Machine Learning क्या है?
Machine Learning क्या है? - क्या आप जानते हैं कि यह Machine Learning क्या है? सुनने में यह बहुत ही तकनीकी शब्द लगता है। लेकिन अगर आप इसके बारे में ठीक से समझ लें तो इसे सीखना बहुत आसान है जो आजकल लगभग सभी जगहों पर इस्तेमाल किया जाता है।
यह एक तरह का लर्निंग है जिसमें मशीन खुद ही कई चीजें सीखती है बिना उसे स्पष्ट रूप से Program किए। यह AI (Artificial Intelligence पिछला ब्लॉग देखें) का एक प्रकार का अनुप्रयोग है जो सिस्टम को यह क्षमता प्रदान करता है ताकि वे अपने अनुभव से स्वचालित रूप से सीख सकें और खुद को बेहतर बना सकें।
सुनने में शायद यह संभव न लगे, लेकिन यह सच है क्योंकि आजकल AI इतना उन्नत हो गया है कि यह मशीनों से ऐसे कई काम करवा सकता है जिसकी पहले कल्पना भी नहीं की जा सकती थी।
चूंकि मशीन लर्निंग एक गतिशील वातावरण में बहु-आयामी और बहु-विविध डेटा को आसानी से संभाल सकता है, इसलिए सभी तकनीकी छात्रों के लिए इसके बारे में पूरी जानकारी प्राप्त करना बहुत महत्वपूर्ण है।
मशीन लर्निंग के ऐसे हजारों फायदे हैं जिनका उपयोग हम अपने दैनिक कार्यों में करते हैं। इसलिए आज मैंने सोचा कि क्यों न आप लोगों को मशीन लर्निंग क्या है और यह कैसे काम करती है, इस बारे में जानकारी प्रदान की जाए, जिससे आपको इसे बेहतर ढंग से समझने में आसानी होगी। तो बिना देर किए चलिए शुरू करते हैं और जानते हैं कि मशीन लर्निंग क्या है।
मशीन लर्निंग जैसा कि मैंने पहले ही बताया है कि यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक प्रकार का अनुप्रयोग है जो सिस्टम को यह क्षमता प्रदान करता है ताकि जरूरत पड़ने पर वे अपने आप सीख सकें और खुद को सुधार सकें।
ऐसा करने के लिए, वे अपने स्वयं के अनुभव का उपयोग करते हैं और स्पष्ट रूप से क्रमादेशित नहीं होते हैं। मशीन लर्निंग हमेशा कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है ताकि यह डेटा तक पहुंच सके और बाद में इसे अपने सीखने के लिए उपयोग कर सके।
इसमें सीखने की शुरुआत डेटा के अवलोकन से होती है, उदाहरण के लिए प्रत्यक्ष अनुभव, या निर्देश, डेटा में पैटर्न खोजने और भविष्य में बेहतर निर्णय लेने में आसान बनाने के लिए।
मशीन लर्निंग का मुख्य लक्ष्य यह है कि कंप्यूटर बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप या सहायता के स्वचालित रूप से कैसे सीखते हैं ताकि वे अपने कार्यों को तदनुसार समायोजित कर सकें।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रकार
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अक्सर कुछ श्रेणियों में विभाजित किया जाता है। आइए जानते हैं इसके बारे में और उनके प्रकारों के बारे में।
पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
इस प्रकार के एल्गोरिदम में, मशीन अपने अतीत में सीखी गई चीजों को नए डेटा पर लागू करती है, जिसमें वे लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करते हैं ताकि वे भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकें।
एक ज्ञात प्रशिक्षण डेटासेट का विश्लेषण करके, यह लर्निंग एल्गोरिदम एक प्रकार का अनुमानित फ़ंक्शन उत्पन्न करता है जो आसानी से आउटपुट मानों के बारे में भविष्यवाणी कर सकता है।
सिस्टम उन्हें पर्याप्त प्रशिक्षण देकर किसी भी नए इनपुट के लिए लक्ष्य प्रदान कर सकता है। यह लर्निंग एल्गोरिथम परिणामी आउटपुट की सही, इच्छित आउटपुट से तुलना करता है और त्रुटियों को ढूंढता है ताकि वे तदनुसार मॉडल को संशोधित कर सकें।
अनुपयोगी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
इन एल्गोरिदम का उपयोग तब किया जाता है जब प्रशिक्षित की जाने वाली जानकारी को न तो वर्गीकृत किया जाता है और न ही लेबल किया जाता है।
अनुपयोगी शिक्षण अध्ययन करता है कि सिस्टम कैसे एक फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकते हैं ताकि वे बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचना का वर्णन कर सकें।
यह प्रणाली किसी भी सही आउटपुट का वर्णन नहीं करती है, लेकिन यह डेटा की खोज करती है और इन अनुमानों को अपने डेटासेट से खींचती है ताकि वे बिना लेबल वाले डेटा की सहायता से छिपी संरचनाओं का वर्णन कर सकें।
अर्ध-पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
यह एल्गोरिथ्म पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा दोनों के बीच आता है। चूंकि वे प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों डेटा का उपयोग करते हैं - आमतौर पर लेबल किए गए डेटा की एक छोटी मात्रा और बड़ी मात्रा में बिना लेबल वाले डेटा।
वे प्रणालियाँ जो इस पद्धति का उपयोग करती हैं, वे बहुत आसानी से सीखने की सटीकता में काफी सुधार कर सकती हैं।
आमतौर पर, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण को तब चुना जाता है जब अधिग्रहीत लेबल डेटा के लिए कुशल और प्रासंगिक संसाधनों की आवश्यकता होती है ताकि यह उन्हें प्रशिक्षित कर सके और उनसे सीख सके। अन्यथा, लेबल रहित डेटा प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता नहीं है।
सुदृढीकरण मशीन सीखना
यह एक प्रकार की सीखने की विधि है जो क्रियाओं के निर्माण के साथ-साथ त्रुटियों और पुरस्कारों की खोज करके अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करती है।
परीक्षण और त्रुटि खोज और विलंबित इनाम सुदृढीकरण सीखने की सभी सबसे प्रासंगिक विशेषताएं हैं।
यह विधि मशीनों और सॉफ़्टवेयर एजेंटों को किसी विशिष्ट संदर्भ के भीतर किसी भी आदर्श व्यवहार को स्वचालित रूप से निर्धारित करने की अनुमति देती है और ताकि यह उनके प्रदर्शन को अधिकतम कर सके।
किसी भी एजेंट के लिए साधारण इनाम प्रतिक्रिया की बहुत आवश्यकता होती है ताकि वह सीख सके कि कौन सी कार्रवाई सबसे अच्छी है; इसे सुदृढीकरण संकेत भी कहा जाता है।
मशीन लर्निंग भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकती है। जहां लाभदायक अवसर या खतरनाक जोखिम होते हैं, साथ ही उन्हें ठीक से प्रशिक्षित करने के लिए अतिरिक्त समय और संसाधनों की तुलना में तेजी से, अधिक सटीक परिणाम मिलते हैं।
इस बात से इनकार नहीं किया जा सकता है कि अगर हम मशीन लर्निंग को एआई और संज्ञानात्मक तकनीकों के साथ जोड़ दें, तो बड़ी मात्रा में सूचनाओं को अधिक प्रभावी तरीके से संसाधित किया जा सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस VS मशीन लर्निंग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का वर्तमान में उद्योगों में बड़े पैमाने पर उपयोग किया जा रहा है। अक्सर लोग इन दोनों शब्दों का परस्पर प्रयोग करते हैं। लेकिन बता दें कि इन दोनों के कॉन्सेप्ट बिल्कुल अलग हैं। तो आइए जानते हैं इन दोनों में क्या अंतर है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस "आर्टिफिशियल" और "इंटेलिजेंस" में दो शब्दों का इस्तेमाल किया गया है। कृत्रिम का अर्थ है वह जो मनुष्य द्वारा बनाया गया हो और जो प्राकृतिक न हो। जबकि इंटेलिजेंस का मतलब है सोचने की क्षमता या समझने की क्षमता।
बहुत से लोगों के मन में यह भ्रांति है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक सिस्टम है, लेकिन वास्तव में यह सच नहीं है। एआई सिस्टम में लागू किया गया है।
हालाँकि AI की कई परिभाषाएँ हैं, लेकिन एक परिभाषा यह भी है कि "यह एक प्रकार का अध्ययन है जिसमें यह जाना जाता है कि कंप्यूटर या किसी अन्य प्रणाली को कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है ताकि ये कंप्यूटर स्वयं वह कर सकें जो मनुष्य वर्तमान में करते हैं।" बहुत बेहतर कर रहे हैं।"
इसलिए यह बुद्धि है जहां हम मनुष्यों की सभी क्षमताओं को मशीनों में जोड़ सकते हैं।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग एक प्रकार की लर्निंग है जिसमें मशीन बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए अपने आप सीखती है।
यह AI का एक प्रकार का अनुप्रयोग है जो सिस्टम को वह क्षमता देता है ताकि वे अपने अनुभव से स्वतः सीख सकें और सुधार कर सकें। यहां हम एक प्रोग्राम तैयार कर सकते हैं जो उसी प्रोग्राम के इनपुट और आउटपुट को एकीकृत करके बनाया गया है।
मशीन लर्निंग की एक सरल परिभाषा यह भी है कि "मशीन लर्निंग" एक ऐसा अनुप्रयोग है जिसमें मशीन अनुभव से सीखती है और कुछ वर्ग कार्य टी और एक प्रदर्शन माप पी यदि शिक्षार्थियों का प्रदर्शन उस कार्य में है जो कक्षा में है और जो पी को मापा जाता है और अनुभवों से सुधार होता है।"
मशीन लर्निंग कैसे काम करता है
मशीन लर्निंग कैसे काम करता है, यह सुनना आपको बहुत दिलचस्प लग सकता है। तो आइए जानते हैं। आप सभी ने ऑनलाइन शॉपिंग तो की ही होगी, जहां हर दिन लाखों लोग ई-कॉमर्स वेबसाइट पर जाते हैं और अपनी पसंदीदा चीजें खरीदते हैं।
क्योंकि वहां आपको चुनने के लिए ब्रांड, रंग, मूल्य श्रेणियां और बहुत कुछ की असीमित रेंज दिखाई देती है। लेकिन हमारी एक अच्छी आदत यह भी है कि हम अपनी चीजें इस तरह से नहीं खरीदते हैं, बल्कि हम बहुत सी चीजें पहले देखते हैं और सही का चुनाव करते हैं। इसे देखने के लिए हमें कई सारे आइटम खोलने पड़ते हैं।
बस हमारी इस आदत को कई विज्ञापन मंचों द्वारा लक्षित किया जाता है, ताकि हमें अनुशंसित सूची में ऐसे आइटम दिखाई दें जिन्हें हम पहले खोजते रहे हैं। इसमें आपको हैरान होने की जरूरत नहीं है क्योंकि ऐसा कोई इंसान नहीं कर रहा है बल्कि इस टास्क को इस तरह से प्रोग्राम किया गया है कि यह हमारी गतिविधियों को रिकॉर्ड कर सके।
इस चीज़ के लिए मशीन लर्निंग बहुत उपयोगी है क्योंकि यह हमारे व्यवहार को पढ़ती है और उसी के अनुसार अपने अनुभव से प्रोग्राम करती है। इसलिए, जितना बेहतर डेटा उपलब्ध होगा, सीखने के मॉडल उतने ही बेहतर तैयार होंगे। और उसी के अनुसार ग्राहकों को फायदा भी होगा।
अगर परम्परा विज्ञापन की बात करें तो इसमें समाचार पत्र, पत्रिकाएं, रेडियो प्रमुख थे, लेकिन अब तकनीक बदल रही है और यह स्मार्ट भी हो रही है जो कि लक्षित विज्ञापन (ऑनलाइन विज्ञापन प्रणाली) के माध्यम से कर रही है।
यह एक बहुत ही प्रभावी तरीका है जो अपने विज्ञापनों को केवल लक्षित दर्शकों पर दिखाता है, ताकि रूपांतरण दर अधिक हो।
यह न केवल ऑनलाइन शॉपिंग के बारे में है, बल्कि स्वास्थ्य देखभाल उद्योगों में भी मशीन लर्निंग के साथ बहुत काम किया जाता है।
शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों ने अब ऐसे मॉडल तैयार किए हैं जो कैंसर जैसी बड़ी बीमारियों की पहचान करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करते हैं। इसके लिए उन्होंने इन मशीनों को कैंसर सेल इमेजेज दी हैं, जिनमें असल में कैंसिल सेल के अलग-अलग वेरिएंट होते हैं।
जिससे मरीजों के टेस्ट के दौरान कैंसर कोशिकाओं का पता लगाने के लिए इन एमएल सिस्टम का इस्तेमाल किया जाता है। जिसे इंसानों को करने में काफी समय लग रहा था। इससे बहुत कम समय में बड़ी संख्या में मरीजों का कैंसर टेस्ट किया जा सकता है।
इसके अलावा मशीन लर्निंग का इस्तेमाल आईएमडीबी रेटिंग, गूगल फोटोज, गूगल लेंस के लिए किया जाता है। यह सिर्फ आप पर निर्भर करता है कि आप मशीन लर्निंग का उपयोग कहां और कैसे करना चाहते हैं।
मशीन लर्निंग में सही मॉडल बनाने के लिए कंप्यूटर को सही मात्रा में डेटा जैसे टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो की जरूरत होती है। इसमें जितना बेहतर और बेहतर क्वालिटी का डेटा होगा, मॉडल लर्निंग उतनी ही बेहतर होगी। इसके लिए एल्गोरिथम को इस तरह से डिजाइन किया गया है कि मशीन पिछले अनुभव से भविष्य के कार्यों को करने में सक्षम हो।
मशीन लर्निंग के लाभ
वैसे मशीन लर्निंग के कई फायदे हैं जिनके बारे में हम शायद ही जानते हों। लेकिन यहां मैं कुछ महत्वपूर्ण फायदों के बारे में जानता हूं।
- मशीन लर्निंग के कई व्यापक अनुप्रयोग हैं जैसे बैंकिंग और वित्तीय क्षेत्र, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा, प्रकाशन आदि उद्योग।
- Google और Facebook मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रासंगिक विज्ञापनों को आगे बढ़ाने में सक्षम हैं। ये सभी विज्ञापन उपयोगकर्ताओं के पिछले खोज व्यवहार पर आधारित हैं। इसलिए इसे लक्षित विज्ञापन भी कहा जाता है।
- मशीन लर्निंग का उपयोग बहु-आयामी और बहु-विविध डेटा को संभालने के लिए किया जाता है, वह भी गतिशील वातावरण में।
- मशीन लर्निंग के उपयोग से समय चक्र में कमी आती है और संसाधनों का कुशल उपयोग भी किया जा सकता है।
- यदि कोई निरंतर गुणवत्ता, बड़े और जटिल प्रक्रिया वातावरण प्रदान करना चाहता है, तो भी मशीन लर्निंग के कारण इसमें कुछ ऐसे उपकरण हैं।
- वैसे तो मशीन लर्निंग के फायदे के अंतर्गत बहुत सी चीजें आती हैं, जो हमारे बहुत काम आ सकती हैं, जैसे ऑटोनॉमस कंप्यूटर का विकास, सॉफ्टवेयर प्रोग्राम आदि। साथ ही ऐसी प्रक्रियाएं जो बाद में कार्यों का स्वचालन हो सकती हैं।
मशीन लर्निंग के नुकसान
वैसे मशीन लर्निंग के कुछ नुकसान भी हैं, जिनके बारे में आइए जानते हैं।
- मशीन लर्निंग की एक बड़ी चुनौती अधिग्रहण है। जिसमें अलग-अलग एल्गोरिदम के आधार पर डेटा को प्रोसेस किया जाता है।
- और इसे किसी भी संबंधित एल्गोरिदम के इनपुट के अनुसार उपयोग करने से पहले संसाधित किया जाता है। इसलिए प्राप्त या प्राप्त किए गए परिणामों पर इसका महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।
- एक और शब्द व्याख्या है। जिसका मतलब है कि परिणाम भी एक बहुत बड़ी चुनौती है। इससे यह निर्धारित करना होगा कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की प्रभावशीलता कितनी है।
- हम कह सकते हैं कि मशीन एल्गोरिथम के उपयोग सीमित हैं। साथ ही इस बात की कोई निश्चितता नहीं है कि एल्गोरिदम हमेशा सभी कल्पनीय मामलों में काम करेगा।
- क्योंकि हमने देखा है कि ज्यादातर मामलों में मशीन लर्निंग फेल हो जाती है। इसलिए समस्या के बारे में कुछ समझ होना बहुत जरूरी है ताकि सही एल्गोरिथम लागू किया जा सके।
- डीप लर्निंग एल्गोरिथम की तरह, मशीन लर्निंग के लिए भी बहुत सारे प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। हम कह सकते हैं कि इतनी बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करना बहुत मुश्किल है।
- मशीन लर्निंग की एक बहुत ही उल्लेखनीय सीमा यह है कि वे त्रुटियों के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं। Brynjolfsson और McAfee ने इसकी वास्तविक समस्या के बारे में बताया है कि जब वे कोई त्रुटि करते हैं, तो उनका निदान करना और उन्हें ठीक करना बहुत मुश्किल होता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि इसे अंतर्निहित जटिलताओं से गुजरना पड़ता है।
- मशीन लर्निंग सिस्टम के साथ तत्काल भविष्यवाणियां करने की इसमें बहुत कम संभावनाएं हैं। यह भी न भूलें कि वे ज्यादातर ऐतिहासिक डेटा से ही सीखते हैं। इसलिए, जितना बड़ा डेटा और जितना अधिक समय तक एमएल डेटा के संपर्क में रहता है, उतना ही बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।
- अधिक परिवर्तनशीलता न होना भी मशीन लर्निंग की एक और सीमा है।
निष्कर्ष
मुझे उम्मीद है कि मैंने आपको मशीन लर्निंग क्या है के बारे में पूरी जानकारी दी है और मुझे उम्मीद है कि आप समझ गए होंगे कि मशीन लर्निंग कैसे काम करता है।
अगर आपको इस लेख के बारे में कोई संदेह है या आप चाहते हैं कि इसमें कुछ सुधार होना चाहिए, तो आप इसके लिए कम टिप्पणियाँ लिख सकते हैं।
आपके इन्हीं विचारों से हमें कुछ सीखने और कुछ सुधारने का मौका मिलेगा। अगर आपको मशीन लर्निंग क्या है हिंदी में मेरी पोस्ट पसंद आई या आपको इससे कुछ सीखने को मिला तो कृपया इस पोस्ट को सोशल नेटवर्क जैसे फेसबुक, ट्विटर आदि पर अपनी खुशी और जिज्ञासा दिखाने के लिए शेयर करें।
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