पायथन मशीन सीखनाहात- पुस्तिका सिखा रहा है

मशीन लर्निंग (एमएल) मूल रूप से कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र है जहां कंप्यूटर सिस्टम मनुष्यों की तरह ही डेटा की धारणा प्रदान कर सकते हैं। सीधे शब्दों में कहें, एमएल एक कृत्रिम बुद्धि है जो एल्गोरिदम या विधियों का उपयोग करके कच्चे डेटा से पैटर्न निकाल सकती है। एमएल कंप्यूटर सिस्टम को स्पष्ट प्रोग्रामिंग या मानव हस्तक्षेप के बिना अनुभव से सीखने की अनुमति देने पर केंद्रित है।

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पाठक को कृत्रिम बुद्धि का बुनियादी ज्ञान होना चाहिए। उसे पायथन, नंपी, स्किकिट-लर्न, स्किपी और मैटप्लॉटलिब को भी जानना चाहिए। यदि आप इन अवधारणाओं से परिचित नहीं हैं, तो हम अनुशंसा करते हैं कि आप आगे बढ़ने से पहले इन विषयों पर ट्यूटोरियल लें।

हम बेहतर कंप्यूटिंग शक्ति और अधिक भंडारण संसाधनों के साथ "डेटा युग" में रहते हैं। यह डेटा या जानकारी हर दिन बढ़ रही है, लेकिन असली चुनौती सभी डेटा को समझने की है। व्यवसाय और संगठन डेटा विज्ञान, डेटा खनन और मशीन सीखने से अवधारणाओं और विधियों का उपयोग करके बुद्धिमान प्रणालियों का निर्माण करके इसका सामना करने की कोशिश कर रहे हैं। उनमें से, मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान में सबसे रोमांचक क्षेत्र है। यदि हम मशीन लर्निंग को एल्गोरिदम का अनुप्रयोग और विज्ञान कहते हैं जो डेटा को अर्थ प्रदान कर सकता है, तो यह सही है।

मशीन लर्निंग (एमएल) कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र है जहां कंप्यूटर सिस्टम मनुष्यों की तरह ही डेटा की धारणा प्रदान कर सकता है।

सरल शब्दों में, एमएल एक कृत्रिम बुद्धि है जो एल्गोरिदम या विधियों के उपयोग के माध्यम से कच्चे डेटा से पैटर्न निकालता है। एमएल का मुख्य फोकस कंप्यूटर सिस्टम को स्पष्ट प्रोग्रामिंग या मानव हस्तक्षेप के बिना अनुभव से सीखने की अनुमति देना है।

वर्तमान में, मनुष्य पृथ्वी पर सबसे चतुर और सबसे उन्नत प्रजातियां हैं क्योंकि वे जटिल समस्याओं को सोच सकते हैं, मूल्यांकन कर सकते हैं और हल कर सकते हैं। दूसरी ओर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है और कई पहलुओं में मानव बुद्धि से आगे नहीं बढ़ी है। फिर सवाल यह है कि मशीन लर्निंग बनाने के लिए क्या करना पड़ता है? इसके लिए सबसे उपयुक्त कारण "डेटा के आधार पर कुशल और कुशल निर्णय लेना" है।

हाल ही में, संगठन कुछ व्यावहारिक कार्यों को करने और समस्याओं को हल करने के लिए डेटा से महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसी नई तकनीकों में भारी निवेश कर रहे हैं। हम इसे मशीनों द्वारा किए गए डेटा-संचालित निर्णय कह सकते हैं, विशेष रूप से वे जो प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं। उन समस्याओं में जहां प्रोग्रामिंग आंतरिक नहीं है, इन डेटा-संचालित निर्णयों का उपयोग प्रोग्रामिंग तर्क के बजाय किया जा सकता है। सच्चाई यह है कि हम मानव बुद्धि के बिना नहीं कर सकते हैं, लेकिन दूसरी ओर, हम सभी को वास्तविक दुनिया की समस्याओं को कुशलता से हल करने की आवश्यकता है। यही कारण है कि मशीन लर्निंग की आवश्यकता है।

हमने मशीन लर्निंग की आवश्यकता के बारे में बात की है, लेकिन एक और सवाल यह है कि किन परिस्थितियों में मशीन लर्निंग बनाई जानी चाहिए? कुछ मामलों में, हमें कुशलतापूर्वक और पैमाने पर डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए मशीनों की आवश्यकता होती है। यहां कुछ ऐसे मामले दिए गए हैं जो मशीन लर्निंग को अधिक प्रभावी बनाते हैं।

पहला परिदृश्य जहां हम मशीन लर्निंग चाहते हैं और डेटा-संचालित निर्णय लेना चाहते हैं, एक ऐसा क्षेत्र हो सकता है जिसमें विशेषज्ञता की कमी है। उदाहरण अज्ञात क्षेत्रों में या अंतरिक्ष ग्रह पर नेविगेशन हो सकते हैं।

कुछ परिदृश्य प्रकृति में गतिशील हैं, यानी समय के साथ लगातार बदलते रहते हैं। इन स्थितियों और व्यवहारों के मामले में, हम मशीन सीखना चाहते हैं और डेटा-संचालित निर्णय लेना चाहते हैं। कुछ उदाहरण आपके संगठन में नेटवर्क कनेक्टिविटी और बुनियादी ढांचे की उपलब्धता हो सकते हैं।

मनुष्यों के पास विभिन्न क्षेत्रों में अपनी विशेषज्ञता हो सकती है; हालांकि, वे इस विशेषज्ञता को कम्प्यूटेशनल कार्यों में अनुवाद करने में असमर्थ थे। इस मामले में, हमें मशीन लर्निंग की आवश्यकता है। ये उदाहरण भाषण मान्यता, संज्ञानात्मक कार्यों और अधिक जैसे क्षेत्रों में हो सकते हैं।

मशीन लर्निंग मॉडल पर चर्चा करने से पहले, हमें प्रोफेसर मिशेल द्वारा दी गई एमएल की निम्नलिखित औपचारिक परिभाषा को समझना चाहिए-

"यह कहा जाता है कि एक कंप्यूटर प्रोग्राम अनुभव ई से एक निश्चित प्रकार के कार्य टी और प्रदर्शन संकेतक पी के बारे में सीख सकता है, अगर टी (पी द्वारा मापा जाता है) में कार्य पर कंप्यूटर का प्रदर्शन अनुभव ई के साथ बेहतर होता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को कार्य करना चाहिए और समय के साथ अनुभव प्राप्त करना चाहिए। मीट्रिक जो मापता है कि क्या एक एमएल एल्गोरिदम अपेक्षित प्रदर्शन करता है, इसका प्रदर्शन (पी) है। पी मूल रूप से एक मात्रात्मक मीट्रिक है जो मॉडल को यह बताने के लिए अपने अनुभवजन्य ई का उपयोग करता है कि कार्य टी कैसे किया जाए। कई मैट्रिक्स हैं जो एमएल प्रदर्शन को समझने में मदद करते हैं, जैसे सटीकता स्कोर, एफ 1 स्कोर, भ्रम मैट्रिक्स, परिशुद्धता, रिकॉल, संवेदनशीलता, आदि।

जबकि मशीन लर्निंग तेजी से आगे बढ़ रही है और साइबर सुरक्षा और स्वायत्त वाहनों में बड़ी प्रगति कर रही है, एआई के पूरे क्षेत्र को अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है। इसके पीछे कारण यह है कि एमएल कई चुनौतियों से पार नहीं पा सकती है। एमएल के सामने मौजूदा चुनौतियां हैं-

डेटा गुणवत्ता - एमएल एल्गोरिदम के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा प्राप्त करना सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है। कम गुणवत्ता वाले डेटा का उपयोग करने से डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फीचर निष्कर्षण से संबंधित समस्याएं हो सकती हैं।

समय लेने वाले कार्य - एमएल मॉडल के लिए एक और चुनौती समय बर्बाद करना है, खासकर डेटा अधिग्रहण, सुविधा निष्कर्षण और पुनर्प्राप्ति में।

विशेषज्ञों की कमी - चूंकि मशीन लर्निंग तकनीक अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, इसलिए विशेषज्ञ संसाधनों तक पहुंच एक चुनौतीपूर्ण काम है।

व्यावसायिक समस्या को हल करने के लिए कोई स्पष्ट लक्ष्य नहीं है - एमएल के पास एक और स्पष्ट लक्ष्य और एक स्पष्ट व्यावसायिक समस्या लक्ष्य नहीं है क्योंकि तकनीक अभी तक परिपक्व नहीं हुई है।

ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग के साथ समस्याएं - यदि मॉडल ओवरफिटिंग या अंडरफिटिंग है, तो यह समस्या को अच्छी तरह से हल नहीं करता है।

आयामों का अभिशाप - एमएल मॉडल के लिए एक और चुनौती यह है कि डेटा बिंदुओं की बहुत सारी विशेषताएं हैं। यह एक वास्तविक बाधा हो सकती है।

तैनात करना मुश्किल है - एमएल मॉडल की जटिलता वास्तविक जीवन में तैनात करना मुश्किल बनाती है।

मशीन लर्निंग सबसे तेजी से बढ़ती तकनीक है, और शोधकर्ताओं के अनुसार, हम एआई और एमएल के सुनहरे वर्षों में हैं। इसका उपयोग वास्तविक दुनिया में कई जटिल समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है जो पारंपरिक तरीकों को हल नहीं कर सकते हैं। एमएल के कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोग यहां दिए गए हैं-