हेललो दोस्तों, आज हम इस आर्टिकल में जानेंगे की Machine Learning क्या है – What is Machine Learning in Hindi | इस आर्टिकल को बहुत ही आसान शब्दों में लिखा गया है | इसे आप पूरा पढिए यह आपको आसानी से समझ आ जाएगा तो चलिए शुरू करते है |
Machine Learning क्या है (What is Machine Learning in Hindi)
Machine Learning एक प्रकार की Artificial Intelligence है जो सिस्टम को अपने आप सब कुछ सीखने का अधिकार देती है, जैसे मनुष्य अपने जीवन के अनुभवों से सीखते हैं | मशीनें, अपने स्वयं के अनुभवों के माध्यम से, मनुष्यों की तरह, ज्ञान हासिल करती हैं |
इसके अलावा, मशीन लर्निंग इसके Performance को बढ़ाती है, और आज की दुनिया में, Artificial Intelligence एक ऐसे बिंदु पर विकसित हो गई है जहां आप बिना किसी मानवीय सहायता के किसी भी कार्य को मिनटों में पूरा कर सकते हैं | इसका प्राथमिक लक्ष्य कंप्यूटर सिस्टम को आगे बढ़ाना है |
एक Machine Learning System या Program जिसे मानवीय हस्तक्षेप के बिना Trained किया जाता है, मशीन लर्निंग मॉडल कहलाता है | यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो Input लेता है और अपने अनुभवों के आधार पर Output की भविष्यवाणी करता है |
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मशीन लर्निंग के माध्यम से, मशीनों को उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया में मनुष्यों के समान डिजाइन किया जाता है | जिस प्रकार मनुष्य अपनी समझ और तर्क का उपयोग करके सूचित निर्णय लेते हैं, उसी प्रकार मशीनों को मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना, स्वयं निर्णय लेने के लिए तैयार किया गया है | Machine Learning का आविष्कार 1959 में Arthur Samuel के द्वारा किया गया था |
मशीन लर्निंग के प्रकार (Types of Machine Learning in Hindi)
मशीन लर्निंग के 4 प्रकार है जिन्हे नीचे बताया गया है :-
- Supervised learning
- Unsupervised learning
- Semi-supervised learning
- Reinforcement learning
1. Supervised Machine Learning Algorithms – ये Algorithms मशीन द्वारा अपने अतीत से सीखे गए ज्ञान को लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके नए डेटा में लागू करके काम करते हैं, जिससे यह भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम होता है |
एक ज्ञात Training Dataset का विश्लेषण करके, ये शिक्षण एल्गोरिदम एक अनुमानित फ़ंक्शन बनाते हैं जो Output मूल्यों के बारे में आसानी से भविष्यवाणी कर सकता है |
पर्याप्त प्रशिक्षण दिए जाने पर सिस्टम किसी भी नए Input के लिए लक्ष्य प्रदान कर सकता है | यह पहले से उत्पन्न Output की तुलना सही, इच्छित आउटपुट के साथ करता है, और तदनुसार मॉडल को संशोधित करने के लिए त्रुटियों की पहचान करता है |
2. Unsupervised Machine Learning Algorithms – ये Algorithm तब काम में आते हैं जब प्रशिक्षण के लिए जानकारी को न तो वर्गीकृत किया जाता है और न ही लेबल किया जाता है।
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग अध्ययन करता है कि कैसे सिस्टम बिना लेबल वाले डेटा में छिपी संरचनाओं का वर्णन करने के लिए एक फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकता है।
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हालाँकि यह प्रणाली किसी विशिष्ट आउटपुट का वर्णन नहीं करती है, यह डेटा की खोज करती है और बिना लेबल वाले डेटा में छिपी संरचनाओं का वर्णन करने के लिए डेटासेट से निष्कर्ष निकालती है।
3. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms – यह Algorithm Supervised और Non-Supervised शिक्षण के बीच के अंतर को पाटता है | यह प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटा दोनों का उपयोग करता है, जिसमें अक्सर लेबल किए गए डेटा की थोड़ी मात्रा और बड़ी मात्रा में अनलेबल डेटा शामिल होता है |
इस पद्धति को नियोजित करने वाली प्रणालियाँ आसानी से सीखने की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार कर सकती हैं |
Semi-Supervised शिक्षण को अक्सर तब चुना जाता है जब लेबल किए गए डेटा को प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षण और सीखने के लिए कुशल और प्रासंगिक संसाधनों की आवश्यकता होती है | अन्यथा, बिना लेबल वाला डेटा प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता नहीं होती है |
4. Reinforcement Machine Learning Algorithms – यह सीखने की विधि अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करती है, क्रियाएं उत्पन्न करती है और त्रुटियों और पुरस्कारों की खोज करती है |
परीक्षण, त्रुटि का पता लगाने और विलंबित पुरस्कारों को मजबूत करने के माध्यम से सीखने की सबसे प्रासंगिक विशेषताओं की खोज करें |
यह विधि मशीनों और सॉफ़्टवेयर एजेंटों को उनके प्रदर्शन को अधिकतम करते हुए, एक विशिष्ट संदर्भ में आदर्श व्यवहार को स्वचालित रूप से निर्धारित करने की अनुमति देती है |
किसी भी एजेंट के लिए सर्वोत्तम कार्य सीखने के लिए सरल इनाम प्रतिक्रिया आवश्यक है; इसे सुदृढीकरण संकेत के रूप में भी जाना जाता है |
मशीन लर्निंग भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकती है, जिससे तेजी से वितरण और अधिक सटीक परिणाम प्राप्त हो सकते हैं। यह लाभदायक अवसरों या खतरनाक जोखिमों की पहचान करने में मदद करता है, लेकिन उचित प्रशिक्षण के लिए अतिरिक्त समय और संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है |
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Machine Learning का उपयोग (Uses Of Machine Learning)
मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जाता है, जैसे:-
1. मार्केटिंग संवेदनशीलता (Marketing Sensitivity)
मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाकर, मार्केटिंग इंजीनियर और विज्ञापन कंपनियां उत्पादों और सेवाओं की मांग का पूर्वानुमान लगा सकती हैं |इससे उन्हें बढ़ी हुई दक्षता के साथ अपने ग्राहकों को बेहतर सेवाएं प्रदान करने में सहायता मिलती है |
2. रोबोटिक्स (Robotics)
रोबोट को कई कार्यों और कार्यों को करने में सक्षम बनाने, उनकी क्षमताओं में सुधार करने और मानव-संबंधी समस्याओं को हल करने में सहायता करने के लिए मशीन लर्निंग को नियोजित किया जा सकता है |
3. डेटा माइनिंग (Data Mining)
मशीन लर्निंग का उपयोग एकत्रित डेटा से विभिन्न नई अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियों का पता लगाने, व्यक्तिगत सेवाओं को सशक्त बनाने और अनुभव-आधारित सिफारिशों को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है |
4. आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन (Supply Chain Management)
विभिन्न उत्पादों, सेवाओं और संसाधनों के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, बाजार की मांग के आधार पर उत्पादन और वितरण को व्यवस्थित करने में सुधार किया जा सकता है |
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5. वित्तीय समाधान (Financial Solutions)
विशेष रूप से वित्तीय विपणन और निवेश के क्षेत्र में, मशीन लर्निंग मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए व्यापक डेटा सेट का विश्लेषण करती है |
Machine Learning के फायदे (Advantages of Machine Learning)
1. परिप्रेक्ष्य विकास (Perspective Development) – मशीन लर्निंग की मदद से, हम संग्रहीत डेटा का उपयोग करके अनुकूली मॉडल विकसित कर सकते हैं | परिणामस्वरूप, हम समस्याओं से निपटने और नए और टिकाऊ समाधानों के विकास को बढ़ावा देने के लिए एक रोडमैप बना सकते हैं |
2. विज्ञान में उन्नति (Advancement in Science) – मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं को नई प्रकार की तकनीकों का खुलासा करती है और नए और उन्नत नवाचारों की खोज में योगदान देती है। यह विज्ञान के क्षेत्र में नए अवसरों को उजागर करने और नई उपलब्धियाँ विकसित करने में सहायता करता है |
3. उत्पादकता बढ़ाना (Enhancing Productivity) – मशीन लर्निंग को नियोजित करके, मशीनों और सॉफ्टवेयर प्रक्रियाओं को स्वचालित, त्वरित और अधिक उत्पादक बनाया जा सकता है | यह कार्यों पर लगने वाले समय को कम करके उत्पादकता बढ़ाता है और अकुशल प्रतीक्षा अवधि को समाप्त करता है |
4. समस्या समाधान (Problem Solving) – मशीन लर्निंग हमें जरूरी मुद्दों के लिए एक शक्तिशाली समाधान के साथ सशक्त बनाती है | उदाहरण के लिए, यह विधि उन प्रणालियों को विकसित करने में सहायता करती है जो वित्तीय बाजारों के लिए कम जोखिम वाले निवेश की पहचान कर सकती हैं |
5. वैयक्तिकृत अनुभव (Personalized Experiences) – मशीन लर्निंग सदस्यों और उपभोक्ताओं के लिए वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान कर सकता है | इसमें उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और उपयोगकर्ताओं की पसंदीदा वस्तुओं की पहचान करना, किसी उत्पाद या सेवा के साथ उनके समग्र अनुभव को बढ़ाना शामिल है |
Machine Learning के नुकसान (Disadvantages of Machine Learning)
1. अपर्याप्त डेटा (Insufficient Data) – मशीन लर्निंग मॉडल को प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है | अक्सर, डेटा की कमी होती है या डेटा गुणवत्ता घटिया होती है, जिससे मॉडल की सही ढंग से सीखने की क्षमता बाधित हो सकती है |
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2. ओवरफिटिंग (Overfitting) – ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल विशिष्ट विशेषताओं को इतनी अच्छी तरह से सीखता है कि वह प्रशिक्षण डेटा पर असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन नए, अनदेखे मामलों के लिए पर्याप्त रूप से सामान्यीकरण करने में विफल रहता है | ऐसा इसलिए होता है क्योंकि मॉडल में ज्ञान की अधिकता या प्रासंगिक सुविधाओं की अनुपस्थिति के कारण किसी दिए गए संदर्भ में सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता का अभाव हो सकता है |
3. गलत कारण अनुमान (Incorrect Causal Inferences) – मशीन लर्निंग मॉडल कभी-कभी अप्रभावी कारण अनुमान निकाल सकते हैं, जिससे नए डेटा के साथ सटीक परिणाम प्राप्त करने में कठिनाई होती है | यह डेटा में गहन जांच की कमी या मॉडल में आवश्यक सुविधाओं की कमी के परिणामस्वरूप हो सकता है |
4. अद्यतन चुनौतियाँ (Updating Challenges) – जब तक मॉडल में नया डेटा शामिल नहीं किया जाता है, तब तक यह पुराने कोड पर निर्भर रहता है | नतीजतन, मॉडलों के पास वह ज्ञान नहीं होगा जो नवीनतम या अद्यतन डेटा प्रदान कर सकता है |
निष्कर्ष – Conclusion
दोस्तों हम आशा करते है की इस लेख से आपको पता चल गया होगा की Machine Learning क्या है – What is Machine Learning in Hindi | अगर आपको इस लेख से जुड़ा कोई भी प्रश्न पूछना हैं तो आप नीचे Comment करके पूछ सकते हैं। इसे अपने दोस्तों के साथ Share करें.
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