मेसिन लर्निङले कसरी काम गर्छ?

यस युगमा मेसिन लर्निङ महत्त्वपूर्ण छ। एलमेसिन लर्निङले व्यवसाय सञ्चालन व्यवस्थापन गर्न र ग्राहकको व्यवहार बुझ्न मद्दत गर्छ। यसले नयाँ उत्पादनहरूको विकासमा पनि मद्दत गर्दछ। मेसिन लर्निङ (ML) मुख्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रविधिहरू मध्ये एक हो।

यसले सिकाउने आधार भित्र पुनरावर्ती ढाँचाहरू पहिचान गर्न एल्गोरिदमलाई प्रशिक्षण दिन्छ। यो तालिमले भविष्यवाणी गर्न (ध्वनि, छवि, आदि) वा स्वचालित कार्यहरू (प्रश्नको उत्तर, सवारी साधन चलाउने, इत्यादि) गर्न डिजाइन गरिएको कम्प्युटर मोडेलमा परिणाम दिन्छ।

सबै ठूला कम्पनीहरू मेसिन लर्निङतिर लागिरहेका छन्। अमेजन, फेसबुक र गुगल जस्ता कम्पनीहरूले मेसिन लर्निङलाई प्राथमिकतामा राखेका छन्। मेसिन लर्निङले कसरी काम गर्छ हेरौं।

मेसिन लर्निङ भनेको के हो?

त्यहाँ धेरै परिभाषाहरू छन्, तर म तिनीहरूलाई सरल शब्दहरूमा दिनेछु। मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एक रूप हो। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले कम्प्युटरलाई मानिसले जस्तै विगतको अनुभवबाट सिक्न सिकाउँछ।

यस प्रक्रिया मार्फत, कम्प्युटरले यसको ढाँचाहरू पहिचान गरेर र डाटा अन्वेषण गरेर आफैलाई सुधार गर्न सक्छ। यद्यपि, यसलाई केही कोडिङका लागि न्यूनतम मानव संलग्नता चाहिन्छ।

प्रारम्भिक चरणहरूमा धेरै प्रयोगहरू थिए। त्यहाँ डाटा र सिक्ने बारे केही सिद्धान्तहरू थिए र कम्प्युटरले ती सबैलाई कसरी पहिचान गर्छ।

तर आजको संसारमा मेसिन लर्निङ झन् जटिल हुँदै गइरहेको छ। तर तपाईले यी आधारभूत अनुभवहरू पनि जान्न आवश्यक छ।

Cमेसिन लर्निङले काम गर्छ?

मेसिन लर्निङ लामो समयदेखि चलिरहेको छ। यद्यपि, एल्गोरिथ्म दिन प्रतिदिन जटिल हुँदै गइरहेको छ। भर्खरको विकास यो डाटालाई छिटो र प्रभावकारी रूपमा लागू गर्न हो।

आवेदनहरू कठिन छन्। एक स्नातक जसले यी सबै चीजहरू एक परिष्कृत तरिकामा गर्न सक्छ अन्य प्रोग्रामरहरू भन्दा एक कदम अगाडि छ। ठूला कम्पनीहरूलाई आफ्ना प्रतिस्पर्धीहरूभन्दा अगाडि रहन यी प्रोग्रामरहरू चाहिन्छ।

मेसिन लर्निङबाट पूरा गर्न नसकिने कुनै काम छैन। मेसिन लर्निङको मद्दतले निश्चित ढाँचाहरू स्थापित गर्न सकिन्छ। र भविष्यमा, यो न्यूनतम अन्तरक्रिया संग स्वचालित रूपमा काम गर्नेछ।

मेसिन लर्निङको आगमन पछि, कम्पनीहरूले आफ्ना प्रक्रियाहरूलाई रूपान्तरण गर्दैछन्, जुन पहिले मानव द्वारा व्यवस्थित गरिएको थियो। त्यहाँ केही उदाहरणहरू छन्।

• ग्राहक कलहरूमा भाग लिनुहोस्
• पाठ्यक्रम जीवन समीक्षा
• छवि पहिचान
• बोली पहिचान
• चिकित्सा निदान
• सांख्यिकीय मध्यस्थता
• भविष्यवाणी विश्लेषण
• निकासी।

मेसिन लर्निङमा दुईवटा प्रविधि प्रयोग गरिन्छ

मेसिन लर्निङमा प्रयोग हुने दुईवटा मुख्य प्रविधिहरू छन्। तिनीहरू निम्न हुन्।

पर्यवेक्षित शिक्षा-

यस प्रविधिमा एआईले अघिल्लो डाटा सङ्कलन गर्छ। यसले मेसिन लर्निङ डिप्लोयमेन्टको आउटपुट सङ्कलन र उत्पादन गर्न पनि मद्दत गर्छ। सरल शब्दमा भन्नुपर्दा, पर्यवेक्षित शिक्षा भनेको हामी मानिसहरूले कसरी चीजहरू सिक्छौं।

हामी केहि गलत गर्छौं र सिकेर र विश्लेषण पछि सही काम गर्छौं। कम्प्यूटरले विभिन्न चीजहरू सिक्ने तरिका यही हो।

हामी मानिसले कम्प्युटरलाई विभिन्न डाटा प्रदान गर्छौं। त्यसैलाई हामी बोलाउँछौं l’ensemble d’entraînement.

असुरक्षित शिक्षा -

यो प्रविधिले अज्ञात डेटा ढाँचाहरू फेला पार्न मद्दत गर्दछ, र त्यसपछि त्रुटिहरू फेला पार्न मद्दत गर्दछ। एल्गोरिदमले सामान्यतया लेबल नगरिएको उदाहरणहरूको साथ अन्तर्निहित संरचना बुझ्ने प्रयास गर्दछ। असुरक्षित मेसिन लर्निङमा दुई फरक कार्यहरू छन्।

समूहीकरण

यस सिकाइमा, मानिसले पहिले डाटा पोइन्टहरू सङ्कलन गर्ने प्रयास गर्छन्। त्यसपछि तिनीहरूलाई क्लस्टरहरूमा बदल्नुहोस्। र अन्तमा, यसले तिनीहरूलाई एकअर्कासँग मिल्दोजुल्दो तर अन्य क्लस्टरहरू भन्दा फरक बनाउन प्रयास गर्दछ। यो बजार विभाजन को लागी उपयोगी छ।

आकार घटाउने

यो मोडेल प्रशिक्षण मा अधिक प्रभावकारी छ। यो प्रविधिले समान विशेषताहरूलाई राम्रो अनुभव र व्याख्याको लागि समूहबद्ध गर्न अनुमति दिन्छ।

मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्दै

आजकल मेसिन लर्निङका हजारौं आवेदनहरू छन्। डाटा प्रविष्टिदेखि जटिल जोखिम मूल्याङ्कनसम्म, मेसिन लर्निङले यो सबै गर्छ। संसार स्वचालित चीजहरू तिर अघि बढिरहेको छ। उदाहरणका लागि, हामीलाई कारहरूमा अटोपायलटहरू मन पर्छ।

त्यहाँ धेरै ग्राहक सेवा र ग्राहक सेवा कार्यहरू छन् कि मेसिन

प्रशिक्षुताले राम्रो क्यारियर मार्ग व्यवस्थापन गर्न र बनाउन मद्दत गर्दछ।

गुगल र अमेजनबाट आवाज पहिचान पनि मेसिन लर्निङको एउटा अनुप्रयोग हो। त्यहाँ ठूलो संख्यामा आन्तरिक अनुप्रयोगहरू छन् जसले संगठनलाई यसको प्रक्रियाहरू बढाउन अनुमति दिन्छ, जसले म्यानुअल कार्यभार कम गर्न मद्दत गर्दछ।

मेसिन लर्निङले गर्ने सबैभन्दा उपयोगी चीजहरू मध्ये एउटा त्रुटिहरू फेला पार्नु हो। कहिलेकाहीँ जटिल ढाँचाहरू वा विश्लेषणहरू हेर्दा, मानव आँखाले त्रुटिहरू पत्ता लगाउन सक्दैन, तर कम्प्युटरले तिनीहरूलाई पत्ता लगाउन सक्छ।

मेसिन लर्निङले सेवाको उत्तम गुणस्तर, दक्ष सेवाहरू र नवीन उत्पादनहरू प्रदान गर्न पनि सम्भव बनाउँछ। यसले मानव कामदारहरूलाई यो गर्न स्वतन्त्र गर्दछ। यी प्रविधिहरू प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, गहिरो शिक्षा, कम्प्युटर दृष्टि र मेसिन शिक्षा हुन्।

एक मानव स्प्रेडसिटहरू व्यवस्थित गर्न वा ढाँचाहरू पहिचान गर्नमा राम्रो हुन सक्छ। तर यसले ठूला डाटा सेटहरूको विश्लेषण र परीक्षण गर्न सक्दैन।

एआई एल्गोरिथ्मले ठूलो डाटा पहिचान र परीक्षण गर्न सक्छ र छिटो विश्लेषण गर्न सक्छ। मेसिन लर्निङ बिना, यो सम्भव छैन.

मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्समा के फरक छ?

आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको उद्देश्य मानव दिमागको नक्कल गर्ने हो। त्यहाँबाट, मेसिन लर्निङ यो लक्ष्य हासिल गर्ने एउटा मात्र उपकरण हो।

यसले मेसिनलाई लक्ष्यहरू प्राप्त गर्नका लागि उदाहरणहरू इन्जेस्ट गर्न अनुमति दिन्छ, उदाहरणका लागि छवि वा भिडियोहरू एक स्वायत्त कारको अवस्थामा पैदल यात्री क्रसिङ पहिचान गर्न।

तर यो प्रविधिको आफ्नै सीमा छ। यसले जटिल तर्कहरू गर्न अनुमति दिँदैन। त्यसैले नामको योग्य एआई तर्फ जानका लागि यसलाई अन्य विधिहरूसँग जोड्न आवश्यक छ।

पक्कै पनि सिक्ने सन्दर्भमा धेरै शक्तिशाली, तंत्रिका सञ्जालहरू भरपर्दो पूरक होइनन् र केही अवस्थामा पक्षपाती वा अतार्किक परिणामहरू निम्त्याउन सक्छन् (उदाहरण: एक सेल्फ-ड्राइभिङ कार गलत बाटो घुम्दै)।

यसैले अन्य विधिहरूसँग गहिरो शिक्षा संयोजन गर्न रुचि, एक प्रतीकात्मक AI उदाहरणका लागि पूर्वनिर्धारित व्यापार नियमहरूमा आधारित, हाम्रो उदाहरणमा राजमार्ग कोड, जुन यसको तर्कलाई परिष्कृत गर्न नेटवर्कमा इन्जेक्ट गरिनेछ।

मेसिन लर्निङका लागि उत्तम प्रोग्रामिङ भाषा

मेसिन लर्निङका लागि सबैभन्दा प्रभावकारी प्रोग्रामिङ भाषाहरू पाइथन र आर डेटा वैज्ञानिकहरू यी दुई भाषाहरूसँग परिचित छन्। तर मेसिन लर्निङका लागि अन्य भाषाहरू पनि छन्।

विभिन्न परियोजनाहरू फरक भाषाहरू चाहिन्छ। एआई उपकरणहरू कार्यहरू गर्नका लागि सफ्टवेयर पुस्तकालयहरू हुन्। GitHub को अनुसार, मेसिन लर्निंगको लागि उत्तम प्रोग्रामिङ भाषा पाइथन हो।

पाइथन डाटा विश्लेषण र खनन लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले तपाईंलाई विभिन्न मेसिन लर्निङ मोडेल र एल्गोरिदमहरू विकास गर्न पनि अनुमति दिन्छ। पाइथनले क्लस्टरिङ, वर्गीकरण, प्रतिगमन, र आयाम घटाउन अनुमति दिन्छ। समाज पाइथन महत्त्वपूर्ण छ, र उहाँ हुनुहुन्छ सिक्न अपेक्षाकृत सजिलो पाइजोन।

निष्कर्षमा

मेसिन लर्निङ महत्त्वपूर्ण छ किनभने यसले व्यवसायहरूलाई ग्राहकको व्यवहार र व्यवसाय सञ्चालन मोडेलहरूमा प्रवृतिहरू बारे अन्तरदृष्टि दिन्छ, जबकि नयाँ उत्पादन विकासलाई समर्थन गर्दछ।

आजका धेरै अग्रणी कम्पनीहरू जस्तै फेसबुक, गुगल र उबरले मेसिन लर्निङलाई आफ्नो सञ्चालनको केन्द्रबिन्दु बनाएका छन्। मेसिन लर्निङ धेरै कम्पनीहरूको लागि महत्त्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक भिन्नता भएको छ।

यदि तपाइँ मेसिन लर्निङको बारेमा थप जान्न चाहनुहुन्छ भने। पाइथन सिक्न सुरु गर्नुहोस्, र समयसँगै तपाईं एक पेशेवर बन्नुहुनेछ। नबुझेको केहि भए कमेन्ट गर्न नभुल्नुहोला ।