1. मशीन सीखना क्या है?
मशीन सीखने के लिए कृत्रिम बुद्धि की एक अभिकल्पना है जो एल्गोरिथ्म के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा पर आधारित भविष्यवाणियों को सीखने और भविष्यवाणियों को सीखने में समर्थ करता है ।
- परिभाषा: मशीन सीखने से कंप्यूटरों को बिना स्पष्ट रूप से व्यवस्थित किए जाने के अनुभव से सीखने में मदद मिलती है ।
- मशीन सीखने के प्रकार: तीन खास किस्म की मशीन हैं: सीखने की निगरानी करना, सीखने से इनकार करना, और सीखने को मज़बूत करना, हर काम अलग - अलग मकसद और तरीके से करना ।
2. मशीन सीखने का इतिहास
मशीन सीखने के विकास की जड़ें विभिन्न अनुशासनों में बनती हैं, जो जटिल तंत्रिका नेटवर्कों से दशकों तक उल्लेखनीय रूप से विकसित होती हैं ।
- प्रारंभ में रीफ्रेक्ट्स: मशीन सीखने की तिथि 1950 के साथ - साथ एल्गोरिथ्म के आगमन के साथ वापस बनाने के लिए बनाया गया डेटा विश्लेषण के माध्यम से समस्याओं को हल करने के लिए, जिसमें तंत्रिका नेटवर्क के लिए प्रति सारांश मॉडल शामिल है।
- आधुनिक उन्नति: 21वीं सदी में गणना शक्ति और जानकारी की वृद्धि के साथ, मशीन सीखने से अनेक क्षेत्रों में वितरण प्राप्त हुआ है जैसे कि ख़र्च, स्वास्थ्य कर्मचारी, और व्यापार ।
3. मशीन सीखने में कुंजी तकनीक
मशीन सीखने के लिए तरह - तरह की तकनीकों और एल्गोरिथ्मों का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण करना और अन्तर्दृष्टि प्राप्त करना होता है, हर काम के विभिन्न प्रकार के कार्य के लिए अनुकूल ।
- सुपरवेलिडेशन: जानकारी को ध्यान में रखते हुए, एल्गोरिथ्म पर लेबलित डेटाओं पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे उन्हें नए, अदृश्य डाटा पर आधारित परिणाम सीखने और भविष्यवाणी करने की अनुमति मिलती है ।
- अ- संपीडित सीखने: सीखने में असफल होने में एल्गोरिदम सम्मिलित हैं जो बिना पूर्व- पारिभाषित लेबलों के डेटा में पैटर्नों की पहचान करता है, गुच्छे और संगति कार्य के लिए उपयोगी है ।
- समझ हासिल करना: फिर से सीखने का तरीका है, यह सीखना कि कौन - से औज़ार ऐसे माहौल में फैसले लेना सीख सकते हैं, जहाँ अच्छे नतीजे हासिल करने के लिए काम करना सीखना भी सीख सकते हैं ।
4. मशीन सीखने का अनुप्रयोग
मशीन सीखने के लिए बहुत से उद्योगों को परिवर्तित किया जा रहा है जो कुशल और निर्णय बनाने में सक्षम हैं.
- स्वास्थ्य कैंसर: स्वास्थ्य के बारे में पता लगाने के लिए मशीन का प्रयोग किया जाता है, चिकित्सीय छवियों से रोग निकालना, और मरीज़ डाटा पर आधारित व्यक्तिगत उपचार योजना बनाना ।
- रद्द करें (C): खर्चा उठाने के लिए मशीन सीखने की एल्गोरिथ्म बाजार के तौर - तरीकों, व्यापार की नीति, और लेनदेन में अनुचित गतिविधियों का पता लगाने की कोशिश करती है ।
- सड़क: इसके अलावा, यह भी बताया गया है कि इस अभियान में कामयाब होने के लिए लोगों को क्या करना चाहिए ।
- टाइटैनिक वीटो्स: मशीन सीखने के विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका अदा करते हैं खुद का सामना करने की कारों के विकास में, उन्हें सेंसर डेटा का व्याख्या करने और सुरक्षित रूप से हवाई जहाज को चलाने के लिए सक्षम कर रहा है।
5. मशीन सीखने की चुनौतियाँ
इसके लाभों के बावजूद, मशीन सीखने से ऐसी कई चुनौतियों का भी सामना होता है जिन्हें प्रभावकारी कार्यान्वयन के लिए सम्बोधित किया जाना चाहिए ।
- डाटा विशेषता: मशीन सीखने वाले एल्गोरिदम डेटा गुणवत्ता पर भारी भरोसा रखते हैं ।
- परास्त और परचाना: मॉडल जटिल और प्रदर्शन के बीच सही संतुलन प्राप्त करना महत्वपूर्ण है. जब एक मॉडल बहुत जटिल हो जाता है, जबकि जब यह बहुत सरल होता है.
- एनईसीमेंट: यह समझना कि कैसे मशीन सीखने वाले मॉडलों से विश्वास और जवाबदेही के लिए निर्णय आवश्यक होता है, ख़ासकर स्वास्थ्य शोषण और भुगतान जैसे संवेदनशील अनुप्रयोगों में ।
6. मशीन सीखने में भविष्य की खोज
मशीन सीखने का भविष्य उज्ज्वल है ।
- वर्णन योग्य एआई: मॉडलों के लिए एक बढ़ती मांग है कि न केवल अच्छी तरह से काम करें बल्कि यह भी योग्य भी है. अनिवार्य एआई लक्ष्य हैं कि मशीन सीखने वाले मॉडल पारदर्शी बनाने का निर्णय करें.
- स्वचलित मशीन सीखने (Auto एमएल): स्वचालितएमएल अंत- से- वार्ता प्रक्रिया का उल्लेख वास्तविक संसार समस्याओं को लागू करने की प्रक्रिया के लिए करता है.
- संघीय सीखना: जब डेटा गोपनीयता बनाए रखने के दौरान डेटा से डाटा सीखने की कोशिश की जाती है, तो यह संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाने में समर्थ होता है ।
7. मशीन सीखने का औजार तथा फ्रेमवर्कComment
डॉक्टर आसानी से मॉडल सीखने की मशीन को विकसित करने के लिए विभिन्न औज़ार और फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं ।
- टी सेंसरFestivalVoiceName: गूगल द्वारा विकसित किया गया, TAFFFARF वर्तमान में एक खुले स्रोत फ्रेमवर्क है जो मशीन सीखने वाले मॉडलों को बनाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, विशेष रूप से सीखने की अनुप्रयोग.
- स्केल्स: Pytauche एक और खुले स्रोत सीखने का मशीन है, अपनी गतिशील गणना ग्राफ और अनुसंधान और विकास में उपयोग के लिए आसान।
- एससीसी- सीख: सीसीसीसी-सी- सीख एक लोकप्रिय पुस्तकालय है पायथन सीखने के लिए मूल मशीन सीखने एल्गोरिदम और डाटा प्रक्रिया तकनीकों को लागू करने के लिए.
8. मशीन सीखने में इथिक्स
जैसे - जैसे मशीन सीखने की व्यवस्था व्यापक हो जाती है, उनके प्रयोग के बारे में उनके नैतिक विचार पहले से कहीं ज़्यादा महत्त्वपूर्ण हैं ।
- बी.: मशीन सीखने वाले मॉडलों में पक्षपात करना, न्याय और सीधाई को निश्चित करने के लिए अत्यावश्यक है, जैसे कि पक्षपात एल्गोरिथ्म सामाजिक संभाव को बढ़ावा दे सकता है ।
- खाता क्षमता: जो मशीन सीखने की व्यवस्था द्वारा किए गए निर्णयों के लिए ज़िम्मेदार हैं, उन्हें निश्चित करना अनिवार्य है, ख़ासकर स्वास्थ्य - संबंधी मामलों में, जैसे कि स्वास्थ्य के मामले में और अपराधी न्याय ।
- गोपनीयता गोपनीयता: जैसे - जैसे मशीन सीखने में अकसर संवेदनशील डेटा और डाटा सुरक्षा सम्मिलित होती है, व्यक्तिगत रूप से निजी और डाटा सुरक्षा का एक मुख्य महत्त्वपूर्ण विचार होता है ।
9. मशीन सीखने में डाटा की भूमिका
डेटा के प्रकारों को समझना और उनका पालन करना सफल मॉडल प्रशिक्षण के लिए अत्यावश्यक है ।
- डाटा संग्रह: तार्किक और उच्चता डेटा संग्रह करना एक मशीन सीखने मॉडल बनाने में पहला चरण है. इसमें विभिन्न तरीकों से शामिल हो सकते हैं, जिनमें सर्वे, वेब जाँच, या मौजूदा डाटाबेस का उपयोग किया जा सकता है.
- डाटा प्रीफिक्सिंग: डाटा पूर्व निर्देशित करना मॉडल प्रशिक्षण के लिए डाटा को साफ करने और तैयार करने के लिए अनिवार्य है, जिसमें गुम मान, कोई सामान्यता नहीं, और एनकोडिंग चर शामिल है.
- विशेषता इंजीनियरिंग: प्राथमिक इंजीनियरिंग में मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने और परिवर्तित करने के लिए चर का चयन करना शामिल है ।
10. मशीन सीखने वाला समाज तथा संसाधन
यह मशीन सीखने और ज्ञान बाँटने के लिए कई साधन प्रदान करती है, जिससे नए लोगों के लिए शुरू करना आसान हो जाता है ।
- ऑनलाइन कोर्स्स: मंचू, एक्स, और यूडासिटी जैसे मंचों से मशीन सीखने के विभिन्न पहलुओं को छिपाकर, सभी कौशल स्तर तक पहुँचने की कोशिश की जाती है ।
- सा. यु.: ऑनलाइन रेडडीट की तरह रेडिट, स्टैकिस, और विशिष्ट मशीन सीखने वालों से सवाल पूछने, अनुभवों और नेटवर्क पूछने के लिए उत्कृष्ट स्थान हैं।
- प्रतियोगिता: कप्पल जैसे मंच पर प्रतियोगिताओं में भाग लेने से व्यक्तियों को अपने ज्ञान, अनुभव, और समुदाय से सीखने में मदद मिल सकती है ।
Summary
- मशीन सीखने का एक नया तरीका है, कंप्यूटर को जानकारी से सीखना और भविष्यवाणी करना ।
- मशीन सीखने के इतिहास ने शुरूआती एल्गोरिदम से आधुनिक सीखने की तकनीकों तक विकसित किया है ।
- इसके लिए ज़रूरी है कि आप उनकी देखरेख करें, उनकी देखरेख करें और उन्हें अच्छी तरह जानें ।
- मशीन सीखने के लिए कई तरह के कार्यक्रम होते हैं जैसे कि स्वास्थ्य का खर्चा, खर्चा और व्यापार ।
- मशीन सीखने की चुनौतियों में डेटा गुण, आदर्श व्याख्याता, और नैतिक विचार शामिल हैं ।
संदर्भ
- - मशीन सीखने का परिचय (Book by Ethem Alpaydin)
- - मशीन पढ़ना मूल (Stanford Online)
- - मशीन सीखने का एक छोटा इतिहास (Towards Data Science)
- - मशीन सीखने की तकनीक (IBM)
- - मशीन सीखने का वास्तविक विश्वव्यापी अनुप्रयोग (Forbes)
- - मशीन सीखने की चुनौतियाँ (Towards Data Science)
- - मशीन सीखने में भविष्य की खोज (McKinsey & Company)
- - लोकप्रिय मशीन सीखने का फ्रेमवर्क (KDnuggets)
- - कलावादी कौशल और मशीन सीखने की धारणा (MIT Technology Review)
- - मशीन सीखने में डाटा की अहमियत (Data Science Central)
- - मशीन सीखने का साधन (Kaggle)
कीवर्ड: मशीन सीखने की मशीन; कृत्रिम बुद्धि; डाटा विज्ञान; एल्गोरिदम.
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