मशीन लर्निंग के बारे में 4 आम मिथकों का विमोचन

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सबसेट है जिसमें अनुभव के माध्यम से एक विशिष्ट कार्य पर अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कंप्यूटर को सक्षम करने के लिए एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग शामिल है। अनुभव यहां मायने रखता है।

छवि और भाषण मान्यता से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और निर्णय लेने तक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ यह एक तेजी से महत्वपूर्ण क्षेत्र है। इसलिए, जब तक हमारे पास काम के लिए डेटा उपलब्ध है, तब तक हम मशीन लर्निंग का उपयोग करके कुछ भी कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग के प्रमुख लाभों में से एक इसकी नए डेटा को स्वचालित रूप से सुधारने और अनुकूलित करने की क्षमता है। यह इसे गतिशील और जटिल प्रणालियों में उपयोग करने की अनुमति देता है, जैसे कि स्वास्थ्य सेवा, वित्त और परिवहन में, जहां पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियां पर्याप्त नहीं हो सकती हैं।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग में कई उद्योगों में दक्षता और उत्पादकता में महत्वपूर्ण सुधार करने की क्षमता है, साथ ही नए उत्पादों और सेवाओं के निर्माण को भी सक्षम बनाता है। इसलिए यह व्यवसायों, शोधकर्ताओं और व्यक्तियों के लिए समझने और अद्यतन रहने के लिए एक महत्वपूर्ण विषय है।

अब मशीन लर्निंग को लेकर कई मिथक हैं। यहां, हम उनमें से कुछ को डिबैंक करेंगे।

मिथक - 1: मशीन लर्निंग केवल बड़ी टेक कंपनियों और शोधकर्ताओं के लिए है

हालांकि यह सच है कि मशीन लर्निंग ऐतिहासिक रूप से बड़ी तकनीकी कंपनियों और अनुसंधान संस्थानों का डोमेन रहा है, अब इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के उद्योगों और कई कौशल स्तरों वाले व्यक्तियों द्वारा किया जा रहा है।

मशीन लर्निंग का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल में रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने, वित्त में धोखाधड़ी का पता लगाने और स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने और परिवहन में मार्गों का अनुकूलन करने और सुरक्षा में सुधार करने के लिए किया जा रहा है।

इसका उपयोग रिटेल, मार्केटिंग और मैन्युफैक्चरिंग सहित कई अन्य उद्योगों में भी किया जा रहा है।

इसके अलावा, अब लोगों के लिए मशीन लर्निंग सीखने और इसे अपनी परियोजनाओं या व्यवसायों में लागू करने के लिए कई संसाधन और उपकरण उपलब्ध हैं।

ऑनलाइन पाठ्यक्रम, ट्यूटोरियल और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी हैं जो बिना किसी पूर्व अनुभव वाले व्यक्तियों को मशीन लर्निंग के साथ आरंभ करने में मदद कर सकते हैं।

कुल मिलाकर, जबकि मशीन लर्निंग अभी भी एक जटिल और तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है, यह लोगों और उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सुलभ और लागू होता जा रहा है।

मिथक - 2: मशीन लर्निंग को प्रभावी होने के लिए बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है

बड़ी मात्रा में डेटा का होना प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडल के लिए फायदेमंद हो सकता है, क्योंकि यह मॉडल को पैटर्न को बेहतर ढंग से पकड़ने और नए डेटा को सामान्य बनाने में मदद कर सकता है। हालाँकि, मशीन लर्निंग के प्रभावी होने के लिए हमेशा बड़े डेटासेट का होना आवश्यक नहीं है।

मशीन लर्निंग में छोटे डेटासेट का अधिकतम उपयोग करने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है। इसमें शामिल है:

1. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: प्रीप्रोसेसिंग तकनीक जैसे फीचर स्केलिंग, डायमेंशनलिटी रिडक्शन और नॉइज़ रिमूवल डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने और इसे मॉडलिंग के लिए अधिक उपयुक्त बनाने में मदद कर सकते हैं।

   
   

2. मॉडल चयन: कार्य और डेटासेट के लिए सही प्रकार का मॉडल चुनना महत्वपूर्ण हो सकता है। कुछ मॉडल, जैसे निर्णय पेड़ और के-निकटतम पड़ोसी, डेटासेट के आकार के प्रति कम संवेदनशील होते हैं और कम मात्रा में डेटा के साथ भी अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं।

   
   

3. डेटा संवर्द्धन: मौजूदा से नए डेटा बिंदुओं को संश्लेषित करना डेटासेट के आकार को बढ़ाने का एक तरीका हो सकता है। यह डेटा में परिवर्तन लागू करके किया जा सकता है, जैसे छवियों को घुमाना या शोर जोड़ना।

   
   

4. ट्रांसफर लर्निंग: शुरुआती बिंदु के रूप में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना और नए डेटासेट पर इसे ठीक करना छोटे डेटासेट का उपयोग करने का एक प्रभावी तरीका हो सकता है।

   
   

कुल मिलाकर, एक बड़ा डेटासेट मददगार हो सकता है, लेकिन मशीन लर्निंग के प्रभावी होने के लिए यह हमेशा आवश्यक नहीं होता है। सही तकनीकों और दृष्टिकोणों का उपयोग करके मशीन लर्निंग को छोटे डेटासेट पर भी लागू किया जा सकता है।

मिथक - 3: मशीन लर्निंग मॉडल ब्लैक बॉक्स हैं जिन्हें समझना और व्याख्या करना मुश्किल है।

हालांकि यह सच है कि कुछ मशीन लर्निंग मॉडल जटिल और व्याख्या करने में कठिन हो सकते हैं, विभिन्न तकनीकों का उपयोग यह समझने और समझाने के लिए किया जा सकता है कि वे कैसे काम करते हैं।

एक तरीका फीचर महत्व का उपयोग करना है, जो इस बात का माप है कि प्रत्येक इनपुट फीचर मॉडल की भविष्यवाणियों में कितना योगदान देता है। यह सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान करने और यह समझने के लिए उपयोगी हो सकता है कि वे मॉडल के आउटपुट को कैसे प्रभावित करते हैं।

एक अन्य दृष्टिकोण मॉडल के व्यवहार को समझने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना है। इसमें क्लासिफायर के लिए निर्णय सीमाओं की साजिश रचना, अनुमानित बनाम वास्तविक मूल्यों की साजिश रचना या मॉडल की आंतरिक संरचना की कल्पना करना शामिल हो सकता है।

विशेष रूप से जटिल मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्या और व्याख्या करने के लिए कई तकनीकों का विकास किया गया है, जैसे:

1. स्थानीय व्याख्यात्मक मॉडल-अज्ञेयवादी स्पष्टीकरण (लाइम): यह विधि किसी भी ब्लैक बॉक्स क्लासिफायरियर की भविष्यवाणियों के लिए सरल स्पष्टीकरण उत्पन्न करती है।

   
   

2. सक्रियण अधिकतमकरण: यह विधि इनपुट पैटर्न उत्पन्न करती है जो मॉडल में एक विशिष्ट न्यूरॉन या परत के सक्रियण को अधिकतम करती है।

   
   

3. शैप्ली एडिटिव एक्सप्लेनेशंस (SHAP): यह विधि मॉडल के पूर्वानुमानों में कितना योगदान करती है, इसके आधार पर प्रत्येक फीचर को महत्व स्कोर प्रदान करती है।

कुल मिलाकर, जबकि कुछ मशीन लर्निंग मॉडल जटिल और व्याख्या करने में कठिन हो सकते हैं, विभिन्न तकनीकों का उपयोग यह समझने और समझाने के लिए किया जा सकता है कि वे कैसे काम करते हैं।

मिथक - 4: मशीन लर्निंग मानव बुद्धि का प्रतिस्थापन है।

जबकि मशीन लर्निंग में कुछ कार्यों को स्वचालित करने और दक्षता में सुधार करने की क्षमता है, यह मानव बुद्धि का प्रतिस्थापन नहीं है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को विशिष्ट कार्यों को करने और डेटा में पैटर्न के आधार पर निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन वे उसी तरह सोच, तर्क या समझ नहीं सकते जैसे मनुष्य करते हैं।

इसके बजाय, मशीन लर्निंग को एक ऐसे उपकरण के रूप में देखा जा सकता है जो मानव बुद्धि को बढ़ा और बढ़ा सकता है। इसका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो मनुष्यों के लिए तत्काल स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।

इसका उपयोग नियमित कार्यों को स्वचालित करने और मनुष्यों के लिए उच्च-स्तरीय कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए खाली समय के लिए भी किया जा सकता है।

इसके अलावा, डेटा में पैटर्न के आधार पर सिफारिशें या भविष्यवाणियां प्रदान करके निर्णय लेने में मनुष्यों का समर्थन और सहायता करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है। हालाँकि, अंततः यह मनुष्य पर निर्भर है कि वह इस जानकारी की व्याख्या और उस पर कार्य करे जो संदर्भ के लिए उपयुक्त हो।

कुल मिलाकर, जबकि मशीन लर्निंग में समाज के कई पहलुओं को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करने और सुधारने की क्षमता है, इसे बदलने के बजाय इसे मानव बुद्धि को बढ़ाने और बढ़ाने के एक उपकरण के रूप में देखा जाना चाहिए।

अंतिम शब्द

अंत में, मशीन लर्निंग एक तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है जिसमें अनुप्रयोगों और लाभों की एक विस्तृत श्रृंखला है। यह केवल बड़ी टेक कंपनियों और शोधकर्ताओं के लिए नहीं है और इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के उद्योगों में कई कौशल स्तरों वाले व्यक्तियों द्वारा किया जा सकता है।

जबकि एक बड़ा डेटासेट होना फायदेमंद हो सकता है, मशीन लर्निंग के प्रभावी होने के लिए यह हमेशा आवश्यक नहीं होता है; छोटे डेटासेट का अधिकतम उपयोग करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्या और व्याख्या करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है, भले ही वे जटिल हों।

अंत में, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि मशीन लर्निंग मानव बुद्धि को बदलने के बजाय उसे बढ़ाने और बढ़ाने का एक उपकरण है।

यदि आप मशीन लर्निंग और उसके अनुप्रयोगों के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो ऑनलाइन पाठ्यक्रम, ट्यूटोरियल और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी सहित कई संसाधन उपलब्ध हैं।

चाहे आप व्यवसाय के स्वामी हों, शोधकर्ता हों, या केवल इस क्षेत्र में रुचि रखते हों, मशीन लर्निंग के बारे में सीखने के लिए हर किसी के पास कुछ न कुछ है।

इसलिए, मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानना और क्षेत्र में नवीनतम विकास पर अद्यतित रहना एक अच्छा विचार है।

शुक्रिया। यदि आप सामग्री पसंद करते हैं, तो ट्विटर @shehzensidiq पर मेरा अनुसरण करें।

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