मशीन लर्निंग (Machine Learning)-
- मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) का एक अनुप्रयोग है।
- मशीन लर्निंग सिस्टम को पूर्णतः प्रोग्राम किए जाने के बजाय अपने अनुभव से सीखने और स्वयं को बेहतर बनाने की क्षमता प्रदान करता है।
- मशीन लर्निंग के द्वारा ऐसे कम्प्यूटर प्रोग्राम विकसित किए जाते हैं जो डेटा को एक्सेस कर सकते हैं और इसका उपयोग स्वयं के सीखने के लिए कर सकते हैं।
वास्तविक जीवन में मशीन लर्निंग के उदाहरण (Examples of Machine Learning In Real Life)-
- गूगल सर्च इंजन (Google Search Engine)- हर बार जब हम गूगल (Google) पर कोई वेब सर्च सकते हैं तो यह बहुत अच्छा काम करता है क्योंकि उनके मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर ने यह पता लगा लिया है कि किन पृष्ठों (Pages) या लिंकों (Links) को कैसे रैंक किया जाए।
- फेसबुक (Facebook) या एपल (Apple)- फेसबुक या एपल का फोटो एप्लिकेशन हमारे चित्रों में हमारे दोस्तों को पहचानता है तो वह भी मशीन लर्निंग है।
- स्पैम फिल्टर (Spam Filter)- हर बार जब हम अपना ईमेल पढ़ते हैं और एक स्पैम फिल्टर हमें ढेर सारे स्पैम से बचाता है ऐसा इसलिए है क्योंकि कम्प्यूटर ने स्पैम को गैर-स्पैम ईमेल से अलग करना सीख लिया है तो यह भी मशीन लर्निंग है।
मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग (Applications of Machine Learning)-
- 1. इमेज रिकग्निशन (Image Recognition)
- 2. स्पीच रिकग्निशन (Speech Recognition)
- 3. ऑटोमेटिक लैंग्वेज ट्रांसलेटर (Automatic Language Translator)
- 4. प्रोडक्ट रिकमेंडेशन (Product Recommendations)
- 5. सेल्फ ड्राइविंग कार (Self Driving Cars)
- 6. ट्रैफिक प्रिडिक्शन (Traffic Prediction)- ट्रैफिक का पूर्वानुमान जैसे- Google Map
- 7. मेडिकल डायग्नोसिस (Medical Diagnosis)
- 8. ऑनलाइन फ्रॉड डिटेक्शन (Online Fraud Detection)
- 9. स्पैम और मैलवेयर फिल्टरिंग (Spam and Malware Filtering in Emails)
- 10. वर्चुअल पर्सनल असिस्टेंट (Virtual Personal Assistant)- सिरी (Siri), गूगल असिस्टेंट (Google Assistant), एलेक्सा (Alexa)
- 11. स्टॉक मार्केट ट्रेडिंग (Stock Market Trading)
- 12. हवाई जहाज में ऑटोपायलट मोड (Autopilot Mode in Aeroplane)
मशीन लर्निंग की सीमाएं (Limitations of Machine Learning)-
- सेल्फ ड्राइविंग कार की विफलता जैसे- उबर (Uber)
- केवल मौजूदा ग्राहकों पर प्रशिक्षित एक मशीन लर्निंग सिस्टम नए ग्राहक समूहों की जरूरतों का अनुमान लगाने में सक्षम नहीं हो सकता है जो प्रशिक्षण डेटा में शामिल नहीं है।
- जब मशीन लर्निंग को मानव के द्वारा तैयार डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो समाज में पहले से मौजूद समान संवैधानिक और अचेतन पूर्वाग्रहों के उसमें आने की संभावना होती है।
- डेटा आधारित भाषा मॉडल में मानव जैसे पूर्वाग्रह होते हैं।
- चिकित्सा के क्षेत्र में एल्गोरिदम को रोगियों का अनावश्यक परीक्षण या अनावश्यक दवा प्रदान करने के लिए डिजाइन किया जा सकता है जिससे एल्गोरिदम के मालिक का लाभ हो। यह भी मशीन लर्निंग सम्बन्धी एक चुनौती है।
