What is Machine Learning in hindi - मशीन लर्निंग क्या है और यह कैसे काम करती है?

Machine Learning क्या है

आपने Artificial Intelligence (AI) के बारे मे तो सुना हि होगा और अगर आप नहि जानते तो मै आपको कहुंगा कि आप एक बार इसे भी पड ले।

तो Machine Learning; Artificial Intelligence कि हि एक ब्रांच है जिसमे हम Computer या मशिन को इस तरह से Program करते है कि युजर इस मशिन से जैसा काम चाहता है यह वैसा काम कर के दे सके और इस प्रोसेस मे Computer अपने पास  पेहले से मोजुद डेटा के दम पर अपना काम करता है और अपनी Performance देता है।

मशिन को या Computer को प्रोग्राम करने कि प्रोसेस को Training कहा जाता है जिसमे हम मशिन को कुछ डेटा देते है और वह मशिन इस डेटा को अपने डेटाबेस मे स्टोर कर लेता है जिसे Learning कहते है ओर एक बार जब मशिन यह डेटा अपने पास स्टोर कर लेती है तो फिर इसे Trained Machine बोलते है, तो अब यह मशिन अपने पास मोजुद इस डेटा के दम पर अपना काम करती है।

इसे कभी कभी Inductive Learning भी कहा जाता है| Inductive learning एक ऐसी लर्निंग है जिसको observation तथा knowledge (नियमों तथा निष्कर्षों की) से प्राप्त किया जाता है. दूसरे शब्दों में कहें तो, Inductive learning उदाहरणों के द्वारा सीखने की एक प्रक्रिया है|

चलिये इसे एक उदाहरण के द्वारा समझते है - मान लिजिये आप किसी किराना दुकान के मालिक है और आप अपनी दुकान के लिये साबुनो का Order देना चाहते है तो आप यह कैसे पता करेंगे कि आपको कितनी साबुनो का आर्डर देना है तो आप इसके लिये आप अपने पिछ्ले महिनो के Records को देखोगे कि हर महिने कितनी साबुन बिकती है फिर आप उस हिसाब से अगले महिने का आर्डर दोगे तो ठिक यहि प्रक्रिया हम मशिन के साथ करते है हम उसे पेहले पुराना डाटा देते है कि पिछ्ले महिनो मे कितने साबुन बिके फिर मशिन इस डेटा को Learn करती है मतलब अपने डेटाबेस मे स्टोर करती है और इस डेटा के दम पर अनुमान लगाती है कि अगले महिने के लिये कितने साबुनो का आर्डर देना है।

अब आप यह सोच रहे होंगे कि यह काम तो हमारा Laptop या फिर PC भी कर सकता है यानी डाटा ही तो स्टोर करना है, तो दोस्तो यह काम इस बात पर निर्भर करता है कि हम इससे कैसा और किस लेवल का काम कराना चाहते है क्योकि अगर हमे बहुत छोटे लेवल का काम कराना चाहते है तो यह हमारे Laptop या PC से हो सकता है लेकिन अगर हमे किसी चीज का अनुमान लगाना है तो उसके लिये हमे बहुत सारे डेटा कि जरुरत पड्ती है जिसे हमारा Laptop या PC प्रोसेस नही कर सकता।

तो दोस्तों मैं छोटे-मोटे Data की बात नहीं कर रहा हूं| मै बड़े-बड़े Data की बात कर रहा हूं जैसे कि Google के पास पूरी दुनिया का Data मौजूद है और हर पल करोडो लोग यहा नई तरह कि information डाल रहे है और अगले कुछ सालो मे यह डेटा इतना ज्यादा हो जायेगा कि इसे किसि व्यक्ती के द्वारा नही सम्भाला जा सकेगा तो एसे मे Google के पास भी यह Data handle नहीं हो पाएगा और तब इस डाटा को हैंडल करने का काम ML यानी मशिन लर्निंग करेगी।

मशिन लर्निंग कैसे काम करती है।

आज मशिन लर्निंग कई तरह के काम के लिये उपयोग कि जाती है ।
प्रोब्लम जैसे कि Face Recognition के लिये मनुष्य के द्वारा प्रोग्राम लिखना बहुत कठिन है। हम नहि जानते कि क्या प्रोग्राम लिखना है क्योकि इस दुनिया मे बहुत तरह के Faces है और अगर हम हर चेहरे के लिये प्रोग्राम लिखने बैठे तो यह बहुत मुश्किल काम होगा। तो हम यहा मशिन लर्निंग कि सहायता लेते है।

हम बहुत सारा डेटा collect करते है जो कि बहुत सारे चेहरो को Analyze करके प्रप्त होता है फिर यह डेटा हम एक एल्गोरिथ्म Algorithm मे डालते है फिर ये एल्गोरिथ्म ओर डेटा को मशिन को दिया जाता है जिस्से ML के द्वारा प्रोगाम बनाया जाता है। यह प्रोग्राम हाथो से लिखे गये प्रोग्राम से बहुत अलग होता है यह बहुत तरह के character, millions of number भि contain करके रखता है जिसे किसि विषेश मशिन के द्वारा आसानी से प्रोसेस करके Face Recognition किया जा सकता है।

Ingredient of Machine Learning (मशिन लर्निंग के घटक)

एसे तो मशिन लर्निंग के कई सारे घतट मिल जायेंगे लेकिन उनमे से कुछ मुख्य घटको के बारे मे निचे बताया गया है।

• Task
• Data
• Models
• Geometric Model
• Probabilistic Model
• Logic Model
• Grouping & Grading
• Features
• Feature Representation
• Feature Extraction
• Feature Selection

Machine Learning के प्रकार 

मुख्यतः तीन प्रकार के मशिन लर्निंग एल्गोरिथम है

1. Supervised Learning : इस learning मे इनपुट के रुप मे Labelled Data जिनमे Example तथा Answer शामिल है। ओर फिर एल्गोरिथ्म इन labelled data के आधार पर सही Result का अनुमान लगाता है। Supervised learning दो प्रकर कि होती है।
1. Regression
2. Classification
2. Unsupervised Learning : इसमे इनपुट के रुप मे labelled data ओर answer नहि दिया जाता। इसमे एल्गोरिथ्म को डेटा के आधार पर अनुमान लगाना होता है। Unsupervised learning दो प्रकर कि होती है।
1. Clustering
2. Association
3. Reinforcement Learning : इस learning मे एल्गोरिथ्म खुद के Reward ओर Feedback को इनपुट के रुप मे use करता है।

इन सभी एल्गोरिथम के बारे मे जानने के लिये इन पर क्लिक कर के पड लिजिये क्योकि अगर मे इन सभी को इनके बारे मे मेने Detail मे बताया है।