विषय
- मशीन लर्निंग क्या है?
- मशीन लर्निंग कैसे काम करती है
- क्यों मशीन सीखना इतना महत्वपूर्ण है
- मानव गैसें
- भविष्य क्या है?
- सारांश
स्रोत: एजेंड्रूव / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
ले जाओ:
मशीन लर्निंग में काफी संभावनाएं हैं, लेकिन इसे उपयोगी बनाने के लिए इसे ठीक से लागू किया जाना चाहिए।
मशीन लर्निंग एक विशेष प्रकार का एल्गोरिदम है जो डेटा से सीख सकता है और भविष्यवाणियां कर सकता है। जैसा कि हम विभिन्न स्रोतों से अधिक डेटा एकत्र करते हैं, मशीन लर्निंग भविष्यवाणियों को अधिक उपयुक्त बना सकता है। हालांकि, ऐसे नुकसान भी हैं जिनकी सावधानीपूर्वक जांच करने की आवश्यकता है।
मशीन लर्निंग क्या है?
विषय के बारे में बहुत गहराई से जानने से पहले, यह जानना बेहद जरूरी है कि वास्तव में मशीन सीखना क्या है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जो कम्प्यूटेशन के माध्यम से सीखने और प्रदान किए गए डेटा के पैटर्न को पहचानने पर केंद्रित है। अब इसका उपयोग मशीनों को बनाने के लिए किया जाता है जो कई परिष्कृत एल्गोरिदम की मदद से अपने दम पर निर्णय ले सकते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, मशीन ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम होगी, वास्तविक दुनिया की खोज करके विभिन्न चीजों को जानकर, उनसे प्राप्त ज्ञान के बारे में प्रश्न पूछेंगे और बहुत कुछ। ये क्षमताएं मशीन को सोचने, समझने और इसी तरह से सीखने में मदद करती हैं, यहां तक कि अपने परिवेश से सीखती हैं, हर अवधारणा के पीछे तर्क ढूंढती हैं, भविष्यवाणी करती हैं और फिर उसी के अनुसार एक भविष्यवाणी करती हैं।
मशीन लर्निंग कैसे काम करती है
यह अवधारणा वास्तव में बहुत नई नहीं है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के एक सेट के अलावा और कुछ नहीं है जो डेटा के दिए गए पूल से सीख सकता है और इसके आधार पर भविष्यवाणियां कर सकता है। डेटा और भविष्यवाणी की सटीकता हाथ में जाती है, इसलिए अधिक डेटा के साथ, हम एक अधिक सटीक भविष्यवाणी प्राप्त करते हैं।
इस प्रकार, इसके संचालन को नियंत्रित करने के लिए किसी पूर्वनिर्धारित नियमों की आवश्यकता नहीं है। यह अवधारणा निरंतर तरीके से काम करती है। यह बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा के एक सेट पर कई अलग-अलग प्रकार के परिष्कृत एल्गोरिदम को स्वचालित रूप से लागू करता है। यह निरंतर और पुनरावृत्त चक्र परिवेश का सावधानीपूर्वक विश्लेषण करने में मदद करता है, एक निश्चित समस्या के सही समाधान की भविष्यवाणी करता है और अंततः सही निर्णय लेता है।
क्यों मशीन सीखना इतना महत्वपूर्ण है
इसका उत्तर कुछ कारकों में निहित है, जो इस अवधारणा को सफल बनाने के मुख्य कारण हैं। आइए इन कारकों पर एक नजर डालें:
संगणना तकनीक भी धीरे-धीरे मूर के नियम के अनुसार आगे बढ़ रही है। आईबीएम, एनवीआईडीआईए और अन्य जैसी विभिन्न कंपनियां गणना के तरीकों को बेहतर बनाने के लिए कई नवाचार विकसित कर रही हैं। ये प्रगति डेटा को बेहतर तरीके से संसाधित करने के लिए कम्प्यूटेशन तकनीक बनाने में मदद करती है।
एल्गोरिदम के कुछ दृष्टिकोणों को डेटा के विलक्षण बिंदुओं और प्रक्रिया की समझ के आधार पर ब्लैक बॉक्स कहा जाता है। आमतौर पर, एक ब्लैक बॉक्स एक सिस्टम या एल्गोरिथ्म होता है जिसे केवल इनपुट किए गए इनपुट और प्रदान किए गए आउटपुट के संदर्भ में देखा जा सकता है। ये एल्गोरिदम या सिस्टम आंतरिक कामकाज या उनके पीछे के तर्क को देखने की पेशकश नहीं करते हैं, जिससे केवल अपारदर्शिता (काला) की पेशकश की जाती है। ये एक संगठन के लिए तकनीकी और सांस्कृतिक समस्याएं पैदा करने के लिए जाने जाते हैं।
यदि डेटा के एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है, तो एक ब्लैक बॉक्स दृष्टिकोण अंडर-परफॉर्म करता है, तो समझ की कमी के कारण सिस्टम जोखिम में पड़ सकता है। यह बताना बहुत मुश्किल है कि मॉडल विफल क्यों है, और यह संगठनों की वृद्धि को काफी हद तक वापस सेट कर सकता है।
प्रोग्रामिंग के संबंध में तकनीकी ऋण, उन मामलों को संदर्भित करते हैं जहां कोड जो कि अल्पावधि में लागू करना आसान होता है, अक्सर सर्वश्रेष्ठ समग्र समाधान के बजाय चुना जाता है। यह आम तौर पर प्रोग्रामिंग के लिए एक बहुत ही खराब दृष्टिकोण है और इस तरह के कोड के रूप में बाद में गहरे मुद्दों को विकसित करने के लिए जा सकते हैं, जिन्हें ऋण कहा जाता है।
ये सिस्टम समय के साथ एक तकनीकी ऋण जमा कर सकते हैं क्योंकि वे प्रकृति में आत्म-अनुकूलन नहीं कर रहे हैं। तकनीकी ऋण खुद को कई अलग-अलग तरीकों से दिखा सकते हैं जैसे जंगलों की पाइपलाइन, उलझाव, अघोषित ग्राहक, छिपे हुए फीडबैक लूप, डेटा निर्भरताएं जो अप्रयुक्त हैं, इत्यादि। वे परिणाम को अव्यवस्थित और अनपेक्षित परिणाम दे सकते हैं, और सिस्टम के प्रदर्शन को काफी कम कर सकते हैं। यह इन ऋणों को कम करने के लिए एक तरह से एल्गोरिदम की योजना के लिए गणितज्ञों और इंजीनियरों को काम पर रखने के द्वारा हल किया जा सकता है। (मशीन लर्निंग को लागू करने वाले पेशेवरों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, डेटा साइंटिस्ट्स: द न्यू रॉक स्टार्स ऑफ़ द टेक वर्ल्ड देखें।)
मानव गैसें
एल्गोरिदम का चयन मनुष्यों द्वारा किया जाता है और इस प्रकार, पक्षपाती हो सकता है। यह एक ऐसी स्थिति को जन्म दे सकता है जहां एक अनुचित एल्गोरिथ्म का चयन किया जाता है।
उदाहरण के लिए, एक टीम जिसके सभी सदस्य एक ही स्कूल से स्नातक हैं, में एल्गोरिदम का एक ही सेट चुनने की प्रवृत्ति होगी। इसलिए अपनी टीम को विभिन्न प्रकार के एल्गोरिथम विविधता के साथ इंजेक्ट करना या कई अलग-अलग एल्गोरिदम को एक साथ नियोजित करना सबसे अच्छा है।
भविष्य क्या है?
हमारी दुनिया धीरे-धीरे नई और विकसित तकनीकों की मदद से खुद को बदल रही है। मशीन लर्निंग निर्णय लेने की प्रक्रिया में पर्याप्त सहायता प्रदान करके आपके गंतव्य तक ड्राइव को निर्देशित करने में मदद करेगा। यह न केवल एक कंपनी की लागत को कम करने में मदद करेगा, बल्कि सभी सर्वेक्षणों और डेटा को ध्यान में रखकर किसी व्यवसाय की गुणवत्ता में सुधार करने का सही तरीका भी दिखाएगा। यह भविष्य में एक बेहतर समाधान प्रदान करने के आशाजनक लक्षण दिखाता है।
सारांश
मशीन लर्निंग एक अवधारणा है जिसने बहुत अधिक ध्यान आकर्षित किया है और सबसे अधिक संभावना है कि सभी प्रचारों को पूरा करेंगे। यह बहुत ही परिवर्तनकारी है, इसलिए इसमें किसी भी व्यवसाय के लिए वर्कफ़्लो पर काम करने की क्षमता है। कोई भी संगठन जो इस सेवा को सही तरीके से एकीकृत करता है, महत्वपूर्ण लाभ देखेगा। हालांकि, इसे ठीक से एकीकृत करने के लिए सिक्के के दोनों किनारों के बारे में जानना भी बहुत महत्वपूर्ण है।