મશીન લર્નિંગ કેવી રીતે કામ કરે છે?

આ યુગમાં મશીન લર્નિંગ મહત્વનું છે. એલમશીન લર્નિંગ બિઝનેસ ઓપરેશન્સનું સંચાલન કરવામાં અને ગ્રાહકના વર્તનને સમજવામાં મદદ કરે છે. તે નવા ઉત્પાદનોના વિકાસમાં પણ મદદ કરે છે. મશીન લર્નિંગ (ML) એ મુખ્ય આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તકનીકોમાંની એક છે.

તે લર્નિંગ બેઝમાં રિકરિંગ પેટર્નને ઓળખવા માટે અલ્ગોરિધમને તાલીમ આપવાનો સમાવેશ કરે છે. આ તાલીમનું પરિણામ આગાહીઓ કરવા (ધ્વનિ, છબી, વગેરેને ઓળખવા) અથવા સ્વચાલિત કાર્યો (પ્રશ્નનો જવાબ, વાહન ચલાવવું વગેરે) માટે રચાયેલ કમ્પ્યુટર મોડેલમાં પરિણમે છે.

તમામ મોટી કંપનીઓ મશીન લર્નિંગ તરફ વળી રહી છે. Amazon, Facebook અને Google જેવી કંપનીઓ મશીન લર્નિંગને પ્રાથમિકતા બનાવી રહી છે. ચાલો જોઈએ કે મશીન લર્નિંગ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે.

મશીન લર્નિંગ શું છે?

ઘણી વ્યાખ્યાઓ છે, પણ હું તમને સરળ શબ્દોમાં આપીશ. મશીન લર્નિંગ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનું એક સ્વરૂપ છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કમ્પ્યુટરને ભૂતકાળના અનુભવમાંથી શીખવાનું શીખવે છે, જેમ કે માણસ કરે છે.

આ પ્રક્રિયા દ્વારા, કોમ્પ્યુટર તેની પેટર્નને ઓળખીને અને ડેટાની શોધ કરીને પોતાને સુધારી શકે છે. જો કે, કેટલાક કોડિંગ માટે તેને ન્યૂનતમ માનવ સંડોવણીની જરૂર છે.

શરૂઆતના તબક્કામાં ઘણા પ્રયોગો થયા. ડેટા અને શીખવા વિશે અને કોમ્પ્યુટર તે બધાને કેવી રીતે ઓળખે છે તે અંગેના થોડા સિદ્ધાંતો હતા.

પરંતુ આજના વિશ્વમાં, મશીન લર્નિંગ વધુ જટિલ બની રહ્યું છે. પરંતુ તમારે આ મૂળભૂત અનુભવો પણ જાણવાની જરૂર છે.

Cશું મશીન લર્નિંગ કામ કરે છે?

મશીન લર્નિંગ લાંબા સમયથી ચાલી રહ્યું છે. જો કે, એલ્ગોરિધમ દિવસેને દિવસે વધુ જટિલ બની રહ્યું છે. તાજેતરનો વિકાસ આ ડેટાને વધુ ઝડપથી અને અસરકારક રીતે લાગુ કરવાનો છે.

અરજીઓ મુશ્કેલ છે. એક ગ્રેજ્યુએટ જે આ બધી વસ્તુઓને અત્યાધુનિક રીતે કરી શકે છે તે અન્ય પ્રોગ્રામરો કરતાં એક પગલું આગળ છે. મોટી કંપનીઓને તેમના સ્પર્ધકોથી આગળ રહેવા માટે આ પ્રોગ્રામરોની જરૂર છે.

એવું કોઈ કાર્ય નથી જે મશીન લર્નિંગ વડે પૂરું ન કરી શકાય. મશીન લર્નિંગની મદદથી ચોક્કસ પેટર્ન સ્થાપિત કરી શકાય છે. અને ભવિષ્યમાં, તે ન્યૂનતમ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા સાથે આપમેળે કાર્ય કરશે.

મશીન લર્નિંગના આગમન પછી, કંપનીઓ તેમની પ્રક્રિયાઓને પરિવર્તિત કરી રહી છે, જે અગાઉ માનવીઓ દ્વારા સંચાલિત કરવામાં આવતી હતી. થોડા ઉદાહરણો છે.

• ગ્રાહક કૉલમાં હાજરી આપો
• અભ્યાસક્રમ જીવન સમીક્ષા
• છબી ઓળખ
• વાણી ઓળખ
• તબીબી નિદાન
• આંકડાકીય આર્બિટ્રેજ
• અનુમાનિત વિશ્લેષણ
• નિષ્કર્ષણ.

મશીન લર્નિંગ બે તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે

મશીન લર્નિંગ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી બે મુખ્ય તકનીકો છે. તેઓ નીચે મુજબ છે.

નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ-

આ ટેકનિકમાં AI અગાઉના ડેટાને એકત્ર કરે છે. તે મશીન લર્નિંગ ડિપ્લોયમેન્ટના આઉટપુટને એકત્રિત કરવામાં અને ઉત્પન્ન કરવામાં પણ મદદ કરે છે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ એ છે કે આપણે મનુષ્યો કઈ રીતે વસ્તુઓ શીખીએ છીએ.

આપણે કંઈક ખોટું કરીએ છીએ અને તે શીખ્યા અને તેનું વિશ્લેષણ કર્યા પછી સાચું કરીએ છીએ. તે એ જ રીતે છે કે કમ્પ્યુટર વિવિધ વસ્તુઓ શીખે છે.

આપણે મનુષ્યો કમ્પ્યુટરને વિવિધ ડેટા પ્રદાન કરીએ છીએ. જેને આપણે કહીએ છીએ તાલીમ સમૂહ.

દેખરેખ વિનાનું શિક્ષણ -

આ તકનીક અજાણ્યા ડેટા પેટર્ન શોધવામાં મદદ કરે છે, અને પછી ભૂલો શોધવામાં મદદ કરે છે. અલ્ગોરિધમ સામાન્ય રીતે લેબલ વગરના ઉદાહરણો સાથે સહજ માળખાને સમજવાનો પ્રયાસ કરે છે. અનસુપરવાઇઝ્ડ મશીન લર્નિંગમાં બે અલગ-અલગ કાર્યો છે.

જૂથબંધી

આ શિક્ષણમાં, મનુષ્યો પ્રથમ ડેટા પોઈન્ટ એકત્રિત કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. પછી તેમને ક્લસ્ટરોમાં ફેરવો. અને અંતે, તે તેમને એકબીજાના સમાન પરંતુ અન્ય ક્લસ્ટરોથી અલગ બનાવવાનો પ્રયાસ કરે છે. તે બજારના વિભાજન માટે ઉપયોગી છે.

કદમાં ઘટાડો

આ મોડેલ તાલીમમાં વધુ અસરકારક છે. આ ટેકનિક વધુ સારા અનુભવ અને અર્થઘટન માટે સમાન લક્ષણોને એકસાથે જૂથબદ્ધ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ

આજકાલ મશીન લર્નિંગની હજારો અરજીઓ છે. ડેટા એન્ટ્રીથી લઈને જટિલ જોખમ મૂલ્યાંકન સુધી, મશીન લર્નિંગ આ બધું કરે છે. વિશ્વ સ્વયંસંચાલિત વસ્તુઓ તરફ આગળ વધી રહ્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, અમને કારમાં ઓટોપાયલટ ગમે છે.

ઘણા ગ્રાહક સેવા અને ગ્રાહક સેવા કાર્યો છે કે મશીન

એપ્રેન્ટિસશીપ સારી કારકિર્દી પાથનું સંચાલન કરવામાં અને બનાવવામાં મદદ કરે છે.

Google અને Amazon તરફથી વૉઇસ રેકગ્નિશન પણ મશીન લર્નિંગની એપ્લિકેશન છે. ત્યાં મોટી સંખ્યામાં આંતરિક એપ્લિકેશનો છે જે સંસ્થાને તેની પ્રક્રિયાઓને વેગ આપવા દે છે, જે મેન્યુઅલ વર્કલોડ ઘટાડવામાં પણ મદદ કરે છે.

મશીન લર્નિંગ દ્વારા કરવામાં આવતી સૌથી ઉપયોગી બાબતોમાંની એક ભૂલો શોધવાનું છે. કેટલીકવાર જટિલ પેટર્ન અથવા વિશ્લેષણને જોતી વખતે, માનવ આંખ ભૂલોને શોધી શકતી નથી, પરંતુ કમ્પ્યુટર તેને શોધી શકે છે.

મશીન લર્નિંગ સેવાની સંપૂર્ણ ગુણવત્તા, કાર્યક્ષમ સેવાઓ અને નવીન ઉત્પાદનો પ્રદાન કરવાનું પણ શક્ય બનાવે છે. તે માનવ કામદારોને આ કરવા માટે મુક્ત કરે છે. આ તકનીકો કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા, ડીપ લર્નિંગ, કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગ છે.

માણસ સ્પ્રેડશીટ્સ ગોઠવવામાં અથવા પેટર્નને ઓળખવામાં સારો હોઈ શકે છે. પરંતુ તે મોટા ડેટા સેટનું વિશ્લેષણ અને પરીક્ષણ કરી શકતું નથી.

AI અલ્ગોરિધમ મોટા ડેટાને ઓળખી અને તેનું પરીક્ષણ કરી શકે છે અને તેનું ઝડપથી વિશ્લેષણ કરી શકે છે. મશીન લર્નિંગ વિના, તે શક્ય નથી.

મશીન લર્નિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વચ્ચે શું તફાવત છે?

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો હેતુ માનવ મનનું અનુકરણ કરવાનો છે. ત્યાંથી, આ ધ્યેય હાંસલ કરવા માટે મશીન લર્નિંગ એ માત્ર એક સાધન છે.

તે મશીનને ઉદ્દેશ્યોને હાંસલ કરવા માટેના ઉદાહરણોને દાખલ કરવાની મંજૂરી આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે, સ્વાયત્ત કારના કિસ્સામાં રાહદારી ક્રોસિંગને ઓળખવા માટે છબીઓ અથવા વિડિઓઝ.

પરંતુ આ તકનીકની તેની મર્યાદાઓ છે. તે જટિલ તર્કને હાથ ધરવા દેતું નથી. તેથી નામને લાયક AI તરફ આગળ વધવા માટે તેને અન્ય પદ્ધતિઓ સાથે જોડવું જરૂરી છે.

શીખવાની દ્રષ્ટિએ ચોક્કસપણે ખૂબ જ શક્તિશાળી, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ જો કે ભરોસાપાત્ર પૂરક નથી અને કેટલાક કિસ્સાઓમાં પક્ષપાતી અથવા અતાર્કિક પરિણામો તરફ દોરી શકે છે (ઉદાહરણ : એક સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર ખોટા રસ્તે રાઉન્ડઅબાઉટ લે છે).

તેથી અન્ય પદ્ધતિઓ સાથે ડીપ લર્નિંગને જોડવામાં રસ, ઉદાહરણ તરીકે પૂર્વવ્યાખ્યાયિત વ્યવસાય નિયમો પર આધારિત પ્રતીકાત્મક AI, અમારા ઉદાહરણમાં હાઇવે કોડ, જે તેના તર્કને શુદ્ધ કરવા માટે નેટવર્કમાં ઇન્જેક્ટ કરવામાં આવશે.

મશીન લર્નિંગ માટે શ્રેષ્ઠ પ્રોગ્રામિંગ ભાષા

મશીન લર્નિંગ માટે સૌથી અસરકારક પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ પાયથોન અને આર છે. ડેટા વૈજ્ઞાનિકો આ બે ભાષાઓથી પરિચિત છે. પરંતુ મશીન લર્નિંગ માટે અન્ય ભાષાઓ પણ છે.

વિવિધ પ્રોજેક્ટ માટે અલગ અલગ ભાષાઓની જરૂર પડે છે. એઆઈ ટૂલ્સ એ કાર્યો કરવા માટે સોફ્ટવેર લાઈબ્રેરીઓ છે. GitHub મુજબ, મશીન લર્નિંગ માટે શ્રેષ્ઠ પ્રોગ્રામિંગ ભાષા પાયથોન છે.

પાયથોનનો ઉપયોગ ડેટા વિશ્લેષણ અને ખાણકામ માટે થઈ શકે છે. તે તમને વિવિધ મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ અને અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા માટે પણ પરવાનગી આપે છે. પાયથોન ક્લસ્ટરીંગ, વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન અને પરિમાણીયતા ઘટાડવા માટે પરવાનગી આપે છે. સમુદાય પાયથોન મહત્વપૂર્ણ છે, અને તે છે શીખવા માટે પ્રમાણમાં સરળ પાયથોન

નિષ્કર્ષમાં

મશીન લર્નિંગ મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે નવા ઉત્પાદન વિકાસને ટેકો આપતી વખતે, ગ્રાહકોના વર્તન અને બિઝનેસ ઓપરેટિંગ મોડલ્સના વલણોની સમજ આપે છે.

આજની ઘણી અગ્રણી કંપનીઓ, જેમ કે Facebook, Google અને Uber, મશીન લર્નિંગને તેમની કામગીરીમાં કેન્દ્રિય બનાવી રહી છે. મશીન લર્નિંગ ઘણી કંપનીઓ માટે એક મહત્વપૂર્ણ સ્પર્ધાત્મક તફાવત બની ગયું છે.

જો તમે મશીન લર્નિંગ વિશે વધુ જાણવા માંગતા હો. પાયથોન શીખવાનું શરૂ કરો, અને સમય જતાં તમે પ્રો બનશો. જો તમને કંઈ સમજાતું ન હોય તો ટિપ્પણી કરવા માટે મફત લાગે.