मशीन लर्निंग हिंदी में

मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धि (Artificial Intelligence) का एक अनुप्रयोग है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना, अनुभव से, सीखने और सुधारने की क्षमता प्रदान करता है। मशीन का सीखना कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर केंद्रित है, जो डेटा तक पहुंच सकते हैं और इसका इस्तेमाल स्वयं के लिए सीख सकते हैं।

सीखने की प्रक्रिया डेटा में पैटर्न देखने और भविष्य में बेहतर निर्णय लेने के लिए अवलोकन या डेटा, जैसे उदाहरण, प्रत्यक्ष अनुभव या निर्देश के साथ शुरू होती है। प्राथमिक उद्देश्य कंप्यूटर हस्तक्षेप या सहायता के बिना कंप्यूटर को स्वचालित रूप से सीखने और तदनुसार क्रियाओं को समायोजित करने की अनुमति देना है।

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मशीन लर्निंग के तरीके –

Supervised machine learning algorithms – इस लर्निंग में इनपुट के तौर पर विभिन्न प्रकार के labeled example तथा answer दिए जाते है. जिससे algorithm इन उदाहरणों से सीखती है इन इनपुटों के आधार पर सही परिणाम predict करती है.

Unsupervised machine learning algorithms – इस लर्निंग में Label और classifier मौजूद नहीं होता | इसमें पुराने डाटा के आधार पर inference की मदद से सही future event को समझने की कोशिश होती है |

Reinforcement machine learning algorithms – यह एक महत्वपूर्ण प्रकार का मशीन लर्निंग है जहां एक एजेंट सीखता है कि कार्यों को निष्पादित करके और परिणामों को देखकर पर्यावरण में कैसे व्यवहार करना है।

प्रचलित मशीन लर्निंग framework –

  1. TensorFlow
  2. Caffe
  3. Microsoft Cognitive Toolkit
  4. Torch
  5. MXNet
  6. Chainer
  7. Keras
  8. Deeplearning4j deep learning framework

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