Machine Learning क्या हैं हिंदी में जाने | 2023
Machine Learning In Hindi क्या है; दोस्तो आजकल “कंप्यूटर विज्ञान” का एक खास क्षेत्र “मशीन लर्निंग” है, जो कंप्यूटर को आज़ादी (Freedom) से सीखने और सुधार करने की क्षमता प्रदान करता है। इसका मतलब है कि मशीन लर्निंग के ज़रिए से कंप्यूटर वास्तविकता से सीख सकता है और नई जानकारी के साथ बेहतर कार्य कर सकता है।
Machine Learning क्या है और इसका महत्व ?
मशीन लर्निंग विभिन्न डेटा पर आधारित अल्गोरिदम्स और सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करता है ताकि यह स्वतंत्र रूप से निर्णय ले सके और कार्रवाई कर सके।
वर्तमान समय में मशीन लर्निंग का उपयोग ?
मशीन लर्निंग का उपयोग आजकल हर जगह हो रहा है। यह विज्ञान, स्वास्थ्य, वित्तीय सेवाएं, मार्केटिंग, संचार, समाजशास्त्र, और अन्य क्षेत्रों में भी आवश्यक हो गया है।
उदाहरण के लिए, ऑनलाइन विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म्स और सोशल मीडिया साइट्स, Social Apps, पसंद के आधार पर विज्ञापन दिखाते हैं यानि आपकी रूचि के आधार पर आपको विज्ञापन दिखाए जाते हैं
इसके लिए, वे आपकी ब्राउज़िंग इतिहास, रुचियों, और गतिविधियों का उपयोग करते हैं ताकि आपको सबसे पहले वही विज्ञापन दिखाए जाये जिसमे आपकी रूचि हो।
मशीन लर्निंग अल्गोरिदम्स (Elgoritham) क्या हैं ?
अब बात करते हैं मशीन लर्निंग अल्गोरिदम्स की। ये अल्गोरिदम्स डेटा संग्रह और प्रक्रिया करके संदर्भित निर्णय लेते हैं। अगर आपके पास केवल संदर्भ डेटा हो, तो इसे उपयोग करके मॉडल बनाए जाते हैं जो नए डेटा पर निर्णय ले सकता है।
इसके लिए, एक मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आपके पास उपलब्ध डेटा के पैटर्न को समझने की कोशिश करेगा और फिर आपके द्वारा प्रदान किए गए नए डेटा के लिए उस पैटर्न को अनुमानित करने का प्रयास करेगा।
Machine Learning (मशीन लर्निंग) के प्रकार कितने होते हैं ?
मशीन लर्निंग के तीन प्रमुख प्रकार होते हैं ।
Types Of Machine Learning :
- सुपर्वाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning)
- अनुपातित लर्निंग (Scaled Learning)
- पड़ोसी (Neighbour)
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सुपर्वाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning) क्या हैं ?
यह मशीन लर्निंग का प्रकार उस संदर्भ में होता है जब हमें डेटा के साथ सही जवाबों की जानकारी मिलती है। इसके लिए, हम मॉडल को उपयुक्त डेटा के साथ प्रशिक्षित करते हैं ताकि यह नए डेटा के लिए ठीक उत्पादन कर सके। उदाहरण के लिए, यदि हमें फ़ोटों में कुत्तों और बिल्लियों को पहचानने का काम करना हो, तो हम मशीन को फ़ोटो के साथ ट्रेन करेंगे और फिर नए फ़ोटो पर उपयोग करेंगे ताकि यह पशु को पहचान सके।
अनुपातित लर्निंग (Scaled Learning) क्या हैं ?
इस प्रकार के मशीन लर्निंग में हमें डेटा के साथ सही जवाबों की जानकारी नहीं होती है। यह मशीन को खुद से निर्णय लेने की क्षमता देता है। यह मानव जैसी सोचने की क्षमता के पास होने का प्रयास करता है। उदाहरण के लिए, यदि हमें डेटा में रंग, साइज़, और वज़न के आधार पर फलों को श्रेणीबद्ध करना हो, तो मशीन को यह सीखना होगा कि विभिन्न फलों के लिए ये विशेषताएं कैसे जुड़ी होती हैं और फिर नए फलों को उन विशेषताओं के आधार पर श्रेणीबद्ध करना होगा।
पड़ोसी (अनुपातित) लर्निंग (Neighbour) क्या हैं ?
यह प्रकार अनुपातित लर्निंग का एक विशेषाधिकारी है और यह बड़े डेटा सेट में अद्यतित जानकारी को प्रदान करने का योग्यता रखता है। इसके माध्यम से, हम विशेष अल्गोरिदम्स का उपयोग करके नए डेटा के लिए नए निर्णय ले सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हमें एक ग्राहक की पसंद के आधार पर उसके लिए विशेष प्रस्ताव प्रदान करना हो, तो हम उसके औसत खरीदी के आधार पर उसे वर्गीकरण करके संबंधित उत्पादों की सिफारिशें कर सकते हैं।
Machine Learning (मशीन लर्निंग के लाभ) क्या हैं ?
Machine मशीन लर्निंग का उपयोग कई तरह के लाभ प्रदान कर सकता है, जैसे कि: डेटा को संग्रहीत करने, प्रोसेस करने और विश्लेषण करने में सहायता आकलन, भविष्यवाणी और अनुमान करने की क्षमता, उत्पाद, सेवा और प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की क्षमता
अवैध गतिविधियों की पहचान में सहायता
- मशीन लर्निंग के अनेक उदाहरण हैं, जैसे कि व्यावसायिक बैंकों द्वारा उधार (Loan) की प्राथमिकता की गणना करने, विज्ञापनों को समझना, और ऑटोमेटेड (Automated) गाड़ी चालक योजना का विकास करने में मशीन लर्निंग (Machine Learning) का उपयोग किया जाता है।
- इसलिए, मशीन लर्निंग एक आधुनिक और महत्वपूर्ण पैमाना है जो हमारी दैनिक जीवन के कई पहलुओं में उपयोगी है।
- यह कंप्यूटरों को सीखने और स्वयं सुधार करने की क्षमता प्रदान करता है, जो हमें नए और बेहतर तरीकों से संचालित करने की सक्षमता प्रदान करता है।
- मशीन लर्निंग की अधिक विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए, आप और अधिक पढ़ सकते हैं और इस रोचक क्षेत्र को और भी गहराई से समझ सकते हैं।
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Machine Learning FAQs :
Machine Learning ( मशीन लर्निंग ) क्या है ?
मशीन लर्निंग एक तकनीक है जिसमें कंप्यूटर सिस्टम स्वयं नियमों और डेटा से सीखता है।
मशीन लर्निंग का उपयोग क्यों किया जाता है ?
मशीन लर्निंग विशेषताओं, पूर्वानुमानों, विश्लेषण और स्वतंत्रता के साथ उच्च-स्तरीय कार्यों को संभव बनाता है।
मशीन लर्निंग कैसे काम करता है ?
मशीन लर्निंग मॉडल डेटा से पैटर्न और नियमों को समझता है और उन्हें अभिप्रेत करता है ताकि वह नई जानकारी को संसाधित कर सके।
मशीन लर्निंग के प्रकार क्या हैं ?
मशीन लर्निंग के प्रमुख प्रकार हैं: सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनुपूरक लर्निंग, स्व-संग्रहित लर्निंग और अनुपालित लर्निंग।
मशीन लर्निंग के उदाहरण क्या हैं? मशीन लर्निंग के उदाहरण
अभिप्रेत शब्दों को ऑटोमेटिक रूप से ट्रांसक्रिब करना, विशेषज्ञ सिफारिशों को जनरेट करना, और चित्रों को स्वतंत्रता से वर्गीकृत करना।
मशीन लर्निंग का भविष्य क्या है ?
मशीन लर्निंग आगे बढ़ रहा है और विभिन्न क्षेत्रों में प्रगति और सुधार का संकेत दे रहा है, जैसे स्वास्थ्य देखभाल, वाहन निर्माण, वित्त, और अनुवाद।
निष्कर्ष (Conclusion) :-
Machine Learning मशीन लर्निंग एक रोमांचक तकनीक है जो कंप्यूटर सिस्टम को सिखाती है कि कैसे स्वयं निर्धारित नियमों और डेटा के आधार पर सीखें। इस प्रक्रिया में, मशीन सिस्टम डेटा से पैटर्न और अभिप्रेतियों को समझता है और वे नई जानकारी को संसाधित करते हैं। मशीन लर्निंग के उपयोग से हम उच्च-स्तरीय विश्लेषण, पूर्वानुमान और स्वतंत्रता प्राप्त करते हैं। यह विज्ञानिक उन्नति में महत्वपूर्ण योगदान दे रहा है और अनेक क्षेत्रों में सकारात्मक परिवर्तन ला रहा है, जैसे वित्त, स्वास्थ्य देखभाल, वाहन निर्माण, और अनुवाद। इसलिए, मशीन लर्निंग हमारे समय का वीर निर्माण बन गया है और भविष्य के लिए बड़ी संभावनाएं प्रदान कर रहा है।
यहां तक पढ़ने के लिए धन्यवाद् !!!
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