मशीन लर्निंग क्या है-Machine Learning in Hindi आने वाले समय में मशीनी युग की शुरुआत होने वाली है। या तो आप कह सकते की शुरुआत हो चुकी है जहां कंप्यूटर अब मनुष्य की तरह ही सोचने समझने की क्षमता रखते हैं तो आज हम एक बहुत ही मशहूर तकनीक के बारे में जानेंगे तो उसका नाम है Machine Learning।
Machine Learning आपने कुछ लोगों से इसका नाम सुना होगा। लेकिन अगर इसके बारे में आप और अधिक जानकारी हासिल करना चाहते हैं तो इस आर्टिकल में हम आपको बताने वाले हैं। what is machine learning in hindi मशीन लर्निंग क्या है?, ये यह कैसे काम करता है? और इसके क्या क्या फायदे होते हैं
आज के समय में विज्ञान का क्षेत्र बहुत तरक्की कर रहा है। कलम से लेकर लैपटॉप तक सब कुछ विज्ञान की देन है। हमारी दुनिया गैजेट और मशीनों से भरी पड़ी है। दोस्तों विज्ञान मानव समाज के विकास में एक प्रमुख भूमिका निभाई है कंप्यूटर मनुष्य की अदभुत खोजों में से एक है जिसमें मानव जीवन को लगभग सभी क्षेत्रों में प्रभावित किया है। शुरूआती दिनों में कम्प्यूटर इतने प्रभावी नहीं थे लेकिन लगातार विकास के कारण आज हमारे हर एक काम में कंप्यूटर हमारी ज़रूरत बन गया है।
Machine Learning in Hindi – मशीन लर्निंग क्या है?
Machine Learning आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (ML) और कंप्यूटर साइंस की एक शाखा है, जो डेटा और एल्गोरिदम के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करती है ताकि इंसानों के सीखने के तरीके की नकल की जा सके और धीरे-धीरे इसकी सटीकता में सुधार किया जा सके।
Machine Learning in Hindi दूसरे शब्दों में कहें तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अर्थ है एक मशीन में सोचने-समझने और निर्णय लेने की क्षमता का विकास करना।
मशीन लर्निंग डेटा साइंस के बढ़ते क्षेत्र का एक महत्वपूर्ण घटक है। सांख्यिकीय तरीकों के उपयोग के माध्यम से, डेटा खनन परियोजनाओं के भीतर प्रमुख अंतर्दृष्टि को उजागर करते हुए, एल्गोरिदम को वर्गीकरण या भविष्यवाणियां करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। ये अंतर्दृष्टि बाद में उपयोग और व्यवसायों के भीतर निर्णय लेने को प्रेरित करती हैं, आदर्श रूप से प्रमुख विकास मेट्रिक्स को प्रभावित करती हैं। चूंकि बड़े डेटा का विस्तार और विकास जारी है, डेटा वैज्ञानिकों के लिए बाजार की मांग में वृद्धि होगी, जिससे उन्हें सबसे अधिक प्रासंगिक व्यावसायिक प्रश्नों की पहचान करने और बाद में डेटा का उत्तर देने में सहायता करने की आवश्यकता होगी।
Important Of Machine Learning in Hindi- मशीन लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है?
Machine Learning महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उद्योगों को ग्राहक व्यवहार और व्यवसाय परिचालन पैटर्न के रुझानों के साथ-साथ नए उत्पादों के विकास का समर्थन करता है। आज की कई प्रमुख कंपनियाँ, जैसे कि फेसबुक, गूगल और उबर, मशीन लर्निंग को अपने संचालन का एक केंद्रीय हिस्सा बनातीं हैं। मशीन लर्निंग कई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धा का अंतर बन गया है।
Types of Machine Learning in Hindi – मशीन लर्निंग कितने प्रकार की होती है?
Machine Learning को अक्सर इस बात से वर्गीकृत किया जाता है कि कैसे एक एल्गोरिथ्म अपनी भविष्यवाणियों में अधिक सटीक बनना सीखता है। चार बुनियादी दृष्टिकोण हैं: पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण। एल्गोरिथम डेटा वैज्ञानिक किस प्रकार का उपयोग करना चुनते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे किस प्रकार के डेटा की भविष्यवाणी करना चाहते हैं।
supervised machine learning in hindi-सुपरवाइज्ड लर्निंग क्या हैं?
इस प्रकार की मशीन लर्निंग में, डेटा वैज्ञानिक लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा के साथ एल्गोरिदम की आपूर्ति करते हैं और उन चरों को परिभाषित करते हैं जो वे एल्गोरिदम को सहसंबंधों के आकलन के लिए चाहते हैं। एल्गोरिथ्म के इनपुट और आउटपुट दोनों निर्दिष्ट हैं
सुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक का प्राथमिक उद्देश्य इनपुट चर (A) को आउटपुट चर (B) के साथ मैप करना है। सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग को आगे दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है:
Classification : ये एल्गोरिदम को संदर्भित करते हैं जो वर्गीकरण की समस्याओं को संबोधित करते हैं जहां आउटपुट चर श्रेणीबद्ध होता है; उदाहरण के लिए, हां या नहीं, सही या गलत, पुरुष या महिला, आदि। इस श्रेणी के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग स्पैम का पता लगाने और ईमेल फ़िल्टरिंग में स्पष्ट हैं।
कुछ ज्ञात वर्गीकरण एल्गोरिदम में रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथम, डिसीजन ट्री एल्गोरिथम, लॉजिस्टिक रिग्रेशन एल्गोरिथम और सपोर्ट वेक्टर मशीन एल्गोरिथम शामिल हैं।
Regression : रेग्रेशन एल्गोरिदम प्रतिगमन समस्याओं को संभालते हैं जहां इनपुट और आउटपुट चर का एक रैखिक संबंध होता है। ये निरंतर आउटपुट चर की भविष्यवाणी करने के लिए जाने जाते हैं। उदाहरणों में मौसम की भविष्यवाणी, बाजार की प्रवृत्ति का विश्लेषण आदि शामिल हैं।
लोकप्रिय रेग्रेशन एल्गोरिदम में सरल रैखिक प्रतिगमन एल्गोरिथम, बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन एल्गोरिथम, निर्णय ट्री एल्गोरिथम और लासो प्रतिगमन शामिल हैं।
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unsupervised machine learning in hindi-अनसुपरवाइज्ड लर्निंग क्या हैं?
इस प्रकार की Machine Learning में एल्गोरिदम शामिल होते हैं जो बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। एल्गोरिथ्म डेटा सेट के माध्यम से किसी भी सार्थक कनेक्शन की तलाश में स्कैन करता है। डेटा जो एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करता है और साथ ही उनके द्वारा दी जाने वाली भविष्यवाणियों या सिफारिशों को पूर्व निर्धारित करता है।
अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग को आगे दो प्रकारों में वर्गीकृत किया गया है:
Clustering : क्लस्टरिंग तकनीक वस्तुओं के बीच समानता या अंतर जैसे मापदंडों के आधार पर वस्तुओं को समूहों में समूहित करने को संदर्भित करती है। उदाहरण के लिए, ग्राहकों को उनके द्वारा खरीदे जाने वाले उत्पादों के आधार पर समूहबद्ध करना।
कुछ ज्ञात क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में के-मीन्स क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, मीन-शिफ्ट एल्गोरिदम, डीबीएससीएएन एल्गोरिदम, प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस और इंडिपेंडेंट कंपोनेंट एनालिसिस शामिल हैं।
Association: एसोसिएशन लर्निंग एक बड़े डेटासेट के चर के बीच विशिष्ट संबंधों की पहचान करने को संदर्भित करता है। यह विभिन्न डेटा आइटम्स और मैप्स से जुड़े वेरिएबल्स की निर्भरता को निर्धारित करता है।विशिष्ट अनुप्रयोगों में वेब उपयोग खनन और बाजार डेटा विश्लेषण शामिल हैं।
एसोसिएशन के नियमों का पालन करने वाले लोकप्रिय एल्गोरिदम में एप्रीओरी एल्गोरिथम, एक्लाट एल्गोरिथम और एफपी-ग्रोथ एल्गोरिथम शामिल हैं।
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Semi-supervised machine learning in Hindi – सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग क्या है?
इस दृष्टिकोण में दो पूर्ववर्ती प्रकारों का मिश्रण शामिल है। डेटा वैज्ञानिक एक एल्गोरिथम को ज्यादातर लेबल वाले प्रशिक्षण डेटा को फीड कर सकते हैं , लेकिन मॉडल अपने आप डेटा का पता लगाने और डेटा सेट की अपनी समझ विकसित करने के लिए स्वतंत्र है।
सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग के लाभ
- सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग को समझना किसी भी यूजर के लिए काफी आसान होता है।
- इसकी कार्य करने की क्षमता ज्यादा होती है।
- इसकी दक्षता (efficiency) अधिक होती है.
सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग की हानियाँ
- इसमें यूजर को एकदम सही परिणाम (result) देखने को नहीं मिलते।
- इसके परिणाम stable (स्थिर) नहीं होते.
Reinforcement Machine Learning in Hindi – रेंफोर्समेंट लर्निंग क्या है?
डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर एक बहु-चरणीय प्रक्रिया को पूरा करने के लिए एक मशीन को पढ़ाने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करते हैं जिसके लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित नियम हैं। डेटा वैज्ञानिक किसी कार्य को पूरा करने के लिए एक एल्गोरिदम प्रोग्राम करते हैं और इसे सकारात्मक या नकारात्मक संकेत देते हैं क्योंकि यह काम करता है कि किसी कार्य को कैसे पूरा किया जाए। लेकिन अधिकांश भाग के लिए, एल्गोरिथ्म अपने आप तय करता है कि रास्ते में क्या कदम उठाने हैं।
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को विभिन्न क्षेत्रों जैसे गेम थ्योरी, सूचना सिद्धांत और मल्टी-एजेंट सिस्टम में लागू किया जाता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग दो प्रकार के तरीकों या एल्गोरिदम में विभाजित किया गया है:
Positive reinforcement Machine Learning in Hindi : यह एजेंट के एक विशिष्ट व्यवहार के बाद एक मजबूत प्रोत्साहन को जोड़ने के लिए संदर्भित करता है, जिससे यह अधिक संभावना होती है कि व्यवहार भविष्य में फिर से हो सकता है, उदाहरण के लिए, एक व्यवहार के बाद एक इनाम जोड़ना।
Negative reinforcement Machine Learning in Hindi: नकारात्मक रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक विशिष्ट व्यवहार को मजबूत करने को संदर्भित करता है जो नकारात्मक परिणाम से बचाता है।
Difference Deep Learning and Data Science- डीप लर्निंग और डेटा साइंस में क्या अंतर?
Deep Learning को मशीन लर्निंग का एक सबसेट कहा जा सकता है जो एल्गोरिदम से संबंधित है जो मॉडल में कई छिपी हुई परतों का उपयोग करके डेटा से सीख सकता है। डीप लर्निंग का उपयोग डेटा के जटिल निरूपण को सीखने के लिए किया जाता है जो बेहतर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में मदद करता है। ध्यान दें कि प्रतिनिधित्व के लिए एक और शब्द सुविधा है।
सुविधाओं या अभ्यावेदन के बेहतर चयन के परिणामस्वरूप बेहतर मॉडल बन सकते हैं और यही वह जगह है जहाँ डीप लर्निंग बहुत मदद करती है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके छवि वर्गीकरण, मशीनी अनुवाद, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों आदि से संबंधित जटिल समस्याओं को हल किया जा सकता है।
Data Science एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग, लीनियर अलजेब्रा, प्रायिकता और सांख्यिकी और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग शामिल है। डेटा वैज्ञानिक वे लोग होते हैं जो डेटा से उपयोगी उत्पाद बनाने के लिए बड़े डेटासेट पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करते हैं जैसे कि भविष्य कहनेवाला मॉडल आदि
Applications of Machine Learning in Hindi – मशीन लर्निंग का उपयोग
ऐसे कई क्षेत्र हैं जिनमें मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा रहा है और सभी उद्योगों को उनकी ग्राहक सेवा में सुधार करके, स्वचालन लाकर और उत्पादों को नया करने में मदद करके मदद की जा रही है। नीचे कुछ प्रमुख उद्योग प्रकार दिए गए हैं और कैसे मशीन लर्निंग उनकी मदद कर रहा है:
Manufacturing Industry
स्थिति की निगरानी और भविष्य कहनेवाला रखरखाव ऐसे दो क्षेत्र हैं जिनमें मशीन लर्निंग ने निर्माण उद्योग की मदद की है।
Retail Sector
रिटेल क्षेत्र में, मार्केटिंग चैनल काफी सुव्यवस्थित हैं और मशीन लर्निंग ने लॉजिस्टिक्स के साथ-साथ चैनलों को स्वचालित बनाने में मदद की है।
Healthcare Sector
हेल्थकेयर सेक्टर सबसे ज्यादा टेक्नोलॉजी से चलने वाला सेक्टर है। मशीन लर्निंग की मदद से बीमारी की पहचान काफी आसान है क्योंकि मशीनें बहुत अच्छी तरह से सुसज्जित हैं। इसके अलावा जोखिम से संतुष्टि भी मशीन लर्निंग का एक फायदा है।
Hospitality Sector
आतिथ्य क्षेत्र यात्रा और पर्यटन से संबंधित है और इस खंड में कीमतों में उतार-चढ़ाव होता है। मशीन लर्निंग डायनैमिक प्राइसिंग और कस्टमर एक्सपीरियंस को बेहतर बनाने में भी मदद करती है।
Financial Sector
वित्तीय क्षेत्र स्टॉक मार्केटिंग से संबंधित है। स्टॉक की कीमतों में उतार-चढ़ाव के कारण यह सबसे अधिक उतार-चढ़ाव वाला क्षेत्र है। इसमें मशीन लर्निंग रिस्क एनालिटिक्स के साथ-साथ नियामक अनुपालन के साथ-साथ कीमतों की भविष्यवाणी करने में मदद करता है।
Energy
ऊर्जा से संबंधित क्षेत्रों जैसे बिजली उत्पादन, सौर ऊर्जा, गतिज ऊर्जा आदि ने भी अपनी मशीनों में मांग का अनुमान लगाने और ऊर्जा की आपूर्ति का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग स्थापित की है।
Disadvantages of Machine Learning in Hindi – मशीन लर्निंग के नुकसान
कोई भी चीज एकदम परफेक्ट नहीं होती। इसी तरह, भले ही मशीन लर्निंग के उपयोग की एक विस्तृत श्रृंखला है, लेकिन इसके कुछ दोष और नुकसान भी हैं। मशीन लर्निंग में कुछ गंभीर Errors हैं।
अगर आप मशीन को गलत ट्रेनिंग देंगे तो क्या होगा? या यदि आपके द्वारा दर्ज किया गया एल्गोरिथम गलत है। उस स्थिति में क्या परिणाम होगा? परिणाम गलत होंगे या वे पक्षपाती होंगे।
इसके अलावा, कुछ गलतियों पर इतने लंबे समय तक ध्यान नहीं दिया जा सकता है कि उस प्रारंभिक बिंदु से आपके सभी परिणाम गलत होंगे। कल्पना कीजिए कि उन सभी खामियों को दूर करने में कितना समय लगेगा। आइए हम मशीन लर्निंग के कुछ नुकसानों को देखें ।
Data Acquisition
Machine Learning डेटा पर आधारित है। डेटा कई स्रोतों से प्राप्त किया जाता है। यदि डेटा स्रोत विश्वसनीय नहीं है तो हम सही परिणाम की उम्मीद नहीं कर सकते। अधिकांश समय बाहरी स्रोत गलत हो सकते हैं।
डेटा की गुणवत्ता भी महत्वपूर्ण है। अगर आपके पास डेटा नहीं है तो आपको डेटा का इंतजार करना होगा। इससे समय की देरी होगी। आत्मनिर्भर बनने के तरीके सीखने के लिए एक मशीन को बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने की आवश्यकता होती है। तो, मशीन लर्निंग डेटा पर निर्भर करता है।
Time and Resources
चूँकि मशीन जिस डेटा को संसाधित करती है वह मात्रा में बहुत बड़ा होता है, इसे करने में लगने वाला समय भी काफी भिन्न होता है। मूल रूप से, मशीनों को पर्याप्त समय की आवश्यकता होती है ताकि वे एल्गोरिथम के अनुकूल हो सकें और इसे सीख सकें। एक मशीन को विकसित करना होता है ताकि वह एल्गोरिथम के अनुसार कार्य कर सके।
मशीन की विश्वसनीयता और सटीकता की जांच के लिए कुछ परीक्षण भी चलाए जाते हैं। यह न केवल समय बल्कि संसाधनों के बारे में भी है। संसाधन मौद्रिक और सेट अप या बुनियादी ढाँचे दोनों हैं। कंप्यूटर को पावर देने के लिए भी बिजली की जरूरत होती है।
इसलिए मशीनों के लिए आवश्यक सभी संसाधन उच्च लागत का कारण बनेंगे और एल्गोरिथम को सेट करने में लगने वाला समय भी संसाधनों की भारी बर्बादी है। क्योंकि उस दौरान कोई परिणाम नहीं दिया जाता है। ट्रायल रन भी महंगे हैं। इसलिए मशीन लर्निंग में पैसे का बहुत बड़ा नुकसान है।
Interpretation of Results
मशीन लर्निंग का सबसे बड़ा नुकसान यह है कि यह परिणामों की सही व्याख्या नहीं कर सकता है। क्यों? एल्गोरिथम सेट व्याख्या का आधार है और यदि वह दोषपूर्ण है तो परिणामों की गलत व्याख्या की जाएगी।
एल्गोरिथम सटीक और ऐसी स्थिति में विकसित होना चाहिए कि परिणामों का विश्लेषण किया जा सके और विश्वसनीय रूप से दिखाया जा सके। इन सभी के लिए भारी मात्रा में संसाधनों की आवश्यकता होगी। अब इसका एकमात्र समाधान यह है कि एल्गोरिदम को अत्यधिक सावधानी से डिजाइन किया जाना चाहिए और फिर सटीक रूप से दर्ज किया जाना चाहिए ताकि परिणाम बिल्कुल स्पष्ट हों।
High-Error Susceptibility
मशीनों के परिणामों में दिखाई देने वाली Errors इतनी अधिक होती हैं कि यदि प्रारंभिक अवस्था में इसे ठीक नहीं किया गया तो यह एक बड़ी भूल होगी। पक्षपात एक बात है लेकिन गलत परिणाम दूसरी बात है। मशीन लर्निंग केवल दो चीजों पर निर्भर करता है।
एक डेटा है और दूसरा एल्गोरिथम है। इस तकनीक के सभी मुद्दे इन दो चरों में Errors पर आधारित हैं। किसी एक में कोई भी दोष गलत निष्कर्ष की ओर ले जाएगा।
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Advantages of Machine Learning in Hindi – मशीन लर्निंग के फायदे
मशीन लर्निंग एक बहुत व्यापक अवधारणा है। अक्सर लोग डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग के बीच भ्रमित हो जाते हैं। अंतर बहुत आसान है। मशीन लर्निंग मशीन को डेटा के साथ आत्मनिर्भर और काम करने योग्य बनाने के बारे में है।
यह मशीनों में सोचने की क्षमता विकसित करने के बारे में है ताकि वे डेटा का विश्लेषण कर सकें और जल्दी से सभी निर्णय ले सकें। आइए मशीन लर्निंग के कुछ फायदों के बारे में जानें :
Automation
मशीन लर्निंग ने हर चीज को और अधिक आत्मनिर्भर बना दिया है। ऐसी कई मशीनें हैं जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना स्वतंत्र रूप से काम करती हैं। कई मामलों में, आप उन्हें सिखा सकते हैं और उन्हें प्रशिक्षित कर सकते हैं कि कैसे काम करना है।
मशीन लर्निंग के साथ एकीकृत होने पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने चमत्कार किया है।वाशिंग मशीन जैसी मशीनें अब मशीन लर्निंग तकनीक से लैस हैं, जिसमें वे आसानी से अपने परिवेश के अनुकूल हो जाती हैं और फिर मालिक के घर पर न होने पर भी काम करती हैं।
Patterns of Analysis
मशीन लर्निंग सभी पैटर्न के बारे में है। इसका मतलब है कि एक बार मशीन को डेटा प्रदान करने के बाद यह स्वचालित रूप से इसमें पैटर्न पढ़ना शुरू कर देता है और जांचता है कि डेटा कैसे प्रवाहित होता है।
सभी डेटा का विश्लेषण करके यह सर्वोत्तम परिणाम और बहुत सटीकता के साथ उत्पन्न करने में सक्षम है। व्यक्तियों के लिए यह जटिल हो सकता है लेकिन मशीनों के लिए यह बहुत आसान है।
Applications are varied
मशीन लर्निंग में अब कई एप्लिकेशन हैं। हम 2022 में हैं और अब हम बहुत सारी तकनीक, AI और मशीन लर्निंग देख सकते हैं। इंटरनेट सचमुच आज जीवन जीने के महत्वपूर्ण घटकों में से एक बन गया है।
मशीन लर्निंग के कुछ एप्लिकेशन हैं- स्टॉक फोरकास्टिंग, सेल्स प्रेडिक्शन, ऑपरेशंस मैनेजमेंट , प्रोडक्ट्स का एनालिटिक्स, फ्रॉड डिटेक्शन और कई अन्य।
Handling Data
आपको हर साल उत्पन्न होने वाले डेटा के बारे में कोई जानकारी नहीं है। इसे संसाधित करना या इसके आधे हिस्से को व्यवस्थित करना मानवीय रूप से असंभव है। लेकिन अब हमारे पास स्वचालित उपकरण और सॉफ्टवेयर हैं जो हमें उस सभी डेटा को छाँटने, व्यवस्थित करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने में मदद करते हैं।
मशीन लर्निंग ने सचमुच हमारे जीवन को जितना हमने सोचा था उससे कहीं अधिक आसान बना दिया है। सभी स्वचालित और मशीन-शिक्षण टूल को 1 दिन के लिए दूर करके देखें. आपको एहसास होगा कि आप क्या खो रहे हैं।
Execution
एक्सिक्यूशन किसी भी योजना का सबसे महत्वपूर्ण पहलू है। मशीन लर्निंग की मदद से आप न केवल उस कार्य को अंजाम दे सकते हैं जो आप कर रहे हैं बल्कि अन्य कार्यों को भी एक साथ कर सकते हैं।
इसके अलावा, मशीन लर्निंग मौजूद होने पर किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है। एकल कार्य के मामले में, आपको कार्य करने के लिए बहु-आयामी उपयोगिताओं का विकल्प मिलता है।
Improvement
AI और Machine Learning दोनों हमेशा विकसित होने वाली अवधारणाएं हैं। वे कहां बढ़ेंगे इसका कोई ठिकाना नहीं है। इन क्षेत्रों के विशेषज्ञों द्वारा लगातार सुधार किए जा रहे हैं। मशीन लर्निंग में हम कभी भी अंतिम स्तर तक नहीं पहुंच सकते।
मशीन लर्निंग अपने आप में इतनी व्यापक अवधारणा है कि नई परिस्थितियों के संपर्क में आने पर हर डिवाइस अपने आप कई नई चीजें सीख जाएगा। प्रोग्रामिंग इस तरह से की जाती है कि पिछले डेटा या कार्यों के आधार पर यह स्वयं कुछ बेहतर में विकसित होगा। इसलिए सुधार का मार्ग हमेशा चलता रहता है।
Opportunities
मशीन लर्निंग की वजह से मानवीय हस्तक्षेप कम हुआ है लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि मानव संसाधन के लिए रोजगार के अवसर बाजार से पूरी तरह से खत्म हो गए हैं। बाजार को हमेशा प्रतिभाशाली, कुशल और जानकार लोगों की जरूरत होती है।
इसके अलावा, मशीन लर्निंग के कारण, कई नए क्षेत्रों और तकनीकों की खोज की गई है कि उन क्षेत्रों में अनुसंधान के लिए लोगों की आवश्यकता है। तो, हाँ, मशीन लर्निंग ने लोगों के लिए नए अवसर खोले हैं।
समय और जटिलता में कमी
किसी कार्य या कार्य को करने में लगने वाला समय काफी कम हो गया है क्योंकि मशीन लर्निंग के कारण सब कुछ स्वचालित और सुव्यवस्थित हो गया है। मानवीय त्रुटियां भी कम हो जाती हैं और हर कार्य बोली योग्य हो जाता है।
Machine Learning ने इंसानों की जगह इतनी ले ली है कि भविष्य खतरे में पड़ सकता है। नौकरी के अवसर मौजूद होंगे लेकिन सभी के लिए पर्याप्त नहीं होंगे। ऐसा कोई क्षेत्र नहीं है जिसमें मशीन लर्निंग का विस्तार नहीं हो रहा है। मशीन लर्निंग निश्चित रूप से लोगों के लिए एक वरदान है लेकिन अगर इसका सही तरीके से उपयोग नहीं किया गया तो यह अभिशाप भी बन सकता है।
Difference artificial intelligence and machine learning in hindi- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
Artificial Intelligence | Machine learning |
Artificial Intelligence एक ऐसी तकनीक है जो एक मशीन को मानव व्यवहार का अनुकरण करने में सक्षम बनाती है। | Machine Learning Artificial Intelligence का एक subset है जो किसी मशीन को स्पष्ट रूप से प्रोग्रामिंग किए बिना पिछले डेटा से स्वचालित रूप से सीखने की अनुमति देता है। |
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का लक्ष्य जटिल समस्याओं को हल करने के लिए इंसानों जैसा स्मार्ट कंप्यूटर सिस्टम बनाना है। | Machine Learning का लक्ष्य मशीनों को डेटा से सीखने की अनुमति देना है ताकि वे सटीक आउटपुट दे सकें। |
AI में हम इंसान की तरह किसी भी काम को करने के लिए इंटेलिजेंट सिस्टम बनाते हैं। | ML का लक्ष्य मशीनों को डेटा से सीखने की अनुमति देना है ताकि वे सटीक आउटपुट दे सकें। |
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एआई के दो मुख्य उपसमूह हैं। | मशीन लर्निंग में, हम मशीनों को डेटा के साथ किसी विशेष कार्य को करना और सटीक परिणाम देना सिखाते हैं। |
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का दायरा बहुत बड़ा है। | डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक मुख्य उपसमुच्चय है। |
AI एक बुद्धिमान प्रणाली बनाने के लिए काम कर रहा है जो विभिन्न जटिल कार्य कर सकता है। | मशीन लर्निंग का दायरा सीमित है। |
एआई सिस्टम सफलता की संभावनाओं को अधिकतम करने के बारे में चिंतित है। | मशीन लर्निंग उन मशीनों को बनाने के लिए काम कर रहा है जो केवल उन्हीं विशिष्ट कार्यों को कर सकती हैं जिनके लिए उन्हें प्रशिक्षित किया गया है। |
AI के मुख्य प्रयोग सिरी, कैटबोट्स का उपयोग कर ग्राहक सहायता , विशेषज्ञ प्रणाली, ऑनलाइन गेम खेलना, बुद्धिमान ह्यूमनॉइड रोबोट आदि हैं। | मशीन लर्निंग के मुख्य अनुप्रयोग हैं ऑनलाइन अनुशंसा प्रणाली , गूगल सर्च एल्गोरिदम , फेसबुक ऑटो फ्रेंड टैगिंग सुझाव आदि। |
क्षमताओं के आधार पर, एआई को तीन प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है, जो हैं, Weak AI , General AI. और Strong AI । | मशीन लर्निंग को भी मुख्य रूप से तीन प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है जो सुपरवाइज्ड लर्निंग , अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइनफोर्समेंट लर्निंग हैं। |
इसमें सीखना, तर्क करना और आत्म-सुधार शामिल है। | इसमें नए डेटा के साथ पेश किए जाने पर सीखना और आत्म-सुधार शामिल है। |
AI पूरी तरह से स्ट्रक्चर्ड, सेमी-स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा से संबंधित है। | मशीन लर्निंग स्ट्रक्चर्ड और सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा से संबंधित है। |
Conclusion
मुझे पूर्ण आशा है की मैंने आप लोगों को What is Machine Learning in Hindi – मशीन लर्निंग क्या है? के बारे में पूरी जानकारी दी और में आशा करता हूँ आप लोगों को Machine Learning in Hindi के बारे में समझ आ गया होगा.
मेरा आप सभी रीडर से गुजारिस है की आप लोग भी इस जानकारी को अपने, रिश्तेदारों, अपने दोस्तो में Share करें, जिससे की हमारे बिच जागरूकता होगी What is Machine Learning in Hindi – मशीन लर्निंग क्या है? और इससे सबको बहुत लाभ होगा. मुझे आप लोगों की सहयोग की आवश्यकता है जिससे मैं और भी नयी जानकारी आप लोगों तक पहुंचा सकूँ.
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