मशीन लर्निंग क्या है और कैसे काम होता है? (Machine Learning kya Hai)

Machine Learning kya Hai – मशीन लर्निंग एक artificial intelligence (AI) का सबसेट होता है जिसमें models या algorithms शामिल होते हैं.

Machine Learning kya Hai

मशीन लर्निंग एक प्रकार से कृत्रिम बुद्धि होती है जो कि किसी कंप्यूटर को दी जाती है जिसके कारण कंप्यूटर बिना किसी प्रोग्राम के अपने आप इनपुट किए गए डेटा से सीखता रहता है और किसी काम को करने में अपनी परफॉरमेंस अपने आप सुधारता रहता है.

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को इस तरह से Training के रूप में डिज़ाइन किया जाता है ताकि कंप्यूटर अपने आप अपने काम में सुधार कर सके और अपनी ग़लतियों का वापस दोहराए ना.

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के training process के दौरान, एल्गोरिथ्म को लेबल किए गए डेटा के एक सेट के साथ प्रदान किया जाता है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक डेटा बिंदु का एक ज्ञात Output या Label होता है.

एल्गोरिदम इस डेटा का इस्तेमाल Input और Output के बीच patterns और relationships की पहचान करने के लिए करता है.

एक बार अगर एल्गोरिदम को सही तरीक़े से पर्याप्त डेटासेट से training दी जाये तो आगे यह एल्गोरिदम अनदेखे डेटा पर भी भविष्यवाणी कर सकता है.

मशीन लर्निंग के प्रकार (Types of Machine Learning)

मशीन लर्निंग कई प्रकार है और सभी की अपनी अलग-अलग ताकत और अलग-अलग कमजोरियाँ होती हैं. नीचे आप मशीन लर्निंग के प्रकार पढ़ सकते हैं.

1. Supervised Learning
2. Unsupervised Learning
3. Semi-Supervised Learning
4. Reinforcement Learning
5. Deep Learning
6. Transfer Learning

Supervised Learning

मशीन लर्निंग का यह सबसे common type है. इसमें एल्गोरिथ्म को एक लेबल किए गए डेटासेट पर trained किया जाता है, जहाँ इनपुट सुविधाओं को एक मालूम हुए आउटपुट या लेबल पर मैप किया जाता है.

Supervised Learning का goal एक होता है की इनपुट से आउटपुट तक मैपिंग सीखना ताकि एल्गोरिथ्म नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणी कर सके.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning में एल्गोरिथम को बिना लेबल वाले डेटासेट पर trained किया जाता है, जहाँ कोई पहले से मालूम आउटपुट या लेबल नहीं होते हैं.

इसका लक्ष्य होता है डेटा में patterns or structures की पहचान करना, जैसे कि क्लस्टरिंग या डायमेंशनलिटी में कमी.

Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning कॉम्बिनेशन है supervised और unsupervised learning का, इसमें एल्गोरिदम को एक डेटासेट पर trained किया जाता है जिसमें कुछ लेबल किए गए डेटा और कुछ लेबल रहित डेटा होते हैं, इसका लक्ष्य performance को बेहतर बनाने के लिए लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों डेटा से सीखना है.

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning में trial और error से सीखना शामिल है. Reinforcement Learning किसी विशेष वातावरण में की गई कार्रवाइयों के आधार पर पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करके शिक्षा प्राप्त करना है और इस प्रकार की शिक्षा का उपयोग अक्सर रोबोटिक्स और गेम-प्लेइंग एप्लिकेशन में किया जाता है.

Deep Learning

डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसमें गहरे neural networks का प्रशिक्षण शामिल होता है, जो परस्पर जुड़े हुए नोड्स की कई परतों से बना होता है

डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग image और speech recognition करने के लिए किया जाता है.

Transfer Learning

Transfer learning एक तकनीक है जिसमें कोई भी काम करने के लिए पहले से तैयार मॉडल का उपयोग किया जाता है और यह आपका महत्वपूर्ण, क़ीमती समय और पैसा बचा सकता है.

यह मॉडल पहले से ही काफ़ी features सिख चुका है बड़े dataset के ज़रिए.

Conclusion

प्रत्येक प्रकार की मशीन लर्निंग की अपनी ताकत और कमजोरियाँ होती हैं और इनमें से किसका चुनाव करना है यह बात निर्भर करती है की किसी विशेष काम पर और उपलब्ध डेटा पर.

आज के आर्टिकल Machine Learning kya Hai में आपने पढ़ा की मशीन लर्निंग क्या होती है और काम कैसे करती है और इसके कितने प्रकार हैं जिसमें से क्या-क्या काम है.

उम्मीद है आज के आर्टिकल से आपने कुछ सीखा होगा.

ध्न्यवाद.