मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग सिस्टम की मदद से हम डेटा की जांच कर सकते हैं, उस डेटा से सीख सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं। मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम शामिल हैं और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी एल्गोरिदम का एक बंडल है।
हम अपने दैनिक जीवन में मशीन लर्निंग का उपयोग कहाँ करते हैं? आइए इस प्रश्न का उत्तर देखने के लिए कुछ उदाहरण देखें।
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मशीन लर्निंग के वास्तविक उदाहरण-
Source: Safalta
उदाहरण 1:यदि आपने नेटफ्लिक्स का उपयोग किया है, तो आपको पता होना चाहिए कि यह आपको कुछ फिल्में या शो देखने के लिए अनुशंसा करता है जो आपने पहले देखा है। इस अनुशंसा के लिए और आपकी पसंद से मेल खाने वाले डेटा का चयन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है। यह पहले के डेटा का उपयोग करता है।
उदाहरण 2:
तीसरा उदाहरण सॉफ्टवेयर है, जो दिखाता है कि आप बड़े होने पर कैसे दिखेंगे। यह इमेज प्रोसेसिंग मशीन लर्निंग का भी उपयोग करता है।
मशीन लर्निंग के विभिन्न प्रकार-
मशीन लर्निंग टूल्स की सूची को देखने से पहले, हम पहले विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग पर नज़र डालेंगे।
❖ सुपरवाइज्ड लर्निंग-
❖ अनसुपरवाइज्ड लर्निंग
❖ रिइंफोर्समेंट
सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग - इस प्रकार की मशीन लर्निंग भविष्यवाणी करने के लिए पिछले डेटा का उपयोग करती है। सबसे अच्छे उदाहरणों में से एक ईमेल की स्पैम फ़िल्टरिंग है। पिछले डेटा के आधार पर मशीन एल्गोरिदम तय करता है कि कोई ईमेल स्पैम है या नहीं।
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अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग - यह पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग के विपरीत है। यह छिपे हुए पैटर्न ढूंढता है, जिसका सबसे अच्छा उदाहरण फेसबुक फोटो फीचर है जिसकी हमने पहले चर्चा की थी।
रिइंफोर्समेंट मशीन लर्निंग - मशीन लर्निंग की यह श्रेणी दक्षता में सुधार या वृद्धि करती है।
1.Google क्लाउड ऑटोएमएल-
शायद सबसे सुलभ मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर विकल्पों में से एक, Google का क्लाउड ऑटोएमएल समाधान एआई परिदृश्य में सीमित अनुभव वाले डेवलपर्स को भी मशीन सीखने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है। यह इमर्सिव तकनीक किसी भी कंपनी को भाषण और पाठ पहचान जैसी विभिन्न सेवाओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पूर्ण लाभों को अनलॉक करने का अवसर देती है।Google का AutoML बहुत सारी कंपनियों के बीच बेहद लोकप्रिय है, जो अभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावनाओं के साथ प्रयोग करना शुरू कर रही हैं। सुविधाजनक सॉफ्टवेयर के माध्यम से कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने में रुचि रखने वाले भी मुफ्त में सेवा का प्रयास कर सकते हैं।
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2.Microsoft Azure मशीन लर्निंग-
एज़्योर मशीन लर्निंग एक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म है जो डेवलपर्स को एआई मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने की अनुमति देता है। Microsoft अपने मशीन लर्निंग टूल्स में लगातार अपडेट और सुधार कर रहा है और हाल ही में Azure Machine Learning Workbench को सेवानिवृत्त करते हुए Azure Machine Learning में बदलाव की घोषणा की है।अमेज़न मशीन लर्निंग
अमेज़ॅन मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर, या "एडब्ल्यूएस मशीन लर्निंग" का उद्देश्य मशीन सीखने के अवसरों को प्रत्येक डेवलपर और डेटा वैज्ञानिक के हाथों में देना है। गार्टनर द्वारा एआई डेवलपर सेवाओं मैजिक क्वाड्रंट में एक नेता नामित प्लेटफॉर्म, सभी आकार की कंपनियों को एमएल परिदृश्य में क्या संभव है, इसे फिर से खोजने में मदद कर रहा है।
इस तकनीक के साथ, कंपनियां विभिन्न एमएल सेवाओं का निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती कर सकती हैं, मौजूदा अनुप्रयोगों में एआई जोड़ सकती हैं, या अपने उद्योग की अनूठी जरूरतों के आधार पर विशिष्ट समाधान तैयार कर सकती हैं। आरंभ करने के लिए बहुत सारे समर्थन हैं और चुनने के लिए बहुत सारे गहन शिक्षण ढांचे और एमएल बुनियादी ढांचे के विकल्प हैं।
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3.आईबीएम वाटसन-
नहीं, आईबीएम की वाटसन मशीन लर्निंग शर्लक होम्स से अलग नहीं है। वाटसन मशीन लर्निंग एक आईबीएम क्लाउड सेवा है जो मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल को उत्पादन में लगाने के लिए डेटा का उपयोग करती है। यह मशीन लर्निंग टूल उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षण और स्कोरिंग, दो मूलभूत मशीन लर्निंग ऑपरेशन करने की अनुमति देता है। ध्यान रखें, आईबीएम वाटसन एपीआई कनेक्शन के माध्यम से मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए सबसे उपयुक्त है।
4.टेंसरफ्लो
अब Google के स्वामित्व में, TensorFlow मशीन लर्निंग परिदृश्य में एक जाना-माना नाम है। बाजार में सबसे लोकप्रिय सॉफ्टवेयर विकल्पों में से कई की तरह, TensorFlow में एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए उत्कृष्ट है। यह दोनों तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को अन्य मशीन सीखने की रणनीतियों के साथ मिश्रित करता है, और यह उन लोगों के लिए उत्कृष्ट है जो पहले से ही पायथन के साथ काम करते हैं।
TensorFlow की शायद सबसे महत्वपूर्ण विशेषता यह है कि यह CPU और GPU दोनों तकनीक पर चल सकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, छवि वर्गीकरण, और बहुत कुछ जैसी चीजों के समर्थन के साथ खोजने के लिए बहुत सारे मॉडल और डेटासेट भी हैं। TensorFlow ने हाल ही में अपना स्वयं का प्रमाणन कार्यक्रम भी बनाया है।
5. रैपिड माइनर
रैपिडमाइनर एक मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जिसे बिजनेस लीडर्स, डेटा साइंटिस्ट्स और फॉरवर्ड-थिंकिंग ऑर्गनाइजेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। दुनिया भर में 40,000 से अधिक कंपनियों के बीच पहले से ही लोकप्रिय, रैपिडमाइनर संगठनों को अपने मूल्यवान डेटा में टैप करने और मशीन सीखने के समाधान बनाने के लिए इसका उपयोग करने में मदद करता है। कंपनी ने हाल ही में 2020 प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के लिए फॉरेस्टर वेव रिपोर्ट में "लीडर" का पद अर्जित किया है।
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रैपिडमाइनर ग्राहक विज़ुअल वर्कफ़्लो डिज़ाइनर, स्वचालित मॉडलिंग टूल और डेटा डिस्कवरी और प्रीपे के लिए विस्तृत टूल का उपयोग करके विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल तक पहुंच सकते हैं। लगभग हर उद्योग के लिए भी आवेदन हैं!
