मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग (एमएल, जिसे मशीन लर्निंग भी कहा जाता है) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की एक शाखा है जो कंप्यूटरों को मानव सीखने का अनुकरण करने में सक्षम बनाती है ताकि वे स्वचालित रूप से कार्य कर सकें और डेटा से अनुभव जमा करके प्रदर्शन में सुधार कर सकें। सरल शब्दों में, यह "अध्ययन का वह क्षेत्र है जो कंप्यूटरों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देता है," जैसा कि 1950 के दशक के विशेषज्ञ आर्थर सैमुअल की क्लासिक परिभाषा में कहा गया है। यह परिभाषा आज भी मान्य है: हर विशिष्ट निर्देश को प्रोग्राम करने के बजाय, हम मशीन को नियम निकालने के लिए डेटा प्रदान करते हैं और समय के साथ परिणामों में सुधार करते हैं।

अध्ययन का वह क्षेत्र जो कंप्यूटरों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देता है।

— आर्थर सैमुअल, कंप्यूटर वैज्ञानिक (1950 के दशक)

आज, मशीन लर्निंग रोज़मर्रा की ज़िंदगी में व्यापक रूप से मौजूद है. कई ऑनलाइन सेवाएं जो हम दैनिक उपयोग करते हैं – इंटरनेट सर्च इंजन, स्पैम ईमेल फ़िल्टर, मूवी/प्रोडक्ट सिफारिश प्रणाली, बैंकिंग सॉफ्टवेयर जो असामान्य लेनदेन का पता लगाता है – ये सभी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा संचालित हैं।

यह तकनीक कई मोबाइल एप्लिकेशन में भी पाई जाती है, जैसे वॉइस रिकग्निशन फीचर्स जो वर्चुअल असिस्टेंट्स को आपकी आवाज़ समझने में मदद करते हैं। सीखने और सुधारने की क्षमता के कारण, मशीन लर्निंग अधिकांश आधुनिक एआई सिस्टमों की बुनियाद बन गई है. वास्तव में, पिछले 5–10 वर्षों में अधिकांश एआई प्रगति मशीन लर्निंग से जुड़ी है, यहां तक कि कई लोग एआई और एमएल को लगभग समानार्थी मानते हैं.

मशीन लर्निंग अवधारणा का दृश्यांकन

मशीन लर्निंग, एआई और डीप लर्निंग के बीच संबंध

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक व्यापक अवधारणा है जिसमें सभी तकनीकें शामिल हैं जो मशीनों को मानव जैसे "बुद्धिमान" व्यवहार करने में सक्षम बनाती हैं। मशीन लर्निंग एक ऐसी विधि है जो मशीनों को स्पष्ट रूप से क्रमबद्ध प्रोग्रामिंग के बजाय डेटा से सीखने की अनुमति देकर एआई को साकार करती है। एआई पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर, एमएल इतना महत्वपूर्ण है कि कई एआई सिस्टम मूल रूप से मशीन लर्निंग मॉडल पर आधारित होते हैं।

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक विशेष उपक्षेत्र है। डीप लर्निंग मल्टी-लेयर आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (डीप न्यूरल नेटवर्क) का उपयोग करता है ताकि न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ कच्चे डेटा से स्वतः विशेषताएं निकाल सके. अपनी मल्टी-लेयर संरचना के कारण, डीप लर्निंग एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा (जैसे छवियां, ऑडियो, टेक्स्ट) को संसाधित कर सकते हैं और वर्गीकरण या भविष्यवाणी के लिए महत्वपूर्ण विशेषताएं सीख सकते हैं बिना प्रोग्रामर द्वारा पहले से प्रदान किए। यह मशीन को "सिखाने" के प्रयास को कम करता है और मॉडल के लिए बड़े पैमाने पर डेटा का लाभ उठाता है.

इसके विपरीत, "क्लासिकल" एमएल एल्गोरिदम (जो डीप लर्निंग का उपयोग नहीं करते) अक्सर मानव-निर्मित इनपुट फीचर्स पर बहुत निर्भर होते हैं और अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए अधिक संरचित डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। आप एआई को स्मार्ट तकनीकों के व्यापक सेट के रूप में सोच सकते हैं, मशीन लर्निंग को एआई का उपसमूह और डीप लर्निंग को मशीन लर्निंग का उपसमूह – जो डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल पर केंद्रित है।

एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच पदानुक्रम संबंध

मशीन लर्निंग के प्रकार

मशीन लर्निंग में कई अलग-अलग विधियां और एल्गोरिदम होते हैं। मूल रूप से, एमएल को चार मुख्य प्रकारों में विभाजित किया जाता है जो इस बात पर आधारित हैं कि सिस्टम डेटा से कैसे सीखता है:

मशीन लर्निंग के चार मुख्य प्रकार के दृष्टिकोण

मशीन लर्निंग कैसे काम करता है

मशीन लर्निंग डेटा पर आधारित होता है। पहले, सिस्टम को विभिन्न स्रोतों (सेंसर, लेनदेन प्रणाली, सोशल नेटवर्क, खुले डेटाबेस आदि) से बड़ा और विविध डेटा सेट इकट्ठा करना होता है। डेटा की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है: यदि डेटा शोरयुक्त, अधूरा या प्रतिनिधि नहीं है, तो एमएल मॉडल गलत सीख सकता है और गलत परिणाम दे सकता है।

मशीन लर्निंग कार्यप्रवाह प्रक्रिया का पूर्ण चित्रण

मशीन लर्निंग के व्यावहारिक अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग वास्तविक जीवन में व्यापक रूप से लागू है, रोज़मर्रा की सुविधाओं से लेकर उच्च तकनीकी क्षेत्रों तक। नीचे कुछ प्रमुख उदाहरण दिए गए हैं:

उद्योगों में मशीन लर्निंग के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग के फायदे और सीमाएं

अन्य तकनीकों की तरह, मशीन लर्निंग के भी महत्वपूर्ण फायदे हैं लेकिन कुछ सीमाएं भी हैं। इन्हें समझना हमें एमएल को प्रभावी ढंग से लागू करने और संभावित जोखिमों से बचने में मदद करता है।

मशीन लर्निंग के फायदे और सीमाओं का संतुलन

निष्कर्ष

संक्षेप में, मशीन लर्निंग बिग डेटा युग में एक प्रमुख तकनीक है। यह कंप्यूटरों को बिना विस्तृत क्रमबद्ध प्रोग्रामिंग के समय के साथ सीखने और भविष्यवाणी क्षमताओं में सुधार करने में सक्षम बनाता है। परिणामस्वरूप, एमएल जीवन और उद्योग में व्यापक रूप से लागू हो रहा है, बुद्धिमान वर्चुअल असिस्टेंट से लेकर उन्नत स्वचालित प्रणालियों तक।

मशीन लर्निंग वह उपकरण है जो डिजिटल युग में डेटा के मूल्य का पूर्ण उपयोग करने में मानवों की मदद करता है, भविष्य में स्मार्ट तकनीक अनुप्रयोगों के लिए कई अवसर खोलता है।

— INVIAI इनसाइट