मशीन लर्निंग कैसे काम करता है?

इस युग में मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण है। एलमशीन लर्निंग व्यवसाय संचालन के प्रबंधन और ग्राहकों के व्यवहार को समझने में मदद करती है। यह नए उत्पादों के विकास में भी मदद करता है। मशीन लर्निंग (एमएल) मुख्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों में से एक है।

इसमें सीखने के आधार के भीतर पुनरावर्ती पैटर्न को पहचानने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना शामिल है। यह प्रशिक्षण भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किए गए कंप्यूटर मॉडल (ध्वनि, छवि इत्यादि को पहचानने) या स्वचालित कार्यों (प्रश्न का उत्तर देने, वाहन चलाने को स्वचालित करने आदि) के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सभी प्रमुख कंपनियां मशीन लर्निंग की ओर रुख कर रही हैं। Amazon, Facebook और Google जैसी कंपनियां मशीन लर्निंग को प्राथमिकता दे रही हैं। आइए देखें कि मशीन लर्निंग कैसे काम करती है।

मशीन लर्निंग क्या है?

कई परिभाषाएँ हैं, लेकिन मैं उन्हें सरल शब्दों में आपको देता हूँ। मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक रूप है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर को पिछले अनुभव से सीखना सिखाता है, जैसे एक इंसान करता है।

इस प्रक्रिया के माध्यम से कंप्यूटर अपने पैटर्न की पहचान करके और डेटा की खोज करके खुद को बेहतर बना सकता है। हालाँकि, इसमें कुछ कोडिंग के लिए न्यूनतम मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है।

शुरुआती दौर में इतने प्रयोग हुए। डेटा और सीखने के बारे में कुछ सिद्धांत थे और कंप्यूटर उन्हें कैसे पहचानता है।

लेकिन आज की दुनिया में मशीन लर्निंग अधिक जटिल होती जा रही है। लेकिन आपको इन बुनियादी अनुभवों को भी जानने की जरूरत है।

Cमशीन लर्निंग कैसे काम करता है?

मशीन लर्निंग काफी समय से है। हालाँकि, एल्गोरिथ्म दिन-ब-दिन अधिक जटिल होता जा रहा है। हालिया विकास इस डेटा को अधिक तेज़ी से और कुशलता से लागू करना है।

आवेदन कठिन हैं। एक स्नातक जो इन सभी चीजों को एक परिष्कृत तरीके से कर सकता है वह अन्य प्रोग्रामरों से एक कदम आगे है। बड़ी कंपनियों को अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे रहने के लिए इन प्रोग्रामरों की आवश्यकता होती है।

ऐसा कोई कार्य नहीं है जिसे मशीन लर्निंग से पूरा नहीं किया जा सकता है। मशीन लर्निंग की मदद से निश्चित पैटर्न स्थापित किए जा सकते हैं। और भविष्य में, यह न्यूनतम सहभागिता के साथ स्वचालित रूप से कार्य करेगा।

मशीन लर्निंग के आने के बाद कंपनियां अपनी प्रक्रियाओं में बदलाव कर रही हैं, जिन्हें पहले इंसानों द्वारा प्रबंधित किया जाता था। कुछ उदाहरण हैं.

• ग्राहक कॉल में भाग लें
• बायोडाटा समीक्षा
• छवि पहचान
• वाक् पहचान
• चिकित्सा निदान
• सांख्यिकीय मध्यस्थता
• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण
• निष्कर्षण।

मशीन लर्निंग दो तकनीकों का उपयोग करता है

मशीन लर्निंग द्वारा उपयोग की जाने वाली दो मुख्य तकनीकें हैं। वे निम्नलिखित हैं।

पर्यवेक्षित अध्ययन-

इस तकनीक में एआई पुराने डेटा को कलेक्ट करता है। यह मशीन लर्निंग परिनियोजन के आउटपुट को एकत्र करने और उत्पादन करने में भी मदद करता है। सीधे शब्दों में कहें, पर्यवेक्षित शिक्षण यह है कि हम इंसान कैसे चीजें सीखते हैं।

हम कुछ गलत करते हैं और उसे सीखकर और उसका विश्लेषण करके सही काम करते हैं। यह उसी तरह है जैसे कंप्यूटर अलग-अलग चीजें सीखता है।

हम मनुष्य कंप्यूटर को विभिन्न डेटा प्रदान करते हैं। हम यही कहते हैं प्रशिक्षण सेट.

अनियंत्रित शिक्षा –

यह तकनीक अज्ञात डेटा पैटर्न खोजने में मदद करती है और फिर त्रुटियों को खोजने में मदद करती है। एल्गोरिथम आम तौर पर लेबल रहित उदाहरणों के साथ अंतर्निहित संरचना को समझने की कोशिश करता है। अनियंत्रित मशीन लर्निंग में दो अलग-अलग कार्य होते हैं।

समूहन

इस विद्या में मनुष्य सबसे पहले डेटा बिंदु एकत्रित करने का प्रयास करता है। फिर उन्हें गुच्छों में बदल दें। और अंत में, यह उन्हें एक दूसरे के समान लेकिन अन्य समूहों से अलग बनाने की कोशिश करता है। यह बाजार विभाजन के लिए उपयोगी है।

आकार में कमी

यह मॉडल प्रशिक्षण में अधिक प्रभावी है। यह तकनीक बेहतर अनुभव और व्याख्या के लिए समान विशेषताओं को एक साथ समूहीकृत करने की अनुमति देती है।

मशीन लर्निंग का उपयोग करना

इन दिनों मशीन लर्निंग के हजारों एप्लिकेशन हैं। डेटा प्रविष्टि से लेकर जटिल जोखिम आकलन तक, मशीन लर्निंग यह सब करती है। दुनिया स्वचालित चीजों की ओर बढ़ रही है। उदाहरण के लिये, हम कारों में ऑटोपायलट पसंद करते हैं।

इतने सारे ग्राहक सेवा और ग्राहक सेवा कार्य हैं कि मशीन

अप्रेंटिसशिप एक अच्छा करियर पथ बनाने और प्रबंधित करने में मदद करता है।

Google और Amazon से वॉयस रिकग्निशन भी मशीन लर्निंग का एक एप्लीकेशन है। बड़ी संख्या में आंतरिक अनुप्रयोग हैं जो किसी संगठन को अपनी प्रक्रियाओं को बढ़ावा देने की अनुमति देते हैं, जो मैन्युअल वर्कलोड को कम करने में भी मदद करता है।

मशीन लर्निंग सबसे उपयोगी चीजों में से एक है त्रुटियों को ढूंढना। कभी-कभी जटिल प्रतिमानों या विश्लेषणों को देखते समय, मानवीय आंखें त्रुटियों का पता नहीं लगा सकतीं, लेकिन कंप्यूटर उनका पता लगा सकता है।

मशीन लर्निंग भी सेवा की उत्तम गुणवत्ता, कुशल सेवाओं और नवीन उत्पादों की पेशकश करना संभव बनाता है। यह मानव श्रमिकों को ऐसा करने के लिए मुक्त करता है। ये तकनीकें नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, डीप लर्निंग, कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग हैं।

एक इंसान स्प्रैडशीट्स को व्यवस्थित करने या पैटर्न की पहचान करने में अच्छा हो सकता है। लेकिन यह बड़े डेटा सेट का विश्लेषण और जांच नहीं कर सकता।

एआई एल्गोरिदम बड़े डेटा की पहचान और जांच कर सकता है और इसका तेजी से विश्लेषण कर सकता है। मशीन लर्निंग के बिना, यह संभव नहीं है.

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में क्या अंतर है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उद्देश्य मानव मन का अनुकरण करना है। वहां से, इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग केवल एक उपकरण है।

यह मशीन को प्राप्त किए जाने वाले उद्देश्यों के अनुसार उदाहरणों को ग्रहण करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए स्वायत्त कार के मामले में पैदल यात्री क्रॉसिंग को पहचानने के लिए चित्र या वीडियो।

लेकिन इस तकनीक की अपनी सीमाएं हैं। यह जटिल तर्क को करने की अनुमति नहीं देता है। इसलिए नाम के योग्य एआई की ओर बढ़ने के लिए इसे अन्य तरीकों से जोड़ना आवश्यक है।

सीखने के मामले में निश्चित रूप से बहुत शक्तिशाली, तंत्रिका नेटवर्क हालांकि विश्वसनीय पूरक नहीं हैं और कुछ मामलों में पक्षपाती या अतार्किक परिणाम दे सकते हैं (उदाहरण: एक स्व-ड्राइविंग कार गलत तरीके से चक्कर लगाती है)।

इसलिए अन्य तरीकों के साथ गहन शिक्षा के संयोजन में रुचि, उदाहरण के लिए पूर्वनिर्धारित व्यावसायिक नियमों के आधार पर एक प्रतीकात्मक एआई, हमारे उदाहरण में राजमार्ग कोड, जिसे इसके तर्क को परिष्कृत करने के लिए नेटवर्क में इंजेक्ट किया जाएगा।

मशीन सीखने के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषा

मशीन लर्निंग के लिए सबसे प्रभावी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज पायथन और आर हैं। डेटा वैज्ञानिक इन दोनों भाषाओं से परिचित हैं। लेकिन मशीन लर्निंग के लिए अन्य भाषाएं भी हैं।

विभिन्न परियोजनाओं के लिए अलग-अलग भाषाओं की आवश्यकता होती है। एआई उपकरण कार्य करने के लिए सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी हैं। GitHub के अनुसार, मशीन लर्निंग के लिए सबसे अच्छी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज Python है।

पायथन का उपयोग डेटा विश्लेषण और खनन के लिए किया जा सकता है। यह आपको विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल और एल्गोरिदम विकसित करने की भी अनुमति देता है। पायथन क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, प्रतिगमन और आयामीता में कमी की अनुमति देता है। समुदाय पायथन महत्वपूर्ण है, और वो है सीखना अपेक्षाकृत आसान है अजगर।

निष्कर्ष में

मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण है क्योंकि यह नए उत्पाद विकास का समर्थन करते हुए कंपनियों को ग्राहक व्यवहार और व्यवसाय संचालन मॉडल के रुझानों की जानकारी देता है।

आज की कई प्रमुख कंपनियाँ, जैसे कि Facebook, Google और Uber, मशीन लर्निंग को अपने संचालन का केंद्र बना रही हैं। मशीन लर्निंग कई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी अंतर बन गया है।

यदि आप मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानना चाहते हैं। पायथन सीखना शुरू करें, और समय के साथ आप एक पेशेवर बन जाएंगे। अगर आपको कुछ समझ में नहीं आता है तो बेझिझक टिप्पणी करें।