मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (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। यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो मशीनों को जटिल डेटा का स्वचालित रूप से विश्लेषण और व्याख्या करने, पैटर्न की पहचान करने और सूचित निर्णय या भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
इसके मूल में, मशीन लर्निंग में कंप्यूटर को डेटा से सीखने और समय के साथ किसी विशिष्ट कार्य पर अपने प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग शामिल है। यह उन मॉडलों के निर्माण के माध्यम से प्राप्त किया जाता है जो डेटा से सामान्यीकरण कर सकते हैं और नए, अनदेखे इनपुट के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकते हैं। इन मॉडलों को नियोजित शिक्षण एल्गोरिदम के प्रकार के आधार पर, लेबल किए गए या बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कई प्रकार के होते हैं, जिनमें से प्रत्येक विभिन्न प्रकार के कार्यों और डेटा के लिए उपयुक्त होते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण एक ऐसा दृष्टिकोण है जहां मॉडल को लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जहां प्रत्येक इनपुट संबंधित आउटपुट या लेबल से जुड़ा होता है। उदाहरण के लिए, एक स्पैम ईमेल वर्गीकरण कार्य में, एल्गोरिदम को स्पैम या स्पैम नहीं के रूप में लेबल किए गए ईमेल के डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। फिर मॉडल प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर नए, अनदेखे ईमेल को वर्गीकृत करना सीखता है।
दूसरी ओर, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षण मॉडल शामिल होते हैं। लक्ष्य आउटपुट या लेबल के पूर्व ज्ञान के बिना डेटा के भीतर पैटर्न या संरचना की खोज करना है। क्लस्टरिंग एक सामान्य अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीक है, जहां एल्गोरिदम समान डेटा बिंदुओं को उनकी अंतर्निहित समानता या अंतर के आधार पर एक साथ समूहित करता है।
मशीन लर्निंग 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 पर्यावरण का पता लगाता है, पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करता है, और समय के साथ संचयी इनाम को अधिकतम करने के लिए अपने कार्यों को समायोजित करता है। इस प्रकार की शिक्षा को गेम खेलने, रोबोटिक्स और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे कार्यों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है।
मशीन लर्निंग के विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। स्वास्थ्य देखभाल में, इसका उपयोग बीमारी के परिणामों की भविष्यवाणी करने, चिकित्सा छवियों में पैटर्न की पहचान करने या उपचार योजनाओं को निजीकृत करने के लिए किया जा सकता है। वित्त में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को धोखाधड़ी का पता लगाने, क्रेडिट स्कोरिंग और एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग के लिए नियोजित किया जा सकता है। अन्य अनुप्रयोगों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न, अनुशंसा प्रणाली और बहुत कुछ शामिल हैं।
मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। इसमें लेबल किए गए या बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग शामिल है, और इसमें विभिन्न कार्यों और डेटा के लिए उपयुक्त विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम हैं। मशीन लर्निंग के उद्योगों में कई अनुप्रयोग हैं, जो इसे जटिल समस्याओं को हल करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है।
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