मशीन लर्निंग कसे कार्य करते?

या युगात मशीन लर्निंग महत्त्वाचे आहे. एलमशीन लर्निंग व्यवसाय ऑपरेशन्स व्यवस्थापित करण्यात आणि ग्राहकांचे वर्तन समजून घेण्यात मदत करते. हे नवीन उत्पादनांच्या विकासास देखील मदत करते. मशीन लर्निंग (ML) हे मुख्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञानांपैकी एक आहे.

यात शिकण्याच्या बेसमध्ये आवर्ती नमुने ओळखण्यासाठी अल्गोरिदमचे प्रशिक्षण दिले जाते. या प्रशिक्षणाचा परिणाम अंदाज बांधण्यासाठी (ध्वनी, प्रतिमा इ. ओळखणे) किंवा स्वयंचलित कार्ये (प्रश्नाचे उत्तर देणे, वाहन चालवणे स्वयंचलित करणे इ.) करण्यासाठी डिझाइन केलेले संगणक मॉडेल बनते.

सर्व मोठ्या कंपन्या मशीन लर्निंगकडे वळत आहेत. Amazon, Facebook आणि Google सारख्या कंपन्या मशीन लर्निंगला प्राधान्य देत आहेत. मशीन लर्निंग कसे कार्य करते ते पाहूया.

मशीन लर्निंग म्हणजे काय?

अनेक व्याख्या आहेत, पण मी त्या तुम्हाला सोप्या शब्दात देईन. मशीन लर्निंग हा कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा एक प्रकार आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता संगणकाला मानवाप्रमाणेच भूतकाळातील अनुभवातून शिकण्यास शिकवते.

या प्रक्रियेद्वारे, संगणक त्याचे नमुने ओळखून आणि डेटा एक्सप्लोर करून स्वतःमध्ये सुधारणा करू शकतो. तथापि, काही कोडिंगसाठी किमान मानवी सहभाग आवश्यक आहे.

सुरुवातीच्या टप्प्यात असे अनेक प्रयोग झाले. डेटा आणि शिक्षण आणि संगणक त्या सर्वांना कसे ओळखतो याबद्दल काही सिद्धांत होते.

पण आजच्या जगात, मशीन लर्निंग अधिक क्लिष्ट होत आहे. पण तुम्हाला हे मूलभूत अनुभवही माहीत असायला हवेत.

Cमशीन लर्निंग काम करते का?

मशीन लर्निंग खूप दिवसांपासून सुरू आहे. तथापि, अल्गोरिदम दिवसेंदिवस अधिक जटिल होत आहे. अलीकडील विकास हा डेटा अधिक जलद आणि कार्यक्षमतेने लागू करणे आहे.

अर्ज अवघड आहेत. एक पदवीधर जो या सर्व गोष्टी अत्याधुनिक पद्धतीने करू शकतो तो इतर प्रोग्रामरपेक्षा एक पाऊल पुढे असतो. मोठ्या कंपन्यांना त्यांच्या प्रतिस्पर्ध्यांपेक्षा पुढे राहण्यासाठी या प्रोग्रामरची आवश्यकता असते.

असे कोणतेही कार्य नाही जे मशीन लर्निंगने पूर्ण केले जाऊ शकत नाही. मशीन लर्निंगच्या मदतीने निश्चित नमुने स्थापित केले जाऊ शकतात. आणि भविष्यात, ते कमीतकमी परस्परसंवादासह स्वयंचलितपणे कार्य करेल.

मशीन लर्निंगच्या आगमनानंतर, कंपन्या त्यांच्या प्रक्रियेत बदल करत आहेत, ज्या पूर्वी मानवाकडून व्यवस्थापित केल्या जात होत्या. काही उदाहरणे आहेत.

• ग्राहकांच्या कॉलला उपस्थित रहा
• अभ्यासक्रम जीवन पुनरावलोकन
• प्रतिमा ओळख
• भाषण ओळख
• वैद्यकीय निदान
• सांख्यिकीय लवाद
• अंदाजात्मक विश्लेषण
• उतारा.

मशीन लर्निंगमध्ये दोन तंत्रे वापरली जातात

मशीन लर्निंगमध्ये दोन मुख्य तंत्रे वापरली जातात. ते खालीलप्रमाणे आहेत.

पर्यवेक्षित शिक्षण-

या तंत्रात AI मागील डेटा गोळा करते. हे मशीन लर्निंग डिप्लॉयमेंटचे आउटपुट गोळा करण्यात आणि तयार करण्यात देखील मदत करते. सोप्या भाषेत सांगायचे तर, पर्यवेक्षित शिक्षण म्हणजे आपण माणसे गोष्टी कशा शिकतो.

आपण काहीतरी चुकीचे करतो आणि ते शिकून आणि विश्लेषण केल्यानंतर योग्य ते करतो. संगणक वेगवेगळ्या गोष्टी शिकतो त्याच पद्धतीने.

आपण मानव संगणकाला विविध डेटा पुरवतो. त्यालाच आपण म्हणतो प्रशिक्षण संच.

पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण -

हे तंत्र अज्ञात डेटा पॅटर्न शोधण्यात मदत करते आणि नंतर त्रुटी शोधण्यात मदत करते. अल्गोरिदम सामान्यतः लेबल नसलेल्या उदाहरणांसह अंतर्निहित रचना समजून घेण्याचा प्रयत्न करते. पर्यवेक्षित नसलेल्या मशीन लर्निंगमध्ये दोन भिन्न कार्ये आहेत.

गटबाजी

या शिक्षणामध्ये, मानव प्रथम डेटा पॉइंट्स गोळा करण्याचा प्रयत्न करतो. मग त्यांना क्लस्टरमध्ये बदला. आणि शेवटी, ते त्यांना एकमेकांसारखे बनवण्याचा प्रयत्न करते परंतु इतर क्लस्टर्सपेक्षा वेगळे. हे बाजार विभाजनासाठी उपयुक्त आहे.

आकार कमी करणे

हे मॉडेल प्रशिक्षणात अधिक प्रभावी आहे. हे तंत्र चांगल्या अनुभवासाठी आणि अर्थ लावण्यासाठी समान गुणधर्मांना एकत्रितपणे एकत्रित करण्याची परवानगी देते.

मशीन लर्निंग वापरणे

आजकाल मशीन लर्निंगचे हजारो अर्ज आहेत. डेटा एंट्रीपासून जटिल जोखीम मूल्यांकनापर्यंत, मशीन लर्निंग हे सर्व करते. जग स्वयंचलित गोष्टींकडे वाटचाल करत आहे. उदाहरणार्थ, आम्हाला कारमधील ऑटोपायलट आवडतात.

अनेक ग्राहक सेवा आणि ग्राहक सेवा कार्ये आहेत की मशीन

अप्रेंटिसशिप व्यवस्थापित करण्यास आणि करिअरचा चांगला मार्ग बनविण्यात मदत करते.

Google आणि Amazon कडून आवाज ओळखणे हे देखील मशीन लर्निंगचे एक ऍप्लिकेशन आहे. मोठ्या संख्येने अंतर्गत अनुप्रयोग आहेत जे एखाद्या संस्थेला त्याच्या प्रक्रियेस चालना देण्यास अनुमती देतात, जे मॅन्युअल वर्कलोड कमी करण्यास देखील मदत करतात.

मशीन लर्निंगमध्ये सर्वात उपयुक्त गोष्टींपैकी एक म्हणजे त्रुटी शोधणे. कधीकधी जटिल नमुने किंवा विश्लेषण पाहताना, मानवी डोळा त्रुटी शोधू शकत नाही, परंतु संगणक त्या शोधू शकतो.

मशीन लर्निंगमुळे उत्तम दर्जाची सेवा, कार्यक्षम सेवा आणि नाविन्यपूर्ण उत्पादने देणे देखील शक्य होते. हे मानवी कामगारांना हे करण्यास मुक्त करते. हे तंत्रज्ञान म्हणजे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, सखोल शिक्षण, संगणक दृष्टी आणि मशीन शिक्षण.

स्प्रेडशीट आयोजित करण्यात किंवा नमुने ओळखण्यात माणूस चांगला असू शकतो. परंतु ते मोठ्या डेटा सेटचे विश्लेषण आणि परीक्षण करू शकत नाही.

एआय अल्गोरिदम मोठा डेटा ओळखू शकतो आणि त्याचे परीक्षण करू शकतो आणि त्याचे द्रुतपणे विश्लेषण करू शकतो. मशीन लर्निंगशिवाय, हे शक्य नाही.

मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समध्ये काय फरक आहे?

कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा उद्देश मानवी मनाचे अनुकरण करणे आहे. तेथून, हे ध्येय साध्य करण्यासाठी मशीन लर्निंग हे फक्त एक साधन आहे.

हे मशीनला उद्दिष्टांनुसार उदाहरणे घेण्यास अनुमती देते, उदाहरणार्थ, स्वायत्त कारच्या बाबतीत पादचारी क्रॉसिंग ओळखण्यासाठी प्रतिमा किंवा व्हिडिओ.

पण या तंत्राला मर्यादा आहेत. ते गुंतागुंतीचे कारण पुढे करू देत नाही. त्यामुळे नावास पात्र असलेल्या AI कडे जाण्यासाठी इतर पद्धतींसह ते जोडणे आवश्यक आहे.

शिकण्याच्या दृष्टीने नक्कीच खूप शक्तिशाली, न्यूरल नेटवर्क मात्र विश्वसनीय पूरक नाहीत आणि काही प्रकरणांमध्ये पक्षपाती किंवा अतार्किक परिणाम होऊ शकतात (उदाहरण: एक स्व-ड्रायव्हिंग कार चुकीच्या मार्गाने फेरफटका मारत आहे).

त्यामुळे इतर पद्धतींसह सखोल शिक्षणाची सांगड घालण्यात स्वारस्य, पूर्वनिर्धारित व्यवसाय नियमांवर आधारित प्रतीकात्मक AI, आमच्या उदाहरणातील महामार्ग कोड, ज्याचा तर्क शुद्ध करण्यासाठी नेटवर्कमध्ये इंजेक्ट केला जाईल.

मशीन शिक्षणासाठी सर्वोत्तम प्रोग्रामिंग भाषा

मशीन लर्निंगसाठी सर्वात प्रभावी प्रोग्रामिंग भाषा म्हणजे पायथन आणि आर. डेटा शास्त्रज्ञ या दोन भाषांशी परिचित आहेत. परंतु मशीन लर्निंगसाठी इतर भाषा देखील आहेत.

वेगवेगळ्या प्रकल्पांना वेगवेगळ्या भाषा आवश्यक असतात. एआय टूल्स ही कार्ये करण्यासाठी सॉफ्टवेअर लायब्ररी आहेत. GitHub च्या मते, मशीन लर्निंगसाठी सर्वोत्तम प्रोग्रामिंग भाषा पायथन आहे.

डेटा विश्लेषण आणि खाणकामासाठी पायथॉनचा ​​वापर केला जाऊ शकतो. हे तुम्हाला भिन्न मशीन लर्निंग मॉडेल आणि अल्गोरिदम विकसित करण्यास देखील अनुमती देते. पायथन क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, प्रतिगमन आणि आयाम कमी करण्यास अनुमती देतो. समाज पायथन महत्वाचे आहे, आणि तो आहे शिकण्यास तुलनेने सोपे पायथन

शेवटी

मशीन लर्निंग महत्वाचे आहे कारण ते नवीन उत्पादन विकासाला समर्थन देत ग्राहकांच्या वर्तनातील ट्रेंड आणि व्यवसाय ऑपरेटिंग मॉडेल्सची माहिती देते.

आजच्या अनेक आघाडीच्या कंपन्या, जसे की Facebook, Google आणि Uber, त्यांच्या ऑपरेशन्समध्ये मशीन लर्निंगला केंद्रस्थानी बनवत आहेत. अनेक कंपन्यांसाठी मशीन लर्निंग हे एक महत्त्वाचे स्पर्धात्मक भिन्नता बनले आहे.

तुम्हाला मशीन लर्निंगबद्दल अधिक जाणून घ्यायचे असल्यास. पायथन शिकणे सुरू करा आणि कालांतराने तुम्ही प्रो व्हाल. तुम्हाला काही समजत नसेल तर मोकळ्या मनाने टिप्पणी द्या.