आज टेक्नोलॉजी के क्षेत्र में नए नए अभिषकार हो रहे है आज में एक ऐसे टेक्नोलॉजी से जुड़े टॉपिक के ऊपर जानकारी शेयर कर रहा हु तो आप जानते है की Machine learning क्या है? अगर आप इसके बारे में जानकारी नहीं रखते तो आज इसे आप विस्तारपूर्वक समझ जायँगे की यह है क्या और कैसे यह काम करता है आपको सुनने में यह बड़ा मुश्किल लग रहा होगा पर ऐसा बिलकुल नहीं है जब आप इसे एक बार समझ जाएँगे तो आपको यह बहुत ही सरल सा लगेगा.
Machine learning एक तरह की learning है जिसमे machine खुद ही सीखती रहती है Machine learning AI (Artificial Intelligence) का छोटा सा भाग है जो सिस्टम को योग्यता प्रदान करने का कार्य करता है साथ ही अपने अनुभव से नई चीज़े सीखता है और खुद को बेहतर बनाने में काम करता है.
आज Machine learning का इस्तेमाल बड़ी कंपनिया कर रही है Facebook, You tube से लेकर ऐसे बड़े उदाहरण है जो इसका इस्तेमाल करती है यह टेक्नोलॉजी एडवांस हो चुकी है की जो हम कर नहीं सकते वह यह आसानी से कर सकती है.
यदि आप एक technical student है तो आपको इसके बारे में जानकारी होना जरूरी है इसलिए में आज इस लेख के जरिये Machine learning क्या है? और कैसे काम करता है की पूरी जानकरी दी है तो चलिए अब जानते है मशीन लर्निंग क्या है.
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| Machine Learning |
Machine Learning क्या है (What is Machine learning in Hindi)
Machine learning एक तरह का Application होता है जिसे Computer program में डिजाइन किया जाता है Artificial इंटेलिजेंस के सिस्टम को योग्यता प्रदान करने का कार्य करता है इसे कुछ इस तरिके से डिज़ाइन किया जाता है की इसका प्रोग्राम खुद से ही नई चीज़ो को सिख सके और किसी भी परिस्थिति में यह खुद को भी डिज़ाइन कर सकता है इसे ही मशीन लर्निंग कहते है.
हमे मशीन लर्निंग शब्द से ही इसका अर्थ पता चलता है की मशीन को सीखना या फिर मशीन सिख रही है यह हमेशा computer program के विकास पर ही अपना ध्यान केंद्रित करता है जिसमे वह प्रोग्राम में बिना किसी हस्तक्षेप के data को access करता है और फिर वाद में लर्निंग करने के लिए इसका इस्तेमाल करता है.
Data learning की शुरुआत observations से होती है उदाहरण के तोर पर जैसे की Direct experience, या फिर instruction, learn किये हुए डाटा में patterns ढूंढ़ना जिसे की अपने बाले समय में निर्णय लेने में आसानी हो सके.
Machine learning का एक ही लक्ष्य होता है की computer कैसे automatically Learn कर सकता है बिना किसी मनुष्य के हस्तक्षेप के जिससे वह अपने कार्य को अपने हिसाब से समायोजित कर सके.
Machine learning काम कैसे करता है?
मशीन लर्निंग काम कैसे करता है यह सवाल भी आपके मन में जरूर होगा। की आखिर यह काम कैसे करता है वैसे तो यह सुनने में बड़ा ही Amazing सा लगता है आखिर यह काम कैसे करता है इसको समझने के लिए हम किसी उदहारण का सहारा लेंगे जिससे आपको समझने में आसानी हो सके.
ऐसे बहुत से उदाहरण है जिनमे मशीन लर्निंग का इस्तेमाल होता है जिनका आप इस्तमाल भी करते होंगे जिनमे से एक है You tube और दूसरे E- commerce website.अक्सर अपने देखा होगा की जब आप You tube पर किसी topic के बारे में search करते है तो यूट्यूब आपको आपके टॉपिक के साथ साथ बहुत सी वीडियो को भी Recommend करता है जिसमे आपके सर्च किये हुए टॉपिक जैसे ही video आपके होमपेज दिखती है.
अब ऐसा तो मुंकिन नहीं है की You tube का कोई कर्मचारी आपकी preference के हिसाब से आपके होमपेज पर वीडियो दिखायेगा या बलकुल मुमकिन नहीं है क्यूंकि यूट्यूब के करोड़ो में यूजर है जो इसका इस्तेमाल करते है इसलिए इसको करने के लिए Machine learning का सहारा लिया जाता है.
अब यह तो था यूट्यूब का उदाहरण अब बात करे E-Commerce की तो इसमें कुछ जायदा फर्क नहीं है हम जब भी किसी भी E-commerce website में कभी कोई चीज़ खरीदते है तो अपने अक्सर देखा होगा की जब कोई चीज़ हम उन वेबसाइट पर सर्च करते है तो हमारे सामने अलग अलग Brands, Colors, Price Range देखने को मिलते है पर हम सही चीज़ के चुनाव के लिए बहुत सी चीज़ो को देखते है.
जब हम अलग अलग चोजो को देखते है उससे हमारी गतिविधिया रिकॉर्ड होती रहती है जिससे मि Advertising Platform इस चीज़ का फायदा उठाते है और हमे Recommended लिस्ट में भी हमे बही चीज़े दिखती है जैसी की हम खोज रहे होते है एक बात मेने आपको पहले भी बताई है की ये कोई इंसान या कोई किसी कंपनी का कर्मचारी नहीं कर रहा होता बस सिस्टम को कुछ इस तरह से प्रोग्राम किया जाता है की हमारी गतिविधियों को रिकॉर्ड करके इसे Task को पूरा कर सकते है.
Machine Learning हमारे व्यवहार को पढ़ सकता है और उसी अनुभव के हिसाव से खुद को Program भी कर लेता है इसलिए जितना अच्छा data मिलेगा यह उतना ही अच्छा Learning Modal बनाकर त्यार कर सकता है.
मशीन लर्निंग ये ऑनलाइन शॉपिंग या फिर यूट्यूब तक ही सिमित नहीं है इनका तो सिर्फ आपको मेने उदाहरण से समझने की कोशिश की है जिससे की आपको समझने में आसानी हो सके। Machine Learning से कार्य और भी बहुत से क्षेत्रों में लिया जा रहा है जैसे की Health care.
हेल्थ केयर के क्षेत्र में इसका उपयोग Cancer जैसे रोगो की पहचान के लिए किया जा रहा है Researchers और Scientists ने इसे मॉडल्स को त्यार किया है जो की Machines को प्रशिक्षित करते है इसके लिए machine में अलग अलग Cancer cells के variations की images को Feed किया है.
मरीजों के Cancer test के समय ही Machine Learning System का इस्तमाल किया जाता है इससे cancer Cell को detect आसानी से करलिया जाता है जिससे समय की बचत और काम समय में जायदा मरीजों का test किया जा सकता है.
Machine Learning में एक अच्छा Models बनाने के लिए Computers को सही और अच्छे Quality Data की जरूरत है जैसे audio, text, image. जितना अच्छा Data Quality होगा उतनी ही अच्छी Model Learning होती है इसे करने के लिए Algorithms को कुछ इसतरह से design किया जाता है जिससे वह अपने अतीत के अनुभव से Future में सही Action ले सके.
Machine Learning Algorithm के प्रकार (Types of Machine Learning Algorithm in Hindi)
Machine Learning के मॉडल को बनाने के लिए Algorithm की जरूरत होती है जिसमे Algorithm का इस्तेमाल ML Model को बनाने और सिखने के लिए किया जाता है इन अल्गोरिथम के हिसाब से ही मॉडल सीखता है.
Algorithm के वैसे तो कई प्रकार है पर हम इसके कुछ प्रमुख परकारो की बात करेंगे जिनका जायगा इस्तेमाल किया जाता है.
Algorithm के मुख्या तीन प्रकार है :-
- Supervised Learning.
- Unsupervised learning.
- Reinforcement Learning.
Supervised learning:- Supervised Learning Algorithm ML Model का सबसे साधारण हिस्सा है यह जितना भी अपने Past में सीखा होता है उसे Data में apply करते है इस Algorithm का इस्तेमाल करके Machine Learning Model को dataset दिया जाता है जिनका इस्तेमाल करके ML Model Output को predict करते है.
इसमें प्रमुख दो प्रकार के Dataset होते है एक है Feature data और दूसरा Label data. इन Dataset का इस्तेमाल करके Computer Program (ML Model) को यह सिखाया जाता है की Output को किसतरह से Predict किया जाता है Collect किये हुए data के साथ यह Error को भी ढूंढ़ती है जिससे ये Model को उसके हिसाब से Design कर सके.
चलिए अब एक उदाहरण से समझते है मन लो की हमने एक प्रोग्राम बनाया जिसमे हमने ML Model को बताया की तीन भाई है जिसमे राहुल की उम्र 10 वर्ष है,सुरेश की उम्र 8 वर्ष है और राम की उम्र 5 वर्ष है फिर हम मशीन से पूछे की वह कौन सा भाई है जिसकी उम्र सबसे जायदा है तो machine दिए हुए Feature data से यह बता देगी की राहुल की उम्र सबसे जायदा है और वह 10 वर्ष का है जो भी मशीन output देगी वह Label data कहलाता है.
Unsupervised learning:- अपने अभी पढ़ा की हम Supervised learning algorithm में मशीन लर्निंग मॉडल को Feature data और label data ही प्रदान करते है पर इस algorithm में जिसको की हम Unsupervised learning algorithm कहते है इसमें इस तरह का feature या label data नहीं देते है.
बल्कि इस algorithm में मशीन लर्निंग सिस्टम को Input data दिया जाता है इस इनपुट डाटा के जरिये ही यह मशीन लर्निंग मॉडल output को predict कर लेता है.
यह ML system किसी भी Right output का वर्णन नहीं करती है लेकिन Unlabeled data की मदद से किसी Hidden structure का वर्णन कर सकता है.
Reinforcement machine learning:- यह एक ऐसा algorithm है जिसमे ML model को Feedback के द्वारा सिखाया जाता है की input को पहचान किसतरह से output को predict करना है.
यह output को predict करने के साथ कई errors और rewards को भी discover करसकता है अगर यह algorithm किसी इनपुट को predict नहीं करपा रहा है तो आप इसे एक feedback देंगे की इस तरह के input अगर आने बाले समय में भी आये तो इस feedback की मदद से यह इसे predict कर सके.
अगर हम इसे एक उदहारण से समझे तो एक ML model को input में एक flower की image दी जाती है और algorithm को पहचानने में मुश्किल हो रही है की यह कोण सा flower है तो इसको एक feedback दी जायगी जिससे वह उस flower वाली image में अन्तर कर सकता है और आगे भी इस तरह की कोई input उसे दी जाती है तो उसे predict कर सकेगा .
कुछ अन्य Machine learning algorithm :-
1. Linear regression.
2. Logistic regression.
3. Naive bayes.
4. Decision tree.
5. K-Mean.
6. KNN.
7. Random forest.
8. SVM.
मशीन लर्निंग का इतिहास (History of machine learning)
आज भले ही हम मशीन लर्निंग के बारे में जान चुके है या फिर सिख चुके है मगर हमे Machine learning का इतिहास भी जान लेना जरूरी है की कब और कैसे मशीन लर्निंग की शुरुआत हुई .
- इसकी शुरुआत हुई साल 1950 जब एक ब्रिटिश गणितज्ञ Alan Turing के दिमाग में एक आया मशीन भी इंसानो की तरह सोच सकती है ?
- इन्होने फिर एक Game बनाया जिसका नाम The Imitation game रखा गया जिसमे इंसानो को दो अलग अलग कमरों में और एक Computer को अलग कमरे में.
- अब तीनो को अलग अलग कमरे बैठने के बाद एक इंसान को कंप्यूटर और तीसरे इंसान से text मैसेज के द्वारा कुछ सवाल पूछे गए.
- पूछे गए सवालों के उत्तर कमरों से आ रहे थे अब जो इंसान सवाल था उसे यह मालूम नहीं हो पा रहे थे उत्तर कौन दे रहा है इस गेम को बनाने का मकसद था की सवाल पूछने बाला समझ नहीं उत्तर कौन दे रहा है इससे यह सिद्ध जायगा की Machine भी इंसान की तरह सोच सकती है.
- Computer वैज्ञानिक Arthur Samuel ने साल 1952 में IBM Company में सेवन चेकर्स नामक एक गेम बनाया था वह game खुद ही सीखकर बेहतर बन रहा था.
- Computer प्रोग्रामर Frank Rosenblatt ने साल 1958 में एक algorithm बनाया जिसका नाम Perceptron था इस अल्गोरिथम का काम Algorithm pattern कैप्चर करना और Pattern recognize करना था अगर बात करे इस समय की तो हमरे Finger Print Lock और Face lock इसी सिद्धांत पर कार्य करते है.
- California की Stanford University में सन 1978 कुछ लोगो ने मिलकर एक Stanford Cart नामक एक रोबोट बनाकर त्यार किया जिसकी खसिया यह थी की यह अपने रास्ते में आने बाली हर object को detect कर सकता था और अपना रास्ता खुद बदल सकता था.
- कंप्यूटर प्रोग्रामर Terry Sejnowski ने साल 1985 में Net Talk नामक प्रोग्राम बनाया यह प्रोग्राम इंग्लिश के शब्दों को सिख सकता था और उसी के साथ उन्ही शब्दों को बोल भी सकता था गुजरते सालो के साथ इसमें काफी सुधार हुए जिन्हे हम Google Assistant और Siri के नाम से जानते है.
Artificial Intelligence VS Machine learning
Artificial Intelligence और Machine learning का इस्तेमाल आज के समय में industries में किया जा रहा है आम तोर पर लोग इनदोनो को एक जैसा ही समझते है पर ऐसा बिलकुल नहीं है इन दोनों में बहुत सा अंतर है और इनके काम कटने के तरिके भी अलग है चलिए तो समझते है.
Artificial intelligence :- इसके नाम से ही हमे यह पता चलता है की इसमें कुछ सिखने या बनाने की बात हो रही है Artificial intelligence दो शब्दों को जोड़ है एक है Artificial जिसका अर्थ होता है की जो चीज़ जो इंसानो के द्वारा बनाई गई हो जो की बिकुल भी प्राकृतिक नहीं होती है इसके साथ दूसरा शब्द है intelligence जिसका अर्थ होता है सोच पाने की क्षमता और समझ पाने की कितनी काबलियत है कई लोगो को ऐसा लगता है की यह एक system है पर ऐसा बिकुल नहीं है इसे सिस्टम में implement किया जाता है यह कंप्यूटर और अन्य सिस्टम को train करने के लिए एक प्रकार की study होती है फ़िलहाल अभी तो इंसान ही बेहतर है आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस ही एक ऐसा तरीका है जिसमे इंसानो की क्षमता को machine में add किया जा सकता है.
Machine learning :- मशीन लर्निंग एक प्रकार की learning होती है जिसका अर्थ होता है की मशीन खुद ही अपने आप से सिख सकती है और खुद में परिवर्तन कर सकती है यह एक प्रकार से Application की तरह होता है जो की आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस के सिस्टम को योग्यता प्रदान करती है जिससे की वह अपने आप ही learn कर सके अपने अनुभव से. इसमें हम एक ऐसा program बना सकते है जो की input और output को integrate कर बनाया गया हो.
यह भी पडे :-
Artificial Intelligence और Machine learning में क्या अंतर है ?
Artificial Intelligence
- AI का full form होता है Artificial Intelligence जहा पर इंटेलिजेंस को परिभाषित किया जाता है एक ऐसी योग्यता जहा पर knowledge का अधिग्रहण कर apply किया जाता है.
- इसका लक्ष्य होता है सफलता की संभाबना को बढ़ाना न की accuracy को.
- AI का बहुत बड़ा क्षेत्र है computer science में.
- AI के सिस्टम को मुख्यता तीन भागो में बांटा गया है (1) Artificial narrow intelligence. (2) Artificial general intelligence. (3) Artificial super intelligence.
- बिना किसी इंसान के हस्तक्षेप के यह मशीन को सोचना समझना सीखने में capable है.
- AI खुद ही अपने निर्णय लेता है.
- Python, Java और Julia AI के लिए सबसे अच्छी प्रोगरामिंग language है.
Machine learning
- ML का full form होता है Machine learning इसमें ML अपने अनुभव से knowledge और skill को acquire करता है.
- इसका लक्ष्य होता है Accuracy को बढ़ाना यह अपने success पर जायदा ध्यान नहीं देता है.
- ML एक छोटा सा हिस्सा है AI का जो की algorithm के जरिये system को सिखाता है.
- इसे तीन Categories में वांटा जाता है.(1)Supervised (2) Unsupervised (3) Reinforcement learning.
- इसमें मशीन को सीखने के लिए ML algorithms का इस्तेमाल किया जाता है यह खुद नई चीज़ो को सिख सकता है बिना किसी इंसान के हस्तक्षेप के.
- ML अनुमति देता है system को की वह data से नई चीज़े सीख सके.
- Python, C++ और Java script ML के लिए अच्छी programing language है.
Machine Learning सिखने के लिए कुछ Pre-requisites
अगर आप भी Machine learning सीखना चाहते है तो आपको पहले कुछ Pre-requisites के बारे में सीखना जरूरी है तो चलिए जानते है मशीन लर्निंग सिखने के लिए क्या सीखना जरूरी है.
- Linear Algebra
- Statistics और Probability
- Calculus
- Graph theory
- Programming skills- Language जैसे Python, R, MATLAB, C++ या Octave.
मशीन लर्निंग का इस्तेमाल (Application of Machine learning in Hindi )
मशीन लर्निंग की टेक्नोलॉजी हम इंसानो के जीवन को इतना आसान बना रही है की जिन कामो को करने के लिए हमे वक़्त लगता था आज हम उन कामो को चुटकियो में कर सकते है ऐसी बहुत सी ऍप्लिकेशन्स है जिनका इस्तेमाल आप रोज अपनी जरूरतों के लिए करते है तो चलिए जानते है ML के चुनिंदा Application के बारे में.
Self Driving Car:- Self Driving Car इसके बारे में अपने जरूर सुना होगा इसमें मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया जाता है cars को training देने के लिए Supervised learning algorithm का इस्तेमाल होता है जिससे वह कार खुद ही बिना ड्राइवर के चलती है.
सेल्फ ड्राइविंग कार्स बनाने के मामले में सबसे पहले ऊपर नाम Tesla का है जो बिना ड्राइवर से चलने बाली cars बनती है इसके इलावा भी और भी बहुत सी कंपनिया है जो इसी कार्स बना रही है मगर इस टेक्नोलॉजी को और भी बेहतर और एडवांस बनाने के लिए जोरो शोरो से काम चल रहा है.
Social Media :- सोशल मीडिया का उपयोग तो आप जरूर करते है जैसे Facebook, instagram, twitter इत्यादि जब हम फेसबुक पर अकाउंट बनाते है तब तब हमे फेसबुक नए friend suggestions करता है और सोचने की बात यह है की उनमे से जायदातर friend suggestions ऐसे होते है जिन्हे हम जानते होते है क्या आपके मन में ऐसा ख्याल नहीं आया की ऐसा कैसे होता है.
इनका algorithm इसतरह से प्रोग्रमम किया जाता है की बाह आपके फ्रेंड्स के फ्रेंड्स को भी आपको suggest करता है आपको और आपके दोस्तों को भी आपके बारे में suggest करता रहता है इसी तरह इंस्टाग्राम या और भी दूसरे सोशल मीडिया पर भी ऐसे algorithm का करयोग होता है.
Product Recommendation :- अपने ऑनलाइन शॉपिंग तो जरूर करि होगी या नहीं तो सुना तो होगा ही ऐसी वेबसाइट के बारे में जहा से online शॉपिंग होती है आप अगर online shopping करते है तो अपने जरूर देखा होगा की जब आप किसी product के बारे में सर्च करते है पर आप उसे खरीदते नहीं है उसके बाद वह वेबसाइट आपको उसी तरह के प्रोडक्ट Recommend करती है.
उसके साथ ही आपको उसी तरह के product के ad दिखाए जाते है जिस तरह का प्रोडक्ट आप ख़रीदना कहते है ऐसा इसलिए होता है क्यूंकि इसे Machine learning algorithm लगया जाता है जो आपके online व्यवहार को ट्रैक करता रहता है.
Traffic Alert :- अपने Google Map का इस्तेमाल तो किया ही होगा सही रस्ते की दिशा देखने के लिए आप जब भी गूगल मैप का इस्तेमाल करते है तब Google Map आपको Traffic Alert का संकेत देता है की आगे रोड पर ट्रैफिक है यह सिर्फ संभव है Machine learning से.
आप जब गूगल मैप का इस्तेमाल करते है तब Google Map सभी की Speed, Location और Route को प्रोसेस करता है और मशीन लर्निंग algorithm का इस्तेमाल करके आपको सही Route दिखाने में मदद करता है.
Google Translate :- जब आपको किसी Sentence या एक शव्द को translate करना होता है English से Hindi या फिर अन्य किसी भाषा में तो आप जरूर Google Translate का इस्तेमाल करते है मन में यह प्रशन जरूर उठता होगा की आखिर गूगल ऐसा कैसे कर लेता है.
Google Translate का इस्तेमाल करके आप दुनिया की बहुत सी भाषाओँ को Translate कर सकते है गूगल ट्रांसलेट में भी मशीन लर्निंग को काम में लाया जाता है इसमें Natural Language Processing Algorithm को लागू किया जाता है.
Virtual Personal Assistance :- आप लोग Google Assistance का इस्तेमाल तो जरूर करते होंगे यह Virtual Personal Assistance का बहुत अच्छा उदहारण है जब आप Ok Google करके कोई प्रशन पूछते हो तो उसका उतर तुरंत आपको दे दिया जाता है.
Perfect Virtual Personal Assistance को बनाने के लिए Speech Recognition, Speech to Text Conversion, Text to speech Conversion और उसके साथ Natural Language Processing का इस्तेमाल होता है.
Online Video Streaming :- ऑनलाइन वीडियो स्ट्रीमिंग का सबसे अच्छा उदाहरण You tube है जिसे आप हमेशा इस्तेमाल करते होंगे ऑनलाइन वीडियो देखने के लिए जब आप अपनी पसंद की वीडियो बार बार देखते हो तब अपने ये जरूर देखा होगा की यूट्यूब आपको वही वीडियो Recommend करता है जो आपको पसंद है.
जब आप You tube में किसी प्रकार की वीडियो देखते है तो वह आपके ऑनलाइन Behavior को समझता है की आप किस तरह की वीडियो को देखना पसंद करते है मशीन लर्निंग Algorithm आपके Behavior को समझ के आपको आगे उसी प्रकार की वीडियो को Recommend करता रहता है.
Fraud Detection :- आजकल online Money Fraud एक बहुत गंभीर समस्या बनती जारी है इससे बचने के लिए कई कंपनिया मशीन लर्निंग का सहारा लेती है जिससे ऑनलाइन मायने फ्रॉड से बचा जा सके.
कंपनिया ऑनलाइन पेमेंट में मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करती है ऑनलाइन पेमेंट करते समय मशीन लर्निंग मॉडल यह detect करता है की कोई आपके सिस्टम में attack करने की कोशिश तो नहीं कर रहा है अगर ऐसा कुछ ML मॉडल detect करता है तो वह उसे उसी समय block कर देता है.
Email Spam Checking :- अगर आप अपने ईमेल अकाउंट को ध्यान से देखे तो आपको एक स्पैम का फोल्डर होता है उसमे ऐसे ईमेल पड़े रहते है जो आपके सिस्टम के लिए नुकसानदाई होते है.
मशीन लर्निंग का मॉडल कुछ filter का इस्तेमाल करता है ऐसे ईमेल को पहचानने के लिए जो की Spamy होते है निचे कुछ filter दिए गए है.
- Header
- Content Filter
- Rule - Based Filter
- Permission Filter
- General Backlists Filter
Image Recognition :- इमेज रिकग्निशन में भी मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया जाता है आपके स्मार्ट फ़ोन में Face lock तो होगा ही जब आप अपने फ़ोन में फेस लॉक का लगते है तब मशीन लर्निंग अल्गोरिथम आपके फेस की पहचान कर लेता है और जब आपको Unlock केना होता है तो वह आपके face से मैच करके आपके फ़ोन को अनलॉक कर देता है.
Machine Learning के Advantages
हमे शयद ही इसके बारे में पता हो की machine learning के बहुत सारे Advantages होते है यहाँ मैंने कुछ महत्वपूर्ण Advantages के विषय में जानकारी दी है.
- Machine learning के बहुत से Wild Applications है उदाहरण के लिए Banking, Financial sector, Healthcare, Retail, Publishing इत्यादि Industries.
- Relevant Advertisements को push करने के लिए Google और Facebook Machine learning का इतेमाल करते है.
- Machine learning का इस्तेमाल Dynamic environments में Multi-dimensional और Multi- variety data को Handle करने के लिए किया जाता है.
- Machine learning के इस्तेमाल से समय की बचत और साधन का कुशल उपयोग किया जाता है.
- Machine learning के साधन से अगर हमे Continuous quality large और Complex process environments केने के लिए tools चाहता हो वह इसमें मौजूद है.
Machine Learning के Dis-Advantages
Machine Learning के Advantages तो अपने पड़े मगर इसके कुछ Dis-Advantages भी है चलिए इनके विषय के बारे जानते है.
- Machine learning की बड़ी चुनौती Acquisition है जिसमे विभिन्न Algorithms पर आधारित होकर data की प्रक्रिया होती है और Processed किया जाता है.
- Interpretation एक शव्द है जिसका अर्थ है की परिणाम भी बहुत बड़ी चुनौती है इसे यह तय करना होता है की मशीन लर्निंग algorithm की प्रभावशीलता कितनी है.
- हम यह कह सकते है की Machine learning के उपयोग सिमित होते है और साथ में यह भी नहीं कह सकते की algorithm सभी काल्पनिक मामलो में काम करेगी की नहीं क्योंकि जायदातर मामले मशीन लर्निंग के विफल होता है.
- इसमें सही algorithm को लागु करने के लिए समस्या के बारे में सहमति होना जरूरी है.
- Machine learning में बहुत से data की जरूरत होती है मतलब की Training data की जरूरत होती है इतने सरे डाटा के साथ काम करना बहुत ही मुश्किल होता है.
मशीन लर्निंग का भविष्य
Machine learning Technology की दुनिया में कई ऊंचाइयों तक जा पंहुचा है न जाने आज हम कितने ऐसी applications का उपयोग करने है जो की सिर्फ मशीन लर्निंग से ही संभव हो पाई है इसका भविष्य आने बाले समय में कई ऊंचाइयों तक पहुंचने बाला है.
हम इंसानो की कल्पना ही इसके भविष्य को उज्वल कर रही है जितनी इसकी इमेजिनेशन उतना ही इसे हम अपने कार्यो में इस्तेमाल कर सकते है.
इसमें कोई शक नहीं की इसका इस्तेमाल कई बड़े क्षेत्रों में होने बाला है और अभी कई बड़े क्षेत्रों में इसका इस्तेमाल किया जा रहा है machine learning एक कल्पना से हकीकत में तब्दील होती जा रही है और भविष्य में इसकी काफी Demand होने बलि है.
Conclusion
आज अपने सीखा Machine learning क्या है?(What is Machine Learning in Hindi) में आशा करता हु की आपको इस विषय के बारे में पूरी विस्तार से जानकारी मिल गयी होगी और मशीन लर्निंग कैसे काम करता है समझ चुके होंगे.
आपको इस लेख से संबंधित समस्या है या इस article में कोई सुधार करने की जरूरत है तो निचे दिए comment box में कमेंट लिख सकते है आपको इसका reply जल्द ही दे दिया जाएगा।
एगो आपको मेरी यह पोस्ट Machine learning क्या है हिंदी में से कुछ सिखने को मिला हो तो आप इसे social networks में जरूर share करे जिससे मुझे भी प्रेरणा मिलती है.
