मशीन लर्निंग के वित्त, स्वास्थ्य सेवा, विपणन और परिवहन उद्योगों में व्यापक अनुप्रयोग हैं। इसका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण और प्रक्रिया करने, भविष्यवाणी करने और अन्य कार्यों के बीच निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए किया जाता है।
इस लेख में, मशीन लर्निंग की पांच प्रमुख विशेषताओं के बारे में जानें, जो इसे इमेज और स्पीच रिकग्निशन से लेकर सिफ़ारिश सिस्टम और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसी समस्याओं के व्यापक सेट को हल करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती हैं।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग है कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपक्षेत्र वह शामिल है एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल का विकास, जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की अनुमति देते हैं। मशीन सीखने का उद्देश्य डेटा से प्राप्त अनुभव के आधार पर किसी दिए गए कार्य पर अपने प्रदर्शन को लगातार बेहतर बनाने की क्षमता के साथ बिल्डिंग सिस्टम है। यह एल्गोरिदम को विशाल डेटा सेट पर व्यापक प्रशिक्षण देकर पूरा किया जाता है, जो एल्गोरिदम को डेटा में पैटर्न और कनेक्शन खोजने में सक्षम बनाता है।
- पर्यवेक्षित शिक्षण: इसमें एक लेबल किए गए डेटा सेट पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है, जहां प्रत्येक इनपुट के लिए सही आउटपुट प्रदान किया जाता है। एल्गोरिथ्म इस जानकारी का उपयोग इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध जानने के लिए करता है और फिर नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां कर सकता है।
- अनसुपरवाइज्ड लर्निंग: इसमें एक मॉडल को बिना लेबल वाले डेटा सेट पर प्रशिक्षित करना शामिल है जहां सही आउटपुट प्रदान नहीं किया जाता है। एल्गोरिथम को डेटा में संरचना को अपने आप खोजना चाहिए और आमतौर पर क्लस्टरिंग, आयामीता में कमी और विसंगति का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है।
- सुदृढीकरण सीखना: इसमें एक एजेंट को ऐसे वातावरण में निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करना शामिल है जहाँ उसे पुरस्कार या दंड के माध्यम से प्रतिक्रिया प्राप्त होती है। एल्गोरिदम समय के साथ पुरस्कारों को अधिकतम करने के लिए सर्वोत्तम रणनीति सीखने के लिए इस प्रतिक्रिया का उपयोग करता है।
मशीन लर्निंग की 5 प्रमुख विशेषताएं
मशीन लर्निंग हाल के वर्षों में सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति में से एक बन गई है और इसने उद्योगों और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है। इसकी मुख्य विशेषताएं हैं:
- प्रिडिक्टिव मॉडलिंग: भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने वाले मॉडल बनाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा डेटा का उपयोग किया जाता है। इन मॉडलों का उपयोग ऋण चूक के जोखिम या उपभोक्ता द्वारा अन्य चीजों के साथ खरीदारी करने की संभावना को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।
- स्वचालन: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न खोजने की प्रक्रिया को स्वचालित करता है, जिसमें कम मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है और अधिक सटीक और प्रभावी विश्लेषण को सक्षम करता है।
- स्केलेबिलिटी: मशीन लर्निंग तकनीक बड़े डेटा को प्रोसेस करने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं क्योंकि वे भारी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए बनाई गई हैं। परिणामस्वरूप, व्यवसाय ऐसे डेटा से प्राप्त जानकारी के आधार पर निर्णय ले सकते हैं।
- सामान्यीकरण: मशीन लर्निंग के लिए एल्गोरिदम डेटा में व्यापक पैटर्न की खोज करने में सक्षम हैं जिनका उपयोग ताजा, अनपढ़ डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। भले ही मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा हाथ में लिए गए कार्य पर तुरंत लागू न हो, लेकिन वे भविष्य की घटनाओं के पूर्वानुमान के लिए उपयोगी होते हैं।
- अनुकूलता: जैसे ही नया डेटा उपलब्ध होता है, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लगातार सीखने और अनुकूलित करने के लिए बनाया जाता है। नतीजतन, वे समय के साथ अपने प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं, और अधिक सटीक और कुशल हो जाते हैं क्योंकि उन्हें अधिक डेटा उपलब्ध कराया जाता है।
मशीन लर्निंग और ब्लॉकचेन तकनीक का एकीकरण
मशीन लर्निंग और ब्लॉकचेन तकनीक का एकीकरण भविष्य के लिए बहुत बड़ा वादा रखता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग डेटा का आकलन करने और विकेंद्रीकृत और सुरक्षित प्लेटफॉर्म जैसे इसके आधार पर भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है ब्लॉकचेन.
इस एकीकरण के उपयोग का एक संभावित क्षेत्र बैंकिंग क्षेत्र में है, जहां ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी का विकेंद्रीकृत चरित्र और क्षमता है अनधिकृत पहुंच को प्रतिबंधित करें संवेदनशील डेटा के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को धोखाधड़ी और मनी लॉन्ड्रिंग का अधिक कुशलता से पता लगाने में मदद मिल सकती है।
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मशीन लर्निंग और ब्लॉकचेन तकनीक भी इसमें महत्वपूर्ण अंतर ला सकती है आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन. जबकि ब्लॉकचेन तकनीक का उपयोग आपूर्ति श्रृंखला में खुलापन और जवाबदेही प्रदान करने के लिए किया जा सकता है, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग आपूर्ति श्रृंखला संचालन और पूर्वानुमान मांग को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।
ब्लॉकचेन तकनीक मेडिकल रिकॉर्ड के सुरक्षित और निजी साझाकरण को सक्षम कर सकती है, जबकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग रोग के प्रकोप की भविष्यवाणी करने और रोगी परिणामों को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।
मशीन सीखने का भविष्य
मशीन लर्निंग के भविष्य को एल्गोरिदम, कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा उपलब्धता में निरंतर प्रगति की विशेषता होने की उम्मीद है। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग अधिक व्यापक रूप से अपनाया जाता है और विभिन्न उद्योगों में एकीकृत होता है, इसमें समाज को कई तरह से प्रभावित करने की क्षमता होती है।
मशीन लर्निंग के भविष्य के कुछ प्रमुख रुझानों और विकासों में शामिल हैं:
- स्वचालन में वृद्धि: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रगति के रूप में, वे नौकरियों की एक बड़ी श्रृंखला को स्वचालित करने में सक्षम होंगे, जिसमें कम मानव इनपुट और उत्पादकता बढ़ाने की आवश्यकता होगी।
- अधिक वैयक्तिकृत अनुभव: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में वैयक्तिकृत सुझावों और विज्ञापनों जैसे अत्यधिक वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करने के लिए भारी मात्रा में डेटा का आकलन करने और उपयोग करने की क्षमता होगी।
- उन्नत निर्णय: जैसे-जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जटिल निर्णय और भविष्यवाणियां करने में बेहतर होते जाते हैं, कई व्यवसायों को अधिक सटीक और कुशल निर्णय लेने से लाभ होगा।
- एआई नैतिक प्रगति: जैसे-जैसे मशीन लर्निंग अधिक सामान्य होती जाती है, गोपनीयता की सुरक्षा और निर्णय लेने में पक्षपात को खत्म करने पर ध्यान देने के साथ यह सुनिश्चित करने पर जोर दिया जाएगा कि इसे नैतिक और जिम्मेदारी से विकसित और उपयोग किया जाए।
- अंतःविषय सहयोग: उन क्षेत्रों में नई खोजों और प्रगति को चलाने के लिए मशीन लर्निंग का तेजी से अन्य क्षेत्रों, जैसे तंत्रिका विज्ञान और जीव विज्ञान के सहयोग से उपयोग किया जाएगा।
कुल मिलाकर, मशीन लर्निंग का भविष्य बहुत बड़ा वादा रखता है और आने वाले वर्षों में, वित्त से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक, उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला को बदलने की उम्मीद है।
स्रोत: https://cointelegraph.com/news/5-key-features-of-machine-learning