मशीन लर्निंग क्या है

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सबफ़ील्ड है जिसमें बिल्डिंग सिस्टम शामिल हैं जो डेटा से सीख सकते हैं और स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।  यह इस विचार पर आधारित है कि मशीनें पैटर्न सीख सकती हैं और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकती हैं, बिना स्पष्ट रूप से बताए कि ऐसा कैसे करना है।

मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम को बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, और एल्गोरिदम डेटा के पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करते हैं।  एल्गोरिदम तब नए डेटा के बारे में भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए इन पैटर्न और संबंधों का उपयोग करते हैं।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विभिन्न प्रकार हैं, जैसे पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण।  पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिथ्म को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां प्रत्येक इनपुट के लिए सही आउटपुट ज्ञात होता है।  अप्रशिक्षित शिक्षण में, एल्गोरिथ्म को बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहाँ सही आउटपुट ज्ञात नहीं होता है।  सुदृढीकरण सीखने में, एल्गोरिथ्म पर्यावरण से प्रतिक्रिया के आधार पर निर्णय लेना सीखता है, जैसे पुरस्कार या दंड।

मशीन लर्निंग के विभिन्न क्षेत्रों में कई अनुप्रयोग हैं, जैसे स्वास्थ्य सेवा, वित्त, विपणन और परिवहन।  इसका उपयोग छवि पहचान, भाषण मान्यता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, धोखाधड़ी का पता लगाने, अनुशंसा प्रणाली और स्वायत्त वाहनों जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक तेजी से बढ़ता उपक्षेत्र है जिसमें ऐसे सिस्टम का निर्माण शामिल है जो डेटा से सीख सकते हैं और स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।  यह इस विचार पर आधारित है कि मशीनें पैटर्न सीख सकती हैं और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकती हैं, बिना स्पष्ट रूप से बताए कि ऐसा कैसे करना है।  इस लेख में, हम मशीन लर्निंग, उसके अनुप्रयोगों और क्षेत्र के भविष्य की मूल बातें तलाशेंगे।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मूल बातें डेटा से सीखने और समय के साथ उनके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं।  एल्गोरिदम को डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो डेटा का एक संग्रह है जिसे लेबल या एनोटेट किया गया है।  लेबल किए गए डेटा में इनपुट (फीचर्स) और संबंधित आउटपुट (लेबल या लक्ष्य चर) दोनों शामिल हैं।  एल्गोरिद्म का लक्ष्य इनपुट और आउटपुट वेरिएबल्स के बीच संबंध को सीखना है, ताकि यह नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां कर सके।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विभिन्न प्रकार हैं, जैसे पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण।  पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिथ्म को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां प्रत्येक इनपुट के लिए सही आउटपुट ज्ञात होता है।  एल्गोरिथम लेबल किए गए डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर नए इनपुट के लिए आउटपुट की भविष्यवाणी करना सीखता है।  पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग छवि पहचान, भाषण मान्यता और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।

अप्रशिक्षित शिक्षण में, एल्गोरिथ्म को बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहाँ सही आउटपुट ज्ञात नहीं होता है।  एल्गोरिथ्म डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करना सीखता है।  क्लस्टरिंग, विसंगति का पता लगाने और आयामीता में कमी जैसे कार्यों के लिए अनुपयोगी शिक्षा का उपयोग किया जाता है।

सुदृढीकरण सीखने में, एल्गोरिथ्म पर्यावरण से प्रतिक्रिया के आधार पर निर्णय लेना सीखता है, जैसे पुरस्कार या दंड।  एल्गोरिद्म दी गई स्थिति में सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई चुनकर इनाम को अधिकतम करना सीखता है।  सुदृढीकरण सीखने का उपयोग गेम खेलने, रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहनों जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।

मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग मशीन लर्निंग के विभिन्न क्षेत्रों में कई अनुप्रयोग हैं, जैसे स्वास्थ्य सेवा, वित्त, विपणन और परिवहन।  इसका उपयोग छवि पहचान, भाषण मान्यता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, धोखाधड़ी का पता लगाने, अनुशंसा प्रणाली और स्वायत्त वाहनों जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।

स्वास्थ्य सेवा में, मशीन लर्निंग का उपयोग निदान, दवा की खोज और व्यक्तिगत दवा जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।  मशीन लर्निंग एल्गोरिदम असामान्यताओं का पता लगाने और निदान में सहायता करने के लिए एक्स-रे और एमआरआई जैसी चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकते हैं।  वे बीमारी के जोखिम की भविष्यवाणी करने और व्यक्तिगत उपचार की सिफारिश करने के लिए मेडिकल रिकॉर्ड और जेनेटिक डेटा का विश्लेषण भी कर सकते हैं।

वित्त में, मशीन लर्निंग का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने, क्रेडिट स्कोरिंग और स्टॉक मूल्य भविष्यवाणी जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।  मशीन लर्निंग एल्गोरिदम धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करने और साख की भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में वित्तीय डेटा का विश्लेषण कर सकता है।  वे स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए बाजार के रुझान और कंपनी की खबरों का विश्लेषण भी कर सकते हैं।

मार्केटिंग में, मशीन लर्निंग का उपयोग ग्राहक विभाजन, उत्पाद अनुशंसाएँ और लक्षित विज्ञापन जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।  मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पैटर्न और वरीयताओं की पहचान करने और व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाएं करने के लिए ग्राहक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।  वे विज्ञापन अभियानों को अधिक प्रभावी ढंग से लक्षित करने के लिए ग्राहक व्यवहार और जनसांख्यिकी का विश्लेषण भी कर सकते हैं।

परिवहन में, मशीन लर्निंग का उपयोग स्वायत्त ड्राइविंग, मार्ग अनुकूलन और भविष्य कहनेवाला रखरखाव जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।  मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बाधाओं का पता लगाने और उनसे बचने और वास्तविक समय में निर्णय लेने के लिए वाहनों से सेंसर डेटा का विश्लेषण कर सकता है।  वे मार्गों का अनुकूलन करने और भीड़भाड़ को कम करने के लिए ट्रैफ़िक पैटर्न और सड़क की स्थिति पर डेटा का विश्लेषण भी कर सकते हैं।  इसके अतिरिक्त, वे रखरखाव की जरूरतों की भविष्यवाणी करने और ब्रेकडाउन को रोकने के लिए वाहनों से सेंसर डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग का भविष्य मशीन लर्निंग का भविष्य उज्ज्वल है, जिसमें विकास और नवाचार के कई अवसर हैं।  जैसे-जैसे उत्पन्न होने वाले डेटा की मात्रा बढ़ती जा रही है, वैसे-वैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की बढ़ती आवश्यकता होगी जो डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकाल सके।  इसके अतिरिक्त, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकियों में प्रगति अधिक शक्तिशाली और कुशल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास को सक्षम करेगी।

मशीन लर्निंग का एक क्षेत्र जिसमें महत्वपूर्ण वृद्धि देखने की संभावना है, वह है डीप लर्निंग

Artificial intelligence

Data analysis

Neural networks

Deep learning

Predictive modeling

Natural language processing

Computer vision

Supervised learning

Unsupervised learning

Reinforcement learning

Big data

Algorithm optimization

Data mining

Decision trees

Random forests

Support vector machines

Gradient descent

Convolutional neural networks

Recurrent neural networks

Generative adversarial networks

Transfer learning

Clustering

Dimensionality reduction.