मशीन लर्निंग: यह कैसे काम करता है? यहां बताया गया है कि यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को बढ़ाने में कैसे मदद करता है।

मशीन लर्निंग सिस्टम तकनीक को और अधिक उन्नत बनाते हैं और मशीनें मानव समस्या समाधान प्रणाली के समान जटिल कार्य करती हैं।
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक शक्तिशाली रूप है जिससे लोग अपने रोजमरा के जीवन में लाभ उठा सकते हैं | कभी-कभी इसे महसूस किए बिना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इस उपक्षेत्र को मोटे तौर पर डेटा और एल्गोरिदम का उपयोग करके सीखने के तरीकों के साथ बुद्धिमान मानव व्यवहार को अनुकरण करने की मशीन की क्षमता के रूप में परिभाषित किया गया है।
मशीन लर्निंग: अवलोकन
मशीन लर्निंग सिस्टम तकनीक को और अधिक उन्नत बनाते हैं और मशीनें मानव समस्या समाधान प्रणाली जैसे जटिल कार्य करती हैं।

सांख्यिकीय शिक्षण और अनुकूलन विधियाँ जो कंप्यूटर को डेटासेट का विश्लेषण करने और पैटर्न को पहचानने की अनुमति देती हैं | मशीन सीखने का आधार हैं। जब डेटा माइनिंग के साथ जोड़ा जाता है, जो कि बड़े डेटा सेट में पैटर्न, विसंगतियों और सहसंबंधों को उजागर करने की प्रक्रिया है, तो मशीन लर्निंग का उपयोग ऐतिहासिक रुझानों की पहचान करने और संभावित भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
भाषण और छवि पहचान, Google अनुवाद, Google मानचित्र, स्वयं ड्राइविंग कार, लक्षित विज्ञापन अनुशंसाएं, ऑटो-मित्र टैगिंग जानकारी, गेमिंग और चैटबॉट या ऑनलाइन ग्राहक सहायता तकनीक के कुछ उदाहरण हैं जो मशीन सीखने को शामिल करते हैं।

ChatGPT OpenAI द्वारा विकसित और नवंबर 2022 में लॉन्च किया गया एक चैटबॉट है, जिसने अन्य कारणों के अलावा इसकी सामग्री की अशुद्धि के बारे में चिंताओं के कारण दुनिया भर में विवाद पैदा कर दिया है।
डेटा साइंस का क्षेत्र तेजी से बढ़ रहा है, और इसलिए डेटा माइनिंग प्रोजेक्ट्स की दक्षता और सटीकता में सुधार के लिए मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण है।

व्यवसाय निर्णय लेने में सुधार के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को गति देने के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ ढांचे TensorFlow और PyTorch हैं। TensorFlow एक एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जिसका इस्तेमाल मॉडल बनाने के लिए किया जाता है। PyTorch एकमात्र ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर गहन शिक्षण मॉडल विकसित करने और प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम का एक सेट है जो बड़े डेटा सेट के बीच संबंधों की पहचान करने के लिए जैविक न्यूरॉन्स के काम करने के तरीके की नकल करता है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क का एक सबसेट है जिसमें तीन या अधिक परतें होती हैं। डीप लर्निंग मानव व्यवहार का अनुकरण करता है जो तंत्रिका नेटवर्क को भारी मात्रा में डेटा सीखने की अनुमति देता है।

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को कैसे बढ़ाता है
सीधे शब्दों में कहें तो मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के अनुसार, मशीन लर्निंग कंप्यूटर को मानव मस्तिष्क के व्यवहार की नकल करके सीखने में मदद करती है। इस तरह मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को बढ़ाता है।

जैसा कि एमआईटी मैनेजमेंट स्लोन स्कूल द्वारा अनुरोध किया गया था, प्रोफेसर थॉमस डब्ल्यू मालोन ने कहा कि, पिछले पांच या दस वर्षों में, मशीन सीखना एक गंभीर हो गया है और अधिकांश भाग के लिए एआई सबसे महत्वपूर्ण तरीका है। उन्होंने आगे कहा कि एआई में वर्तमान प्रगति में मशीन लर्निंग भी शामिल है।
मशीन लर्निंग के तकनीकी विवरणों को जानना सभी के लिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि उनका उपयोग कैसे किया जाता है, उनका उपयोग किस लिए किया जाता है और उनका उपयोग दुनिया की भलाई के लिए कैसे किया जा सकता है।

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के अनुसार, मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग, जो स्वयं मशीन लर्निंग का एक घटक है, दो मुख्य कारणों से कई कंपनियों और शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले महत्वपूर्ण उपकरण हैं: भारी मात्रा में डेटा संसाधित करना और अप्रत्याशित निष्कर्ष निकालना।

कंपनियों को बड़ी मात्रा में और विविध प्रकार के डेटा का सामना करना पड़ता है जिन्हें संसाधित करने की आवश्यकता होती है और इसलिए, प्रसंस्करण शक्ति को अत्यधिक कुशल बनाने की आवश्यकता होती है। यहाँ मशीन लर्निंग बचाव के लिए आती है। मशीन लर्निंग के माध्यम से, मॉडल को स्वचालित रूप से डेटा संसाधित करने, पैटर्न पहचानने और निष्कर्ष निर्धारित करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्वचालित रूप से अपडेट होते हैं। इसलिए, प्रत्येक रन के साथ, मशीन लर्निंग एल्गोरिथम की विश्लेषणात्मक सटीकता में सुधार होता है।

चूंकि शिकायतों का प्रसंस्करण मानवीय हस्तक्षेप के बिना होता है, अप्रत्याशित निष्कर्ष अक्सर सामने आते हैं कि मशीन को ऐसा करने के लिए प्रोग्राम नहीं किया गया होगा।

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