मशीन लर्निंग कैसे काम करती है (How Machine Learning Works?)?

ML या मशीन लर्निंग, एक स्वचालित मशीन बनाने के लिए अध्ययन का एक क्षेत्र है। यहां हमें किसी कार्य को करने के लिए मशीन को प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं है, मशीन डेटा और अनुभव के साथ अपने आप सीखती है।

आप यहां सीखेंगे कि मशीन लर्निंग कैसे काम करती है (How Machine Learning Works?) ताकि आप मशीन लर्निंग की सामान्य प्रक्रिया को जान सकें।

मशीन लर्निंग कैसे काम करती है (How Machine Learning Works?)?

मशीन लर्निंग किसी कार्य को स्वचालित रूप से करने के लिए आंकड़ों और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की मदद से एक मॉडल बनाकर काम करती है। इसमें हम मुख्य रूप से विभिन्न एल्गोरिदम की मदद से मशीन को प्रशिक्षित करते हैं। उनमें से दो मुख्य एल्गोरिदम सुपरवाइज्ड लर्निंग और अनसुपर्वाइज्ड लर्निंग हैं।

सुपरवाइज्ड लर्निंग: सुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक का उपयोग तब किया जाता है जब हम चाहते हैं कि मशीन "labeled" डेटा के साथ काम करे। यहां लेबल किया गया डेटा एक डेटा है जो कुछ जानकारी जैसे नाम, आकार, रंग आदि के साथ आता है।

उदाहरण: मान लीजिए कि हमारे पास विभिन्न आकृतियों वाला एक डेटासेट है। लेबल की सहायता से आप मशीन को उस आकार का नाम दे सकते हैं जैसे कि वह चौकोर या त्रिभुज है।

सुपरवाइज्ड लर्निंग मशीन लर्निंग के काम को आसान बनाता है क्योंकि मशीन इनपुट और आउटपुट दोनों को जानती है।

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग: अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक का उपयोग तब किया जाता है जब हम चाहते हैं कि मशीन "unlabeled" डेटा के साथ काम करे। यहां बिना लेबल वाला डेटा एक डेटा है जो कुछ जानकारी के साथ नहीं आता है। यह AI के करीब है क्योंकि इसमें मशीन अपने आप सीख जाती है।

उदाहरण: मान लीजिए कि हमारे पास विभिन्न आकृतियों वाला एक डेटासेट है। यहां मशीन डेटा के बारे में कुछ नहीं जानती है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग की शुरुआत गणितीय फ़ार्मुलों और रिलेशन एल्गोरिदम की मदद से डेटा में छिपे हुए पैटर्न या लॉजिक को खोजने से होती है।

सुपरवाइज्ड लर्निंग की तुलना में अनसुपरवाइज्ड लर्निंग कम सटीक होता है क्योंकि यह बाहरी सहायता के बिना अपने आप सीखता है।

कौन सी तकनीक बेहतर है (Which technique is better?)?

सुपरवाइज्ड लर्निंग और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, दोनों के अपने फायदे और नुकसान हैं लेकिन वास्तविक दुनिया में इन दोनों का बहुत उपयोग है। सुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है, और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग क्लस्टरिंग और एसोसिएशन की समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।

तो यह उत्तर देने के लिए कि कौन सा बेहतर है, यह पूरी तरह से समस्या के प्रकार और दिए गए डेटा पर निर्भर करता है।

मशीन लर्निंग की प्रक्रिया (Process of Machine Learning)

मशीन लर्निंग के काम करने की विस्तृत प्रक्रिया नीचे दी गई है:

• डेटासेट (Dataset): मशीन लर्निंग की प्रक्रिया डेटा एकत्र करने से शुरू होती है। इंटरनेट पर कई परीक्षण डेटासेट उपलब्ध हैं।
• डाटा प्रासेसिंग (Data processing): डेटा इकट्ठा करने के बाद, डेटा प्रासेसिंग की प्रक्रिया शुरू होती है। इस चरण में, हम डेटा से त्रुटियों को हटाते हैं, लापता डेटा जोड़ते हैं, और इसे उच्च गुणवत्ता वाला बनाते हैं। सुपराइज्ड लर्निंग के लिए हम डेटा को लेबल भी करते हैं।
• बिल्डिंग मॉडल (Building Model): डेटा को संसाधित करने के बाद, अगला चरण मॉडल बनाना है। मशीन विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके मॉडल बनाती है जैसे: क्लस्टरिंग, ग्रेडिएंट डिसेंट, लीनियर रिग्रेशन, नाइव बेज़, सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम), आदि।
• मॉडल प्रशिक्षण (Training Model): इस चरण में, मशीन एक विशिष्ट समस्या के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट का उपयोग करती है।
• टेस्टिंग मॉडल (Testing Model): मॉडल पूरी तरह से तैयार होने के बाद हम एक नए डेटासेट के साथ मॉडल का परीक्षण करते हैं (इसमें परीक्षण डेटासेट के समान डेटा होता है) और आउटपुट की जांच करते हैं। यदि आउटपुट संतोषजनक है तो मॉडल काम कर रहा है।

Conclusion:

अब आप जानते हैं कि मशीन लर्निंग कैसे काम करती है? इसमें मुख्य रूप से पांच चरण शामिल हैं: डेटा एकत्र करना (या डेटासेट), डेटा प्रोसेसिंग, बिल्डिंग मॉडल, मॉडल प्रशिक्षण और परीक्षण मॉडल। अगर आपका कोई सवाल है तो आप मुझे कमेंट में पूछ सकते हैं।