बहुत लोग जानते है Artificial Intelligence आज एक उभरता क्षेत्र है। यह मानव का कल तय करने वाला क्षेत्र है। पर बहुत से लोग है जिन्हे नहीं पता है या पता है पर इस बात का अंदाज़ा नहीं है की इस क्षेत्र में कितना काम अभी और करना है। अभी तो सिर्फ शुरुवात है। जिस दर से टेक्नोलॉजी का विकास हो रहा है उस हिसाब से तो Artificial Intelligence बहुत जल्द ही इंसान को क्रांति के मोड़ पर खड़ा कर देगा।
Artificial Intelligence एक बहुत ही बड़ा क्षेत्र है जिसमे अलग-अलग उपवर्ग (Subset) है| Artificial Intelligence के साथ एक शब्द ये भी काफी प्रचलित है Machine Learning। आज कल बहुत से संस्थान इस बात पर फोकस कर रहे है की Artificial Intelligence और Machine Learning को ज्यादा से ज्यादा विद्यार्थियों तक पंहुचा सके। इसी के साथ ही E-Learning प्लेटफार्म को भी शुरू किया गया।
जब Computers को बिना प्रोग्राम किये हम ये क्षमता दे सके जिससे Machine खुद कोई निर्णय ले सके उसे हम Machine Learning कह सकते है। हालाँकि इस परिभाषा से आपको ये लग रहा होगा की Machine ऐसा कैसे कर सकती है क्योकि Machine कोई इंसान थोड़े है। और Computers को बिना प्रोग्राम किये कैसे हम उससे इस काबिल बना सकते है की वो कोई निर्णय ले सके। आपके दोनों प्रशनो के उत्तर निचे बताते है। दरअसल ये सच है हम मशीन को सोचने वाली क्षमता तो नहीं दे सकते पर ऐसा जरूर बना सकते है जिससे आपको ऐसा लगेगा की मशीन खुद सोच कर निर्णय ले रही है। ऐसा हो पता है Complex Algorithms से। जो कुछ मशीन करती हो वो है गणना (Calculation) और विश्लेषण (Analysis)। और आपको इस बात पर जरा भी शंका नहीं होनी चाहिए की Machine कभी भी बिना प्रोग्राम किये कुछ नहीं कर सकती।
Machine Learning एक उपवर्ग (subset) है artificial Intelligence का। Machine Learning Mathematical Model पर काम करती है जिसमे हमे data set देने पड़ते है जिसे हम 'Training data' या 'Sample data' भी कहते है। अब आपका सवाल होना चाहिए की ये data sets क्या होते है? दरअसल data sets किसी subject की data संग्रह (data collection) होते है। ज्यादा आसानी से समझे तो, data sets के अंदर किसी सब्जेक्ट की values होती है। आप निचे दिए इमेज में देख सकते है की data sets कुछ इस तरह के दिखते है। अगर आप computer science के विद्यार्थी है या कभी भी आपने DBMS नाम का कोई सब्जेक्ट पढ़ रखा है तो आपको इमेज में दी गयी टेबल की अच्छी जानकारी होगी।
Programmer को Machine Learning के लिए algorithm design करनी पड़ती है। Algorithm mathematical model तैयार करता है और फिर data sets (Training data या sample data) से वो mathematical model Trained किया जाता है। फिर machine को कोई भी decision लेने के लिए data set input में देने पड़ते है। ध्यान रहे की यहाँ data sets के अनुसार मशीन इस काबिल बन चुकी है की वो decisions खुद से ले सकती है पर यहाँ सबसे पहले programmer ने algorithm design की। पर machine learning की विशेष बात ये है की हर data set के साथ algorithm की क्षमता (improve कर लेता है) बढ़ जाती है। थोड़ा और सरल में समझे तो algorithm नए-नए data sets के साथ खुद को improve कर करती है जिससे मशीन की decisions लेने की क्षमता बढ़ जाती है और वो और efficient और accurate predictions कर सकता है।
Machine Learning आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस को प्राप्त करने का सिर्फ एक तरीका है। आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस बहुत बड़ा क्षेत्र है। आप निचे दिए गए इस इमेज में देख सकते है की आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस superset है machine learning का और machine learning खुद एक superset है deep learning का।
हमने ऊपर भी आपको बताया था की machine learning एक उभरता क्षेत्र है। कई सारे institutions और organizations machine learning के paid और free courses ऑफर कर रही है। आपकी रुचि अगर इन्ही किसी कोर्सेज में है तो आप भी कोई भी free या paid courses ले सकते है।
Machine Learning आज हर क्षेत्र में उपयोग हो रही है। आप उदाहरण के लिए कुछ क्षेत्र के नाम ले सकते है जैसे Medical, Image Processing, e-commerce, business models तैयार करने में और profitable businesses करने में। अब आपको हम बताते है की आपने कहाँ वाकई इसे उपयोग होते देखा है। आप कभी किसी e-commerce website पर कोई product ले रहे है तो आप उस product को जब ओपन करते है तो उसी पेज पर निचे स्लाइड करके आपने कभी देखा होगा की similar product की एक horizontal list मिल जाएगी। आप जिस product को चाहते है उसी तरह के product अलग-अलग price range में और brand में देखने को मिल जाते है। दरअसल इसे ही हम Recommendation System कहते है। अब तो आप समझ ही गए होंगे ये recommendation system machine learning पर ही काम करते है।
इसके अलावा Youtube पर भी recommendation system का काम करते है। आपके Youtube main page पर कौनसे videos दिखेंगे ये भी Youtube का recommendation system choose करता है। हालाँकि दोनों के recommendation system में बहुत अंतर है। जाहिर तौर पर Youtube का recommendation system बहुत जटिल है।
Machine Learning कोई programming language नहीं है न ही pure Mathematics। हां पर Machine Learning को काम करने के लिए mathematics की जरुरत पड़ती है।mathematics की सिर्फ एक नहीं बल्कि कई branches Machine Learning में उपयोग होती है। Machine Learning में mainly निचे दी गयी mathematics की चार branches उपयोग होती है।
ध्यान दे Machine Learning कोई mathematics की branch नहीं है इसके बजाय heavy mathematics को use करके machine learning को बनाया गया है। हां इतना जरूर है की बिना mathematics को use के किये machine learning का कोई वजूद नहीं होता। आप शायद अब तक समझ गए होंगे की machine learning क्या है, कहाँ उपयोग होती है और इसका कितना बड़ा scope है।
अगर आपको कुछ भी समझने में परेशानी है तो आप निचे comment के जरिये पूछ सकते है। अगर comment में न सही तो WhatsApp से भी पूछ सकते है। आप किसी भी तरह की सलाह हमसे बेझिझक ले सकते है। हम आपको जवाब अवश्य देंगे।
Artificial Intelligence एक बहुत ही बड़ा क्षेत्र है जिसमे अलग-अलग उपवर्ग (Subset) है| Artificial Intelligence के साथ एक शब्द ये भी काफी प्रचलित है Machine Learning। आज कल बहुत से संस्थान इस बात पर फोकस कर रहे है की Artificial Intelligence और Machine Learning को ज्यादा से ज्यादा विद्यार्थियों तक पंहुचा सके। इसी के साथ ही E-Learning प्लेटफार्म को भी शुरू किया गया।
1. क्या है Machine Learning?
जब Computers को बिना प्रोग्राम किये हम ये क्षमता दे सके जिससे Machine खुद कोई निर्णय ले सके उसे हम Machine Learning कह सकते है। हालाँकि इस परिभाषा से आपको ये लग रहा होगा की Machine ऐसा कैसे कर सकती है क्योकि Machine कोई इंसान थोड़े है। और Computers को बिना प्रोग्राम किये कैसे हम उससे इस काबिल बना सकते है की वो कोई निर्णय ले सके। आपके दोनों प्रशनो के उत्तर निचे बताते है। दरअसल ये सच है हम मशीन को सोचने वाली क्षमता तो नहीं दे सकते पर ऐसा जरूर बना सकते है जिससे आपको ऐसा लगेगा की मशीन खुद सोच कर निर्णय ले रही है। ऐसा हो पता है Complex Algorithms से। जो कुछ मशीन करती हो वो है गणना (Calculation) और विश्लेषण (Analysis)। और आपको इस बात पर जरा भी शंका नहीं होनी चाहिए की Machine कभी भी बिना प्रोग्राम किये कुछ नहीं कर सकती।
Machine Learning का मुख्य aim ये है की किसी दिए गए data के आधार पर आगे होने वाले परिवर्तन को सबसे संभव accurate prediction को कर सके।
Machine Learning एक उपवर्ग (subset) है artificial Intelligence का। Machine Learning Mathematical Model पर काम करती है जिसमे हमे data set देने पड़ते है जिसे हम 'Training data' या 'Sample data' भी कहते है। अब आपका सवाल होना चाहिए की ये data sets क्या होते है? दरअसल data sets किसी subject की data संग्रह (data collection) होते है। ज्यादा आसानी से समझे तो, data sets के अंदर किसी सब्जेक्ट की values होती है। आप निचे दिए इमेज में देख सकते है की data sets कुछ इस तरह के दिखते है। अगर आप computer science के विद्यार्थी है या कभी भी आपने DBMS नाम का कोई सब्जेक्ट पढ़ रखा है तो आपको इमेज में दी गयी टेबल की अच्छी जानकारी होगी।
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| source: www.google.com |
Programmer को Machine Learning के लिए algorithm design करनी पड़ती है। Algorithm mathematical model तैयार करता है और फिर data sets (Training data या sample data) से वो mathematical model Trained किया जाता है। फिर machine को कोई भी decision लेने के लिए data set input में देने पड़ते है। ध्यान रहे की यहाँ data sets के अनुसार मशीन इस काबिल बन चुकी है की वो decisions खुद से ले सकती है पर यहाँ सबसे पहले programmer ने algorithm design की। पर machine learning की विशेष बात ये है की हर data set के साथ algorithm की क्षमता (improve कर लेता है) बढ़ जाती है। थोड़ा और सरल में समझे तो algorithm नए-नए data sets के साथ खुद को improve कर करती है जिससे मशीन की decisions लेने की क्षमता बढ़ जाती है और वो और efficient और accurate predictions कर सकता है।
2. कहाँ Use हो रही है Machine Learning?
Machine Learning आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस को प्राप्त करने का सिर्फ एक तरीका है। आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस बहुत बड़ा क्षेत्र है। आप निचे दिए गए इस इमेज में देख सकते है की आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस superset है machine learning का और machine learning खुद एक superset है deep learning का।
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| source: www.google.com |
हमने ऊपर भी आपको बताया था की machine learning एक उभरता क्षेत्र है। कई सारे institutions और organizations machine learning के paid और free courses ऑफर कर रही है। आपकी रुचि अगर इन्ही किसी कोर्सेज में है तो आप भी कोई भी free या paid courses ले सकते है।
Machine Learning आज हर क्षेत्र में उपयोग हो रही है। आप उदाहरण के लिए कुछ क्षेत्र के नाम ले सकते है जैसे Medical, Image Processing, e-commerce, business models तैयार करने में और profitable businesses करने में। अब आपको हम बताते है की आपने कहाँ वाकई इसे उपयोग होते देखा है। आप कभी किसी e-commerce website पर कोई product ले रहे है तो आप उस product को जब ओपन करते है तो उसी पेज पर निचे स्लाइड करके आपने कभी देखा होगा की similar product की एक horizontal list मिल जाएगी। आप जिस product को चाहते है उसी तरह के product अलग-अलग price range में और brand में देखने को मिल जाते है। दरअसल इसे ही हम Recommendation System कहते है। अब तो आप समझ ही गए होंगे ये recommendation system machine learning पर ही काम करते है।
इसके अलावा Youtube पर भी recommendation system का काम करते है। आपके Youtube main page पर कौनसे videos दिखेंगे ये भी Youtube का recommendation system choose करता है। हालाँकि दोनों के recommendation system में बहुत अंतर है। जाहिर तौर पर Youtube का recommendation system बहुत जटिल है।
3. Machine Learning Mathematics से कितनी अलग है?
Machine Learning कोई programming language नहीं है न ही pure Mathematics। हां पर Machine Learning को काम करने के लिए mathematics की जरुरत पड़ती है।mathematics की सिर्फ एक नहीं बल्कि कई branches Machine Learning में उपयोग होती है। Machine Learning में mainly निचे दी गयी mathematics की चार branches उपयोग होती है।
- Linear Algebra
- Calculus
- Statistics
- Probability Theory
ध्यान दे Machine Learning कोई mathematics की branch नहीं है इसके बजाय heavy mathematics को use करके machine learning को बनाया गया है। हां इतना जरूर है की बिना mathematics को use के किये machine learning का कोई वजूद नहीं होता। आप शायद अब तक समझ गए होंगे की machine learning क्या है, कहाँ उपयोग होती है और इसका कितना बड़ा scope है।
अगर आपको कुछ भी समझने में परेशानी है तो आप निचे comment के जरिये पूछ सकते है। अगर comment में न सही तो WhatsApp से भी पूछ सकते है। आप किसी भी तरह की सलाह हमसे बेझिझक ले सकते है। हम आपको जवाब अवश्य देंगे।
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