मशीन लर्निंग (ML) क्या है? शुरुआती लोगों के लिए

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक क्षेत्र है जहाँ एल्गोरिदम को पैटर्न सीखने और डेटा से भविष्यवाणियाँ करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। मशीन लर्निंग में, आप कंप्यूटर सिस्टम को बड़ी मात्रा में डेटा खिलाते हैं, और यह स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना पैटर्न को पहचानना और निर्णय लेना सीखता है।

आप इनपुट डेटा और वांछित आउटपुट से शुरू करते हैं, जिससे एल्गोरिदम उनके बीच के संबंध का पता लगा लेता है। आप एल्गोरिदम को स्पष्ट रूप से यह नहीं बताते कि उसे क्या करना है ; यह दिए गए डेटा से सीखता है। मशीन लर्निंग में, विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। इन मॉडलों का उद्देश्य पैटर्न को सामान्य बनाना और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियाँ करना है।

प्रशिक्षण के दौरान, एल्गोरिदम त्रुटियों को कम करने और पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने के लिए अपने मापदंडों को समायोजित करता है। यह प्रक्रिया पुनरावृत्तीय है, जो सटीक निर्णय लेने के लिए मॉडल की क्षमता को परिष्कृत करती है। मशीन लर्निंग के विभिन्न प्रकार हैं, जिसमें सुपरवाइज्ड लर्निंग शामिल है, जहां एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, जहां एल्गोरिदम लेबल किए गए आउटपुट के बिना पैटर्न की खोज करता है।

मशीन लर्निंग का प्रयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अनुशंसा प्रणालियां, तथा यह उद्योगों में निर्णय लेने की प्रक्रिया को बेहतर बनाता है।

मशीन लर्निंग का अंतिम लक्ष्य ऐसे मॉडल बनाना है जो अदृश्य डेटा पर अच्छी तरह से सामान्यीकरण कर सकें, जिससे वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सटीक भविष्यवाणियां और निर्णय लेने की उनकी क्षमता में सुधार हो सके।

मशीन लर्निंग उदाहरण

मान लीजिए कि आप स्पैम ईमेल का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बना रहे हैं ।

शुरुआत में, आप ईमेल का एक डेटासेट इकट्ठा करेंगे, उन्हें स्पैम या गैर-स्पैम के रूप में चिह्नित करेंगे। यह लेबल किया गया डेटा एल्गोरिदम को स्पैम को नियमित ईमेल से अलग करने वाले पैटर्न को सीखने में मदद करता है।

जैसे ही आप इस डेटा को मॉडल में फीड करते हैं, यह विशिष्ट शब्दों, ईमेल प्रेषक या यहां तक ​​कि ईमेल की संरचना जैसी विशेषताओं को पहचानना शुरू कर देता है। आप मॉडल को स्पष्ट रूप से यह नहीं बताते कि किन विशेषताओं पर विचार करना है; यह प्रशिक्षण के दौरान इसका पता लगाता है।

• प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, एल्गोरिदम लगातार अपने मापदंडों को समायोजित करता है, स्पैम और गैर-स्पैम ईमेल के बीच बेहतर अंतर करने के लिए खुद को ठीक करता है। यह मॉडल को सूक्ष्म संकेतों की पहचान करना सिखाने जैसा है जिन्हें मनुष्य अनदेखा कर सकते हैं।
• एक बार मॉडल को प्रशिक्षित कर लेने के बाद, आप इसे नए, अनदेखे ईमेल पर परीक्षण करके देखते हैं कि यह कितनी अच्छी तरह से सामान्यीकरण करता है। प्रशिक्षण के दौरान जो कुछ भी सीखा गया है, उसके आधार पर इसे सटीक रूप से भविष्यवाणी करनी चाहिए कि कोई ईमेल स्पैम है या नहीं।
• अब, जब आपको कोई नया ईमेल प्राप्त होता है, तो मशीन लर्निंग मॉडल उसका त्वरित विश्लेषण कर सकता है और आपको यह संभावना स्कोर दे सकता है कि यह स्पैम है या नहीं। प्रशिक्षण डेटा से सामान्यीकरण करने की मॉडल की क्षमता इसे अपरिचित ईमेल के बारे में सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है।

स्पैम पहचान का यह उदाहरण दर्शाता है कि मशीन लर्निंग किस प्रकार सिस्टम को डेटा से सीखने, अनुकूलन करने और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाता है।

मशीन लर्निंग के प्रकार

मशीन लर्निंग में, तीन प्राथमिक प्रकार हैं: सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग। मैं आपके लिए प्रत्येक प्रकार को समझाता हूँ।

1. सुपरवाइज्ड लर्निंग में , आप एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा प्रदान करते हैं, जिसका अर्थ है कि आप इसे इनपुट-आउटपुट जोड़े देते हैं। एल्गोरिदम इनपुट को आउटपुट में मैप करना सीखता है, प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैटर्न के आधार पर नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियाँ करता है।
2. अप्रशिक्षित शिक्षण में लेबल वाले आउटपुट नहीं होते। यहाँ, एल्गोरिदम विशिष्ट मार्गदर्शन के बिना डेटा का अन्वेषण करता है, अपने आप पैटर्न और संबंधों की पहचान करता है। सामान्य तकनीकों में क्लस्टरिंग और आयाम में कमी शामिल है।
3. सुदृढीकरण सीखने में एजेंट को किसी वातावरण में निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करना शामिल है। आप एजेंट के कार्यों के आधार पर पुरस्कार या दंड के रूप में फीडबैक प्रदान करते हैं, जिससे उसे समय के साथ इष्टतम रणनीतियाँ सीखने में मदद मिलती है।

निम्नलिखित चित्र स्पष्ट रूप से एमएल के प्रकारों को दर्शाता है:

मशीन लर्निंग प्रक्रिया

अब, मैं एक विशिष्ट मशीन लर्निंग प्रक्रिया में शामिल चरणों पर चर्चा करूँगा!

1. डेटा संग्रहण - आप अपनी समस्या से संबंधित पर्याप्त मात्रा में डेटा एकत्रित करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि यह उन परिदृश्यों का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें आप मॉडल से संभालना चाहते हैं।
2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग - इसमें डेटा को साफ करना और तैयार करना शामिल है। यह चरण गुम मानों को संबोधित करता है, आउटलेयर को संभालता है, और डेटा को चुने गए एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदल देता है।
3. फ़ीचर इंजीनियरिंग - यहां, आप डेटा से प्रासंगिक फीचर्स का चयन और निर्माण करते हैं, जिससे मॉडल की पैटर्न सीखने की क्षमता बढ़ जाती है।
4. मॉडल चयन - आप अपनी समस्या के आधार पर मशीन लर्निंग मॉडल का प्रकार चुनते हैं - चाहे वह वर्गीकरण, प्रतिगमन या क्लस्टरिंग हो - और एक एल्गोरिदम का चयन करें जो आपके डेटा और उद्देश्यों के अनुकूल हो।
5. मॉडल को प्रशिक्षित करना - इस चरण में एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा को फीड करना और अंतर्निहित पैटर्न को सीखने के लिए इसके मापदंडों को समायोजित करने देना शामिल है। मॉडल अपनी भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए लगातार खुद को परिष्कृत करता है।
6. मॉडल मूल्यांकन और परिनियोजन - प्रशिक्षण के बाद, आप नए, अनदेखे डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करते हैं। यदि यह आपके मानदंडों को पूरा करता है, तो आप इसे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए परिनियोजित करते हैं।

ये चरण मशीन लर्निंग को क्रियान्वित करने की प्रक्रिया को समाहित करते हैं, तथा ऐसे मॉडल विकसित करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं जो डेटा से सीख सकते हैं तथा अदृश्य उदाहरणों पर अच्छी तरह से सामान्यीकरण कर सकते हैं।

एमएल के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (एफएक्यू)

1. मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक क्षेत्र है , जहां एल्गोरिदम को डेटा से पैटर्न सीखने और स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

2. मशीन लर्निंग कैसे काम करती है?

यह एक कम्प्यूटर सिस्टम को एक बड़ा डाटासेट प्रदान करके काम करता है, जिससे एल्गोरिदम को डाटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को सीखने में मदद मिलती है, जिससे वह सूचित निर्णय या भविष्यवाणियां करने में सक्षम हो जाता है।

3. मशीन लर्निंग के प्रकार क्या हैं?

इसके तीन मुख्य प्रकार हैं: पर्यवेक्षित शिक्षण (लेबलयुक्त डेटा), अपर्यवेक्षित शिक्षण (लेबल रहित डेटा) और सुदृढ़ीकरण शिक्षण (किसी वातावरण में पुरस्कार और दंड के माध्यम से सीखना)।

4. पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण में क्या अंतर है?

पर्यवेक्षित शिक्षण में प्रशिक्षण के लिए लेबलयुक्त डेटा शामिल होता है, जबकि अपर्यवेक्षित शिक्षण में लेबलयुक्त आउटपुट के बिना डेटा का अन्वेषण किया जाता है, तथा स्वतंत्र रूप से पैटर्न और संबंधों की पहचान की जाती है।

5. क्या आप रोजमर्रा की जिंदगी में मशीन लर्निंग का कोई उदाहरण दे सकते हैं?

स्पैम ईमेल पहचान एक ऐसा उदाहरण है, जहां मशीन लर्निंग का उपयोग ईमेल में पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, ताकि स्पैम और गैर-स्पैम संदेशों के बीच अंतर किया जा सके।

6. मशीन लर्निंग में ओवरफिटिंग क्या है?

ओवरफिटिंग तब होती है जब मॉडल प्रशिक्षण डेटा को बहुत अच्छी तरह से सीख लेता है, शोर और आउटलायर्स को पकड़ लेता है, जिससे यह नए, अनदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है।

7. आप मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करते हैं?

सामान्य मूल्यांकन मेट्रिक्स में सटीकता, परिशुद्धता, स्मरण और एफ1 स्कोर शामिल हैं, जो मॉडल के प्रदर्शन के विभिन्न पहलुओं का उसके पूर्वानुमानों के आधार पर आकलन करते हैं।

8. मशीन लर्निंग में फीचर इंजीनियरिंग की क्या भूमिका है?

फीचर इंजीनियरिंग में डेटा से प्रासंगिक फीचर्स का चयन और निर्माण करना, मॉडल की सीखने और सटीक भविष्यवाणियां करने की क्षमता को बढ़ाना शामिल है।

9. क्या मशीन लर्निंग मॉडल पक्षपाती हो सकते हैं?

हां, अगर प्रशिक्षण डेटा प्रतिनिधि नहीं है तो मशीन लर्निंग मॉडल पूर्वाग्रह प्रदर्शित कर सकते हैं। पूर्वाग्रह को कम करने के लिए डेटा स्रोतों और प्रीप्रोसेसिंग पर सावधानीपूर्वक विचार करना आवश्यक है।

10. व्यवसाय में मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जाता है?

मशीन लर्निंग का उपयोग व्यवसाय में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है, जिसमें ग्राहक विभाजन, धोखाधड़ी का पता लगाना, मांग का पूर्वानुमान और व्यक्तिगत सिफारिशें शामिल हैं, जो निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बढ़ाती हैं।