मशीन लर्निंग (Machine Learning) क्या है; कैसे काम करता है; फायदे नुकसान

आपने वर्तमान समय में Machine Learning के बारे में सुना होगा या कई सारे लोगों के मन में यह सवाल आया होगा की Machine Learning Kya Hai? आधुनिक दुनिया में धीरे धीरे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का महत्व बढ़ता ही जा रहा है। अतः जिन लोगों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानकारी होगी उनको मशीन लर्निंग के बारे में भी पता होगा। लेकिन जो लोग इस सवाल से अनजान है की Machine Learning क्या है उनको हम आज मशीन लर्निंग से जुड़ी सारी चीजें समझाने जा रहे है।

इस लेख के द्वारा आज सभी पाठकों को जानने को मिलेगा की Machine Learning क्या है? Machine Learning क्यों सीखनी चाहिए? Machine Learning के फायदे क्या क्या है? Machine Learning के प्रकार कौन कौन आ है? इसके अलावा भी कई सारे सवाल है मशीन लर्निंग से जुड़े जिनके बारे में आप सभी को जरूर जानना चाहिए। खासकर उन लोगों को जो की टेक्नोलॉजी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसे क्षेत्र में रुचि रखते है। भविष्य में इन क्षेत्रों में बहुत सारी नई चीजें और भी आने वाली है। अतः आदि आप वाकई में Machine Learning के बारे में जानना चाहते हो तो आखिर तक इस लेख में बने रहिएगा।

Machine Learning क्या है?

सामान्य रूप से Machine Learning वास्तव में Artificial Intelligence का एक Application है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली मशीनों को ऐसी क्षमता प्रदान करता है जिससे एक मशीन ने अपने भूतकाल में जो भी कार्य किए थे उनके अनुभव के अनुसार वह भविष्य में होने वाली चीजों को कर सकें तथा उनमें होने वाली गलतियों को खुद से सुधार सके। कुछ नया सीखने के लिए या कुछ भी सुधार करने के लिए इन मशीनों में अलग से कोई प्रोग्राम नही डाला जाता है बल्कि यह भूतकाल के कार्यों से अनुभव प्राप्त करते है।

मशीन लर्निंग की प्रक्रिया में डाटा की भूमिका बहुत ही ज्यादा महत्वपूर्ण होती है क्योंकि डाटा को अध्ययन करने के बाद ही एक AI मशीन कुछ सीख सकती है या कुछ सुधार कर सकती है। यदि मशीन के पास अधिक डाटा होगा तो मशीन उतने ही बेहतरीन तरीके से चीजों की समझ पाएगी।

मान लीजिए यदि मशीन ने अपने भूतकाल में कई सारे कार्य किए है और उसके पास अधिक मात्रा में डाटा मौजूद है। अतः भविष्य में वह कोई ऐसा कार्य करने जा रहा है जिसे उसने भूतकाल में भी किया है था। ऐसे में मशीन के पास यह विकल्प होता है की वह पुराने डाटा का एक Output तैयार कर ले।

अतः जब मशीन उसी कार्य को फिर करेगा जिसे उसने भविष्य में पहले भी किया होगा तो मशीन पुराने डाटा की मदद से यह देख सकता है की क्या वह सही तरीके से कार्यों को पूरा कर रही है और यदि वह कार्य सही ढंग से नहीं हो रहा है तो उसमे किस प्रकार से सुधार लाया जा सकता है। लेकिन यदि मशीन के पास पर्याप्त मात्रा में डाटा ही मौजूद नहीं होगा तो वह न तो कुछ सीख पाएगी न ही कोई सुधार कर पाएगी।

पर्याप्त मात्रा में डाटा न होने के कारण उसमे प्रोग्राम डालने की आवश्यकता पड़ती है। देखा जाए तो मशीन लर्निंग प्रक्रिया का इस्तेमाल मशीन की कार्य क्षमता को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है।

Machine Learning का उद्देश्य क्या है?

असल में देखा जाए तो मशीन लर्निंग का उद्देश्य भविष्य में ऐसे मशीनों का निर्माण करना है जिसमे इंसानों की तरह सोचने की क्षमता हो, जो इंसानों की भांति चीजों का समझ सके, सीख सके, और जो भी चीजें उसने सीखी हो उसका उपयोग भविष्य में कर सके।

मशीन लर्निंग की सम्पूर्ण प्रक्रिया में एक मशीन जो भी ज्ञान अपने भूतकाल में किए गए कार्यों से प्राप्त करता है उसका उपयोग वह भविष्य में करता है समस्याओं को सुलझाने के लिए। साथ ही उसी ज्ञान का उपयोग करके नई चीजें भी सीख सके बिना इंसानी हस्तक्षेप के।

असल में देखा जाए तो मशीन लर्निंग का सीधा सा उद्देश्य मशीनों को Smart बनाना है इंसानों की तरह। अर्थात मशीनों के अंदर भी इंसानी दिमाग की तरह एक कृत्रिम मानव मस्तिष्क को विकसित करना जिससे की एक मशीन भी इंसानों की तरह कई सारी चीजें सीख सके। साथ ही उन कार्यों को करते समय आने वाली समस्याओं को सुलझा सके तथा खुद के अंदर जरूरत के अनुसार बदलाव कर सकें।

इन सब चीजों के अलावा मशीन लर्निंग का एक मुख्य उद्देश्य यह भी है की एक मशीन कार्य तो करें लेकिन बिना मानवीय हषक्षेप के।

मानवीय हस्तक्षेप के बिना मशीनों को कार्य करने के लिए तैयार करना इसलिए जरूरी है क्योंकि ऐसे कई सारे क्षेत्र है जहां पर मानवजाति का पहुंचना मुमकिन नही लगता है। उदाहरण के लिए ब्रह्मांड में मौजूद ग्रहों की खोज करना, अलग अलग ग्रहों पर जाना आदि। इन सभी कार्यों के लिए मानव को चाहिए की वह मशीन लर्निंग के द्वारा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से सजी हुई मशीन तैयार करें।

उम्मीद है की आप समझ चुके होंगे की मशीन लर्निंग क्या है? आगे हमने बताया है की मशीन लर्निंग के प्रकार कौन कौन से है?

Machine Learning के प्रकार कौन कौन से है?

आइए अब हम आपको बताने जा रहे है की मशीन लर्निंग के प्रकार कौन कौन से है? मशीन लर्निंग के मुख्य चार प्रकार है जिनके बारे में हमने सम्पूर्ण से जानकारी आपके साथ शेयर की है।

• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Semi-Supervised Learning
• Reinforcement Learning

आइए ऊपर प्रदर्शित चारों प्रकारों के बारे मे विस्तार से जानते है।

1) Supervised Learning

Machine Learning का Supervised Learning एक ऐसा प्रकार है जिसमे मशीन को प्रशिक्षण देने के लिए Labeled Data का उपयोग किया जाता है। इसके अंतर्गत मशीन Labeled Data का उपयोग करके Model बनातीं है ताकि Data Sets को समझा जा सके। Labeled Data उस डाटा को कहते है जो की मशीन के अंदर पहले से ही मौजूद होता हैं। इसे आप Input Data भी कह सकते हो। मशीन अपने अंदर मौजूद Input Data के आधार पर Output Data की भविष्यवाणी करता है।

आसान शब्दों में कहा जाए तो Supervised Learning एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमे मशीन इनपुट डाटा की सहायता से यूजर्स को आउटपुट डाटा प्रदान करता है। Supervised Learning एक सुरक्षित यानी की निगरानी पर आधारित लर्निंग प्रक्रिया होती है। उदाहरण के लिए एक अध्यापक जैसे विद्यार्थी पर निगरानी रखता है। Supervised Learning का इस्तेमाल कई सारी जगहों पर होता है जैसे की Risk Assessment, Image Classification, Fraud Detection और Spam Filtering जैसी प्रक्रियाओं को संपन्न करने के लिए।

2) Unsupervised Learning

Supervised Learning के बिलकुल विपरीत Unsupervised Learning होती है जिसमे मशीन को प्रशिक्षण देने के लिए Unlabeled Data का उपयोग किया जाता है। Unsupervised Learning की सम्पूर्ण प्रक्रिया में मशीन बिना किसी निगरानी के चीजों के विषय में सीखती है। Unsupervised Learning का इस्तेमाल बहुत बड़ी मात्रा में मौजूद Data के Insights को प्राप्त करने के लिए किया जाता है। Unsupervised Learning Model मनुष्यों की तरह सोचने समझने, मनुष्य की तरह व्यवहार करने, कार्य करने में सक्षम होते है।

3) Semi-Supervised Learning

Supervised Learning और Unsupervised Learning के मेल से Semi Supervised Learning का निर्माण होता है। इसमें मशीन को प्रशिक्षण देने के लिए कम मात्रा में Labeled Data और अधिक मात्रा में Unlabeled Data का उपयोग होता है।

4) Reinforcement Learning

Reinforcement Learning तकनीक के अंतर्गत जब एजेंट कोई अच्छा कार्य करता है तो उसे Reward दिए जाते है और जब वह कोई गलत कार्य करता है तो Penalty के तौर पर उसे सजा दी जाती है। यह लर्निंग प्रक्रिया फीडबैक पर आधारित होती है। Feedback के आधार पर ही Agent कई सारी चीजे सीखता है और खुद ही अपने अनुभव के अनुसार खुद में सुधार करता है। उदाहरण के लिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से निर्मित रोबोट जो कई सारी चीजें खुद सीख जाता है।

अतः यह थे मुख्य चार प्रकार Machine Learning के जिनके बारे में हमने आपको जानकारी दी है।

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Machine Learning का उपयोग कहां कहां होता है?

मशीन लर्निंग के प्रकारों के बारे में तो हमने आपको विस्तार से जानकारी दे दी है। आइए अब जानते है की मशीन लर्निंग का उपयोग कहां कहां किया जाता है। हमने इस विषय में निम्नलिखित जानकारी आपके साथ शेयर की है।

• वस्तुओं, चित्रों, स्थानों और व्यक्तियों को पहचानने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है। Face Detection इसका एक उदाहरण है जिसका इस्तेमाल प्राइवेसी के नजरिए के हिसाब से किया जाता है।

• Voice Search के लिए भी मशीन लर्निंग का इस्तेमाल होता है। आपने गूगल और कई सारे ऐप्स में Voice Search का विकल्प जरूर देखा होगा जिसकी मदद से कोई भी चीज मात्र बोलकर ही सर्च की जा सकती है।

• मशीन लर्निंग की मदद से कोई भी यूजर गूगल मैप के द्वारा किसी भी स्थान की दिशा और उस जगह पर मौजूद ट्रैफिक की स्थिति का पता लगा सकता है।

• Amazon Prime, Netflix, Amazon और Flipkart जैसी e-Commerce और Entertainment कंपनियां भी मशीन लर्निंग तकनीक का प्रयोग करती है। उदाहरण के लिए जब एक यूजर ऐप में कोई भी वस्तु सर्च करता है तो वह डाटा इनपुट करता है और बाद में जो परिमाण उसे प्राप्त होते है वह आउटपुट डाटा होता है।

• मशीन लर्निंग का उपयोग आज के समय में स्वास्थ्य के क्षेत्र में भी होता है जहां पर बीमारी का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग होता है।

• Stock Market भी मशीन लर्निंग तकनीक का भरपूर इस्तेमाल होता है। मशीन लर्निंग के द्वारा ही स्टॉक मार्केट में यह अनुमान लगाया जाता है की कौन से Share की कीमत बढ़ेगी और कौन से Share की कीमत कम होगी। हालांकि यह पूर्ण रूप से सही नही होता है लेकिन इससे निवेशकों को कुछ हद तक आइडिया जरूर मिल जाता है। साथ ही उनकी हानि होने की संभावना कम हो जाती है।

• आजकल ऑनलाइन लेन देन में काफी ज्यादा Fraud हो रहे है जिसे रोकने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया जाता है। Machine Learning के द्वारा बड़ी ही आसानी से नकली खातों का पता लगाया जा सकता है जिससे गैरकानूनी लेन देन को रोका जा सकता है।

यह रहे ऐसे कुछ क्षेत्र जहां पर मशीन लर्निंग तकनीक का इस्तेमाल हो रहा है और आने वाले भविष्य में भी होगा। आगे हमने मशीन लर्निंग के फायदे और नुकसानों की चर्चा की है।

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Machine Learning के फायदे और नुकसान क्या क्या है?

मशीन लर्निंग से जुड़ी कई सारी चीजों के बारे में तो हमने आपको अच्छे से बता दिया है। आगे हम अब आपको बताने जा रहे है की मशीन लर्निंग के फायदे तथा नुकसान क्या क्या है? चलिए फिर दोनों के बारे में एक एक करके आपको जानकारी प्रदान करते है।

Machine Learning के फायदे 

• मशीनों को Advance और Smart बनाने के लिए Machine Learning का इस्तेमाल किया जाता है।

• मशीन लर्निंग के द्वारा मशीनों को इंसानों की तरह सोचने समझने की शक्ति प्रदान की जा सकती है जिससे मनुष्य की तरह मशीन भी कार्य कर सकते है।

• मशीन लर्निंग के द्वारा पुराने आंकड़ों की मदद से नया डाटा प्राप्त किया जा सकता है जिसके द्वारा यूजर को भविष्य में होने वाली घटनाओं के बारे में आइडिया मिल जाता है।

• आधुनिक समय में शिक्षा के क्षेत्र में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया जा रहा है। मशीन लर्निंग की मदद से ऑनलाइन शिक्षा से बहुत से छात्रों की शिक्षा प्राप्त हो रही है।

• मशीन लर्निंग के द्वारा मानव शरीर में मौजूद कई सारे घातक बीमारियों का पता लगाया जा सकता है।

• मशीन लर्निंग की मदद से जो मशीन तैयार की जाती है वह Data को बहुत ही आसानी से Review कर सकते है और Analyze कर सकते है।

Machine Learning के नुकसान

• मशीन लर्निंग की प्रक्रिया मे वांछित परिणाम पाने के लिए अधिक मात्रा में Data की जरूरत पड़ती है जिसके कारण कभी कभी गलत परिणाम भी प्राप्त हो जाते है।

• मशीन लर्निंग की मदद से मशीनें पुराने डाटा की मदद से भविष्य में होनी वाली घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकती है लेकिन वह पूर्ण रूप से सत्य हो इसकी पुष्टि नहीं की जा सकती है।

• मशीन लर्निंग की सम्पूर्ण प्रक्रिया में Data का Size बहुत ज्यादा होता है जिसकी वजह से सिस्टम को अधिक स्टोरेज की जरूरत पड़ती है।

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Artificial Intelligence और Machine Learning में क्या अंतर है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बीच पाए जाने वाले विभिन्न अंतर के बारे में नीचे जानकारी दी गई है।

Artificial Intelligence	Machine Learning
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विज्ञान की आधुनिक तकनीकों तथा कम्प्यूटर द्वारा निर्मित किया गया एक प्रोग्राम है जो मशीनों में मानवीय दिमाग की भांति कार्य करता है।	मशीन लर्निंग एक तकनीकी प्रक्रिया है जिसके चलते मशीनों में Data Input किया जाता है तथा इस Input किए डाटा के आधार पर मशीन Output Data प्रदान करती है।
AI का Full Form Artificial Intelligence है।	ML का Full Form Machine Learning है।
Weak AI, Strong AI, और General AI यह तीन प्रकार है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के।	Supervised, Unsupervised, Semi Supervised और Reinforcement यह चार प्रकार है मशीन लर्निंग के।
AI खुद अपने अनुसार निर्णय ले सकते है किसी भी कार्य के संदर्भ में	मशीन लर्निंग की प्रक्रिया में यह सिस्टम को डाटा के आधार पर परिणाम देने के लिए बाध्य करते है।
AI ऐसा प्रोग्राम है जो कंप्यूटर और अन्य मशीनों को यह क्षमता प्रदान करता है जिससे वह कार्यों को सरलता से कर सके।	यह ऐसी प्रक्रिया है जो सिस्टम को ऐसी क्षमता प्रदान करती है जिससे की सिस्टम पुराने डाटा के आधार पर नई नई चीजें सीख सकें।

मशीन लर्निंग से संबंधित आपके सवाल और हमारे जवाब

Machine Learning क्या है – सारांश

मशीन लर्निंग के विषय में यदि आप जानकारी हासिल करना चाहते थे तो आज के इस लेख के द्वारा आपको मशीन लर्निंग के विषय में काफी सारी चीजें जानने को मिली होंगी। इस लेख के द्वारा हमने मशीन लर्निंग क्या है? मशीन लर्निंग का उद्देश्य क्या है? मशीन लर्निंग के प्रकार कौन कौन से है? मशीन लर्निंग के फायदे तथा नुकसान क्या है? जैसे अन्य कई सारे सवालों के जवाब दिए है। अतः हम उम्मीद करते है की आपको यह लेख पसंद तो जरूर आया होगा। लेख यदि पसंद आए तो इसे शेयर जरूर और यदि आपके कोई सवाल हो तो आप कमेंट के माध्यम से हमसे पूछ सकते हो।

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