Machine Learning in Hindi : दोस्तों आप में से कई लोगों ने मशीन लर्निंग के बारे में सुना होगा और अगर आपको नहीं पता कि Machine Learning क्या है, तो इस लेख में Machine Learning के बारे में आप हिंदी में जानेंगे। जैसे कि Machine Learning क्या है और यह कैसे काम करती है आदि, तो इस लेख को अंत तक जरूर पढ़ें जिससे आपको मशीन लर्निंग के बारे पता चल सके।
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मशीन लर्निंग क्या है – What is Machine Learning in Hindi
मशीन लर्निंग Artificial Intelligence का हिस्सा है, इसका उपयोग मशीन को सिखाने के लिए किया जाता है और मशीन को यह भी सिखाया जाता है कि कैसे जरूरत पड़ने पर अपने पिछले अनुभव का उपयोग करके निर्णय ले सकता है। ML का मुख्य उद्देश्य कंप्यूटर प्रोग्राम को बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के अग्रिम रूप से बनाना है।
ML सिस्टम या प्रोग्राम जिसे प्रशिक्षित किया जाता है उसे मशीन लर्निंग मॉडल कहा जाता है। मशीन लर्निंग मॉडल एक कंप्यूटर प्रोग्राम है, यह इनपुट लेता है और फिर अनुभव से सीखता है और आउटपुट की भविष्यवाणी करता है।
Machine Learning Algorithms के उदाहरण
मान लीजिए आपने मशीन लर्निंग मॉडल में इनपुट के रूप में सेब का रंग लाल, वजन 20 ग्राम, आकार गोल और ऊंचाई 5 सेमी दिया है और आप प्रोग्राम लिखते हैं और मशीन लर्निंग मॉडल को बताते हैं कि यदि जब भी कोई इनपुट दिया जाता है जिसका रंग लाल है, तो वजन 20 ग्राम है, आकार गोल है और ऊंचाई 5 सेमी होगी, तो इस इनपुट को एक सेब के रूप में मानें और आउटपुट दिखाएं।
इसी तरह, Google, YouTube और Facebook जैसी कंपनियां आपके द्वारा देखे जा रहे वीडियो और सर्च को मशीन लर्निंग मॉडल के इनपुट के रूप में देती हैं और मशीन लर्निंग को एक प्रोग्राम लिखकर सिखाया जाता है कि जब भी इस नाम का कोई उपयोगकर्ता कुछ भी खोजता है, तो उसके अनुसार उपयोगकर्ता को विज्ञापन दिखाना और तदनुसार वीडियो की सिफारिश करना।
मशीन लर्निंग के प्रकार – Types Of Machine Learning In Hindi
इसे मुख्य रूप से तीन भागों में विभाजित किया गया है –
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
1. Supervised Learning
Supervised Learning में इनपुट और आउटपुट डेटा पहले से ही मशीन को उपलब्ध कराया जाता है, जिसे ट्रेनिंग डेटा या लेबल डेटा भी कहा जाता है। इस डेटा के मुताबिक मशीन अपना आउटपुट देती है और आउटपुट पूरी तरह से ट्रेनिंग डेटा की क्वालिटी पर निर्भर करता है यानी यदि डेटा की क्वालिटी अच्छी होगी तो मशीन का आउटपुट भी बेहतर होगा। जब मशीन को कोई नया इनपुट दिया जाता है तो मशीन अपने पिछले अनुभव और डेटा के अनुसार ही आउटपुट देगी।
2. Unsupervised Learning
Unsupervised Learning में मशीन को पहले से कोई इनपुट और आउटपुट लेबल वाला डेटा नहीं दिया जाता है। इसमें जैसे ही मशीन को इनपुट मिलता है, मशीन खुद ही उसका हिसाब लगा लेती है और एक क्लस्टर तैयार कर चीजों के प्रकार के हिसाब से अलग-अलग ग्रुप में बांट देती है।
3. Reinforcement Learning
इसमें ट्रेनिंग डेटा और आउटपुट पहले से ही मशीन के साथ लेबल किए जाते हैं। इसके विपरीत Reinforcement Learning में मशीन के पास कोई जवाब नहीं होता है और कोई ट्रेनिंग डेटा नहीं होने के कारण रीनफोर्समेंट एजेंट द्वारा यहां कार्य को पूरा करने का निर्णय लिया जाता है, जो अपने अनुभव के आधार पर कार्य को पूरा करने का प्रयास करता है। और अपने बार-बार के प्रयासों से सीखता है।
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Machine Learning Algorithm कैसे काम करती है?
मशीन लर्निंग मॉडल (ML Model) बनाने और सिखाने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। एल्गोरिथम ऐसे चरण हैं जो मशीन लर्निंग मॉडल उसी एल्गोरिथम के अनुसार देखकर और काम करके सीखता है।
Advantages of Machine Learning
- मशीन लर्निंग के कई व्यापक अनुप्रयोग हैं जैसे बैंकिंग, वित्तीय क्षेत्र और स्वास्थ्य सेवा आदि उद्योग।
- इसके उपयोग से समय कम लगता है और संसाधनों का कुशल उपयोग भी किया जा सकता है।
- यदि कोई निरंतर गुणवत्ता, बड़े और जटिल प्रक्रिया वातावरण प्रदान करना चाहता है, तो भी मशीन लर्निंग के कारण इसमें कुछ ऐसे उपकरण हैं।
- मशीन लर्निंग का उपयोग बहु-आयामी और बहु-विविध डेटा को संभालने के लिए किया जाता है।
Disadvantages of Machine Learning
- मशीन एल्गोरिथम के उपयोग सीमित हैं। यह भी सुनिश्चित नहीं है कि एल्गोरिदम हमेशा सभी कल्पनीय मामलों में काम करेगा।
- अधिक परिवर्तनशीलता न होना भी मशीन लर्निंग की एक और सीमा है।
- डीप लर्निंग एल्गोरिथम की तरह, मशीन लर्निंग के लिए भी बहुत सारे ट्रेनिंग डेटा की आवश्यकता होती है।
Conclusion
आशा करता हूँ कि आप लोगों को मेरा यह लेख Machine Learning क्या है? और Machine Learning से जुड़ी सभी जानकारी आप लोगों को मिल गयी होगी और यदि आपको सच में लगता है कि Strong AI से मानव समाज को कोई खतरा बन सकता है, तो आप comment करके जरूर बतायें।
