मशीन लर्निंग क्या है? | What is Machine Learning?

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हेलो दोस्तों कैसे हो? मुझे उन्मीद हे की आप सब ठीक होंगे तो आज हम आपको डिटेल के साथ बताने वाले हे की मशीन लर्निंग क्या है? और Machine Learning की पूरी जानकारी हिंदी में। मुझे पूरी उन्मीद हे की आप इस आर्टिकल को सुरु से लेकर अंत तक पढ़ेंगे तो आपको कुछ भी Question नहीं रहेगा तो चलिए सुरु करते है।

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक क्षेत्र है जहां एक कंप्यूटर सिस्टम को डेटा से सीखना सिखाया जाता है। इस तकनीक का उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है, जैसे वित्तीय डेटा का विश्लेषण करना या तस्वीरों में वस्तुओं को पहचानना।

मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो एल्गोरिदम के विकास से संबंधित है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने की अनुमति देता है। इसमें डेटा के एक सेट पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना और फिर डेटा के अन्य सेटों के बारे में भविष्यवाणियां या सिफारिशें करने के लिए इसका उपयोग करना शामिल है।

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने की अनुमति देती है। इसका उपयोग वर्गीकरण, भविष्यवाणी और पता लगाने जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है।

अधिक सटीक परिणामों के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग अक्सर अन्य एआई तकनीकों के संयोजन में किया जाता है, जैसे कि डीप लर्निंग।

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने के लिए सिखाने की एक विधि है।

शब्द “मशीन लर्निंग” 1959 में एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक आर्थर सैमुअल द्वारा गढ़ा गया था, जिन्होंने पहले सफल शिक्षण एल्गोरिदम में से एक विकसित किया था।

मशीन लर्निंग

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मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग भविष्य की घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी करने या डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। वे अक्सर वित्त, विपणन और वैज्ञानिक अनुसंधान में उपयोग किए जाते हैं।

मशीन लर्निंग पारंपरिक प्रोग्रामिंग से अलग है, जिसमें कंप्यूटर को पालन करने के लिए विशिष्ट निर्देश लिखना शामिल है।

मशीन लर्निंग के साथ, डेटा सेट से फीडबैक का उपयोग करके कंप्यूटर को अपने आप सीखने की क्षमता दी जाती है।

Machine Learning Algorithms के प्रकार

मशीन लर्निंग का दिल एल्गोरिदम है। विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम मौजूद हैं, हर समय नए विकसित किए जा रहे हैं। एल्गोरिदम को मोटे तौर पर दो श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: पर्यवेक्षित और अनुपयोगी। पर्यवेक्षित एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा के एक सेट से सीखते हैं, जिसका उपयोग एल्गोरिथम द्वारा की गई भविष्यवाणियों को सही या समायोजित करने के लिए किया जाता है।

अनुपयोगी एल्गोरिदम में कोई प्रशिक्षण डेटा नहीं होता है और डेटा को समूह या श्रेणीबद्ध करने का तरीका स्वयं सीखना चाहिए। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक प्रकार का अनियंत्रित एल्गोरिथम है जो अपनी भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए पर्यावरण से फीडबैक का उपयोग करता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: पर्यवेक्षित, अनुपयोगी और अर्ध-पर्यवेक्षित। पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में, कंप्यूटर को सही उत्तर के साथ प्रशिक्षण डेटा का एक सेट दिया जाता है।

इसके बाद यह इस डेटा का उपयोग यह जानने के लिए करता है कि नए डेटा के लिए सही उत्तर की भविष्यवाणी कैसे करें। पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग छवि पहचान और वाक् पहचान जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।

अनुपयोगी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में कोई प्रशिक्षण डेटा नहीं होता है। उन्हें डेटा से ही सीखना चाहिए कि इसे कैसे समूहबद्ध या समूहबद्ध किया जाए।

इसका उपयोग अक्सर कार्यों के लिए किया जाता है जैसे वित्तीय डेटा में पैटर्न का पता लगाना या यह पता लगाना कि पाठ में कौन से शब्द सबसे महत्वपूर्ण हैं।

अर्ध-पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण के संयोजन का उपयोग करते हैं।

Machine Learning की categorization required Output के Basis पर

मशीन लर्निंग कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की प्रक्रिया है। शब्द “मशीन लर्निंग” 1959 में एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक आर्थर सैमुअल द्वारा गढ़ा गया था।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग पिछले डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। कई अलग-अलग प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं, लेकिन कुछ सबसे आम हैं: तंत्रिका नेटवर्क, निर्णय पेड़ और समर्थन वेक्टर मशीन।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे: वर्गीकरण (जैसे ईमेल को स्पैम और गैर-स्पैम में अलग करना), प्रतिगमन (भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करना, जैसे स्टॉक की कीमतें), क्लस्टरिंग (समान वस्तुओं को एक साथ समूहीकृत करना) और विसंगति का पता लगाना ( असामान्य पैटर्न की पहचान)।

प्रभावी होने के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है।

Artificial Intelligence VS Machine Learning

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में क्या अंतर है? मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सबसेट है।

यह स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना, डेटा से सीखने के लिए कंप्यूटर को पढ़ाने की एक विधि है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों की व्यापक अवधारणा है जो उन कार्यों को करने में सक्षम है जिनके लिए सामान्य रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे प्राकृतिक भाषा को समझना और वस्तुओं को पहचानना।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है? दोनों अक्सर भ्रमित होते हैं, लेकिन एक बड़ा अंतर है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक व्यापक अवधारणा है जो मशीनों को “स्मार्ट” बनाने से संबंधित है – मानव भाषण को समझने या वस्तुओं को पहचानने जैसी चीजों को करने में सक्षम है।

दूसरी ओर, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपसमुच्चय है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने के लिए सिखाने पर केंद्रित है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्वचालित रूप से बेहतर होने में सक्षम हैं क्योंकि वे अधिक डेटा प्राप्त करते हैं। यह पारंपरिक कंप्यूटर प्रोग्रामों के विपरीत है, जिन्हें स्पष्ट रूप से मनुष्यों द्वारा प्रोग्राम किया जाना चाहिए।

मशीन लर्निंग का उपयोग इमेज रिकग्निशन, स्पीच रिकग्निशन और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है।

Machine Learning और Traditional Programming में क्या अंतर है?

मशीन लर्निंग कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने के लिए सिखाने की एक विधि है। दूसरी ओर, पारंपरिक प्रोग्रामिंग, कंप्यूटर को पालन करने के लिए स्पष्ट निर्देश लिखने के लिए मनुष्यों पर निर्भर करती है।

मशीन लर्निंग के साथ, कंप्यूटर डेटा में पैटर्न देखकर और उसके अनुसार अपने व्यवहार को समायोजित करके अपने आप सीख सकते हैं।

यह उन्हें पारंपरिक प्रोग्रामिंग विधियों की तुलना में पैटर्न का पता लगाने और भविष्यवाणियां करने में बेहतर बनाता है।

मशीन लर्निंग एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की अनुमति देता है।

इससे मशीनों के लिए समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करना संभव हो जाता है, क्योंकि वे अधिक डेटा के संपर्क में आते हैं।

दूसरी ओर, पारंपरिक प्रोग्रामिंग के लिए आवश्यक है कि कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से बताया जाए कि क्या करना है, चरण दर चरण।

यह एक समय लेने वाली प्रक्रिया हो सकती है, और सभी संभावित परिदृश्यों का हिसाब देना मुश्किल हो सकता है।

इसलिए मशीन लर्निंग का उपयोग अक्सर ऐसे कार्यों के लिए किया जाता है जो पारंपरिक प्रोग्रामिंग के लिए बहुत जटिल या समय लेने वाले होते हैं।

इसका उपयोग पिछले डेटा के आधार पर भविष्य की घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग कैसे काम करता है?

सरलतम रूप में, मशीन लर्निंग कंप्यूटर को डेटा से सीखने के लिए सिखाने का एक तरीका है, बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए।

इसमें एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है जो डेटा से लगातार सीखते हैं, और अनुभव के साथ सुधार करते हैं। अतीत में क्या किया गया है, इसके उदाहरणों का विश्लेषण करके, कंप्यूटर को यह सीखना है कि किसी कार्य को स्वयं कैसे करना है।

मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है, जिसमें वर्गीकरण (उदाहरण के लिए चित्रों को “बिल्ली” या “कुत्ता” के रूप में लेबल करना), प्रतिगमन (एक संख्या की भविष्यवाणी करना), और क्लस्टरिंग (एक साथ समूह बनाना) शामिल हैं।

उन्हें टेक्स्ट, इमेज और टाइम सीरीज़ डेटा सहित सभी प्रकार के डेटा पर लागू किया जा सकता है। मशीन लर्निंग के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक बड़ी मात्रा में डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने की क्षमता है।

Machine Learning सिखने के लिए कुछ Pre-requisites

मशीन लर्निंग कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने के लिए सिखाने की एक प्रक्रिया है। मशीन लर्निंग में सफल होने के लिए, आपके बेल्ट के नीचे कुछ पूर्व-आवश्यकताएं होनी चाहिए।

पहला गणित में एक मजबूत आधार है। एल्गोरिदम और आंकड़े मशीन लर्निंग के मूल में हैं, इसलिए आपको कैलकुलस, रैखिक बीजगणित और संभाव्यता सिद्धांत जैसी गणितीय अवधारणाओं के साथ सहज होने की आवश्यकता है।

दूसरे, आपको कोड लिखने में सक्षम होना चाहिए। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कोड में व्यक्त किए जाते हैं, इसलिए यदि आप उनका उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको प्रोग्राम लिखने में सक्षम होना चाहिए।

यदि आपके पास डेटा माइनिंग और विश्लेषण के साथ कुछ अनुभव है तो यह मददगार है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सबसे अच्छा काम करते हैं जब उनके पास सीखने के लिए बहुत सारा डेटा होता है, इसलिए डेटा सेट से उपयोगी जानकारी निकालने का तरीका जानना महत्वपूर्ण है।

Machine Learning के Advantages

मशीन लर्निंग कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने के लिए प्रोग्रामिंग की एक प्रक्रिया है। यह कुछ दशकों के आसपास रहा है लेकिन हाल ही में बड़ी मात्रा में डेटा की उपलब्धता और कंप्यूटिंग शक्ति में प्रगति के कारण लोकप्रिय हो गया है। मशीन लर्निंग का उपयोग करने के कई फायदे हैं, जिनमें से कुछ नीचे सूचीबद्ध हैं।

  1. भविष्य की घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, बिक्री या ट्रैफ़िक पैटर्न के पूर्वानुमान के लिए यह उपयोगी हो सकता है।
  2. मशीन लर्निंग आपको अपने डेटा में ऐसे पैटर्न खोजने में मदद कर सकता है जो आप अन्यथा नहीं ढूंढ पाए होंगे। यह आपके ग्राहकों या आपके व्यवसाय के संचालन को समझने में सहायक हो सकता है।
  3. मशीन लर्निंग आपको अंतर्दृष्टि प्रदान करके आपकी निर्णय लेने की प्रक्रिया में सुधार कर सकता है जो अन्यथा संभव नहीं होता।

Machine Learning के Dis-Advantages

मशीन लर्निंग कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने के लिए प्रोग्रामिंग की एक प्रक्रिया है।

छवि पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में गहन शिक्षण नेटवर्क की सफलता के कारण हाल के वर्षों में यह तकनीक तेजी से लोकप्रिय हो गई है।

हालांकि, मशीन लर्निंग का उपयोग करने के कई नुकसान हैं जिन्हें किसी व्यवसाय या उत्पाद में लागू करने से पहले विचार किया जाना चाहिए।

सबसे पहले, मशीन लर्निंग को स्थापित करने और बनाए रखने के लिए महंगा और समय लेने वाला हो सकता है। शामिल एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और डेटा परिवर्तन के रूप में मॉडल को अक्सर अद्यतन करने की आवश्यकता होती है।

इसके अलावा, जो लोग इन प्रणालियों को डिजाइन और संचालित करते हैं, उन्हें मशीन लर्निंग और सांख्यिकी दोनों में विशेषज्ञ होना चाहिए।

दूसरा, मशीन लर्निंग गलत परिणाम दे सकता है अगर सही तरीके से उपयोग न किया जाए। एल्गोरिदम अक्सर काफी जटिल होते हैं, और उन्हें कॉन्फ़िगर करते समय या उन्हें डेटा खिलाते समय गलतियाँ करना आसान होता है।

मशीन लर्निंग का भविष्य

जैसे-जैसे डिजिटल उपकरण और सेवाएं अधिक परिष्कृत होती जाती हैं, उन्हें डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा को संसाधित करने के लिए अधिक बुद्धिमान तरीकों की आवश्यकता होती है। यह वह जगह है जहाँ मशीन लर्निंग आती है।

मशीन लर्निंग एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना, डेटा का विश्लेषण करके अपने आप सीखने में सक्षम बनाती है।

मशीन लर्निंग को पहले ही व्यवसाय और उद्योग में कई अनुप्रयोग मिल चुके हैं। इसका उपयोग भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की सटीकता में सुधार करने, ग्राहकों के अनुभवों को निजीकृत करने, संचालन को अनुकूलित करने और धोखाधड़ी और सुरक्षा खतरों का पता लगाने के लिए किया जा रहा है।

भविष्य में, मशीन लर्निंग और भी अधिक सर्वव्यापी हो जाएगी और इसका उपयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त, परिवहन और विनिर्माण सहित कई और क्षेत्रों में किया जाएगा।

मशीन लर्निंग भी अनुसंधान और शिक्षा में बढ़ती भूमिका निभा रहा है। जलवायु परिवर्तन और प्रोटीन फोल्डिंग जैसी जटिल घटनाओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए वैज्ञानिक बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं।

निष्कर्ष

अंत में, मशीन लर्निंग एक शक्तिशाली उपकरण है जिसका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।

इसमें भविष्यवाणियां और सिफारिशें करने की क्षमता है, और इसका उपयोग छवि पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए भी किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, मौजूदा सिस्टम और प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है। यदि आप मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो ऑनलाइन कई संसाधन उपलब्ध हैं।