Machine learning in earth sciences
ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ನಕ್ಷೆ, ಅನಿಲ ಸೋರಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸೇರಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಎಂಎಲ್) ಒಂದು ರೀತಿಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾದ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನವು ಭೂಮಿಯ ಮೂಲ, ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. ಭೂಮಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಘನ ಭೂಮಿ, ವಾತಾವರಣ, ಜಲಗೋಳ ಮತ್ತು ಜೀವಗೋಳ ಸೇರಿದಂತೆ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನದ ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿವಿಧ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಇತರರಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್) ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು (ಎಎನ್ಎನ್) ಮಣ್ಣಿನ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಬೆಂಬಲ-ವಾಹಕ ಯಂತ್ರ (ಎಸ್ವಿಎಂ) ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಗಣನೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಮಾನವರಹಿತ ವೈಮಾನಿಕ ವಾಹನಗಳು (ಯುಎವಿ), ಅಲ್ಟ್ರಾ-ಹೈ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಘಟಕಗಳಂತಹ ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ದೊಡ್ಡ ಗುಣಮಟ್ಟದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಲಭ್ಯತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯವು ಇತ್ತೀಚಿನ ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. ಮಹತ್ವ ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅನೇಕವೇಳೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಿದ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂತಹ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ. ಪರಿಸರ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದವು ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ರೇಖಾತ್ಮಕತೆಯಂತಹ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅರಣ್ಯ ಮೇಲಾವರಣ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವುದು, ಹವಾಮಾನ-ಪ್ರೇರಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮುಖಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಲವಾರು ಸಂಶೋಧಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಅರಣ್ಯ ಮೇಲಾವರಣ ರಚನೆಯು ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹವಾಮಾನ-ಪ್ರೇರಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರಿಗೆ ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮುಖಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರದೇಶದ ಭೂವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉಷ್ಣವಲಯದ ಮಳೆಕಾಡುಗಳಲ್ಲಿನ ಭೌಗೋಳಿಕ ನಕ್ಷೆಯು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ದಟ್ಟವಾದ ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಹೊದಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಂಡೆಯ ಹೊರಹರಿವುಗಳು ಕಳಪೆಯಾಗಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದರಿಂದ ತಲುಪಲಾಗದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ತ್ವರಿತ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮಯದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಜ್ಞರು ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸಹ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಅಡೆತಡೆಗಳಾಗಿವೆ. ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ನಕ್ಷೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಶಾಲವಾದ, ದೂರದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಮಿಕ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಯ-ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರ ನಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ-ಮುಕ್ತ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ-ಮುಕ್ತತೆಯು ಮಾನವರ ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಡೈನೋಫ್ಲಾಜೆಲ್ಲೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾನವರಂತೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ವರ್ಗಗಳ ಕಡೆಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡೈನೋಫ್ಲಾಜೆಲ್ಲೆಟ್ಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ತಜ್ಞ ಪರಿಸರಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಮಾನವರ ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಹದಗೆಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಕ್ರಮಾವಳಿ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯು ಕಲಿಕಾ ವಿಧಾನಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಭೂ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಯು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸಕ್ತಿಯಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವರ್ಧನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎವಿಐಆರ್ಐಎಸ್-ಎನ್ಜಿ ಹೈಪರ್ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಭಾರತದ ಹಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಚಿನ್ನದ ಧಾರಕ ಗ್ರಾನೈಟ್-ಗ್ರೀನ್ಸ್ಟೋನ್ ಬಂಡೆಗಳ ಶಿಲಾಯುಗದ ನಕ್ಷೆಯು ಬೆಂಬಲ ವಾಹಕ ಯಂತ್ರ (ಎಸ್ವಿಎಂ) ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ನಡುವಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾ 10 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. 'ವೈಟ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳು' ಪಾರದರ್ಶಕ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ 'ಬ್ಲ್ಯಾಕ್-ಬಾಕ್ಸ್' ಮಾದರಿಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೆಂಬಲ-ವಾಹಕ ಯಂತ್ರವು (ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ.) ಭೂಕುಸಿತದ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೂ, ಒಂದು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗ ಎಂದು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ತಜ್ಞರ ನಿಯಮಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರದ ಮರವು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದಾದರೂ ಪಕ್ಷಪಾತವಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಗಮನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯು ಒಂದು ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲವು ಮಣ್ಣಿನ ವರ್ಗೀಕರಣದಂತಹ ಇತರ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಮೀರಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲದಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬೇಡಿಕೆಯ ಕಲಿಕಾ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಕೆಲವು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಥವಾ ಶಿಲಾಯುಗದ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಖನಿಜ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಕ್ಷೆ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಥವಾ ಶಿಲಾಯುಗದ ನಕ್ಷೆ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಖನಿಜ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಕ್ಷೆಯು ಖನಿಜ ಪರಿಶೋಧನೆಗೆ ವಿಶೇಷವಾದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಭೌಗೋಳಿಕ ನಕ್ಷೆಗಳು, ಏರೋಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಚಿತ್ರಣ ಮುಂತಾದ ವಿವಿಧ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ/ಲಿಥೋಲಾಜಿಕಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಿನರಲ್ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಡೆದ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರಣದ ಇನ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನಡೆಸಬಹುದು. ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರಣವು ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ವರ್ಣಪಟಲದಲ್ಲಿ ಆಯ್ದ ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ತರಂಗಾಂತರ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳ ಚಿತ್ರಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಚಿತ್ರಣವು ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ವರ್ಣಪಟಲದಲ್ಲಿ ಮೂರು ತರಂಗಾಂತರ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳನ್ನು (ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು, ನೀಲಿ) ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ವಾಹಕ ಯಂತ್ರ (ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ.) ಇತ್ಯಾದಿಗಳು ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸ್ಡ್ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಸಿಂಪಲ್ ಲೀನಿಯರ್ ಇಟರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್-ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎಸ್ಎಲ್ಐಸಿ-ಸಿಎನ್ಎನ್) ಮತ್ತು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್) ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈಮಾನಿಕ ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಾಯುಗಾಮಿ ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಡೆಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಾಗಿ ಮಾನವರಹಿತ ವೈಮಾನಿಕ ವಾಹನದಿಂದ (ಯುಎವಿ) ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ ವರದಿಯಾದಂತೆ, ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ನಕ್ಷೆಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ, ದೂರದ ಸಂವೇದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ನಕ್ಷೆಗೆ ಸಸ್ಯ ಆವರಣವು ಪ್ರಮುಖ ಅಡೆತಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಸಸ್ಯವರ್ಗವು ವರ್ಣಪಟಲದ ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ವೈಮಾನಿಕ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಬಂಡೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಭೂಕುಸಿತದ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಭೂಕುಸಿತದ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ ಭೂಪ್ರದೇಶದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಳದ ಭೂಕುಸಿತದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಭೂಕುಸಿತದ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆಯ ನಕ್ಷೆಯು ಭೂಕುಸಿತದ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಗರ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಪತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಳಾಕೃತಿ ಮಾಹಿತಿ, ಶಿಲಾಯುಗದ ಮಾಹಿತಿ, ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಕೆಲವು ತಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಭೂ ಬಳಕೆ, ಭೂ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಒಳಚರಂಡಿ ಮಾಹಿತಿ, ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಭೂಕುಸಿತದ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆಯ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ, ಒಂದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು, ಇನ್ನೊಂದು ಎರಡು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಇಡೀ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಎರಡು ಪಕ್ಕದ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು. ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಅಧ್ಯಯನ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಎರಡು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಧ್ಯಯನ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಎರಡು ಪಕ್ಕದ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪಕ್ಕದ ಭೂಮಿಯ ಪರಿಣಿತ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಇನ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನಡೆಸಬಹುದು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸ್ಥಗಿತತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ದೋಷ ಸಮತಲ, ಹಾಸಿಗೆ ಸಮತಲ ಮುಂತಾದ ಸ್ಥಗಿತತೆಗಳು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತವೆ. ಕಲ್ಲಿನ ಮುರಿತಗಳನ್ನು ಫೋಟೊಗ್ರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫೋಲಿಯೇಷನ್, ರಾಡ್-ಆಕಾರದ ಸಸ್ಯವರ್ಗ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಯಂತ್ರ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ, ಮಿತಿಮೀರಿದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಧನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಂಡೆಯ ಮುರಿತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ತರಬೇತಿಗಾಗಿ 68 ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ 23 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿಭಜನೆಯ ಮೂಲಕ ತಯಾರಿಸಲಾಯಿತು. ನಂತರ ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವನ್ನು ಫ್ಲಿಪ್ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ರಾಪ್ ಮೂಲಕ 8704 ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಂಡೆಯ ಮುರಿತಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಋಣಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮೌಲ್ಯ (ಎನ್. ಪಿ. ವಿ.) ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು 0.99ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿತ್ತು. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗಿನ ನಿರಂತರತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು. ಇಂಗಾಲದ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸೀಕ್ವೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಸೈಟ್ನಿಂದ ಇಂಗಾಲದ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಇಂಗಾಲದ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಭೂಗತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿ ಇರುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಹಸಿರುಮನೆ ಅನಿಲವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಭೂಗತವನ್ನು ಹೂಳುವುದು ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸೀಕ್ವೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ತಾಣವಾಗಿದೆ. ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸೀಕ್ವೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಸೈಟ್ನಿಂದ ಇಂಗಾಲದ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಇಟರೇಟಿವ್ ಸೆಲ್ಫ್-ಆರ್ಗನೈಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್ (ಐಎಸ್ಒಡಿಎಟಿಎ) ವಿಧಾನ) ಸಹಾಯದಿಂದ ಗ್ರಹದ ಒತ್ತಡದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಇಂಗಾಲದ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ನಿಂದ ಆಮ್ಲಜನಕವು ಸ್ಥಳಾಂತರಗೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಮಣ್ಣಿನ CO2 ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳವು ಸಸ್ಯಗಳ ಉಸಿರಾಟವನ್ನು ತಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಒತ್ತಡದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಒತ್ತಡದ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಕೆಂಪು ಅಂಚಿನ ಸೂಚ್ಯಂಕದಿಂದ (ಆರ್ಇಐ) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಹೈಪರ್ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಿಂದ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಸ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಿಳಿದಿರುವ CO2 ಸೋರಿಕೆ ಇರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೈಪರ್ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ CO2 ಸೋರಿಕೆ ಇರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವರ್ಣಪಟಲದ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಇಂಗಾಲದ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಲೋರೊಫಿಲ್ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಸಸ್ಯವರ್ಗದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ನೆರಳಿನ ಪರಿಣಾಮಗಳಂತಹ ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ ರೆಡ್ ಎಡ್ಜ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ (ಆರ್ಇಐ) ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಕೆಲವು ಒತ್ತಡಕ್ಕೊಳಗಾದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಆರೋಗ್ಯಕರ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಋತುಮಾನ, ಅಂತರ್ಜಲ ಕೋಷ್ಟಕದ ಎತ್ತರವು ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಇಂಗಾಲದ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ಗೆ ಒತ್ತಡದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ನೀರಿನ ಒಳಹರಿವಿನ ಪ್ರಮಾಣಃ ರಾಕ್ ಮಾಸ್ ರೇಟಿಂಗ್ (ಆರ್. ಎಂ. ಆರ್) ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಆರು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಇನ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಜಿಯೋಮೆಕಾನಿಕಲ್ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ರಾಕ್ ಮಾಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ನೀರಿನ ಒಳಹರಿವಿನ ಪ್ರಮಾಣವು ವರ್ಗೀಕರಣ ಯೋಜನೆಯ ಒಳಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂತರ್ಜಲ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಬಂಡೆಯ ಸುರಂಗದ ಮುಖಭಾಗಗಳಲ್ಲಿನ ನೀರಿನ ಒಳಹರಿವಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಇದು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಕಾಳಜಿಯೊಂದಿಗೆ ಶ್ರಮ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಮಾಣ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ನೀರಿನ ಒಳಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ವಿಧಾನದ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆರ್ಎಂಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಒದ್ದೆಯಾದ ಮತ್ತು ಆರ್ದ್ರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಾನಿಯಾಗದ ಸ್ಥಿತಿ, ಆರ್ದ್ರ ಸ್ಥಿತಿ, ತೊಟ್ಟಿಕ್ಕುವ ಸ್ಥಿತಿ, ಹರಿಯುವ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಉಕ್ಕಿ ಹರಿಯುವ ಸ್ಥಿತಿ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ನಿಖರತೆಯು ಸುಮಾರು 90 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟಿತ್ತು. ಮಣ್ಣಿನ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಣ್ಣಿನ ಶೋಧನಾ ವಿಧಾನದ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಕೋನ್ ಪೆನೆಟ್ರೇಶನ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ (ಸಿಪಿಟಿ). ಮಣ್ಣಿನ ಮೂಲಕ ಲೋಹದ ಕೋನ್ ಅನ್ನು ತಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ದರದಲ್ಲಿ ತಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಬಲವನ್ನು ಅರೆ-ನಿರಂತರ ಲಾಗ್ ಎಂದು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೋನ್ ಪೆನೆಟ್ರೇಷನ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಲಾಗ್ ಡೇಟಾದ ಇನ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಣ್ಣನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ಎರಡು ಭಾಗಗಳಿವೆ, ಅವು ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ. ಒಂದೇ ಸರಣಿಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ವಿಭಜನೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ (ಸಿ. ಎನ್. ಸಿ. ಸಿ) ಕ್ರಮಾವಳಿಯೊಂದಿಗೆ ನಡೆಸಬಹುದು. ವರ್ಗೀಕರಣ ಭಾಗವನ್ನು ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಸ್ (ಡಿಟಿ), ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎಎನ್ಎನ್) ಅಥವಾ ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮೆಷಿನ್ (ಎಸ್ವಿಎಂ) ಮೂಲಕ ನಡೆಸಬಹುದು. ಮೂರು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವಾಗ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲವು (ಎ. ಎನ್. ಎನ್) ಹ್ಯೂಮಸ್ ಕ್ಲೇ ಮತ್ತು ಪೀಟ್ ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನೆ ಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳು ಕ್ಲೇ ಪೀಟ್ ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನೆ ಮಾಡಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾದರೂ ಸಹ, ಅದರ ನಿಖರತೆಯು ಶೇಕಡಾ 83ರಷ್ಟಿತ್ತು, ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ವರ್ಗವು ಭೌಗೋಳಿಕವಾಗಿ ನೆರೆಯದಾಗಿತ್ತು. ಹೆಚ್ಚಿನ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಅಂತಹ ನಿಖರತೆಯು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಅಂತಹ ವಿಧಾನದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು 100% ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ರಚನೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಆಂಟಿಕಲೈನ್, ಅಲೆಗಳ ಗುರುತುಗಳು, ಕ್ಸೆನೊಲಿಥ್, ಸ್ಕ್ರಾಚ್, ಪಿಟಿಗ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಮಡಿಕೆಗಳು, ದೋಷ, ಕಾಂಕ್ರೀಷನ್, ಮಡ್ಕ್ರಾಕ್ಗಳು, ನೈಸೋಸ್, ಬೌಡಿನ್, ಬಸಾಲ್ಟ್ ಕಾಲಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೈಕ್ಗಳಂತಹ ಭೌಗೋಳಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಮೂರು-ಪದರದ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಸಿಎನ್ಎನ್) ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫರ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಸುಮಾರು 80 ಪ್ರತಿಶತ ಮತ್ತು 90 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆ ತೋರಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಕೆ-ಸಮೀಪದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರು (ಕೆಎನ್ಎನ್), ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎಎನ್ಎನ್) ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ (ಎಕ್ಸ್ಜಿಬಿ ಬೂಸ್ಟ್) ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಇದು 10%-30% ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳು ಎರಡನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಭೌಗೋಳಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣವು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಭೂಕಂಪದ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಭೂಕಂಪದ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಹಠಾತ್ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸುಳ್ಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಶಬ್ದ ಸಂಕೇತಗಳಿಂದ ಭೂಕಂಪದ ತರಂಗರೂಪಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುಳ್ಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಮೊದಲ ಭಾಗವು ಮೊದಲ ಆಗಮನದ ಪಿ-ತರಂಗಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸೇರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಜಿಎಎನ್) ನೊಂದಿಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ, ಮತ್ತು ಪಿ-ತರಂಗಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯ. ಪಿ-ತರಂಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ 99.2% ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು 98.4% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಶಬ್ದ ಸಂಕೇತಗಳಿಂದ ಸುಳ್ಳು ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಭೂಕಂಪಗಳನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಭೂಕಂಪಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಭೂಕಂಪಗಳ ಪೂರ್ವಗಾಮಿಗಳಾಗಿ ಧ್ವನಿ ಸಂಕೇತಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಹುಡುಕುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಉಳಿದಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದನ್ನು ದೋಷದಿಂದ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ನಿರಂತರ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಸುಮಾರು 10 ಸ್ಲಿಪ್ ಈವೆಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಸಮಯವನ್ನು ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿತು. ಇದು ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿತು, ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಈ ಹಿಂದೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಈ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಭೂಕಂಪವು ಭೂಮಿಯಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲವಾದರೂ, ಇದು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಭೂಕಂಪ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರವಾಹದ ಹರಿವಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಹರಿವಿನ ದತ್ತಾಂಶವು ಅವಿಭಾಜ್ಯವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವುದು, ಪ್ರವಾಹದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಜಲಾಶಯದ ನೀರಿನ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು. ನದಿಯ ನೀರಿನ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗೇಜ್ಗಳು ಒದಗಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಫ್ಲೋ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರವಾಹದ ಘಟನೆಯಿಂದ ನೀರು ಮತ್ತು ಭಗ್ನಾವಶೇಷಗಳು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗೇಜ್ಗಳನ್ನು ಹಾನಿಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ದತ್ತಾಂಶವು ಕಾಣೆಯಾಗಬಹುದು. ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗೇಜ್ಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ದತ್ತಾಂಶಗಳೆರಡರೊಂದಿಗೂ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಫ್ಲೋವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. SHEM ಎಂಬುದು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪೂರೈಸಬಲ್ಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಫ್ಲೋ ಹೈಡ್ರಾಲಜಿ ಎಸ್ಟಿಮೇಟ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಒಂದು ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಅದರ ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿಜವಾದ ದಾಖಲಿತ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಗಳು 0.78 ರಿಂದ 0.99 ರ ನಡುವೆ ಕಂಡುಬಂದವು. ಸವಾಲು ಅಸಮರ್ಪಕ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉಪಗ್ರಹ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶದಂತಹ ಕೆಲವು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು 1970ರ ದಶಕದಿಂದ ದಶಕಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿವೆ. ವಾರ್ಷಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಇದ್ದರೆ, 50ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಭೌಗೋಳಿಕ ರಚನೆಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಧನೆಯ ಸಹಾಯವಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸಣ್ಣ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಮಾದರಿಯ ದೌರ್ಬಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ನಿಖರತೆಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಲಭ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆಯು ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಎಂಬ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ವಿವರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಮರ್ಪಕತೆಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಸೀಮಿತವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾನವನಂತೆ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಾಕ್ ಮಾಸ್ ರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (ಆರ್ಎಂಆರ್) ಚಿತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ರಾಕ್ ಟನಲ್ ಮುಖಗಳಲ್ಲಿನ ನೀರಿನ ಒಳಹರಿವಿನ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ತೇವ ಮತ್ತು ಆರ್ದ್ರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ದೃಶ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಇವೆರಡನ್ನೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮಾನವನ ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ಅನೇಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ (ಎ. ಎನ್. ಎನ್), ಇದನ್ನು 'ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ' ವಿಧಾನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಗಳು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷದಂತಹ 'ವೈಟ್-ಬಾಕ್ಸ್' ವಿಧಾನವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿವರಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಒಬ್ಬರು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಅಂತಹ 'ಬ್ಲ್ಯಾಕ್-ಬಾಕ್ಸ್' ವಿಧಾನಗಳು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, 'ಬ್ಲ್ಯಾಕ್-ಬಾಕ್ಸ್' ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತಂತ್ರಗಳು