मशीन लर्निंग और एआई क्या है? [What is Machine Learning and AI? In Hindi]
मशीन लर्निंग एआई का एक सबफील्ड है। मशीन लर्निंग एक एआई एप्लिकेशन है जो कंप्यूटर को अनुभव से सीखने और विशिष्ट कार्यों के प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाता है। यह कंप्यूटरों को डेटा का विश्लेषण करने और किसी दिए गए कार्य को करने की उनकी क्षमता में सुधार करने के लिए उस डेटा से सीखने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करने की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र है जो कंप्यूटर सिस्टम विकसित करने के लिए काम कर रहा है जो स्वायत्त रूप से अनुभव से सीख सकता है - विशेष रूप से, प्राप्त डेटा को संसाधित करके - और विशिष्ट कार्यों के प्रदर्शन में सुधार करता है। "मशीन लर्निंग" शब्द का प्रयोग अक्सर "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द के साथ किया जाता है, लेकिन मशीन लर्निंग एआई का एक उपक्षेत्र है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अक्सर "पर्यवेक्षित" या "अप्रबंधित" के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।
- मशीन लर्निंग उदाहरण डेटा या पिछले अनुभव का उपयोग करके एक प्रदर्शन मानदंड (Performance criteria) को अनुकूलित करने के लिए कंप्यूटर की प्रोग्रामिंग है। हमारे पास कुछ मापदंडों के लिए एक मॉडल परिभाषित है, और प्रशिक्षण डेटा या पिछले अनुभव का उपयोग करके मॉडल के मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए सीखना एक कंप्यूटर प्रोग्राम का निष्पादन (Execution) है। Model भविष्य में भविष्यवाणियां करने के लिए पूर्वानुमानित हो सकता है, या डेटा से ज्ञान प्राप्त करने के लिए वर्णनात्मक हो सकता है।
- मशीन लर्निंग के रूप में जाना जाने वाला अध्ययन का क्षेत्र इस सवाल से संबंधित है कि कंप्यूटर प्रोग्राम का निर्माण कैसे किया जाए जो अनुभव के साथ स्वचालित रूप से बेहतर हो।
पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग क्या है? [What is Supervised Machine Learning?]
Supervised machine learning में, एक डेटा वैज्ञानिक सीखने की प्रक्रिया के माध्यम से एआई एल्गोरिदम का मार्गदर्शन करता है। वैज्ञानिक एल्गोरिदम को प्रशिक्षण डेटा प्रदान करता है जिसमें उदाहरणों के साथ-साथ प्रत्येक उदाहरण के लिए विशिष्ट लक्ष्य परिणाम शामिल होते हैं। वैज्ञानिक तब तय करता है कि किन चरों का विश्लेषण किया जाना चाहिए और कंप्यूटर की भविष्यवाणियों की सटीकता पर प्रतिक्रिया प्रदान करता है। पर्याप्त प्रशिक्षण (या पर्यवेक्षण) के बाद, कंप्यूटर प्राप्त होने वाले नए डेटा के परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करने में सक्षम होता है। Boilerplate क्या है?
अप्रशिक्षित मशीन लर्निंग क्या है? [What is unsupervised machine learning?]
Unsupervised machine learning में, एल्गोरिदम को Training data प्रदान किया जाता है, लेकिन तुलना के लिए उपयोग करने के लिए ज्ञात परिणाम नहीं होते हैं। इसके बजाय, वे पहले के अज्ञात पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम समान डेटा को एक साथ क्लस्टर कर सकते हैं, डेटा सेट के भीतर विसंगतियों (Inconsistencies) का पता लगा सकते हैं और ऐसे पैटर्न ढूंढ सकते हैं जो विभिन्न डेटा बिंदुओं को सहसंबंधित करते हैं।
Semi-supervised machine learning algorithms, जैसा कि नाम से पता चलता है, लेबल किए गए और बिना लेबल वाले Training data दोनों को मिलाते हैं। बड़ी मात्रा में डेटा लेबल करने के समय और लागत को कम करते हुए लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा की एक छोटी मात्रा का उपयोग भविष्यवाणी सटीकता में काफी सुधार करता है।
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