मशीन लर्निंग 101: यह कैसे काम करता है और आपको इसकी देखभाल क्यों करनी चाहिए

मशीन लर्निंग के क्षेत्र ने हाल के वर्षों में तेजी से प्रगति की है, जिसमें हर दिन नई खोजें और अनुप्रयोग सामने आ रहे हैं। आपको आश्चर्य हो सकता है कि इसमें क्या खास है, और आपको एक व्यवसायी के रूप में क्यों ध्यान रखना चाहिए। यहां बताया गया है कि मशीन लर्निंग कैसे काम करती है और आपको इसके लिए उत्साहित क्यों होना चाहिए।

मशीन लर्निंग क्या है इसकी मूल बातें

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की एक शाखा है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने में सक्षम बनाती है। ऐसा करने के लिए, आप अपने एल्गोरिदम को नमूना डेटा खिलाकर और उन परिणामों के विशिष्ट उदाहरण देकर प्रशिक्षित करते हैं जिन्हें आप उन्हें प्राप्त करना चाहते हैं। फिर, जैसा कि आप इसे नया, पहले कभी नहीं देखा गया डेटा देते हैं, यह एक उत्तर या भविष्यवाणी को आउटपुट करता है। यह सीखने की प्रक्रिया समय के साथ जारी रहती है क्योंकि अधिक डेटा एकत्र किया जाता है। मशीन लर्निंग इन एक्शन का एक अच्छा उदाहरण वॉयस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर है, जो 2011 में एप्पल के सिरी को पेश किए जाने के बाद से हम जो कहते हैं उसे समझने में काफी बेहतर हो गया है। आजकल, सिरी मेरी पत्नी को एक टेक्स्ट मैसेज भेजें जैसे कमांड को समझ सकता है। रात के खाने में देर हो गई क्योंकि मैं ट्रैफिक में फंस गया था - कुछ ऐसा जो सिरी पांच साल पहले नहीं कर सकता था।

इसके काम करने के लिए आवश्यक डेटा

क्या आपने कभी सोचा है कि जब आप फेसबुक पर फोटो पोस्ट करते हैं या अमेज़ॅन पर कुछ खरीदते हैं तो आपके सभी व्यक्तिगत डेटा का क्या होता है? जैसे-जैसे हमारा जीवन तेजी से डिजिटल होता जा रहा है, वैसे ही हमारा डेटा भी है। हर बार जब हम कुछ ऑनलाइन करते हैं, तो उस जानकारी को किसी व्यक्ति या कंपनी द्वारा बाद में विश्लेषण करने के लिए एकत्र किया जाता है। इन्हें डेटासेट के रूप में जाना जाता है, जो एक विशिष्ट उद्देश्य को ध्यान में रखते हुए डेटा के व्यवस्थित संग्रह होते हैं। डेटासेट जितना अधिक पूर्ण और विविध होता है, उतना ही बेहतर यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को नए डेटा के बारे में भविष्यवाणियां करने का तरीका सीखने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक एल्गोरिथ्म सिखाने की कोशिश कर रहे हैं कि कुत्तों की विभिन्न नस्लों को उनके चेहरे की तस्वीरों के आधार पर कैसे पहचाना जाए, तो आपको प्रत्येक नस्ल के नाम के साथ लेबल किए गए हजारों चित्रों की आवश्यकता होगी।

एक एमएल सिस्टम में आवश्यक प्रमुख घटक

एमएल सिस्टम बनाने का पहला कदम डेटा एकत्र करना है। आपके पास जितना अधिक होगा, और यह जितना बेहतर होगा, आपका मॉडल उतना ही बेहतर प्रदर्शन करेगा। लेकिन डेटा होना ही पर्याप्त नहीं है - उस जानकारी को इस तरह से संरचित करने की आवश्यकता है जो आपकी विशेष व्यावसायिक समस्या के लिए समझ में आए। उदाहरण के लिए, यदि आप एमएल एल्गोरिथम के इनपुट के रूप में छवियों का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि प्रत्येक छवि को इसमें क्या है (लोग, भवन, पेड़) के विवरण के साथ टैग किया गया है। यदि आप अपने एल्गोरिथम (जैसे, ग्राहक समीक्षा) के लिए इनपुट के रूप में टेक्स्ट का उपयोग करना चाहते हैं, तो प्रत्येक समीक्षा में प्रासंगिक विवरण होना चाहिए कि क्या समीक्षा की जा रही थी (उत्पाद) और लोगों ने इसके बारे में कैसा महसूस किया।

एमएल सिस्टम का उपयोग करने के मुख्य फायदे और नुकसान

मशीन लर्निंग अभी इतना लोकप्रिय क्यों है, इसका एक प्राथमिक कारण यह है कि इससे अच्छे परिणाम मिलते हैं। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, एमएल-संचालित समाधान अपनी गति और सटीकता के लिए जाने जाते हैं। इन प्रणालियों का उपयोग करने का मुख्य दोष यह है कि उन्हें भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे कुछ क्षेत्रों में एकत्र करना मुश्किल हो सकता है। एमएल समाधानों के साथ दूसरी समस्या यह है कि उन्हें आमतौर पर बहुत अधिक प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। हालांकि, अधिकांश आधुनिक उपकरणों में जटिल एमएल एल्गोरिदम को संभालने के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल क्षमता होती है। इसका मतलब है कि मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए आपको सुपरकंप्यूटर या हाई-एंड लैपटॉप की आवश्यकता नहीं है; आपको बस एक ऐसे उपकरण की आवश्यकता है जो एक एल्गोरिथ्म को कुशलता से चलाने में सक्षम हो। कुछ लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में भी चिंता करते हैं जो मानव नौकरियों पर कब्जा कर लेते हैं।