Machine Learning Kya hai और कैसे काम करता है? 2022 (Best जानकारी)

 क्या आप नहीं जानते हैं की Machine Learning Kya hai? आप को लगता होगा कि ये बहुत ही technical term मालुम पड़ता है। लेकिन आप इसके बारे में सही तरह से समझ जाएँ तब आपके लिए ये बहुत ही आसान सा funda है जिसे आजकल लगभग सभी जगहों में इस्तमाल में लाया जा रहा है।

यह कुछ इस प्रकार की learning है जिसमें machine खुद ही बहुत सी चीज़ें सिख लेता है बिना machine को explicitly programmed किये। यह एक तरह का application होता है जिसको हम AI (Artificial Intelligence) कहा जाता हैं, जो की एक प्राकर से ये system को ये ability प्रदान करता है जिससे वो अपने आप experience से ही याद करें और अपने आप को improve करते रहें।

सोचने में भले ही यह असम्भव लग रहा है लेकिन ये सच है क्यूंकि आजकल AI इतना ज्यादा advanced हो गया है की जिससे हम Machines को बहुत से काम अपने आप करा सकते है जो की पहले कभी सोच पाना भी मुमकिन था।

चूँकि Machine Learning से dynamic environment में multi-dimensional और multi-variety data को सरलता से handle करा जा सकता है इसलिए इसके विषय में पूरी जानकारी पाना सभी Technical Students के लिए बहुत जरूरी हो जाता है।

Machine Learning Kya hai और इसके ऐसे हजारों advantages तरीके हैं जिन्हें हम अपने रोजाना के कामों में इस्तमाल करते हैं। इसलिए हमने सोचा की क्यूँ न आप लोगों को Machine Learning Kya hai और ये कैसे काम करता है के बरे में जानकारी दे जिससे आपको machine learning को जानने में आई भी आसानी होगी। तो बिना देरी किये चलिए जानते हैं। मशीन लर्निंग क्या होता है -

मशीन लर्निंग क्या है (What is Machine Learning in Hindi)

Machine Learning Kya hai और कैसे काम करता है? 2022 (Best जानकारी)

Machine learning Kya hai और इसके जैसा की मेने पहले ही बताया की यह एक तरह का application होता है artificial intelligence (AI) का जो की systems को यह ability देता है की जिससे वो automatically याद कर सकें और समय आने पर खुद की improve भी हो सकें।

ऐसा करने के लिए वो अपने experience को काम में लाते हैं ना ही उन्हें explicitly programmed किया जाता है। Machine learning हमेशा Computer Programs के development पर ध्यान करता है जिससे वो data की अच्छे से जानकर लेकर उसे बाद में अपने खुद के learning के लिए यूज कर सके।

यह learning data के observations से शुरू होता है, example के लिए direct experience, या instruction, data में patterns को ढूंडना और जीवन में अच्छा decisions लेने में आसानी हो।

Machine Learning kya hai? का काम है कैसे वो अपने actions को उस हिसाब से संभाल सके।

Machine Learning Algorithms के प्रकार

Machine learning algorithms को कुछ category में बांट गया है। चलिए इसके बांटे और हुए प्रकारों के बारे में जानते हैं।

1. Supervised machine learning algorithms

2. Unsupervised machine learning algorithms

3. Semi-supervised machine learning algorithms

4. Reinforcement machine learning algorithms

1. Supervised machine learning algorithms: 

algorithm में Machine अपने past में जो काम सीखा हुआ होता है उसे यह नए मेमोरी में apply करता है जिसमें वे labeled examples का प्रयोग करते हैं जिससे वो future events को पूर्व-सूचना दे सकें।

एक known training dataset के analysis से ये learning algorithm एक तरह का inferred function बनाता है जो की आसानी से predictions कर पाता है output values के विषय में।

System किसी भी नए input के लिए लक्ष्य प्रदान कर सकती है उन्हें sufficient training देने पर। ये learning algorithm भी निकले हुए output को तुलना करती है correct, intended output के साथ अधिक errors को खोजती हैं जिससे ये model को उसी हिसाब से modify कर सकें।

2. Unsupervised machine learning algorithms:

इन algorithms का इस्तमाल किया जाता है जब information जिसे train किया जाये न ही classified हो और न ही लेबल किए गए हो।

Unsupervised learning ये study करती है की कैसे systems किसी function को अनुमान कर सकें जिससे वो unlabeled data से किसी hidden structure को describe कर पाए।

ये system किसी right output को describe नहीं करती है, लेकिन ये data को explore जरूर करती है और उनके datasets से ये अनुमान करती हैं की जिससे ये unlabeled data की मदद से hidden structures को describe कर सकें।

3. Semi-supervised machine learning algorithms:

ये algorithm दोनों supervised और unsupervised learning के बीच होता है। चूँकि ये labelled और unlabeled data का प्रयोग करते हैं training के लिए – typically जो की होता है small amount of labelled data और large amount of unlabeled data.

आम तौर पर, semi-supervised learning को तब बंद किया जाता है जब acquired labelled data को जरुरत होती है skilled और relevant resources की जिससे ये उन्हें तैयार कर सके और उनसे याद भी कर सके। अन्यथा, unlabeled data को प्राप्त करने के लिए additional resources की जरुरत नहीं होती है।

4. Reinforcement machine learning algorithms:

यह एक तरह का learning method है जो की उसके वातावरण के साथ interact हो कर क्रियाएँ उत्पन्न करती हैं और साथ ही errors और rewards को खोजती भी करता है।

परीक्षण, error search और delayed reward ये सभी reinforcement learning के सबसे प्रासंगिक विशेषताएं हैं।

यह method machines और software एजेंटों को allow करता है automatically किसी भी ideal के व्यवहार को determine करने के लिए जो की किसी specific context के भीतर हो और जिससे ये उनकी कार्यों को अधिकतम कर सके।

Simple reward feedback बहुत ही आवस्यक होती है किसी भी agent के लिए जिससे ये याद कर सके की कोनसी तारिका सही है; इसी को reinforcement signal भी कहा जाता है।

Machine learning से massive quantities of data को छान बीन किया जा सकता है। जहाँ से generally faster deliver करता है, ज्यादा सही results जिससे ये पता लगाया जाये की कहाँ पर profitable opportunities है या dangerous risks हैं, साथ में इसमें additional time भी लग सकता है जिससे इन्हें सभी रूप से properly train किया जा सके।

Classification of Machine Learning

मशीन को बेहतर ढंग से काम करने और साथ ही साथ मशीन लर्निंग के इस्तेमाल का प्रशिक्षण के लिए मशीन लर्निंग को कई वर्गो में, बाट दीया जाता है जैस कि – 

1. Machine learning का विवरण व व्यापक ढंग Classification किया जाता है,

2. Machine learning के तहत आने वाली मुस्किलो को पूर्वानुमान के लिए Regression Method को अपनाया जाता है और साथ ही 

3. Machine learning के तहत बेहतर इस्तेमाल के लिए Clustering Technology की भी सहायता ली जाती है।

उपरोक्त सभी बिंदुओं के तहत ही machine learning को व्यापक ढंग से classified किया जाता है ताकि इसकी सहायता से बेहतर व आशाजनक परिणाम प्राप्त किये जा सकें।

Machine Learning कैसे काम करता है?

Tecnology के इस दौर में, आज एक व्यक्ती की बराबरी केवल मशीन ही कर पति है और इसीलिए इस पूरी विचार को Machine Learning का नाम दिया जाता है लेकिन क्या आपको पता है कि, मशीन लर्निंग कैसे काम करता है अर्थात् How Machine Learning Work?

यदि आपको इसकी जानकारी नहीं है तो हम आपको इस आर्टिकल से पूरी जानकारी देने के लिए कुछ important points की सहायता लेंगे जो कि, इस तरह से हैं –

मशीन को ट्रैनिंग दी जाती है

यहां आपका ये जानना जरुरी है कि, कई मशीने इतनी कुशल होती है कि, किसी भी समय में, बिलकुल एक इंसानी सोच व समझ के साथ काम कर पाती है जिसकी पीछे मुख्या वजह से ये होती है कि, मशीन को इंसानी सोच व समझ के साथ काम करने के लिए High Skilled Training दी जाती है ताकि वे मनुष्य के व्यवहार के अनुसार ही व्यवहार कर सकें,

मशीन को मुख्य तौर पर सीखने, अनुमान व भविष्यवाणी के लिए प्रयोग किया जाता है

मशीनो से मनुष्यों की तरह सोचने, समझने व काम करवाने के लिए मुख्य तौर पर सीखने, अनुमान लगाने साथ ही साथ उचित भविष्यवाणी के लिए प्रयोग किया जाता है,

How Work Machine Learning

Machine Learning कैसे काम करती है इसकी पूरी प्रक्रिया बोहोत सरल व सहज है जो कि, इस तरह से हैं –

1. समस्याओं की पहचान की जाती है,

2. समस्या से संबंधित आंकड़े एकत्रित किये जाते है,

3. प्राप्त व एकत्रित आंकड़ो का प्रस्तुतीकरण किया जाता है ताकि बेहतर काम लिया जा सकें,

4. इसके बाद ट्रैन व टेस्ट अल्गोरिथम की प्रक्रिया को शुरु किया जाता है,

5. उपरोक्त क्रियाओं के बाद फीडबैक करते है,

6. अल्गोरिथम को पुन परिभाषित व क्रियान्वित किया जाता है,

7. जब तक इच्छुक परिणाम प्राप्त ना किये जाये तब तक 4 से लेकर 7 बार तक कोशिश की जाती है

8. अन्त में, भविष्यवाणी के लिए एक सरल व सहज मॉडल का निर्माण किया जाता है।

उपरोक्त क्रियाओँ की सहायता से असल में एक machine learning की पूरी काम को संचालित किया जाता है।

उपरोक्त सभी बिंदुओं की सहायता से हमने आपको विस्तार से बताया कि, कैसे एक मशीन बेहतर ढंग से मनुष्य की सोच व समझ के साथ काम कर पाती है।

Career and Courses of Machine Learning?

यदि आप भी बेरोजगार है और किसी ऐसे क्षेत्र में, अपना भविष्य बनाना चाहते है जिसमें आपका भविष्य सुरक्षित हो तो आप बेफिकर हो कर Machine Learning में, अपना करियर बना सकते है जिसकी मांग ना केवल वर्तमान समय में है बल्कि आने वाले भविष्य में भी भारी मात्रा में होगी, ये निश्चित तौर पर कह सकते है।

हमारे सभी युवा Machine Learning के दुनिया में, आसानी से अपना भविष्य बना सकते है जिसके लिए कुछ प्रमुख कामों की सूची इस प्रकार से हैं –

• Machine Learning A-Z – Hands in Python and R in Data Science,

• Machine Learning, Data Science, Deep Learning With Python,

• Machine Learning With JavaScript

• A Beginners Guide to Machine Learning With Unity

उपरोक्त कोर्सो को करके Machine Learning के क्षेत्र में, अपना सुरक्षित भविष्य बना सकते है और इसका लाभ प्राप्त कर सकते है।

Conclusion

चुंकि हमारा वर्तमान जीवन और आने वाला भविष्य पूरी तरह से इन्टरनेट और मशीन पर ही टिकने वाला है इसीलिए हमने अपने इस लेख में, आपको Machine Learning और इससे जुड़ी सारी जानकारी प्रदान की ताकि ना केवल आप इस तकनीक का इस्तेमाल करके अपने निजी व सार्वजनिक जीवन में कर सकें बल्कि साथ ही साथ हमारे युवा इस क्षेत्र में, अपना भविष्य बनाकर एक सुरक्षित भविष्य प्राप्त कर सकें, यही हमारे इस आर्टिकल का मौलिक लक्ष्य है।

अन्त हमें भरोसा है कि आपको हमारा आज का ये आर्टिकल Machine Learning Kya Hai पंसद आया होगा जिसके लि आप हमारे इस आर्टिकल को शेयर करेंगे साथ ही साथ अपने विचार व सुझाव हमें कमेंट करके बतायेगे।

Machine Learning Kya Hai (FAQ'S)

1. मशीन लर्निंग से आप क्या समझते हैं?

Ans.

Machine Learning: Machine Learning एक प्रकार की learning है जिसमें machine खुद अपने आप ही learn करती हैं बिना उसे explicitly programmed किये. ये एक प्रकार का application है AI का जो की system को वो ability प्रदान करता है जिससे वो automatically learn और improve कर सकें अपने experience से.

2. मशीन लर्निंग कितने प्रकार की होती है?

Ans. 

Machine learning के तीन प्रकार हैं, Supervised Learning, Unsupervised Learning और Reinforcement Learning तो चलिए इन तीनों को समझते हैं।

3. व्हाट इस मशीन लर्निंग एंड इमेज प्रोसेसिंग

Ans. 

आज, जब छवि डेटा की बात आती है, एमएल एल्गोरिदम छवियों की उसी तरह व्याख्या कर सकते हैं जैसे हमारा दिमाग करता है । इनका उपयोग लगभग हर जगह किया जाता है, हमारे स्मार्टफ़ोन पर छवियों को कैप्चर करते समय चेहरे की पहचान से लेकर, थकाऊ मैनुअल काम को स्वचालित करने, सेल्फ-ड्राइविंग कारों और बीच में सब कुछ।

4. छवि वर्गीकरण के लिए किस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है?

Ans. 

छवि वर्गीकरण क्षेत्र में, पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जैसे के-निकटतम पड़ोसी (केएनएन) और सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) को व्यापक रूप से वर्गीकरण समस्याओं को हल करने और विशेष रूप से छोटे डेटासेट पर अच्छा प्रदर्शन करने के लिए अपनाया जाता है।

5. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मतलब क्या होता है?

Ans.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अर्थ है-- बनावटी (कृत्रिम) तरीके से विकसित की गई बौद्धिक क्षमता। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जनक जॉन मैकार्थी के अनुसार यह बुद्धिमान मशीनों, विशेष रूप से बुद्धिमान कंप्यूटर प्रोग्राम को बनाने का विज्ञान और अभियांत्रिकी है अर्थात् यह मशीनों द्वारा प्रदर्शित की गई इंटेलिजेंस है।

6. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के गुण और दोष क्या है?

Ans. 

तकनीक भविष्य में इंसानों के लिए मददगार या फिर नुकसानदायक भी हो सकती है। दरअसल आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस मिल जाने के बाद मशीनें यदि खुद निर्णय ले सकेंगी तो उनकी इंसानों पर निर्भरता खत्म हो जाएगी। ऐसे में वह इंसानों के लिए नुकसानदायक भी हो सकती हैं !