मशीन लर्निंग (एमएल) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। एमएल एल्गोरिदम को डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और फिर इस ज्ञान का उपयोग सूचित भविष्यवाणियां करने या कार्रवाई करने के लिए किया जाता है।
इसके मूल में, एमएल में गणितीय मॉडल का निर्माण शामिल है जो डेटा से सीख सकते हैं और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं। इन मॉडलों को बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जहां वांछित आउटपुट या परिणाम ज्ञात होता है। इस डेटा का विश्लेषण करके, एमएल एल्गोरिदम पैटर्न और रिश्तों की पहचान कर सकते हैं जो उन्हें अपने ज्ञान को सामान्य बनाने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां करने की अनुमति देते हैं।
कई प्रकार के एमएल एल्गोरिदम हैं, प्रत्येक की अपनी ताकत और अनुप्रयोग हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण एक सामान्य दृष्टिकोण है जहां एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि इनपुट डेटा के साथ वांछित आउटपुट प्रदान किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक स्पैम ईमेल वर्गीकरण प्रणाली में, एल्गोरिदम को स्पैम या स्पैम नहीं के रूप में लेबल किए गए ईमेल के डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाएगा। इन ईमेल की विशेषताओं का विश्लेषण करके, एल्गोरिदम दो श्रेणियों के बीच अंतर करना सीख सकता है और तदनुसार नए, अनदेखे ईमेल को वर्गीकृत कर सकता है।
दूसरी ओर, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षण एल्गोरिदम शामिल होता है, जहां वांछित आउटपुट अज्ञात होता है। लक्ष्य डेटा में छिपे पैटर्न या संरचनाओं की खोज करना है। उदाहरण के लिए, क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, समान डेटा बिंदुओं को उनकी विशेषताओं या विशेषताओं के आधार पर एक साथ समूहित कर सकते हैं। यह ग्राहक विभाजन में उपयोगी हो सकता है, जहां एल्गोरिदम समान प्राथमिकताओं या व्यवहार वाले ग्राहकों के अलग-अलग समूहों की पहचान कर सकता है।
एमएल एल्गोरिदम का एक अन्य महत्वपूर्ण प्रकार सुदृढीकरण सीखना है। इस दृष्टिकोण में, एक एजेंट पर्यावरण के साथ बातचीत करना और कार्रवाई करके इनाम संकेत को अधिकतम करना सीखता है। एजेंट को उसके कार्यों के आधार पर पुरस्कार या दंड के रूप में फीडबैक प्राप्त होता है, और वह इस फीडबैक का उपयोग इष्टतम नीति या रणनीति सीखने के लिए करता है। सुदृढीकरण सीखने को रोबोटिक्स और गेम खेलने जैसे विभिन्न डोमेन में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। उदाहरण के लिए, डीपमाइंड द्वारा विकसित अल्फ़ागो ने विश्व चैंपियन गो खिलाड़ी को हराने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग किया।
एमएल एल्गोरिदम को उनकी सीखने की शैली के आधार पर भी वर्गीकृत किया जा सकता है। बैच लर्निंग में एक निश्चित डेटासेट पर एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना और फिर नए डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए सीखे गए मॉडल का उपयोग करना शामिल है। दूसरी ओर, ऑनलाइन शिक्षण, नया डेटा उपलब्ध होने पर एल्गोरिदम को अपने मॉडल को लगातार अपडेट करने की अनुमति देता है। यह उन परिदृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां डेटा गतिशील है और समय के साथ बदलता है।
एमएल के पास विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। स्वास्थ्य देखभाल में, एमएल एल्गोरिदम बीमारियों का पता लगाने या रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकते हैं। वित्त में, एमएल का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने, शेयर बाजार की भविष्यवाणी और क्रेडिट स्कोरिंग के लिए किया जा सकता है। एमएल का उपयोग अनुशंसा प्रणालियों में भी किया जाता है, जैसे कि ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं और स्ट्रीमिंग सेवाओं द्वारा सामग्री को वैयक्तिकृत करने और उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए नियोजित किया जाता है।
एमएल एआई का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो डेटा से सीख सकते हैं और भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकते हैं। इसमें पैटर्न और रिश्तों की पहचान करने के लिए लेबल किए गए या बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षण मॉडल शामिल हैं, जिनका उपयोग सूचित भविष्यवाणियां करने या कार्रवाई करने के लिए किया जा सकता है। एमएल में विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम हैं, जिनमें पर्यवेक्षित, गैर-पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखना शामिल है, प्रत्येक की अपनी ताकत और अनुप्रयोग हैं। एमएल ने कई उद्योगों में व्यापक उपयोग पाया है, जिससे स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, अनुशंसा प्रणाली और कई अन्य डोमेन में प्रगति संभव हो सकी है।
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