Machine learning क्या हैं? प्रकार, उपयोग अनुप्रयोग

नमस्ते दोस्तों, इस ब्लॉग के माध्यम से जानेंगे मशीन लर्निंग क्या है? (what is machine learning in hindi) इसके कितने प्रकार है और यह कैसे काम करता है इत्यादि और भी कई महत्वपूर्ण जानकारी मशीन लर्निंग से सम्बंधित।

मशीन लर्निंग (Machine learning) एक कंप्यूटर अल्गोरिथम है जो आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह कम्प्यूटर्स और मशीनो को खुद से सिखने और स्वचालित रूप से खुद को बेहतर बनाने में सक्षम बनाता है। इसके लिए यह algorithm, डेटा और अपने पिछले अनुभवों का उपयोग करती है। ताकि वो किसी कार्य को करने के लिए सही निर्णय स्वयं ले सके।

इसे बिलकुल मनुष्यो की तरह सोचने, समझने, और निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए डिजाइन किया गया है। मशीन लर्निंग अल्गोरिथ्म्स का आविष्कार 1959 में Arthur Samuel के द्वारा किया गया था।

आइये इसे और गहराई से समझते है और जानते है, क्या है मशीन लर्निंग और यह कैसे खुद से सिखने और निर्णय लेने में सक्षम होता है। तो, चलिए शुरू करते है।

मशीन लर्निंग क्या है? Machine learning in hindi

मशीन लर्निंग (machine learning) आर्टिफीसियल intelligence (AI) का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जिसका मुख्य उद्देश्य है ऐसे मॉडल या अल्गोरिथम का निर्माण करना, जो दिए गए data और अपने पिछले अनुभवों (past experience) की सहायता से सिख सके और बेहतर प्रदर्शन के लिए खुद को सुधार सके।

आसान शब्दों मे कहे तो कम्प्यूटर्स या मशीनो की खुद से सिखने की क्षमता को मशीन लर्निंग कहते है। इसके लिए इसे किसी प्रकार की मानवीय हस्तक्षेप या निर्देश की आवश्यकता नहीं होती, यह खुद ही डेटा में उपस्तिथ पैटर्न और सम्बन्ध को पहचानकर सीखता रहता है। और इनपुट प्राप्त होने पर अपने अनुभव के आधार पर उसका आउटपुट तैयार करता है।

चूँकि machine learning algorithm प्राप्त डेटा (data) से सीखता है, इसीलिए जितनी अधिक डेटा (data) अल्गोरिथम (algorithm) को मिलती है वह उतना बेहतर सीख सकता है और output तैयार कर सकता है।

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Machine Learning के प्रकार

मशीन लर्निंग के मुख्य चार प्रकार हैं। जिनमे शामिल है: Supervised Machine Learning, Unsupervised Machine Learning, Semi-Supervised Learning, Reinforcement Learning.

1. Supervised learning क्या हैं?

Supervised learning मशीन लर्निंग का एक प्रकार है जिसमे मॉडल को traning data के साथ परिशिक्षित किया जाता हैं। इस ट्रेनिंग डेटा में प्रत्येक input के साथ उसका सही output शामिल होता है। इसलिए इसे lebeled data भी कहा जाता है। इसमें मॉडल का मुख्य उद्देश्य input और output डेटा के बीच के पैटर्न और सम्बन्धो को सीखना होता है। ताकि यह नए डेटा पर सही परिणाम प्रदान कर सके।

उदहारण के लिए यदि हम एक इमेज को देखने के लिए अल्गोरिथम को शिक्षित कर रहे है, तो हम ट्रेनिंग डेटा के रूप में दिए गए इनपुट इमेज के साथ उसका आउटपुट के रूप मे उस इमेज का नाम भी देंगे, जैसे “कुत्ता” या “बिल्ली” आदि। इसे ही lebeling कहा जाता है।

Supervised learning के भी दो प्रकार होते है regression और classification

Regression क्या हैं?

रिग्रेशन supervised learning की एक तकनीक है जो independent और dependent variable के बीच सम्बन्ध को समझने में मदद करती है। दोनों के बीच के संबंध का मूल्यांकन (अंको में) होने पर, यह मॉडल को आउटकम का पूर्वानुमान (prediction) करने में मदद करती है।

Regression के भी कई प्रकार होते है जिनमे शामिल है: Linear Regression, Non-Linear Regression, Polynomial Regression, Bayesian Linear Regression और Regression Trees इत्यादि।

Classification क्या हैं?

Classification एक प्रकार का अल्गोरिथम है जिसका प्रयोग डेटा को उसके गुण (attribute) के आधार पर विभिन्न श्रेणियों (categories) में वर्गीकृत (classify) करने के लिए किया जाता है, ताकि मॉडल नए डेटा को सही श्रेणी (category) में डाल सके।

इसमें, डेटा को वर्गीकृत करने के लिए गणितीय तकनीक जैसे:- decision trees, linear programming, तथा neural network आदि का प्रयोग किया जाता है।

2. Unsupervised learning क्या हैं?

Supervised learning के खिलाफ, Unsupervised learning में मॉडल को label data पर परिशिक्षित नहीं किया जाता। इसमें, मॉडल को खुद input और output डेटा के पैटर्न और संबंधो को खोजने और समझने की शक्ति होती है। इसमें मॉडल, डेटा में छिपे पैटर्न समझने का प्रयास करती है, जिसके आधार पर वह नयी जानकारी प्राप्त कर सकती है।

इसके लिए क्लस्टरिंग और डिमेंशनैलिटी रीडक्शन, जैसे तकनीकों का उपयोग किया जाता है। यह तकनीकें डेटा को ग्रुप में वर्गीकृत करने और अनुक्रमितता (वैसा डेटा जो क्रम में नहीं होता) को कम करने में मदद करती हैं, जिससे नए तथा मौजूदा डेटा के बीच के रिश्तों को समझा जा सके।

Clusturing क्या हैं?

Clusturing एक प्रक्रिया है जिसका कार्य डेटा (data) को समान विशेषताओं या पैटर्नों के आधार पर समूहों में वर्गीकृत करना, ताकि समिलर डेटा एक ही समूह में हो, यह डेटा को एक समूह में विभाजित करने में मदद करता है ताकि हम उसमें समानता या नए नियमों को पहचान सकें।

उदहारण के लिए बाइक के शोरूम में बाइक्स का होना, पुस्तकालय में पुस्तक का होना।

Dimensionality reduction क्या हैं?

Dimensionality reduction एक तकनीक है जिसका कार्य है dataset में उपस्थित features की संख्या को कम करना साथ ही dataset मे उपस्तिथ महत्वपूर्ण जानकारी को बचाकर रखना हैं। ताकि मॉडल को सिखने में आसानी हो।

3. Reinforcement Learning क्या है?

Reinforcement learning मशीन लर्निंग का एक प्रकार है। जिसमे एक agent अपने environment के साथ बातचीत (feedback के माध्यम से) कर सकता है और यह सीखता है कि सही निर्णय कैसे लेना है। agent को उसके द्वारा किये गए सही कार्यो के लिए reward और गलत कार्यो के लिए penalise किया जाता है, जिसमे agent का मुख्य उद्देश्य अधिकतम reward हासिल करना होता है जिससे वह सही निर्णय लेने में सक्षम हो सके।

Supervised learning और unsupervised learning के बिलकुल विपरीत, reinforcement learning का उपयोग विशेष रूप से उन समस्याओ के लिए किया जाता है जहां data व्यवस्तिथ नहीं है, और प्रत्येक चरण पर लिए गया निर्णय भविष्य को प्रभावित कर सकता है।

Reinforcement learning का उपयोग खेलों, रोबोटिक्स, ऑटोमेटेड निर्णय सिस्टम्स, और सीमित लेबल डेटा के साथ सीखने की स्थितियों में किया जाता है।

4. Semi-Supervised learning क्या है?

Semi-supervised मशीन लर्निंग एक मध्यमपूर्ण तकनीक है जो unsupervised और supervised लर्निंग के बीच स्थित होता है। इसमें, मॉडल को सही उत्पन्न आउटपुट्स के साथ संग्रहित और सही नहीं आउटपुट्स के साथ नहीं संग्रहित डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।

इस प्रकार की लर्निंग में, आमतौर पर डेटा का एक छोटा हिस्सा ही label सहित होता है, और बड़ा हिस्सा unlabeled होता है। unlabeled data को मॉडल शिक्षित करने में मदद करने के लिए अनुगमन (follow up) और साहायक लेबल डेटा का उपयोग करते है। जिससे वे नए और अनदेखे डेटा पर भी अच्छे प्रदर्शन कर सकते हैं।

इस तकनीक का उपयोग उन स्थितियों में किया जाता है जब lableled data मिलना मुश्किल हो, लेकिन अनलेबल्ड डेटा उपलब्ध है।

Machine Learning के उपयोग क्या है।

आज हम सभी जानते है कि आज की दुनिया मे data की कीमत क्या है, बिजनेस हो या राजनीति आज सभी प्रकार के क्षेत्रो में सभी निर्णय data के आधार पर लिए जाते हैं, इसीलिए लोग data को आज की दुनिया का नया ईंधन मानते है। जिस प्रकार data नया ईंधन है, उसी प्रकार मशीन लर्निंग एक इंजन है जो इस data driven दुनिया को शक्ति प्रदान करती है।

मशीन लर्निंग वास्तविक दुनिया में कई कारणों से महत्वपुर्ण है जिनमे मुख्य रूप से data processing, Automation और Innovation शामिल है।

• DATA processing: मशीन लर्निंग के इतने महत्वपूर्ण होने का एक प्रमुख कारण data processing है, इसकी बड़ी मात्रा में डेटा को समझने और सँभालने की क्षमता इसे सबसे महत्वपूर्ण कारण बनाती है इसके उपयोग के लिए, मशीन लर्निंग अल्गोरिथम विशाल data को संसाधित कर सकते है, और डेटा में उपस्तिथ पैटर्न और सम्बन्ध को पहचानकर महत्वपूर्ण insights दे सकते है। जो किसी व्यक्ति को सही निर्णय को लेने के लिए प्रेरित कर सकता है।
• Automation: automation भी एक प्रमुख कारण है मशीन लर्निंग की उपयोगिता का। दिए गए डाटा के आधार पर अपनी समझ को विकशित करके मशीन लर्निंग अल्गोरिथम कई मैन्युअल कार्यो को स्वचालित कर सकते है, इससे किसी काम को करने की efficiency बढ़ती है।
• Innovation: मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न क्षेत्रो में नए-नए तकनीक को विकशित करने के लिए भी किया जाता है। इसका उपयोग finance, defense, manufacturing, health care इत्यादि सभी प्रकार के काम को स्मार्ट और कुशल बनाने के लिए किया जाता हैं।

Machine Learning के अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग, आज की तकनीकी दुनिया में एक बड़ा आउटलुक बना हुआ है और इसका प्रभाव दिनों-दिन बढ़ता ही जा रहा है। हम इसे अपने दिनचर्या में सही से महसूस नहीं कर सकते, लेकिन हम इसका अच्छा उपयोग कर रहे हैं, जैसे कि Google Maps, ChatGPT, Google Assistant, Alexa, और अन्य कई सेवाएं। मशीन लर्निंग के इस बढ़ते प्रभाव को समझने के लिए, नीचे मैंने कई उदाहरण दिए है, आइए सभी को जानते है।

Image & Speech Recognition: मशीन लर्निंग का उपयोग बड़े स्तर पर Image और speech recognition के लिए किया जाता है। इसका उपयोग किसी व्यक्ति, स्थान, या डिजिटल इमेज पहचानने और speech recognition मे किसी की बोली को पहचाने के लिए की वह क्या बोल रहा है के लिए किया जाता है। इसके कुछ उदहारण है : google assistance, voice search, text-to-speech और face detection, google lens इत्यादि।

Medical Diagnosis: मशीन लर्निंग का उपयोग आजकल कई स्वास्थ सेवा में भी किया जा रहा है। चिकित्षा विज्ञानं में इसका उपयोग कई रोगो जैसे brain tumour, cancerous organ, को पहचानने तथा उनका निदान करने के लिए किया जाता है।

Language Translation: goolge translation को तो हम सभी जानते है, इसके पीछे भी मशीन लर्निंग का ही उपयोग किया जाता है जिससे यह किसी दूसरे भाषा को हमारी भाषा मे समझने मे हमारी मदद करता है।

Self Driving Cars: अगर आप जरा भी तकनीक के क्षेत्र में रूचि रखते है तो आपने self driven cars का नाम तो सुना ही होगा। इसे बनाने में भी machine learning अल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है।

मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग इतने है कि यदि बताना शुरू करे तो इसके लिए पूरा आर्टिकल भी कम पर जाए। इसलिए आप मशीन लर्निंग के मुख्य अनुप्रयोगों को दिए गए इमेज की सहायता से समझ सकते है।

Machine Learning कैसे काम करता हैं?

Machine learning किस प्रकार काम करता है इसे समझने के लिए आपको मशीन लर्निंग के प्रकार को समझना होगा, जिसमे विशेष रूप से supervised learning और unsupervised learning शामिल है, चूँकि यह मॉडल मुख्य रूप से इन दोनों तकनीकों का उपयोग करती है और इन तकनीकों की सहायता से ही यह मशीनो को मानव जैसी सीखने, समझने और अपने अनुभव के आधार पर प्रतिक्रिया देने की शक्ति प्रदान करती है।

निष्कर्ष

इस ब्लॉग को पढ़ने के बाद मशीन लर्निंग क्या हैं? और इससे सम्बंधित हर जानकारी जैसे इसके प्रकार, उपयोग, अनुप्रयोग, यह कैसे काम करता और एक मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे बनाया जाता है इत्यादि सभी जानकारी आपको प्राप्त हो गयी होगी।

तो इस ब्लॉग को पढ़ने के बाद आपको कैसा लगा अपना अनुभव अवश्य साँझा करें निचे दिए गए कमेंट बॉक्स में, यदि आपको इस ब्लॉग से कुछ नया जानने और सिखने को मिला हो तो इसे अपने किसी तकनीकियों में रूचि रखने वाले दोस्त के साथ अवश्य शेयर करे।