विषय
- परिभाषा - मशीन लर्निंग का क्या अर्थ है?
- Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
- Techopedia मशीन लर्निंग की व्याख्या करता है
परिभाषा - मशीन लर्निंग का क्या अर्थ है?
मशीन लर्निंग एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुशासन है जो मानव ज्ञान के तकनीकी विकास के लिए तैयार है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर को विश्लेषण, आत्म-प्रशिक्षण, अवलोकन और अनुभव के माध्यम से नई स्थितियों को संभालने की अनुमति देता है।
मशीन लर्निंग नए परिदृश्यों, परीक्षण और अनुकूलन के संपर्क के माध्यम से कंप्यूटिंग की निरंतर प्रगति की सुविधा देता है, जबकि बाद में (हालांकि समान नहीं) स्थितियों में सुधार के निर्णयों के लिए पैटर्न और प्रवृत्ति का पता लगाने का काम करता है।
मशीन लर्निंग अक्सर डेटाबेस (केडीडी) में डेटा खनन और ज्ञान की खोज के साथ भ्रमित होता है, जो एक समान कार्यप्रणाली साझा करते हैं।
Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
Techopedia मशीन लर्निंग की व्याख्या करता है
टॉम एम। मिशेल, एक मशीन सीखने के अग्रदूत और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय (सीएमयू) के प्रोफेसर, ने मानव और मशीन सीखने के विकास और तालमेल की भविष्यवाणी की। समाचार फ़ीड एक आदर्श उदाहरण है। समाचार फ़ीड उपयोगकर्ता मित्र सामग्री को प्रदर्शित करने के लिए प्रोग्राम किया गया है। यदि कोई उपयोगकर्ता किसी विशेष मित्र की दीवार पर अक्सर टैग करता है या लिखता है, तो समाचार फ़ीड उस मित्र से अधिक सामग्री प्रदर्शित करने के लिए अपना व्यवहार बदलता है।
अन्य मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में वाक्य रचना पैटर्न मान्यता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, खोज इंजन, कंप्यूटर दृष्टि और मशीन धारणा शामिल हैं।
एक मशीन में मानव अंतर्ज्ञान को दोहराने के लिए मुश्किल है, मुख्य रूप से क्योंकि मानव अक्सर सीखते हैं और अनजाने में निर्णयों को निष्पादित करते हैं।
बच्चों की तरह, मशीनों को एक विस्तारित प्रशिक्षण अवधि की आवश्यकता होती है, जब भविष्य के व्यवहार को निर्धारित करने की दिशा में व्यापक एल्गोरिदम विकसित किए जाते हैं। प्रशिक्षण तकनीकों में रॉट लर्निंग, पैरामीटर एडजस्टमेंट, मैक्रो-ऑपरेटर्स, चैंकिंग, एक्सप्लेनेशन-बेस्ड लर्निंग, क्लस्टरिंग, मिस्टेक करेक्शन, केस रिकॉर्डिंग, मल्टीपल मैनेजमेंट, बैक प्रोपगेशन, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और जेनेटिक एल्गोरिदम शामिल हैं।