ऐसे एल्गोरिदम बनाना जो डेटा के आधार पर सीखें, परिणामों की भविष्यवाणी करें और निर्णय लें, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में मशीन लर्निंग के मूल में है। इस प्रक्रिया में डेटा का उपयोग करके मॉडलों को प्रशिक्षित करना और उन्हें पैटर्न को सामान्य बनाने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां या निर्णय लेने की अनुमति देना शामिल है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग और बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के संदर्भ में, यह क्षमता और भी अधिक शक्तिशाली और स्केलेबल हो जाती है।
आरंभ करने के लिए, आइए डेटा के आधार पर सीखने वाले एल्गोरिदम की अवधारणा पर ध्यान दें। मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम गणितीय निर्देशों का एक सेट है जो आउटपुट उत्पन्न करने के लिए इनपुट डेटा को संसाधित करता है। पारंपरिक एल्गोरिदम को स्पष्ट रूप से विशिष्ट नियमों का पालन करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, लेकिन मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखते हैं। वे भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए स्वचालित रूप से डेटा में पैटर्न, रिश्ते और रुझान की खोज करते हैं।
सीखने की प्रक्रिया में आमतौर पर दो मुख्य चरण शामिल होते हैं: प्रशिक्षण और अनुमान। प्रशिक्षण चरण के दौरान, एक मशीन लर्निंग मॉडल को एक लेबल किए गए डेटासेट के संपर्क में लाया जाता है, जहां प्रत्येक डेटा बिंदु एक ज्ञात परिणाम या लक्ष्य मूल्य से जुड़ा होता है। मॉडल डेटा की विशेषताओं या विशेषताओं का विश्लेषण करता है और सही परिणामों की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता को अनुकूलित करने के लिए अपने आंतरिक मापदंडों को समायोजित करता है। यह समायोजन अक्सर ग्रेडिएंट डिसेंट जैसे अनुकूलन एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जाता है।
एक बार मॉडल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसका उपयोग नए, अनदेखे डेटा पर अनुमान या भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है। मॉडल इनपुट डेटा लेता है, सीखे गए मापदंडों का उपयोग करके इसे संसाधित करता है, और प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर एक भविष्यवाणी या निर्णय तैयार करता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक लेनदेन के डेटासेट पर प्रशिक्षित एक मशीन लर्निंग मॉडल पिछले डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर यह अनुमान लगा सकता है कि कोई नया लेनदेन धोखाधड़ी वाला है या नहीं।
सटीक भविष्यवाणियाँ या निर्णय लेने के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न तकनीकों और मॉडलों पर निर्भर करते हैं। इनमें रैखिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष, समर्थन वेक्टर मशीनें, तंत्रिका नेटवर्क और बहुत कुछ शामिल हैं। प्रत्येक मॉडल की अपनी ताकत और कमजोरियां होती हैं, और मॉडल का चुनाव विशिष्ट समस्या और मौजूद डेटा पर निर्भर करता है।
Google क्लाउड मशीन लर्निंग बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने और तैनात करने के लिए एक शक्तिशाली मंच प्रदान करता है। यह सेवाओं और उपकरणों की एक श्रृंखला प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और सेवा की प्रक्रिया को सरल बनाता है। ऐसी ही एक सेवा सर्वर रहित भविष्यवाणियां है, जो आपको बुनियादी ढांचे के प्रबंधन या स्केलिंग मुद्दों के बारे में चिंता किए बिना अपने प्रशिक्षित मॉडल को तैनात करने और भविष्यवाणियां करने में सक्षम बनाती है।
सर्वर रहित भविष्यवाणियों के साथ, आप अपने प्रशिक्षित मॉडल को एप्लिकेशन या सिस्टम में आसानी से एकीकृत कर सकते हैं, जिससे उन्हें वास्तविक समय की भविष्यवाणी या निर्णय लेने की अनुमति मिलती है। उच्च उपलब्धता और प्रदर्शन सुनिश्चित करते हुए, अंतर्निहित बुनियादी ढाँचा मांग के आधार पर स्वचालित रूप से बढ़ता है। बड़ी मात्रा में डेटा या उच्च-आवृत्ति पूर्वानुमान अनुरोधों से निपटने के दौरान यह स्केलेबिलिटी विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
ऐसे एल्गोरिदम बनाना जो डेटा के आधार पर सीखते हैं, परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं और निर्णय लेते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में मशीन लर्निंग का एक मूलभूत पहलू है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग, बड़े पैमाने पर अपने सर्वर रहित पूर्वानुमानों के साथ, मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित करने और तैनात करने के लिए एक मजबूत मंच प्रदान करता है। डेटा और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की शक्ति का लाभ उठाकर, संगठन मूल्यवान अंतर्दृष्टि को अनलॉक कर सकते हैं, निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं और नवाचार को बढ़ावा दे सकते हैं।
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