मशीन लर्निंग क्या है कैसे काम करती है और इसके फायदे

Machine learning in Hindi : मशीन लर्निंग शब्द Technically जितना बोलने में लग रहा है उतना टेक्निकली Reality में है नहीं, यदि मशीन लर्निंग को आसान तरीके से समझा जाए तो यह कठिन टॉपिक नहीं है. आपको पता हो या ना हो, लेकिन आज कोई भी ऐसा क्षेत्र नहीं है जहां की मशीन लर्निंग का उपयोग नहीं किया जा रहा

अब देखिए हम सभी अपने स्मार्टफोन में गूगल की विभिन्न Services को यूज करते हैं. यदि आप अपने फोन में गूगल असिस्टेंट को सेट किए होंगे तो केवल ‘ok google’ बोलने पर आपका गूगल असिस्टेंट आपको रिप्लाई दे देता है. क्या कभी सोचा है कि कैसे हम एक डिजिटल असिस्टेंट से बात कर पा रहे हैं और वो कैसे हमें सटीक जवाब दे पा रहा है

अब टेक्नोलॉजी इतनी एडवांस हो चुकी है कि जो काम पहले समय में असंभव सा लगता था उसे आज टेक्नोलॉजी ने संभव कर दिया है. मशीन लर्निंग एक ऐसी खोज है जिसने कि हमारी जिंदगी में जुड़कर अपनी अहम् भूमिका अदा की है

अगर देखा जाए तो हमें कोई भी चीज सरल तरीके से जानना या करना अच्छा लगता है. अब कई लोग इंटरनेट पर लिखकर प्रश्न सर्च नहीं करते बल्कि बोलकर सर्च करते हैं मैं भी उन्हीं में से हूँ

अगर आपको भी बोलकर सर्च करना पसंद है तो शायद ही आपके मन में यह सवाल आया हो कि हमारे बोलने से कोई भी मशीनरी सिस्टम कैसे हमें एक सटीक जवाब दे देता है? तो मैं आपको बताना चाहता हूं इसका सीधा संबंध मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से है

दोस्तों आज मैं आपको Machine learning क्या होती है? इसके बारे में एक डिटेल जानकारी देने वाला हूं आसान भाषा में, जिससे कि आप इसे अच्छे तरीके से समझ पाए. तो एक अच्छी सी Smile दीजिए और इस पोस्ट को पूरा पढ़िए

मशीन लर्निंग क्या 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

दूसरे शब्दों में समझा जाए तो मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक भाग होता है जोकि सिस्टम को इस काबिल बनाता है कि वह Automatic किसी चीज को सीख सके और जरूरत पड़ने पर खुद एक बेहतर निर्णय ले सके

अगर आसान भाषा में समझे तो मशीन लर्निंग स्पष्ट रूप से प्रोग्रामिंग के बिना सिस्टम को Automatic learn करना सिखाती है. मशीन लर्निंग किसी भी सिस्टम को कार्य करने के लिए इतना कुशल बना सकती है कि मशीन किसी कार्य को करने के लिए अपने पिछले अनुभव का उपयोग कर उस कार्य को पूर्ण कर सकती है और भविष्य में उसमें सुधार कर सकती है

सफलता इस विचार के साथ आती है कि एक मशीन सटीक परिणाम देने के लिए पुराने डेटा से सीखती है. मशीन लर्निंग प्रणाली Artificial intelligence (AI) पर आधारित है यानी Artificial intelligence को मशीन इंटेलिजेंस भी कहा जाता है

मशीन लर्निंग को उदाहरण से समझना बेहद आसान होगा. आइए उदाहरण के साथ इसको समझते हैं जैसे – हम मनुष्य अपने कार्य और अनुभव से कुछ ना कुछ अच्छा और बुरा जरूर सीखते हैं. यदि भविष्य में हमें कोई समस्या होती है तो हम अपने पुराने अनुभवों के आधार पर उस समस्या को हल करते हैं. इसी प्रकार मशीन लर्निंग भी एक ऐसा ही Concept है

कंप्यूटर या मशीन को इस तरह से प्रोग्राम किया जाता है कि वह उपयोगकर्ता के अनुसार काम कर सके और साथ ही उपयोग डाटा को भी स्टोर कर सकें जोकि भविष्य में मशीन के अनुभव को बेहतर बनाएंगा. मशीन लर्निंग मुख्यतः कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर कार्य करता है. जोकि डाटा को खुद ही Access करता है और बाद में खुद ही उसे Learn कर उसका इस्तेमाल करता है

मशीन के सीखने की प्रक्रिया Data या Observation से शुरू होती है जिसमें Direct experience या Instructions के जरिए मशीन प्राप्त डाटा में पैटर्न की तलाश करती है और भविष्य में मनुष्य द्वारा दिए गए उदाहरण के आधार पर एक बेहतर निर्णय लेती है

मशीन लर्निंग को बनाने का मुख्य उद्देश्य यही है कि मशीन बिना किसी इंसान की सहायता से अपने आप सीख सकें और अपने कार्य में सुधार कर सकें. मनुष्य एक ऐसी मशीन बनाना चाहता है जोकि मनुष्य के समान सोचे, इसी को सच करने वाली तकनीक को मशीन लर्निंग कहा जाता है

आजकल मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न कार्यों जैसे धोखाधड़ी का पता लगाने, भविष्य कहने वाला रखरखाव, पोर्टफोलियो, स्वचालित कार्य आदि के लिए भी किया जाता है. अच्छा इतना पढ़ने के बाद मशीन लर्निंग क्या है आपको अच्छे से समझ आया होगा. आइए आप जानते हैं कि मशीन लर्निंग आखिर काम कैसे करता 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 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.

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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 –

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!