मशीन लर्निंग (Machine Learning)

मशीन लर्निंग की परिभाषा –

मशीन लर्निंग (ML) आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) की एक शाखा है | यह कंप्यूटर एल्गोरिथम का एक अध्ययन है जो अनुभव और डाटा के उपयोग के स्वचलित (Automatic) रूप से सुधार सकता है | मशीन लर्निंग एल्गोरिथम डेमो डाटा के आधार पर एक मॉडल का निर्माण करते है जिसे उस डाटा का अध्ययन करके भविष्यवाणी और निर्णय लेने के क्षमता प्रदान की जाती है | इसमें कई प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है जिससे वो ऑटोमेटिकली (Automatically) सीख सकें |

मशीन लर्निंग के उदहारण है जैसे : अमेज़न , मोबाइल बैंकिंग , YOUTUBE , गूगल आदि |

मशीन लर्निंग के प्रकार –

मशीन लर्निंग को सामान्यतः तीन भागों में बांटा गया है –

1. Supervised लर्निंग : इसमें मशीन को पहले से इनपुट डाटा और आउटपुट डाटा उपलब्ध करा दिया जाता है जिसे ट्रेनिंग डाटा या labelled डाटा भी कहा जाता है | इस डाटा के आधार पर मशीन आउटपुट देती है |
2. Unsupervised लर्निंग : इसमें मशीन को कोई ट्रेनिंग इनपुट डाटा या आउटपुट डाटा पहले से नहीं दिया जाता है | इसमें इनपुट डाटा मिलते है क्लस्टर (Cluster) तैयार कर अलग अलग ग्रुप बाँट देती है |
3. Reinforcement लर्निंग : इसमें लर्निंग एजेंट द्वारा कार्य किया जाता है ,यह एजेंट खुद से ही सीखता है और अपने एक्सपिरीन्स के आधार पर रिजल्ट डेटा है

मशीन लर्निंग कैसे काम करती है ?

मशीन लर्निंग एल्गोरिथम प्राप्त इनपुट डाटा के अनुसार कार्य करते है फिर उन डाटा का विभिन्न प्रकार के विश्लेषण किया जाता है | मशीन लर्निंग इन एल्गोरिथम में उपलब्ध डाटा के अनुसार पैटर्न खोजती है | यह पूरी प्रक्रिया होने के बाद मशीन लर्निंग एल्गोरिथम आउटपुट प्रदान करती है |

मशीन लर्निंग के उपयोग –

मशीन लर्निंग का उपयोग ट्रांसपोर्ट के क्षेत्र में , हेल्थकेयर के क्षेत्र में , सोशल मीडिया में , वित्तीय क्षेत्र में , वर्चुअल अस्सिस्टेंट में , और ई कॉमर्स आदि में किया जाता है |

मशीन लर्निंग के फायदे –

• मशीन लर्निंग द्वारा स्वास्थ्य सुविधाओं को बेहतर किया जा सकता है
• मशीन लीनिंग एल्गोरिथम मनुष्यों के विपरीत जल्दी और सही परिणाम देते है
• वित्तीय क्षेत्र में लेन देन की सुरक्षा तथा फ्रौड की रोक कर उपभोक्ता को बेहतर सुविधा उपलब्ध हो सकती है
• मशीन लर्निंग एल्गोरिथम हर तरह के डाटा का आउटपुट बहुत कम समय में दे सकते है |

मशीन लर्निंग के नुकसान –

• मशीन लर्निंग द्वारा ज्यादा डाटा ट्रेनिंग और टेस्टिंग करने के लिए अधिक पॉवर की आवश्यकता होती है
• मशीन लर्निंग में ज्यादा इनपुट और आउटपुट देने की वजह से बड़ी मात्रा में त्रुटि होने की संभवना बढ़ जाती है |
• अलग- अलग बिजनेस के लिए अलग अलग एल्गोरिथम का चुनाव करना बहुत मुश्किल होता है |