मशीन लर्निंग क्या है और इसके प्रकार | Machine Learning in Hindi

Machine Learning Kya Hai in Hindi: आपने कई बार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AI के बारे में सुना होगा, ML या मशीन लर्निंग उसी का एक हिस्सा हैं. जैसे जैसे तकनीक जीवन का अहम हिस्सा बनती जा रही हैं. मशीनों पर निर्भरता बढ़ती ही जा रही हैं. अब हम मशीन लर्निंग के एक ऐसे दौर में जा रहे है जहाँ कृत्रिम उपकरण मानव की तरह सोचेगे, समझेगे तथा स्वयं का निर्णय भी लेंगे. कई बड़ी कम्पनियां जैसे गूगल, फेसबुक, एलेक्सा ने इस क्षेत्र में काफी काम किया हैं.

अगर आप जानना चाहते है कि मशीन लर्निंग क्या होती हैं, इसका अर्थ मीनिंग क्या होता हैं. इसके उपयोग व भविष्य क्या है तथा प्रकार कौन कौनसे है लाभ हानि क्या हैं. तो अंत तक हमारे साथ बने रहे.

मशीन लर्निंग क्या है Machine Learning in Hindi

मशीन लर्निंग क्या है और इसके प्रकार | Machine Learning in Hindi

बेस्ट यूजर एक्सपीरियंस देना हर कम्पनी का main Aim होता हैं इसे पूरा करने के लिए मशीन लर्निंग का सहारा लिया जाता हैं. यांत्रिक शिक्षण एक भविष्य प्रौद्योगिकी है, जिसकी आज बहुत अधिक डिमांड हैं.

AI (आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस), AR (ऑगमेंटेड रियलिटी), VR (वर्चुअल रियलिटी) और ML (मशीन लर्निंग) व डेटा साइंस आने वाले समय में सबसे अधिक जॉब देने वाले क्षेत्र बन रहे हैं.

हर एक कम्पनी अपना सबसे बड़ा शेयर इन क्षेत्रों में इन्वेस्ट कर रही हैं, ताकि वह खुद को समय की मांग के अनुसार ढाले तथा दूसरे प्रतिस्पर्धियों से किस तरह आगे बढ़े. इस तरह कहा जा सकता हैं आज के समय की सबसे बड़ी जरूरतों में से एक मशीन लर्निंग हैं.

अब हम आगे बढ़ते है तथा जानते है कि मशीन लर्निंग है क्या? (What is Machine Learning In Hindi) इसका क्या उपयोग हो सकता हैं.

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Machine Learning Kya Hai

कंप्यूटर साइंस के सबसे उन्नततम रूप को कृत्रिम बुद्धिमत्ता या आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस कहा जाता हैं. इसमें कंप्यूटर को मानव की तरह सोचने समझने और निर्णय करने योग्य बनाया जाता हैं. मशीन लर्निंग भी इसी तरह के अल्गोरिथम का पालन करती हैं.

मशीन लर्निंग में मशीनों को दिमाग की तरह सोचने के लिए अलग अलग अल्गोरिथम्स यानी पैटर्न पर काम करवाया जाता हैं. इन पैटर्न की मदद से वह अपने पूर्व में सीखे गये ज्ञान का सही उपयोग करते हुए एक निर्णय लेने की क्षमता हासिल करें.

अर्थात मशीन अपने पूर्व के अनुभवों के आधार पर वर्तमान अनुमान लगाकर एक परिणाम देने योग्य बन जाए. इस क्षेत्र में सबसे अधिक भूमिका डाटा की रहती हैं. क्योंकि मशीन केवल पुराने डाटा के आधार पर ही नवीन परिणाम को तैयार कर पाती हैं.

अगर हम बेस्ट मशीन लर्निंग सिस्टम की बात करें तो वह जितने अधिक डेटा को प्राप्त करता है उतना ही बेहतर परिणाम दे सकेगा. सीधा सा मतलब यह हुआ कि जिस मशीन के पास जितना अधिक पुराना अनुभव होगा, वह उतनी ही एक्यूरेट केल्कुलेशन कर सटीक परिणाम दे सकेगी.

ML Model में बड़ा कार्य इनपुट के रूप में ग्रहण किए गये डाटा का विश्लेष्ण कर सीखना हैं. अर्थात वह डाटा में विद्यमान आंतरिक संरचना और पैटर्न को अल्गोरिथम की मदद से सीखता है. तथा अपने पूर्व अनुभव के आधार पर एक निर्णय करता है, जो फाइनल प्रोडक्ट के रूप में आउटपुट होता हैं.

मशीन लर्निंग के मॉडल के सही और सटीक उपयोग के लिए भोजन के रूप में पर्याप्त डेटा का होना जरूरी हैं, इसके बगैर इच्छित परिणाम प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं. हमें उम्मीद है आप समझ चुके होंगे कि मशीन लर्निंग क्या हैं अब हम इसके उद्देश्य और उपयोग क्या है इन्हें समझने का प्रयास करते हैं.

मशीन लर्निंग के उद्देश्य (Machine Learning Ke Objectives Kya Hai)

मशीन लर्निंग का सर्वप्रमुख उद्देश्य ऐसी मशीनों का निर्माण करना है जो मानव मस्तिष्क की तरह सोच व समझ सके. तथा अपने नॉलेज का उपयोग कर सके. साथ ही पहले के सीखे हुए अनुभवों के आधार पर आने वाली कठिनाइयों के समाधान की तलाश करें.

जिस तरह बगैर ड्राईवर की कार चलती है इसी तरह बगैर मानव की मदद से स्वतंत्र रूप से मशीने काम कर सके यही मशीन लर्निंग का प्रमुख उद्देश्य हैं.

कंप्यूटर के रूप में मशीन लर्निंग का एक सर्वउपयोगी उदाहरण हमारे सामने आया. जो यह सिद्ध कर चूका है कि मानव मस्तिष्क की गति और क्षमता से सुदूर जाकर काम कर सकता हैं. धीरे धीरे मनुष्य पर उसकी निर्भरता कम हो रही हैं.

दूसरे शब्दों में हम मशीन लर्निंग को इस रूप में परिभाषित कर सकते है कि मशीनों को और अधिक उन्नत व समझदार बनाना. जिससे उनमें मानव की भांति मस्तिष्क विकसित हो जाए. वे खुद नया सीखकर तथा पहले से सीखी हुई बातों से खुद को बेहतर बना सके.

अपने ज्ञान व अनुभव का इस्तेमाल करके सही निर्णय ले सके और सबसे जरूरी बात यह है कि मानव पर से इसकी निर्भरता को बहुत हद तक कम किया जा सके. इस मामले में वे इंसानों के दुश्मन नहीं बल्कि मित्र बनकर उनकी जटिल समस्याओं को हल करने में मदद सके.

उदाहरण के लिए हम बात करेंगे हाल ही के वर्षों में अन्तरिक्ष में चंद्रयान 2 के साथ भेजे गये रोवर की. जिसका नाम विक्रम लैंडर था, एक यह तरह की मशीन लर्निंग का परफेक्ट उदाहरण हैं. चाँद की सतह पर उतरने के बाद इसे कई काम करने थे, हमारे स्पेस सेंटर में बैठे वैज्ञानिक इसे धरती से मोनिटर कर रहे थे.

मगर रोवर के साथ कम्युनिकेशन टूट जाने के कारण हमारा पूरा मिशन विफल हो गया था. मशीन लर्निंग में इसी बात पर जोर दिया जाता है मशीने स्वयं के नॉलेज के डिसीजन लेकर काम करने लग जाए. ऐसे हजारों क्षेत्र है जहाँ मानव स्वयं को लाचार पाता हैं मशीन के सहयोग से वह नयें अवसर तलाश कर सकता हैं.

अब तक हम जान चुके है कि machine learning kya hai तथा इनका मूलभूत उद्देश्य क्या हैं. अब आपके मस्तिष्क में यह सवाल जरुर आया होगा कि आखिर मशीन इतनी काबिल कैसे बन सकती है यानी मशीन लर्निंग मॉडल काम कैसे करता हैं. चलिए How Works machine learning in Hindi में इसकी कार्यप्रणाली को समझने का प्रयत्न करते हैं.

मशीन लर्निंग कैसे काम करती है? process of machine learning in Hindi

अब हम 7 चरणों के माध्यम से यह समझने का प्रयास करेंगे कि आखिर एक मशीन लर्निंग का मॉडल किस तरह काम करता हैं और डिसीजन ले पाता हैं.

डाटा कलेक्ट करना

मशीन लर्निंग में सबसे महत्वपूर्ण डेटा होता है जो इनपुट के रूप में मॉडल को दिया जाता हैं. इन्ही डेटा के आधार पर मशीन द्वारा समस्या को केलकुलेट कर डिसीजन लेता है तथा एक निर्णय देता हैं, जो सभी तरह से डेटा पर निर्भर करता हैं.

डाटा कलेक्ट करने की प्रक्रिया पर ही पूरा परिणाम टिका होता हैं. डेटा के लिए सर्वप्रमुख आवश्यकता एक विश्वसनीय स्रोत की होती हैं. जो बिलकुल एक्यूरेट डेटा प्रदान करते हैं. क्योंकि डेटा की क्वालिटी ही मशीन के आउट पुट की शुद्धता, प्रमाणिकता तथा विश्वसनीयता को निर्धारित करती हैं.

इसका मतलब यह हुआ कि अगर मशीन लर्निंग मॉडल को गलत, इररिलोवेंट तथा एक्सपायर डेटा मिलेगा तो निश्चय ही मिलने वाला रिजल्ट भी दोषपूर्ण होगा. इसके उल्ट डेटा रिलोवेंट, एक्यूरेट तथा अपडेटेड होगा तो निसंदेह परिणाम भी उत्कृष्ट मिलेगा.

इस तरह हम कह सकते हैं मशीन लर्निंग मॉडल की प्रक्रिया का पहला चरण इसके परिणाम की गुणवत्ता को निर्धारित करने वाला होता हैं. ML को जिस तरह का डेटा मिलेगा ठीक उसी तरह का रिजल्ट मिलेगा.

डाटा तैयार करना

मशीन लर्निंग में पहला चरण डेटा कलेक्ट करने का होता है जिसके बारे में हम पर्याप्त जान चुके हैं. अब दूसरे चरण पर आते है जो है कलेक्ट किए गये डेटा को तैयार अथवा व्यवस्थित करना.

डेटा प्रिपेयर करने के दो मकसद होते हैं पहला होता है टेस्टिंग मॉडल के लिए तथा द्वितीय होता हैं ट्रेनिंग मॉडल के लिए. अंतिम रूप से कलेक्ट किए गये डेटा को सबसे पहले समान रूप में विभक्त कर रेंडम रूप से व्यवस्थित किया जाता हैं.

नतीजों की शुद्धता बनी रहे इसके लिए डेटा सामग्री में विद्यमान गलतियों जैसे मिसिंग ROW अथवा वेल्यू को दुरुस्त किया जाता हैं. इसके बाद एक डेटा सेट का उपयोग मॉडल की टेस्टिंग के लिए उपयोग किया जाता है तथा दूसरे का उपयोग ट्रेनिंग के लिए.

Relevant Machine Learning Model का चयन

टेस्टिंग व ट्रेनिंग के लिए जब डेटा हमारे पास उपलब्ध हो जाता हैं तो अगला टास्क एक उचित मशीन मॉडल का चयन करना होता हैं जिसे अनुप्रयोग हेतु प्रशिक्षित किया जाना हैं. उद्देश्य आधारित अलग अलग टास्क के लिए अलग अलग मॉडल्स होते हैं जिनका सही चुनाव किया जाना आवश्यक हो जाता हैं.

Machine Learning Model की ट्रेनिंग

किसी भी अनुप्रयोग में प्रयुक्त किए जाने से पूर्व ML मॉडल को पूर्ण प्रशिक्षित किया जाता हैं. ट्रेनिंग देने के लिए इनपुट के रूप में उन्हें व्यवस्थित किया गया डेटा दिया जाता हैं. जैसे जैसे यह प्रक्रिया आगे गुजरती है मॉडल उतना ही गुणवत्तापूर्ण काम करने लगता है और सही परिणाम आंकने लगता हैं.

परिणामों की जांच

हमने अपने मशीन लर्निंग मॉडल को जो जो डेटा दिए है क्या उसके अनुरूप Patterns और Structures सेट हुआ हैं. क्या आउटपुट सही आ रहा हैं. टेस्टिंग डेटा के अलावा जो दूसरा सेट बचाकर रखा गया था उसे इस समय पैटर्न चेक करने के लिए इनपुट किया जाता हैं.

Parameter Tuning

मॉडल की टेस्टिंग के पश्चात अब उसके Hyperparameter Optimization की बारी आती हैं. इसमें सभी परिणामों में से सबसे अधिक एक्यूरेट रिजल्ट की पहचान की जाती है जो सम्भावित परिणाम से सबसे अधिक करीब होता हैं. तत्पश्चात Parameters ट्यून कर ML मॉडल की एक्यूरेसी को बढ़ाया जाता हैं.

भविष्यवाणी करना

पैरामीटर ट्यूनिंग के साथ ही एक मॉडल बनकर पूरी तरह तैयार हो जाता हैं. वह अपने टेस्टिंग एक्यूरेसी पर पूरी तरह काम करने के लिए तैयार रहता हैं.

अब अपने स्ट्रक्चर और पैटर्न के अनुसार अनजान डेटा की पहचान कर उसके बारे में भविष्यवाणी कर सकता हैं. अगर मॉडल को अधिक प्रशिक्षित कर अपग्रेड किया जाए तो यह स्वयं निर्णय भी लेने लगता हैं.

जीवन में उपयोगी मशीन लर्निंग के उदाहरण (examples of machine learning in hindi)

अगर आपसे सीधा प्रश्न किया जाए तो कि आपने कभी मशीन लर्निंग का लाभ उठाया हैं? आपका उत्तर शायद ना या मुझे पता नहीं हैं ऐसा ही होगा न.

मगर क्या आप जानते हैं हम अपने दैनिक जीवन में कई रूपों में मशीन लर्निंग के लाभों को ले रहे होते हैं चाहे वे जाने अनजाने स्वरूप में ही क्यों न हो. चलिए अब हम दैनिक जीवन में मशीन लर्निंग के कुछ अनुप्रयोगों के बारे में भी जान लेते हैं.

गूगल का सर्च इंजन

आज के समय जो कम्पनीज मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का यूस कर रही है उनमें हमारा सर्च ईंजन गूगल सबसे आगे हैं. अधिक टेक्निकल बाते किए बगैर इसके ML के कुछ तथ्यों को समझने का प्रयास करते हैं.

हम जानते है कि जब कभी हम कोई चीज गूगल से पूछते है तो गूगल हजारों रिजल्ट में से सबसे बढ़िया और उपयोगी साइट्स को एक क्रम में व्यवस्थित करता हैं. सबसे अच्छे कंटेट को सबसे ऊपर तथा कम उपयोगी कंटेट को कम रैंकिंग देता जाता हैं.

साथ ही अपने विज्ञापन में भी गूगल मशीन लर्निंग को भरपूर आजमाता हैं, वो कैसे समझिए, मान लीजिए आप कई दिनों से गूगल से आईफोन 14 के बारे में गूगल से पूछते आ रहे हैं. तो जब कभी आप किसी साइट्स को विजिट करेगे तो गूगल आपको आईफोन 14 से जुड़े विज्ञापन दिखाएगा.

इस तरह यूजर के इंटरेस्ट को ध्यान में रखकर वह अपने सर्च रिजल्ट्स, विज्ञापन आदि को रिऑर्डर और ऑप्टीमाइज करता रहता हैं.

अमेजन

Amazon दुनियां का सबसे बड़ा ऑनलाइन शॉपिंग का पोर्टल हैं. कम्पनी अपने यूजर्स की कुकीज और ट्रेक हिस्ट्री को मशीन लर्निंग सिस्टम की मदद से अपने बिजनैस को इम्प्रूव करने में लगाती हैं.

आपको अमेजन Recommendation में ऐसी चीजे दिखाता हैं जिनमें आपकी सर्वाधिक रूचि होती हैं. ऐसा इसलिए कर पाता है क्योंकि वह हमारी गतिविधियों और सर्च को मोनिटर करता रहता हैं उसी आधार पर मिलते जुलते Recommendation के रूप में भेजता है जो कि Machine Learning का ही कमाल हैं.

Youtube

Machine Learning Algorithms का सबसे बेस्ट यूटिलाईजेशन अगर देखना हो तो वह यूट्यूब पर दिखेगा. यूजर्स को Relevant Ads दिखाने और Videos Suggest करने में मशीन लर्निंग (ML) तकनीक का उपयोग होता हैं.

अगर एक बार आपने YOUTUBE पर बिटकॉइन पर विडियो देखा है तो आने वाले कई महीनों तक आपके सजेशन लिस्ट में ऐसे विडियो की भरमार लग जाएगी.

आपने YOUTUBE के विडियो ADS पर गौर किया हो तो वह यूजर के इंटरेस्ट बेस को पूरी तरह टार्गेट करने वाले होते हैं. जिनको Tech विडियो पसंद है उन्हें इससे जुड़े विज्ञापन ही प्रदर्शित होते हैं.

आप यही ML के उपयोग को अलेक्सा, यूट्यूब के शोर्ट, इन्स्टाग्राम की रील्स, फेसबुक के कंटेट में भी देख सकते हैं.

मशीन लर्निंग क्या है FAQ

Q. मशीन लर्निंग क्या है?

Ans: मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस का हिस्सा हैं. इसमें मशीनों को सीखे ज्ञान व पूर्व अनुभवों के आधार पर निर्णय करने की क्षमता को विकसित किया जाता हैं.

Q. मशीन लर्निंग का अर्थ क्या है?

Ans: जिस तरह मानव मस्तिष्क अपने ज्ञान तथा पूर्व के अनुभवों के आधार पर कोई निर्णय करता है इसी पैटर्न पर यंत्र को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया को मशीन लर्निंग अथवा ML कहा जाता हैं.

Q. हमारे दैनिक जीवन ML (मशीन लर्निंग) के अनुप्रयोग क्या हैं?

Ans: गूगल, यूट्यूब, instagram और फेसबुक साइट्स पर इसके उपयोग का लाभ ले सकते हैं.

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उम्मीद करता हूँ फ्रेड्स मशीन लर्निंग क्या है और इसके प्रकार | Machine Learning in Hindi में दी गई जानकारी आपको पसंद आई होगी.

मशीन लर्निंग क्या है इसके बारे में दी गई बेसिक जानकारी आपको कैसी लगी कमेंट कर जरुर बताएं.

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