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Machine Learning क्या है और ये कैसे काम करता है

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Machine Learning सुनने में तो बहुत ही technical लगता होगा। लेकिन क्या जानते है  , Machine Learning क्या है? अगर आप इसे समझ जायेंगे तो ये आपको बहुत ही आसान लगने लगेगा आजकल लगभग सारी जगहों पर इसका इस्तेमाल किया जाने लगा है। यह एक ऐसी किस्म की learning है जिसमे machine खुदबखुद बहुत सारी चीजे सिख लेता है यह एक प्रकार का एप्लीकेशन होता है AI (Arificial Intelligence) का जो की system को ये ability प्रदान करता है ताकि वो अपने को खुद के अनुभव से सीखे और अपने आप और बेहतर बना सके। सुनने में भले ही मुमकिन न लग रहा हो लेकिन यही सच है क्योकि AI इतना एडवांस हो चूका की सोच भी नहीं सकते ये बहुत से machine को oprate कर सकता है। चूँकि मशीन लर्निंग से dynamic environment में multi- dimensional और multi – variety data को आसानी से हैंडल किया जा सकता है इसलिए इसके विषय में technicle students को जानना जरुरी है। इसलिए मेने सोचा की क्यों न आज आपलोगो को machine learning क्या है और ये कैसे काम करता है बता दूँ तो बिना देर किये जानते है machine learning क्या है।

मशीन लर्निंग क्या है
Machine Learning एक प्रकार का application होता है artificial intelligence का जो सिस्टम को योग्यता देता है की वो खुद से सिख सके और जरुरत पड़ने पर अपनेआप को सुधार सके, ऐसा वह अपने अनुभव से करता है इसके लिए उसे कोई programmed नहीं किया जाता है। मशीन लर्निंग हमेशा computer programs के development पर ध्यान देता है ताकि वो डाटा को access कर के खुद के learning में इस्तेमाल कर सके। इसके हजारो advantage होता है। इसमें learning data के observation से शुरू होता है, Machine learning का मुख्य उदेश्य है की ये कैसे अपने आप learn कर सके बिना किसी मनुष्य के जिससे वो अपने गतिविधियों को समय के हिसाब से adjust कर सके।

Machine Learning Algorithms के प्रकार

Machine Learning Algorithms को कुछ वर्गो में बांटा गया चलिए इसके विषय में जानते है।

1) Supervised machine learning : इस algorithms के द्वारा past में सीखे हुए चीजों का प्रयोग नए data में apply करता है। Future के घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए labeled examples का प्रयोग करता है। एक known training dataest के analysis से पता चला है की यह inferred function पैदा करता है जिससे वो आसानी से prediction कर सकता है। उसे पर्याप्त प्रशिक्षण के बाद किसी भी नए input के लिए target प्रदान करने में सक्षम है। Learning algorithm अपने output को सही output के साथ तुलना कर सकता है और उसके बाद modal को modify करने के लिए errors का पता लगा सकता है।

2) Unsupervised Machine Learning algorithms : इस algorithm का प्रयोग तब किया जाता है जब न ही classified हो और न ही labelled हो। अनबैलेंस किए गए data से छिपी संरचना का वर्णन करने के लिए function का अनुमान लगा सकती है। यह data का खोज करती है, system के सही output का पता नहीं लगता है। यह hidden unlisted data का वर्णन करने के लिए databse का इस्तेमाल करता है।

3) Reinforcement machine learning algorithms : यह एक सिखने की विधि है जो उसे environment के साथ interact करता है। यह errors और rewards का खोज भी करता है। reinforcement learning, Trial and error search और delayed reward सभी का relevant characteristics है। किसी भी ideal behaviour को अपनेआप determine करने के लिए इस machines method का प्रयोग किया जाता है ताकि software agents को allow कर सके। Simple reward feedback का बहुत ही ज्यादा जरुरत होता है किसी भी agent के लिए जिससे ये लर्न कर सके की कोनसी क्रिया अधिक बेहतर है, इसे reinformance signal भी कहा जाता है।

4) Semi-supervised machine learning algorithms : यह algorithm supervised और unsupervised के बीच में आता है क्योकि वह प्रशिक्षण के लिए labeled और unlabeled data दोनों का प्रयोग करता है यह एक unlisted data और small amount labeled data होती है। अपने सिखने की क्षमता को बढ़ने के लिए method कभी currect साबित होती है। Usually, semi-supervided learning को तब चुना जाता है जब acquired labelled data का जरुरत होता है

 Output के Basis पर Machine Learning की categorization

Categorization एक दूसरे प्रकार का machine learning tasks है यह केवल किसी machine-learned system का desire output को ही consider करते है। चलिए इसको विस्तार में जानते है।

1)  Classification : Input दो या दो से अधिक वर्गो में बांटा जाता है और सिखने वाले को कोई ऐसा model का उत्पादित करता है जो की सौंपता है। इसे supervised way में typically tackled किया जाता है । classification का spam filtering एक उदाहरण है। जहाँ input होते है message या email साथ में classes होते है “spam और not spam”

2) Regression : एक case जहाँ output continuous होते है discribe के बदले, यह एक प्रकार का supervised problem होता है।

3) Clustering : इसके classification को छोड़ कर set of inputs को droups में बाँट दिया जाता है, पहले से groups को नहीं जाना जा सकता है, जो इसे एक typically unsupervised task बनती है।

Machine learning कैसे काम करता है

में इसके बारे में उदाहरण के साथ समझूंगा, आप लोगो ने online shopping किया ही होगा। ecommerce website पर रोजाना लाखो करोड़ो shopping करते है। क्यों की यहाँ पर लोगो को unlimited color, price range, brand को चुनने का option मिलता है साथ में हालोगों की एक अच्छी आदत यह भी है हमलोग उही तुरंत कोई सामान नहीं खरीद लेते है। पहले बहुत सारे को देखते है उसके बाद एक चीज खरीदते है, बहुत सारे सामानो को देखने के लिए उसे खोलना पड़ता है बस इसी का फायदा कुछ Advertising platform target कर लेते है जिससे हमें सामने वही चीजे दिखाई जाने लगती है जिसे हमलोग पहले search किये रहते है। इस तरह देख कर आपको आश्चर्य होता होगा लेकिंन आश्चर्य होने की जरुरत नहीं है क्योकि यह कोई मनुष्य नहीं करता है बल्कि उसमे ऐसे program सेट किया हुआ रहता है जिससे जो भी चीज हमलोग करे वो record हो सके। इसके लिए Machine learning हमारे बहुत काम आता है क्योकि वो हमारे behaviour को जान लेता है और वो अपने अनुभव से उसी तरह प्रोग्राम कर लेता है। इसीलिए जितनी अच्छी डाटा मिलेगा उतना ही अच्छा लर्निंग  डल बनेगा।
हमलोग पहले की बात करे तो पहले advertisment करने का तरीका treditional थे जैसे पहले advertisment television और radio के द्वारा होता था लेकिन अब समय बदल रहा है और समय के साथ advertisment का तरीका भी बदल रहा है अब technology का ज्यादा इस्तेमाल होता है अब digital युग या गया है अब targeted advertidment (online ad system) होता है जिससे यह targeted audience रह ही पहुँचती है। इससे convertion rate ज्यादा हो जाता है।
Machine learning का प्रयोग केवल shopping तक ही नहीं रह गया है बल्कि इसका इस्तेमाल railway, health care industries भी करने लगी है। इसके बहुत से काम लिया जा सकता है, जैसे की मशीनो को train करने में यहाँ तक की इसका उपयोग cancer का भी test करने में किया जाने लगा है इसमें cancer cell images feed कर दिया जाता है।

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