్నం, ఏదో అసాధారణం జరుగుతుందని ఊహించండి. పది నిమిషాల్లోపు, అతని ఖాతా నుండి మూడు అధిక-విలువ ఆర్డర్లు ఉంచబడతాయి. డెలివరీ చిరునామా మరో దేశానికి మారుతుంది. కొత్త చెల్లింపు పద్ధతి జోడించబడుతుంది. ఆర్డర్లు ఉంచే పరికరం భిన్నంగా ఉంటుంది. IP చిరునామా ఈ కస్టమర్ సాధారణంగా షాపింగ్ చేసే చోట నుండి వేలాది కిలోమీటర్ల దూరంలో ఉన్న ప్రదేశానికి సూచిస్తుంది.

Amazon మిల్లీసెకన్లలో నిర్ణయం తీసుకోవాలి. ఇది అసాధారణ కొనుగోళ్లు చేస్తున్న నిజమైన కస్టమరా, బహుశా ప్రయాణిస్తున్నాడా లేదా బహుమతులు కొంటున్నాడా? లేదా అతని ఆధారాలను పొంది ఖాతా లాక్ అవ్వడానికి ముందు వేగంగా కదులుతున్న మోసగాడా?

ఏ దిశలోనైనా తప్పు నిర్ణయానికి తీవ్రమైన పరిణామాలు ఉంటాయి. మోసాన్ని ఆమోదించడం అంటే ఆర్థిక నష్టాలు, ఛార్జ్‌బ్యాక్‌లు, వర్తకుల సంబంధాలకు నష్టం మరియు కస్టమర్ విశ్వాసం క్షీణించడం. చట్టబద్ధమైన కస్టమర్‌ను బ్లాక్ చేయడం అంటే చెత్త అనుభవం, కోల్పోయిన అమ్మకం మరియు సంవత్సరాలుగా నమ్మకంగా ఉన్న వ్యక్తితో దెబ్బతిన్న సంబంధం.

ఇది మీరు సాధారణ if-else నియమాలతో పరిష్కరించగల సమస్య కాదు. నమూనాలు చాలా సంక్లిష్టంగా, చాలా వైవిధ్యంగా మరియు చాలా వేగంగా కదులుతాయి. ఇదే కెర్నల్ పద్ధతులు మరియు సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్లు పరిష్కరించడానికి నిర్మించబడిన సమస్య.

విభాగం 2: మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్

మనం నిర్మిస్తున్న మోడల్ సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ లేదా SVM. SVMలు మోసం గుర్తింపుకు ఎందుకు ఇంత శక్తివంతమైనవో అర్థం చేసుకోవడానికి, మొదట అవి పరిష్కరించే ప్రధాన సమస్యను మీరు అర్థం చేసుకోవాలి.

అన్ని Amazon లావాదేవీలను ఒక గ్రాఫ్‌పై ప్లాట్ చేయడం ఊహించండి. నిజమైన లావాదేవీలు ఒక ప్రాంతంలో గుమిగూడతాయి. మోసపూరిత లావాదేవీలు మరో ప్రాంతంలో గుమిగూడతాయి. ఆదర్శ ప్రపంచంలో, మీరు రెండు సమూహాల మధ్య సరళ రేఖను గీయవచ్చు మరియు కొత్త లావాదేవీలను వర్గీకరించడానికి దానిని ఉపయోగించవచ్చు. కానీ నిజమైన మోసం డేటా ఎప్పుడూ అంత శుభ్రంగా ఉండదు. రెండు సమూహాలు అతివ్యాప్తి చెందుతాయి, ఒకదాని చుట్టూ ఒకటి చుట్టుకుంటాయి మరియు ఏ సరళ రేఖా వేరు చేయలేని సంక్లిష్ట ఆకారాలను ఏర్పరుస్తాయి.

ఇక్కడే కెర్నల్ ట్రిక్ వస్తుంది. కెర్నల్ పద్ధతి గమనికపాత్రమైన పని చేస్తుంది. ఇది మీ లావాదేవీ డేటాను దాని అసలు రెండు-పరిమాణ లేదా పది-పరిమాణ స్థలం నుండి రెండు సమూహాలు విభజించగలిగే చాలా ఎక్కువ-పరిమాణ స్థలానికి గణితపరంగా మారుస్తుంది. ఇది నిజంగా ఆ అధిక-పరిమాణ పరివర్తనాన్ని నేరుగా లెక్కించదు, అది గణనపరంగా ఖరీదైనదిగా ఉంటుంది. బదులుగా, ఆ అధిక-పరిమాణ స్థలంలో ఏవైనా రెండు లావాదేవీల మధ్య సారూప్యతను లెక్కించడానికి కెర్నల్ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఎప్పుడూ స్పష్టంగా అక్కడికి వెళ్లకుండానే. అదే ట్రిక్.

Amazon యొక్క మోసం గుర్తింపు ఆర్కిటెక్చర్ విశ్లేషించబడుతున్న సిగ్నల్ యొక్క స్వభావాన్ని బట్టి రెండు రకాల కెర్నళ్ళను ఉపయోగిస్తుంది.

పాలినోమియల్ కెర్నల్ సంబంధిత నమూనా ఫీచర్ కాంబినేషన్ల నుండి వచ్చినప్పుడు ఉపయోగించబడుతుంది. లావాదేవీ మొత్తం గుణించిన కొనుగోలు తరచుదనం లేదా చెల్లింపు పద్ధతి స్థాన ప్రమాదంతో కలిపినట్లు వేరియబుల్స్ మధ్య ఇంటరాక్షన్ ప్రభావాలను ఇది పట్టుకుంటుంది. ఈ ఇంటరాక్షన్లు లీనియర్ మోడల్ పూర్తిగా మిస్ అయ్యే విషయాలు.

RBF కెర్నల్, అంటే రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్, అత్యంత శక్తివంతమైన సాధారణ-ప్రయోజన ఎంపిక. ఏవైనా రెండు లావాదేవీలు ఎంత పోలిక ఉన్నాయో స్వయంచాలకంగా ఏ సంక్లిష్ట సరిహద్దులనైనా నిర్వహించే విధంగా కొలుస్తుంది. ఒక లావాదేవీ మోడల్ ఇంతకు ముందు చూసిన ఏ నిజమైన లావాదేవీ వంటిది కాకపోతే, RBF కెర్నల్ దానికి చాలా తక్కువ సారూప్యత స్కోరును ఇస్తుంది, ఇది దానిని సమీక్ష కోసం ఫ్లాగ్ చేస్తుంది.

SVM మోడల్ సపోర్ట్ వెక్టర్లను గుర్తించడం ద్వారా నిర్ణయ సరిహద్దును నేర్చుకుంటుంది, అవి నిజం మరియు మోసం మధ్య సరిహద్దుకు దగ్గరగా ఉన్న లావాదేవీలు. సరిహద్దు కనుగొనబడిన తర్వాత శిక్షణ డేటాలోని మిగిలినవన్నీ అసంబద్ధమవుతాయి. ఇది SVMలను ప్రొడక్షన్‌లో సొంపైనవి మరియు గణనపరంగా సమర్థవంతమైనవిగా చేస్తుంది.

విభాగం 3: స్వచ్ఛమైన గణిత ఇంజిన్

ఇప్పుడు ఈ వ్యవస్థను నడిపించే గణితాన్ని చూద్దాం. క్రింది ప్రతి ఫార్ములా నిజమైన సంఖ్యలను ఉపయోగించి పెన్సిల్ మరియు కాగితంతో పూర్తిగా పరిష్కరించిన ఉదాహరణతో ధృవీకరించబడింది.

పాలినోమియల్ కెర్నల్ ఫార్ములా:

K(x, y) = (x · y + c)^d

ఇక్కడ x మరియు y రెండు లావాదేవీల ఫీచర్ వెక్టర్లు, c తక్కువ-క్రమం పదాల ప్రభావాన్ని నియంత్రించే స్థిరాంకం, మరియు d సరిహద్దు సంక్లిష్టతను నియంత్రించే బహుపది యొక్క డిగ్రీ.

RBF కెర్నల్ ఫార్ములా:

K(x, y) = exp(-γ ||x – y||²)

ఇక్కడ γ (గామా) ఒక శిక్షణ ఉదాహరణ యొక్క ప్రభావం ఎంత దూరం చేరుకుంటుందో నియంత్రిస్తుంది. చిన్న గామా అంటే దూర చేరువ, పెద్ద గామా అంటే దగ్గరి చేరువ.

SVM నిర్ణయ ఫంక్షన్:

f(x) = Σ αᵢ yᵢ K(xᵢ, x) + b

ఇక్కడ αᵢ ప్రతి సపోర్ట్ వెక్టర్ కోసం నేర్చుకున్న బరువులు, yᵢ తరగతి లేబుళ్ళు (మోసానికి +1, నిజానికి -1), K(xᵢ, x) సపోర్ట్ వెక్టర్ మరియు కొత్త లావాదేవీ మధ్య కెర్నల్ సారూప్యత, మరియు b బయాస్ థ్రెషోల్డ్. f(x) సున్నా కంటే ఎక్కువగా ఉంటే, లావాదేవీ మోసంగా ఫ్లాగ్ చేయబడుతుంది.

ఇప్పుడు నిజమైన సంఖ్యలతో ప్రతి లెక్కను దశలవారీగా చేద్దాం.

మనకు రెండు Amazon లావాదేవీలు ఉన్నాయి, ఒక్కొక్కటి రెండు ఫీచర్లతో వివరించబడ్డాయి: లావాదేవీ మొత్తం (నార్మలైజ్డ్) మరియు కొనుగోలు తరచుదనం.

లావాదేవీ A: x = [2, 3] అంటే నార్మలైజ్డ్ మొత్తం 2 మరియు తరచుదనం 3 లావాదేవీ B: y = [1, 4] అంటే నార్మలైజ్డ్ మొత్తం 1 మరియు తరచుదనం 4

మనం పాలినోమియల్ కెర్నల్ కోసం c = 1 మరియు d = 2, RBF కెర్నల్ కోసం γ = 0.5 సెట్ చేస్తాం.

పాలినోమియల్ కెర్నల్ దశలవారీగా:

దశ 1: డాట్ ప్రోడక్ట్ x · y లెక్కించండి x · y = (2 × 1) + (3 × 4) = 2 + 12 = 14

దశ 2: స్థిరాంకం c జోడించండి 14 + 1 = 15

దశ 3: d = 2 ఘాతానికి లేవనెత్తండి 15² = 225

K(x, y) = 225

ఈ పెద్ద విలువ పాలినోమియల్ ఫీచర్ స్పేస్‌లో ఈ రెండు లావాదేవీలు అత్యంత పోలికగా ఉన్నాయని మనకు చెబుతుంది. మనం ఎప్పుడూ అధిక-పరిమాణ పరివర్తనాన్ని స్పష్టంగా లెక్కించాల్సిన అవసరం లేకుండా కెర్నల్ మొత్తం మరియు తరచుదనం మధ్య ఇంటరాక్షన్‌ను పట్టుకుంది.

RBF కెర్నల్ దశలవారీగా:

దశ 1: తేడా వెక్టర్ x – y లెక్కించండి [2 – 1, 3 – 4] = [1, -1]

దశ 2: ప్రతి మూలకాన్ని వర్గం చేయండి [1², (-1)²] = [1, 1]

దశ 3: వర్గ తేడాలను కలిపి ||x – y||² పొందండి 1 + 1 = 2

దశ 4: ప్రతికూల గామాతో గుణించండి -0.5 × 2 = -1.0

దశ 5: ఘాతాంక ఫంక్షన్ వర్తింపజేయండి exp(-1.0) = 0.3679

K(x, y) = 0.3679

0 నుండి 1 స్కేల్‌పై ఈ 0.3679 స్కోరు రెండు లావాదేవీలు మితమైనంగా భిన్నంగా ఉన్నాయని మనకు చెబుతుంది. 1కి దగ్గరగా ఉన్న RBF స్కోరు అంటే రెండు లావాదేవీలు దాదాపు ఒకేలా ప్రవర్తిస్తాయి. 0కి దగ్గరగా ఉన్న స్కోరు అంటే అవి చాలా భిన్నంగా ఉన్నాయి, ఇది మోసం జెండాను ఎగరేస్తుంది.

నిర్ణయ ఫంక్షన్ దశలవారీగా:

శిక్షణ పొందిన SVM బరువులు α = [0.8, 0.6] మరియు లేబుళ్ళు y = [+1, -1] కలిగిన రెండు సపోర్ట్ వెక్టర్లను నేర్చుకుందని, మరియు కొత్త లావాదేవీకి వ్యతిరేకంగా ఈ రెండు సపోర్ట్ వెక్టర్ల కెర్నల్ విలువలు [225.0, 0.3679] అని, బయాస్ b = 0.1 తో అనుకుందాం.

f(x) = (0.8 × 1 × 225.0) + (0.6 × -1 × 0.3679) + 0.1 f(x) = 180.0 + (-0.2207) + 0.1 f(x) = 179.8793

f(x) = 179.8793 సున్నా కంటే ఎక్కువగా ఉన్నందున, లావాదేవీ నిజమైనదిగా వర్గీకరించబడుతుంది. నిజమైన లావాదేవీని సూచించే మొదటి సపోర్ట్ వెక్టర్ నుండి వచ్చే బలమైన సానుకూల సిగ్నల్ నిర్ణయాన్ని ఆధిపత్యం చేస్తుంది.

పైన ఉన్న అన్ని విలువలు Python లో స్వతంత్రంగా ధృవీకరించబడ్డాయి మరియు ఖచ్చితంగా ఈ ఫలితాలను ఇచ్చాయి.

విభాగం 4: Python కంప్యూటర్ సైన్స్ అమలు (మొదటి నుండి)

కింది అమలు NumPy ఉపయోగించి మొదటి నుండి కెర్నల్ మోసం డిటెక్టర్‌ను నిర్మిస్తుంది. ప్రతి పద్ధతి షార్ట్‌కట్‌లు లేదా ప్లేస్‌హోల్డర్లు లేకుండా పూర్తిగా అమలు చేయబడింది. పూర్తి ఎగ్జిక్యూషన్ బ్లాక్ చేర్చబడింది మరియు లోపాలు లేకుండా నడుస్తుందని ధృవీకరించబడింది.

అమలు చేసినప్పుడు, ఈ కోడ్ సరైన మోసం వర్గీకరణలను మరియు టెస్ట్ సెట్‌లోని ప్రతి లావాదేవీకి 0 మరియు 1 మధ్య అర్థం చేసుకోగల ప్రమాద స్కోరులను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మోసపూరిత లావాదేవీలు 1.0కి దగ్గరగా అధిక ప్రమాద స్కోరులను పొందుతాయి. నిజమైన లావాదేవీలు 0.0కి దగ్గరగా తక్కువ ప్రమాద స్కోరులను పొందుతాయి.

విభాగం 5: ప్రొడక్షన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ బ్లూప్రింట్

ఈ ప్రొడక్షన్ కోడ్ అమలు చేయబడినప్పుడు, RBF మరియు పాలినోమియల్ కెర్నల్ మోడళ్లు రెండూ టెస్ట్ సెట్‌పై 100% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తాయి. RBF మోడల్ తొమ్మిది సపోర్ట్ వెక్టర్లను గుర్తిస్తుంది మరియు నిర్ధారించబడిన మోసపూరిత లావాదేవీలకు 0.9647 మోసం సంభావ్యతను కేటాయిస్తుంది. పాలినోమియల్ మోడల్ అదే ఫలితాన్ని సాధించడానికి కేవలం రెండు సపోర్ట్ వెక్టర్లు మాత్రమే అవసరం, బాగా ఎంపిక చేసిన కెర్నల్ యొక్క శక్తిని ప్రదర్శిస్తుంది.

మొదటి నుండి నిర్మించిన వెర్షన్ నుండి ప్రొడక్షన్ వెర్షన్‌కు మారడం అనేక కీలకమైన తేడాలను తెస్తుంది. మొదటిది, scikit-learn యొక్క SVM అమలు అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వాడ్రాటిక్ ప్రోగ్రామింగ్ సాల్వర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ప్రత్యేకంగా సీక్వెన్షియల్ మినిమల్ ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథం, ఇది లక్షలాది శిక్షణ ఉదాహరణలకు స్కేల్ అవుతుంది, అయితే మన చేతితో వ్రాసిన అమలు కొన్ని వేల తర్వాత గణనపరంగా అచేతనమవుతుంది. రెండవది, ప్లాట్ స్కేలింగ్ ఉపయోగించి సంభావ్యత క్రమాంకనం ముడి నిర్ణయ స్కోరులను సరిగ్గా క్రమాంకనం చేయబడిన సంభావ్యతలుగా మారుస్తుంది, ఇవి 0.5 కంటే ఎక్కువ స్కోరును మాన్యువల్ సమీక్షకు పంపడం మరియు 0.9 కంటే ఎక్కువ స్కోరులను నేరుగా బ్లాక్ చేయడం వంటి శ్రేణిబద్ధ వ్యాపార నియమాలను నడపడానికి ఉపయోగించవచ్చు. మూడవది, class_weight='balanced' ప్యారామీటర్ నిజమైన లావాదేవీలు మోసపూరితవాటి కంటే చాలా ఎక్కువగా ఉండే మోసం డేటాసెట్‌లలో సహజ అసమతుల్యతను స్వయంచాలకంగా భర్తీ చేస్తుంది, అధిక ఖచ్చితత్వం సాధించడానికి మోడల్ కేవలం అన్నిటినీ నిజమని పిలవడం నేర్చుకోలేదని నిర్ధారిస్తుంది.

నిజమైన Amazon ప్రొడక్షన్ వాతావరణాల్లో, ఆర్కిటెక్చర్ మరింత విస్తరిస్తుంది. కొత్త మోసం నమూనాలు ఉద్భవించినప్పుడు మోడళ్లు నిరంతరం రీట్రైన్ అవుతాయి. ఖాతా తెలిసిన మోసం నెట్‌వర్క్‌లకు కనెక్ట్ అయి ఉందా వంటి గ్రాఫ్-ఆధారిత సిగ్నళ్లతో ఫీచర్లు సమృద్ధి చేయబడతాయి. కెర్నల్ SVM అవుట్‌పుట్ తరచుగా పెద్ద ఎన్సెంబుల్ మోడల్ లోపల అనేక సిగ్నళ్లలో ఒకటిగా ఉపయోగించబడుతుంది, ట్రీ-ఆధారిత మోడళ్లు సరిపోలని విధాలుగా నాన్-లీనియర్ సరిహద్దులను గీయగల దాని ప్రత్యేక సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది.

వ్యూహాత్మక అంతర్దృష్టి

AI ప్రాక్టీషనర్లకు మరియు వ్యాపార నాయకులకు, ఈ వ్యాసం నుండి వచ్చే పాఠం మోసం గుర్తింపు కంటే లోతైనది. కెర్నల్ పద్ధతులు తెలివైన వ్యవస్థల గురించి విస్తృత సత్యాన్ని వెల్లడిస్తాయి: ముడి ఇన్‌పుట్ స్పేస్ చాలావరకు సమాధానం ఉండే చోటు కాదు. నిజ-ప్రపంచ డేటా కళ్లగజ్లు, అతివ్యాప్తి చెందినది మరియు లీనియర్ ఆలోచన విడదీయలేని నాన్-లీనియర్ సంబంధాలతో నిండి ఉంటుంది. కెర్నల్ ట్రిక్ యొక్క శక్తి ఏమిటంటే, నిజంగా అక్కడికి వెళ్లే గణన ఖర్చు లేకుండా చాలా సమృద్ధమైన గణిత స్థలంలో మీరు తర్కించడానికి అనుమతిస్తుంది. అదే సూత్రం, కష్టమైన సమస్యను సమాధానం కనిపించే దానిగా మార్చడం, సిఫార్సు వ్యవస్థలు, ప్రమాద స్కోరింగ్, అంచనా నిర్వహణ, ఆరోగ్య సంరక్షణ నిర్ధారణ మరియు ఆచరణాత్మకంగా ప్రతి తీవ్రమైన ఎంటర్‌ప్రైజ్-స్కేల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సమస్యకు వర్తిస్తుంది. దీన్ని అర్థం చేసుకున్న వ్యాపార నాయకులు తమ డేటా సైన్స్ బృందాలను మెరుగైన ప్రశ్నలు అడుగుతారు. దీన్ని అర్థం చేసుకున్న ఇంజినీర్లు డేటా శుభ్రంగా మరియు సాధారణంగా ఉండటానికి నిరాకరించినప్పుడు నిజంగా పనిచేసే వ్యవస్థలను నిర్మిస్తారు.

Amazon యొక్క మోసం గుర్తింపు మాయాజాలం కాదు. అది కనిపించకుండా అపారమైన వేగంతో పనిచేసే గణితం, మరియు మీరు ఇప్పుడు అది ఎలాగో ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకున్నారు.

#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #Mathematics #Amazon #FraudDetection #KernelMethods #SVM #RBFKernel #PolynomialKernel #TheMagicOfHiddenMathematics #AIEngineering #MLEngineering #Python #SVMClassification #EnterpriseAI #AIStrategy #DeepLearning #NeuralNetworks #TechLeadership

మొదట LinkedIn లో Keshavan Thiagaraja చే ప్రచురించబడింది. అసలును LinkedIn లో చదవండి. [1]