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 और मशीनों को इंसानों की समस्या को सुलझाने की तकनीकों के समान जटिल कार्य करने के द्वारा तकनीक को और अधिक उन्नत बनाता है।
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक शक्तिशाली रूप है जिससे लोग अपने दैनिक जीवन में लाभान्वित होते हैं, कभी-कभी इसके बारे में जाने बिना। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इस उपक्षेत्र को व्यापक रूप से डेटा और एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से सीखने के पैटर्न सहित बुद्धिमान मानव व्यवहार की नकल करने की मशीन की क्षमता के रूप में परिभाषित किया गया है।
मशीन लर्निंग सिस्टम और मशीनों को इंसानों की समस्या को सुलझाने की तकनीकों के समान जटिल कार्य करने के द्वारा तकनीक को और अधिक उन्नत बनाता है।

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

ChatGPT OpenAI द्वारा विकसित और नवंबर 2022 में लॉन्च किया गया एक चैटबॉट है, जिसने हाल ही में अन्य कारणों के अलावा इसकी सामग्री की सटीकता के बारे में चिंताओं के कारण दुनिया भर में विवाद खड़ा 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 तेज करने 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 एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका उपयोग न्यूरल नेटवर्क पर आधारित डीप लर्निंग मॉडल को विकसित और प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम की एक श्रृंखला है जो विशाल डेटा सेटों में संबंधों की पहचान करने के लिए जैविक न्यूरॉन्स के काम करने के तरीके की नकल करते हैं। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट और तीन या अधिक परतों वाला एक तंत्रिका नेटवर्क है। बड़ी मात्रा में डेटा से तंत्रिका नेटवर्क को सीखने की अनुमति देने के लिए डीप लर्निंग मानव मस्तिष्क के व्यवहार का अनुकरण करता है।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के अनुसार, सरल शब्दों में, 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।

एमआईटी मैनेजमेंट स्लोन स्कूल के एक बयान के अनुसार, प्रोफेसर थॉमस डब्ल्यू मेलोन ने कहा कि पिछले पांच या दस वर्षों में, मशीन लर्निंग एक महत्वपूर्ण बन गया है, और यकीनन एआई के अधिकांश हिस्सों को सबसे महत्वपूर्ण तरीके से किया जाता है। उन्होंने कहा कि एआई में अधिकांश वर्तमान प्रगति में मशीन लर्निंग शामिल है।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के अनुसार, सरल शब्दों में, 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।

एमआईटी मैनेजमेंट स्लोन स्कूल के एक बयान के अनुसार, प्रोफेसर थॉमस डब्ल्यू मेलोन ने कहा कि पिछले पांच या दस वर्षों में, मशीन लर्निंग एक महत्वपूर्ण बन गया है, और यकीनन एआई के अधिकांश हिस्सों को सबसे महत्वपूर्ण तरीके से किया जाता है। उन्होंने कहा कि एआई में अधिकांश वर्तमान प्रगति में मशीन लर्निंग शामिल है।
जबकि मशीन लर्निंग के तकनीकी विवरण को जानना हर किसी के लिए महत्वपूर्ण नहीं है, यह समझना चाहिए कि इसका उपयोग किस लिए किया जाता है और दुनिया की बेहतरी के लिए इसका उपयोग 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: डेटा के बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण और अप्रत्याशित निष्कर्ष प्राप्त करना।

कंपनियों को भारी मात्रा में और विभिन्न प्रकार के डेटा से निपटने की आवश्यकता होती है जिन्हें संसाधित किया जाना चाहिए, और इसलिए, प्रसंस्करण शक्ति को अत्यधिक कुशल होने की आवश्यकता है। यहीं पर मशीन लर्निंग बचाव के लिए आती है। मशीन लर्निंग के माध्यम से, मॉडल को डेटा को स्वयं संसाधित करने, पैटर्न की पहचान करने और निष्कर्ष निर्धारित करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।
एक मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म अपने आप अपडेट होता है। इसलिए, प्रत्येक रन के साथ, मशीन लर्निंग एल्गोरिथम की विश्लेषणात्मक सटीकता में सुधार होता है।

चूंकि सीखने का तंत्र मानवीय हस्तक्षेप के बिना होता है, इसलिए मशीन को ऐसा करने के लिए प्रोग्राम किए बिना अक्सर अप्रत्याशित निष्कर्ष सामने आते हैं।

बहुत से लोग ‘मशीन लर्निंग’ और ‘आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस’ शब्दों के बीच भ्रमित हैं, और अक्सर इन शब्दों का परस्पर उपयोग करते हैं।

जबकि एआई किसी भी सॉफ्टवेयर और प्रक्रियाओं को संदर्भित करता है जो मनुष्यों के सोचने और सूचना को संसाधित करने के तरीके की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसमें रोबोटिक्स और मशीन शामिल हैं।

About The Author

editor

See author's posts