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मशीन लर्निंग क्या है, कैसे काम करता है और इसके फायदे

Sachin Sajwan by Sachin Sajwan
in Information

नमस्कार दोस्तों MDS BLOG में स्वागत है. दोस्तों क्या आप मशीन लर्निंग के बारे में जानना चाहते हैं. तो आज हम इस Post में हम आपको मशीन लर्निंग क्या है – What is Machine learning in Hindi के बारे में जानकारी देंगे.

दोस्तों आजकल टेक्नोलॉजी के क्षेत्र में इतनी बढ़ोतरी हो चुकी है कि आपके OK Google बोलने पर ही गूगल असिस्टेंट Active हो जाता है. यानी कि आप गूगल असिस्टेंट से बात कर सकते हैं, आप गूगल असिस्टेंट से कोई भी सवाल पूछ सकते हैं और कोई भी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं. तो यह सब मशीन लर्निंग के अंतर्गत आता है.

आजकल टेक्नोलॉजी के बढ़ते दौर में कई सारी ऐसी खोज हो चुकी है जो कि नामुमकिन को मुमकिन में संभव कर दे रही है. तो ऐसी एक खोज Machine learning भी है जिसने कि हमारी जिंदगी में जुड़कर अहम भूमिका निभाई है. आज के समय में लोगों को लिखना पसंद नहीं है बल्कि बोलना पसंद है.

तो लोग कोई भी सर्च बोलकर ही करते हैं ना कि लिखकर तो बोलने की इस संभावना को मशीन लर्निंग की ही सहायता से बनाया गया है. चलिए बिना देर करें इस टॉपिक पर चर्चा करते हैं. इस पोस्ट में आप मशीन लर्निंग क्या है और कैसे काम करता है और इसके फायदे पूरा पढ़ सकते हैं.

पाठ्यक्रम show
मशीन लर्निंग क्या है – What is Machine learning in Hindi
मशीन लर्निंग कैसे काम करता है – How Machine Learning Works
मशीन लर्निंग के प्रकार – Types of machine learning in Hindi
मशीन लर्निंग के फायदे
मशीन लर्निंग कोर्स – Machine Learning Courses

मशीन लर्निंग क्या है – What is Machine learning in Hindi

मशीन लर्निंग क्या है और कैसे काम करता है, What is Machine learning in Hindi

“मशीन लर्निंग प्रोग्रामिंग की एक ऐसी आधुनिक तकनीक है जिसके माध्यम से कंप्यूटर प्रोग्राम को इस प्रकार डिजाइन किया जाता है कि वह स्वयं ही नई-नई चीजों का अध्ययन करना सीखें और जरूरत पड़ने पर स्वयं निर्णय ले सके इस तकनीक को मशीन लर्निंग कहा जाता है”

सफलता इस विचार के साथ आती है कि एक मशीन सटीक परिणाम उत्पन्न करने के लिए डेटा से विलक्षण रूप से सीख सकती है. मशीन लर्निंग प्रणाली Artificial intelligence (AI) पर आधारित है यानी Artificial intelligence जिसे कभी-कभी मशीन इंटेलिजेंस भी कहा जाता है.

मशीन लर्निंग एक आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों के साथ डेटा को जोड़ती है. इस आउटपुट का उपयोग कॉर्पोरेट द्वारा कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि बनाने के लिए किया जाता है. मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग और बायेसियन प्रेडिक्टिव मॉडलिंग से संबंधित है. मशीन इनपुट के रूप में डेटा प्राप्त करती है यानी उत्तर तैयार करने के लिए एल्गोरिथ्म का उपयोग करती है.

एक सामान्य मशीनी शिक्षण कार्य एक सिफारिश यानी Recommendation प्रदान करना है. जैसे- जिनके पास Netflix खाता है, उनके लिए फिल्मों या श्रृंखला की सभी सिफारिशें उपयोगकर्ता के ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं.

मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न कार्यों जैसे धोखाधड़ी का पता लगाने, भविष्य कहने वाला रखरखाव, पोर्टफोलियो अनुकूलन, स्वचालित कार्य आदि के लिए भी किया जाता है.

मशीन लर्निंग कैसे काम करता है – How Machine Learning Works

मशीन लर्निंग वह मस्तिष्क है जहां सभी कंप्यूटर या मशीन इंसानी दिमाग जैसा सीखने लगते हैं. मशीन जिस तरह से सीखती है वह इंसान के समान है मनुष्य अनुभव से सीखता है जितना अधिक हम जानते हैं उतनी ही आसानी से हम भविष्यवाणी कर सकते हैं. सादृश्य द्वारा, जब हम एक अज्ञात स्थिति का सामना करते हैं तो सफलता की संभावना ज्ञात स्थिति से कम होती है.

मशीनों को प्रशिक्षित किया जाता है. सटीक भविष्यवाणी करने के लिए, मशीन एक उदाहरण देखती है. जब हम मशीन को एक समान उदाहरण देते हैं. तो यह परिणाम का पता लगा सकता है. हालांकि, एक मानव की तरह, यदि इसका एक अनदेखी उदाहरण दिया जाता है. तो मशीन को भविष्यवाणी करने में कठिनाइयां होती हैं.

मशीन लर्निंग का मुख्य उद्देश्य सीखना और अनुमान है. सबसे पहले मशीन, पैटर्न की खोज के माध्यम से सीखती है. यह खोज डेटा के लिए धन्यवाद है. डेटा, लर्निंग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ध्यान से चुनना है कि मशीन को कौन सा डेटा प्रदान करना है. किसी समस्या को हल करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशेषताओं की सूची को फीचर वेक्टर कहा जाता है.

आप एक सुविधा वेक्टर को डेटा के सबसेट के रूप में सोच सकते हैं. जो किसी समस्या से निपटने के लिए उपयोग किया जाता है. मशीन किसी वास्तविकता को आसान बनाने और इस खोज को एक मॉडल में बदलने के लिए कुछ फैंसी एल्गोरिथ्म का उपयोग करती है. इसलिए, डेटा का वर्णन करने और इसे एक मॉडल में सारांशित करने के लिए सीखने की अवस्था का उपयोग किया जाता है.

उदाहरण के लिए- मशीन एक व्यक्ति के वेतन और एक फैंसी रेस्तरां में जाने की संभावना के बीच संबंधों को समझने की कोशिश कर रही है. यह पता चला है कि मशीन मजदूरी और एक उच्च अंत रेस्तरां में जाने के बीच एक सकारात्मक संबंध पाती है.

निष्कर्ष निकालते है- जब मॉडल बनाया जाता है. तो यह परीक्षण करना संभव है. कि यह कभी नहीं-देखा जाने वाले डेटा से पहले कितना शक्तिशाली है. नया डेटा एक फीचर वेक्टर में तब्दील हो जाता है. मॉडल के माध्यम से जाता है और एक भविष्यवाणी देता है.

यह मशीन लर्निंग का खूबसूरत हिस्सा है. नियमों को अद्यतन करने या मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है नए डेटा पर इंट्रेंस बनाने के लिए आप पहले से प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कर सकते हैं. मशीन लर्निंग प्रोग्राम्स का जीवन सीधा है और इन्हें निम्नलिखित बिंदुओं में संक्षेपित किया जा सकता है-

  • Define a question
  • Collect data
  • Visualize data
  • Train algorithm
  • Test the Algorithm
  • Collect feedback
  • Refine the algorithm
  • Loop 4-7 until the results are satisfying
  • Use the model to make a prediction

एक बार एल्गोरिथ्म सही निष्कर्ष निकालने में अच्छा हो जाता है. तो यह उस ज्ञान को डेटा के नए सेट पर लागू करता है.

मशीन लर्निंग के प्रकार – Types of machine learning in Hindi

मशीन लर्निंग के प्रकार - Types of machine learning in Hindi

मशीन लर्निंग के निम्नलिखित प्रकार जोकि एल्गोरिथ्म आधारित है –

  1. Supervised Machine Learning
  2. Unsupervised Machine Learning
  3. Semi-Supervised Machine Learning
  4. Reinforcement Machine Learning

Supervised Machine Learning

इस प्रकार के एल्गोरिथ्म में, मशीन को अपने पिछले अनुभवों से सिखाया जाता है. ये नया डेटा लागू करता है ताकि वह पहले दिए गए उदाहरण का उपयोग करके भविष्य की घटनाओं का अनुमान लगा सके. यह एल्गोरिथ्म उसी तरह से काम करता है जिस तरह से मनुष्य अपने अनुभवों से सीखता हैं

Supervised Learning में इन मशीनों को इनपुट के रूप में विभिन्न प्रकार के उदाहरण और उत्तर दिए जाते हैं जिनसे ये एल्गोरिथ्म का प्रयोग कर सीखते हैं और इन इनपुट के आधार पर सही आउटपुट का अनुमान लगाते हैं

Unsupervised Machine Learning

Unsupervised मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म Supervised एल्गोरिथ्म का विपरीत होता है. इसमे इनपुट के रूप उदाहरण और जबाब पहले से नहीं दिए जाते हैं. इसमे Machine एल्गोरिथ्म को खुद ही डाटा के आधार पर अनुमान लगाना होता है. इसीलिए ये एल्गोरिथ्म टेस्ट डाटा या रियल डाटा का उपयोग कर अनुमान लगाते हैं

Semi-Supervised Machine Learning

Semi-Supervised एल्गोरिथ्म दोनों Supervised और Unsupervised Machine Learning के बीच मे आता है. क्योंकि यह प्रशिक्षण के लिए दोनों available और unavailable डाटा का इस्तेमाल करते हैं और अनुमान लगाते हैं

Reinforcement Machine Learning

Reinforcement Learning, मशीन लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण है ताकि निर्णय का एक क्रम बनाया जा सके. Reinforcement Learning क्रियाओं को प्रस्तुत करके अपने आस-पास के वातावरण का विश्लेषण करता है और साथ ही त्रुटि को भी बताता है

मशीन लर्निंग के फायदे

  • मशीन लर्निंग ने मानव जीवन को बहुत आसान बना दिया है.
  • हर क्षेत्र में काम को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग का लगातार उपयोग किया जा रहा है.
  • मशीन लर्निंग का उपयोग किसी एक क्षेत्र तक सीमित नहीं है, इस तकनीक से लगभग हर क्षेत्र में फायदा हो रहा है जैसे – मौसम संबंधी भविष्यवाणी, भविष्य में किसी भी घटना की भविष्यवाणी इत्यादि.
  • मशीन लर्निंग का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल उद्योग में भी किया जा रहा है.
  • मशीन लर्निंग की मदद से मनोवैज्ञानिक शारीरिक गति द्वारा उनकी बीमारियों का पता लगाना संभव है.
  • दोस्तों केवल एक ही क्षेत्र नहीं जिसमें मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा रहा है. बल्कि कई ऐसे क्षेत्र हैं जहां शोध किया जा रहा है कि यह हमारे लिए कैसे फायदेमंद साबित हो सकता है.

[youtube v=”cE-Ej1ycXtk”]

Read More – 

  • हैकिंग क्या है और हैकर कैसे बने
  • डार्क वेब क्या है और कैसे काम करता है

मशीन लर्निंग कोर्स – Machine Learning Courses

मशीन लर्निंग के नीचे कुछ काफी लोकप्रिय कोर्सों की जानकारी दी गई है जिन्हें कि आप जान सकते हैं –

Machine Learning A-Z™ - Hands-On Python & R In Data Science

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

Machine Learning, Data Science and Deep Learning with Python

Unsupervised Machine Learning Hidden Markov Models in Python

Machine Learning with Javascript

A Beginner's Guide To Machine Learning with Unity

AWS SageMaker and Machine Learning - With Python

Machine Learning Practical- 6 Real-World Applications

Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Mathematical Foundation For Machine Learning and AI

Deployment of Machine Learning Models

Introduction to Machine Learning & Deep Learning in Python

Machine Learning Introduction for Nontechnical

Unleash Machine Learning: Build Artificial Neuron in Python

Machine Learning and Statistical Modeling with R Examples

Machine Learning & Tensorflow - Google Cloud Approach

Clustering & Classification With Machine Learning In Python

Fundamentals of Decision Trees in Machine Learning

OpenCV Complete Dummies Guide to Computer Vision with Python

Check All Course Deal

Conclusion-

दोस्तों हमें उम्मीद है. कि आपको हमारे द्वारा दी गई जानकारी मशीन लर्निंग क्या है – What is Machine learning in Hindi और मशीन लर्निंग कैसे काम करता है अच्छी लगी होगी. अगर आपको यह जानकारी पसंद आई हो तो इसे Social Media पर जरूर Share कीजिएगा. अगर आपका मशीन लर्निंग के बारे में कोई भी प्रश्न है. तो आप हमें Comment box में बता सकते हैं.

दोस्तों जहां तक हमें लगता है कि आने वाले समय में हमारा सारा काम मशीनें ही करेंगी तो आने वाले समय में मशीन लर्निंग काफी पॉपुलर होने वाली है यह बात तो निश्चित है अगर आप इस बात से सहमत है तो कमेंट बॉक्स में हमें अपनी राय जरूर दें.

अगर आप भी Google Assistant, Alexa, Siri का उपयोग करते हैं तो हमें जरूर बताइए. MDS BLOG पर आपका यह पोस्ट पढ़ने के लिए बहुत बहुत धन्यवाद!

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Comments 6

  1. Rishabh Goswami says:
    11 months ago

    bhut hi badiya likha hai apne thanks

    Reply
  2. sageer ki tech says:
    9 months ago

    सर आपकी यह पोस्ट बहुत अच्छी है मैं आपकी हर पोस्ट को Read करता हूं और हमें आपकी पोस्ट से काफी कुछ सीखने को मिलता है धन्यवाद सर

    Reply
  3. jaspreet says:
    7 months ago

    this is very good
    and in simple words.

    Reply
    • Sachin Sajwan says:
      7 months ago

      Thanks a lot.

      Reply
  4. rahimin says:
    2 months ago

    apne bahut acha post likha hai. thanks for sharing this information

    Reply
    • Sachin Sajwan says:
      2 months ago

      इसी तरह की और भी जानकारियां MDS पर पढ़ते रहिए. आपका धन्यवाद

      Reply

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