मशीन लर्निंग – परिभाषा
मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसमे कंप्यूटर को इस तरह से प्रोग्राम किया जाता है की वो इनपुट डाटा के आधार पे खुद से आउटपुट डाटा को प्रेडिक्ट कर सके | दिए गए इनपुट के आधार पे खुद से सीख सके |
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में जरुरत के आधार पे प्रोग्राम बनाया जाता है | मशीन लर्निंग में मशीन किसी इंसान की तरह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करके टास्क को खुद से करने की काबिलियत सीखती है |
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विषय के अंदर आती है |
मशीन लर्निंग के प्रकार –
- सुपरवाईस्ड लर्निंग
- अन्सुपरवाईस्ड लर्निंग
- रीइंफोर्स्मेंट लर्निंग
सुपरवाईस्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके नए डेटा के लिए अतीत में सीखी गई चीजों को लागू कर सकते हैं। एक ज्ञात प्रशिक्षण डेटासेट के विश्लेषण से शुरू, लर्निंग एल्गोरिदम आउटपुट मूल्यों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए एक अनुमानित कार्य पैदा करता है। यह प्रणाली पर्याप्त प्रशिक्षण के बाद किसी भी नए इनपुट के लिए लक्ष्य प्रदान करने में सक्षम है । लर्निंग एल्गोरिदम अपने आउटपुट की तुलना सही, इच्छित आउटपुट के साथ भी कर सकता है और तदनुसार मॉडल को संशोधित करने के लिए त्रुटियों को ढूंढ सकता है।
अन्सुपरवाईस्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग तब किया जाता है जब प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी को न तो वर्गीकृत किया जाता है और न ही लेबल किया जाता है। अपर्यवेक्षित अधिगम अध्ययन कैसे सिस्टम अवेलेबल डेटा से छिपी संरचना का वर्णन करने के लिए एक फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकते हैं। सिस्टम सही आउटपुट का पता नहीं लगाता है, लेकिन यह डेटा की पड़ताल करता है और अवेलेबल डेटा से छिपी संरचनाओं का वर्णन करने के लिए डेटासेट से अनुमान आकर्षित कर सकता है।
रीइंफोर्स्मेंट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक सीखने की विधि है जो कार्यों का उत्पादन करके अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करती है और त्रुटियों या पुरस्कारों का पता चलता है। परीक्षण और त्रुटि खोज और विलंबित इनाम सुदृढीकरण सीखने की सबसे प्रासंगिक विशेषताएं हैं। यह विधि मशीनों और सॉफ्टवेयर एजेंटों को अपने प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए एक विशिष्ट संदर्भ के भीतर आदर्श व्यवहार को स्वचालित रूप से निर्धारित करने की अनुमति देती है। एजेंट को यह जानने के लिए सरल इनाम प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है कि कौन सी कार्रवाई सबसे अच्छी है; इसे सुदृढीकरण संकेत के रूप में जाना जाता है।
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