Machine Learning in Hindi: फायदे और प्रकार

आज हम आपको इस आर्टिकल में Machine Learning in Hindi डिटेल में बताने वाले है और इसके साथ ही machine learning के फायदे और प्रकार भी बताने वाले है।

Machine Learning in Hindi

जैसा कि मैंने पहले ही संकेत दिया है, मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों का एक उपसमूह है जो सिस्टम को स्वयं सीखने और आवश्यकतानुसार खुद को बढ़ाने की क्षमता देता है।

ऐसा करने के लिए उन्हें विशेष रूप से प्रोग्राम नहीं किया गया है; इसके बजाय, वे पूरी तरह से अपने अनुभव पर भरोसा करते हैं। कंप्यूटर प्रोग्राम का निर्माण जो उपयोगकर्ताओं को डेटा तक पहुंचने और इसे अपने सीखने के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है, मशीन लर्निंग का मुख्य फोकस है।

इस दृष्टिकोण में, सीखना डेटा अवलोकन से शुरू होता है, जैसे प्रत्यक्ष अनुभव या निर्देश, जो डेटा में पैटर्न की पहचान करने में मदद करता है और भविष्य में बेहतर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करता है।

Machine Learning Algorithms के प्रकार

  1. Supervised machine learning algorithms: इस प्रकार के एल्गोरिदम के साथ, कंप्यूटर नए डेटा में लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करता है और भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए अपने पूर्व ज्ञान को लागू करता है। यह लर्निंग एल्गोरिदम एक अनुमानित फ़ंक्शन बनाता है जो पहले से मौजूद प्रशिक्षण डेटासेट की जांच करके आउटपुट मूल्यों के बारे में सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है। यदि सिस्टम को पर्याप्त प्रशिक्षण प्राप्त होता है, तो यह किसी भी नए इनपुट के लिए लक्ष्य प्रदान कर सकता है। मॉडल को उचित रूप से समायोजित करने के लिए, यह शिक्षण एल्गोरिदम अतिरिक्त रूप से इच्छित, सटीक आउटपुट के साथ आउटपुट की तुलना करके त्रुटियों की जांच करता है।

  2. Unsupervised machine learning algorithms: जब प्रशिक्षित किए जाने वाले डेटा को न तो लेबल किया जाता है और न ही वर्गीकृत किया जाता है, तो इन एल्गोरिदम को नियोजित किया जाता है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग इस बात की जांच करती है कि किसी फ़ंक्शन का अनुमान लगाने के लिए बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है जिसका उपयोग कोई सिस्टम किसी छिपी हुई संरचना का वर्णन करने के लिए कर सकता है। ये सिस्टम सीधे तौर पर किसी आउटपुट का वर्णन नहीं करते हैं; इसके बजाय, वे डेटा का पता लगाने और अपने डेटासेट से अनुमान लगाने के लिए बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करते हैं, जो उन्हें छिपी हुई संरचनाओं का वर्णन करने की अनुमति देता है।

  3. Semi-supervised machine learning algorithms: यह एल्गोरिथम पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित शिक्षण के बीच स्थित है। चूंकि वे दोनों लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटा के साथ प्रशिक्षण का उपयोग करते हैं, आमतौर पर लेबल किए गए डेटा की एक छोटी मात्रा और बिना लेबल वाले डेटा की एक बड़ी मात्रा होती है। जो प्रणालियाँ इस तकनीक का उपयोग करती हैं वे सीखने की सटीकता को तेजी से और महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती हैं।

    अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग आम तौर पर तब किया जाता है जब अर्जित लेबल डेटा से प्रशिक्षण और सीखने के लिए जानकार और प्रासंगिक संसाधनों के उपयोग की आवश्यकता होती है। यदि नहीं, तो बिना लेबल वाला डेटा प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त संसाधनों के उपयोग की आवश्यकता नहीं होती है।

  4. Reinforcement machine learning algorithms: इस प्रकार का सीखने का दृष्टिकोण गलतियों और पुरस्कारों को खोजने के लिए अपने परिवेश का उपयोग करता है और साथ ही कार्यों को उत्पन्न भी करता है। सुदृढीकरण सीखने के दो पहलू जो सबसे अधिक प्रासंगिक हैं वे हैं परीक्षण-और-त्रुटि खोज और विलंबित इनाम। इस तकनीक की मदद से, मशीनें और सॉफ्टवेयर एजेंट अपनी दक्षता को अनुकूलित करने के लिए किसी भी स्थिति में कार्रवाई के सर्वोत्तम तरीके का स्वचालित रूप से पता लगा सकते हैं।

    कार्रवाई के इष्टतम पाठ्यक्रम को निर्धारित करने के लिए किसी भी एजेंट को सरल इनाम प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, जिसे सुदृढीकरण संकेत के रूप में भी जाना जाता है। मशीन लर्निंग का उपयोग भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। उन्हें ठीक से प्रशिक्षित करने में अधिक समय और पैसा लग सकता है, भले ही यह आमतौर पर यह पहचानने के लिए तेज़, अधिक सटीक परिणाम देता है कि लाभदायक अवसर या खतरनाक जोखिम कहाँ हैं।

    कोई भी इस तथ्य पर विवाद नहीं कर सकता कि मशीन लर्निंग, एआई और संज्ञानात्मक तकनीकों को मिलाने पर बड़ी मात्रा में डेटा का अधिक कुशल प्रसंस्करण संभव है।

Advantages of Machine Learning in Hindi

  • मशीन लर्निंग मशीनों की उन्नति और आधुनिकीकरण में योगदान देती है, जिससे वे इंसानों की तरह सोचने और समझने और आसानी से कार्य करने में सक्षम हो जाती हैं।

  • ऐतिहासिक इनपुट डेटा की सहायता से, वे आउटपुट डेटा का पूर्वानुमान लगा सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता को भविष्य के डेटा के बारे में जानकारी मिलती है। उपयोगकर्ता निस्संदेह भविष्य की घटनाओं के बारे में कुछ अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है, भले ही यह डेटा पूरी तरह से सटीक न हो।

  • चूँकि मशीन लर्निंग के अधिकांश कार्य स्वचालित होते हैं, इस स्थिति में कोई भी कार्य शीघ्रता से समाप्त किया जा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की सोचने और समझने की क्षमता इस तथ्य से प्रदर्शित होती है कि यह जानता है कि क्या और कब करना है।

  • मनुष्यों की तुलना में, यह बड़े डेटा सेट की समीक्षा और विश्लेषण करने और अधिक सटीक भविष्यवाणियां करने में सक्षम है।

Machine Learning सिखने के लिए कुछ Pre-requisites

  • Calculus
  • Graph theory
  • Linear Algebra
  • Statistics और Probability
  • Programming Skills – Language जैसे की Python, R, MATLAB, C++ या Octave

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