मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रक्रिया है जहां आपका सिस्टम घटनाओं, अनुभवों से सीखता है और अपने कौशल और निर्णय लेने की क्षमता में सुधार करता रहता है।
यह एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) है, सिस्टम द्वारा एप्लिकेशन लर्निंग स्किल्स। निर्णय लेने के लिए इसे हमारे निर्देश की आवश्यकता नहीं होती है, यह स्वयं सीखता रहता है।
सिस्टम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान इसे डेटा में ही किसी प्रकार के पैटर्न को खोजने में मदद करता है और वहां से यह अपना कार्य कर सकता है और भविष्य के उद्देश्यों के लिए निर्णय लेने की क्षमता को अंततः बेहतर बना सकता है। मशीन लर्निंग का मुख्य उद्देश्य सिस्टम को बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप, सहायता या सटीक या सटीक निर्णय लेने के लिए सिस्टम का मार्गदर्शन करने के लिए स्वचालित रूप से अपना निर्णय लेने में सक्षम बनाना है।
कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक ऐसा शब्द है जो वास्तव में अपने पर्यावरण को मानता है। मूल रूप से, यह एक प्रणाली को उसकी कार्य कुशलता, सोचने की क्षमता, निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने में मदद करता है और मशीन लर्निंग की मदद से एक सिस्टम को मानव के रूप में काम करने में मदद करता है।
एमएल की प्रक्रिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास वास्तव में एक प्रगतिशील प्रक्रिया है।
मशीन लर्निंग के उदाहरण हैं- मेडिकल डायग्नोसिस, इमेज प्रोसेसिंग, रिग्रेशन, लर्निंग एसोसिएशन।
मशीन लर्निंग के तरीके
मशीन सीखने की प्रक्रिया अक्सर दो श्रेणियों का अनुसरण करती है: पर्यवेक्षित और अनुपयोगी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम।
पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
यह एल्गोरिथ्म यह समझने में मदद करता है कि सिस्टम ने अतीत में और वर्तमान में भी कैसे सीखा है और यह भी समझने में मदद करता है कि भविष्य के विश्लेषण के लिए आउटपुट कितने सटीक हैं। वे एक डेटासेट पर विचार करने या एक प्रशिक्षण डेटासेट कहने में मदद करते हैं, और फिर इस एल्गोरिथम के उपयोग से, हम एक ऐसा फ़ंक्शन तैयार कर सकते हैं जो परिणामी आउटपुट के लिए भविष्यवाणियां कर सकता है। बाद में पहले से परिकलित आउटपुट के साथ तुलना करने पर अधिक सटीक परिणामों के लिए त्रुटियों के लिए आउटपुट की जाँच की जाएगी।
अनुपयोगी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
यह एल्गोरिथ्म यह जांचने में मदद करता है कि क्या सिस्टम वास्तव में बिना परिणाम वाले आउटपुट और प्रशिक्षण के लिए कोई जानकारी से डेटा और निष्कर्ष निकाल सकता है। अब छिपी हुई संरचना से और सभी प्रासंगिक और कई अप्रयुक्त डेटा से सिस्टम वास्तव में छिपी हुई संरचना का विवरण देने के लिए एक पैटर्न तैयार करता है। यहां वे आउटपुट देते हैं लेकिन यह जांचना जरूरी नहीं है कि दिया गया आउटपुट सही है या नहीं।
मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रक्रिया है जो बड़ी मात्रा में डेटा के विश्लेषण को सक्षम बनाती है। यह जोखिम कारकों, और लाभदायक अवसरों को सीखने की एक तेज़ प्रक्रिया है। उनमें अपनी गलतियों और अनुभवों से सीखने की विशेषता है। यहां तक कि वे एक ही काम में होने वाली गलतियों को भी खत्म कर सकते हैं, इसके लिए कारण को समझने में कुछ समय लगता है। जब मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और अन्य संज्ञानात्मक तकनीकों के साथ जोड़ा जाता है, तो यह एक बड़ी मात्रा में जानकारी इकट्ठा करने और फिर त्रुटियों को सुधारने और आगे के अनुभवों से सीखने के लिए एक स्मार्ट, तेज और सटीकता से निपटने की तकनीक विकसित करने का एक बड़ा क्षेत्र हो सकता है।
एक कस्टम सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट सर्विसेज जैसी सेवाएं प्रदान करती है। इसका उपयोग कुछ उद्यमों द्वारा एकीकरण, वैयक्तिकरण की प्रक्रिया के लिए किया जाता है और यह आपको बहुत सारा पैसा बचाने में भी मदद करता है।
मशीन लर्निंग के कुछ फायदे और नुकसान
प्रत्येक प्रक्रिया या तकनीक में कुछ प्रकार के पक्ष और विपक्ष होते हैं। मशीन लर्निंग के मामले में भी, कुछ ऐसे कारक हैं जो फायदे या नुकसान की ओर ले जाते हैं।
आइए पहले मशीन लर्निंग के फायदों के बारे में चर्चा करें
प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान
मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में डेटा को प्रबंधित करने और उन रुझानों और पैटर्न को समझने में मदद करता है जो मनुष्यों द्वारा उस बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करना संभव नहीं हो सकता था। उदाहरण के लिए- Myntra जैसे ई-कॉमर्स उद्योग में, यह उपयोगकर्ता की आवश्यकता के अनुसार अपने मार्केटिंग व्यवसाय को समझने और प्रबंधित करने में मदद करता है। सौदों, उत्पादों की तरह, कई क्लिक, ऑफ़र, कूपन और इन सभी विकल्पों के आधार पर व्यवसाय की वृद्धि अंततः निर्भर है।
किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है
मशीन सीखने की तकनीक के कारण, हमें अपने सिस्टम की सहायता करने या कुछ निर्देशों का पालन करने के लिए आदेश देने की आवश्यकता नहीं है। उनकी निर्णय लेने की क्षमता को नियंत्रित करने के लिए। बल्कि इसे हमारे हस्तक्षेप के बिना अपना निर्णय स्वयं करने दें। इसलिए यह उन्हें स्वयं निर्णय लेने की क्षमता को विकसित करने और सुधारने और त्रुटियों को सुधारने में मदद करता है।
ब्लॉग पढ़ें- कैसे मशीन लर्निंग उद्यमों का सही मार्गदर्शक हो सकता है
निरंतर सुधार
मशीन लर्निंग एल्गोरिथम से मिलकर यह सिस्टम को त्रुटियों को लगातार समझने में मदद करता है और उस त्रुटियों के लिए परिणामी सुधार करता है। इसलिए यह दक्षता और सटीकता को बढ़ाता है। उदाहरण के लिए- यदि हम मौसम पूर्वानुमान एप्लिकेशन डिजाइन कर रहे हैं और यह हमें नियमित मौसम पूर्वानुमान देता है। उस भविष्यवाणी की सटीकता पूरी तरह से नियमित त्रुटि जांच और बेहतर सटीकता पर निर्भर करती है।
बहु-आयामी और बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बहु-आयामी और बड़ी मात्रा में डेटा के प्रबंधन और सुधार में मदद करता है और एआई तकनीक की मदद से उनमें कोई त्रुटि नहीं होने पर उनके कौशल में सुधार करता है।
विस्तृत आवेदन
एमएल उन लोगों के लिए मददगार हो सकता है जो ई-कॉमर्स या स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के क्षेत्र में हैं, वे अपने बाजार के विकास में अत्यधिक मदद पाने के लिए एमएल का उपयोग कर सकते हैं और यह मानव कार्य कुशलता को बढ़ाने में भी मदद करता है। इस एप्लिकेशन का उपयोग ग्राहकों को सही ग्राहकों को लक्षित करते हुए इसका उपयोग करने का एक बहुत ही व्यक्तिगत अनुभव देता है।
मशीन लर्निंग के नुकसान
मशीन सीखने की प्रक्रिया के क्षेत्र में कुछ कमियों का सामना आमतौर पर किया जाता है। एमएल में प्रभाव डालने वाले कारक इस प्रकार हैं:
आंकड़ा अधिग्रहण
मशीन लर्निंग की प्रक्रिया में, प्रशिक्षण और सीखने की प्रक्रिया में बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग किया जाता है। इसलिए डेटा का ये उपयोग अच्छी गुणवत्ता वाला, निष्पक्ष होना चाहिए। सॉफ्टवेयर विकास सेवाओं की मदद से मशीन सीखने की प्रक्रिया के दौरान, ऐसे क्षण भी आते हैं जब हमें प्रतीक्षा करने की आवश्यकता होती है। उस अवधि में नया डेटा उत्पन्न किया जा रहा है और आगे की प्रक्रिया के लिए उपयोग किया जा सकता है।
समय और संसाधन
मशीन सीखने की प्रक्रिया की प्रक्रिया के दौरान एल्गोरिदम जो डेटा को प्रबंधित करने के लिए सभी कार्यों को प्रबंधित करने में मदद करता है और सुधार की प्रक्रिया में कुछ डेटा का उपयोग करता है यदि कोई त्रुटि है तो इसके लिए समय की आवश्यकता होती है। और इस प्रणाली के कामकाज के लिए विश्वसनीय और विश्वसनीय संसाधन भी।
व्याख्या
जब एल्गोरिदम इन सभी प्रक्रियाओं में मदद करते हैं और परिणामी आउटपुट देते हैं। इस दिए गए आउटपुट को किसी भी त्रुटि के लिए जांचा जाना चाहिए और वांछित सटीकता प्राप्त करने के लिए सुधार ऑपरेशन का पालन किया जाना चाहिए। और इस एल्गोरिदम के चयन के दौरान, हमें उस एल्गोरिदम का चयन करना होगा जिसकी आपको आवश्यकता है।
उच्च त्रुटि संवेदनशीलता
मशीन लर्निंग की प्रक्रिया में, बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग किया जाता है और दूसरी ओर, कई एल्गोरिदम का उपयोग और परीक्षण किया जाता है। इसलिए कई त्रुटियों का अनुभव करने के लिए एक बड़ा बदलाव है। क्योंकि जब आप अपने डेटासेट को उस विशेष पर प्रशिक्षित कर रहे होते हैं तो कई एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है यदि एल्गोरिदम में कोई गलती है तो यह उपयोगकर्ता को कई अप्रासंगिक विज्ञापनों तक ले जा सकता है।
ये भूल एक आम समस्या है जिसे कई बार अनुभव किया जाता है। क्योंकि जब ये गलतियाँ होती हैं, तो उस मुख्य स्रोत का पता लगाना आसान नहीं होता जिसके लिए मुद्दा बनाया गया है और उस विशेष मुद्दे का पता लगाने और उसे सुधारने में अधिक समय लगता है।
निष्कर्ष
इस तेजी से भागते जीवन में, हमें अपने सभी कार्यों को एक निश्चित समय के भीतर प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है, इस मामले में यदि हमारा सिस्टम संसाधनों के साथ अद्यतन रखने के लिए कुछ निर्णय लेता है तो वास्तव में आवश्यक है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस और अन्य संज्ञानात्मक तकनीकों की मदद से मशीन लर्निंग इसे कंप्यूटर साइंस के विकास के क्षेत्र में एक नया युग बनाता है।
Video
- https://youtu.be/ImnOs_DjZaM