मशीन लर्निंग क्या है और इसके प्रकार, फायदे और नुकसान- Machine Learning Kya Hai in Hindi

टेक्नोलॉजी की दुनिया इतनी तेजी से डेवलप हो  रही हैं। जिसकी हम तुलना भी नही कर सकते है। आज से कुछ वर्ष पहले तक मशीन का उपयोग मुख्य तौर पर इंडस्ट्रियल और मैन्युफैक्चरिंग के लिए अधिकांश तौर पर किया जाता था। आज मशीन का इस्तेमाल इंसानों के लाइफस्टाइल को आरामदायक और आसान बनाने के लिए मुख्य तौर पर किया जाता है। हाल ही के वर्षो में हमने Alexa, Siri जैसे मशीन भी देखी है जो ह्यूमन के वॉइस कमांड के अनुरूप भी काम करती है। इसी तरह आज दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का विस्तार हो रहा है। अभी कुछ समय पहले ही हम लोगो के सामने Chat GPT और Google Bard जैसे AI Tools आए हैं।

आज इस आर्टिकल के माध्यम से हम आपको Machine Learning kya hai?, Machine Learning के प्रकार क्या है?, इसके फायदे क्या है?, नुकसान क्या है? इन सब विषय पर आपको जानकारी प्रदान करने का प्रयास करेंगे। अगर आप भी Machine Learning के बारे छोटी से जानकारी प्राप्त करना चाहते है। तो आपको इस आर्टिकल को अंत तक पढ़ना चाहिए।

मशीन लर्निंग क्या है – What is machine Learning in Hindi

यह Machine Learning एक तरह का AI Tool ही है। जिसके अंदर मशीन अपने अंदर store data और पुराने अनुभव से नई चीजे खुद ही सीखता रहता है। जिसके बाद Machine बिना किसी कोडिंग या अन्य डाटा के इनपुट दिए बिना भी Output प्रदान कर सकता है। सरल भाषा में बात करे तो Machine Learning, कंप्यूटर की खुद की सीखने की एबिलिटी को ही कहा जाता है।

Machine Learning का इस्तेमाल करके machine में predictions और Decisions लेने की कैपेबिलिटी भी बढ़ती है। मशीन लर्निंग मशीनों को सक्षम बनाता है कि वो एक मनुष्य की तरह काम को सोच समझकर आसानी से पूरा कर सके। Machine Learning किस तरह से काम करता है?, इसके कितने प्रकार है? यह सब जानने के लिए आपको इस आर्टिकल को अंत तक पढ़ना चाहिए।

मशीन लर्निंग कितने प्रकार की होती है? –Types of Machine Learning in Hindi

Machine Learning मुख्य तौर पर 4 तरह के होते है।

• Supervised learning
• Unsupervised learning
• Semi-supervised learning
• Reinforcement learning

हर प्रकार के भी अपने अलग अलग classification है। जिसके कारण हम आपको नीचे दिए गए सेक्शन में हर एक प्रकार के बारे में विस्तार से जानकारी देने का प्रयास करेंगे।

Supervised Learning क्या है?

इस Supervised Learning के अंदर मशीन को Labeled data का इस्तेमाल मशीन को ट्रेंड किया जाता है। Labeled Data का उपयोग मशीन Data Sets को समझने के लिए करता है। जिससे machine model को क्रिएट कर सके।

Labeled Data की बात करे तो यह एक तरह का input Data ही होता है। जिसे मशीन खुद एनालाइज करता है और फिर output data को आपके सामने रखता है या predict करने का प्रयास करता है। सरल भाषा में बताए तो हम कह सकते है कि Supervised Learning, machine Learning का वो प्रकार है जिसमे मशीन input data की मदद से सही output data प्रदान करती है।

इस supervised Learning का इस्तेमाल Risk Assessment, Image classification, Fraud Detection और email filtering के लिए भी किया जाता है।

Supervised Learning के प्रकार

Supervised Learning की बात करे तो यह 2 तरह के ही होते है,

1. Regression

यह Regression भी Supervised Learning का ही एक प्रकार हैं। इस तकनीक का इस्तेमाल machine independent factor और dependent factor के बीच में रिलेशनशिप समझने के लिए करती है। उसके साथ में Regression का इस्तेमाल machine Learning में predictive modelling procedure के अंदर भी किया जाता है।

Regression Technique भी कई तरह के प्रोसेस से independent factor और dependent factor के बीच में रिलेशनशिप को समझते है जैसे Linear Regression, Non-Linear Regression, Polynomial Regression, Bayesian Linear Regression और Regression Trees

2.Classification

यह Classification भी एक प्रकार का Supervised Learning है। इसमें मशीन में डाले गए input data को machine categories के अंदर organize करती है। Classification Supervised Learning का इस्तेमाल data को Class या group में organize करने के लिए किया जाता हैं।

Data को इस Classification Technique के द्वारा classify करने के लिए मैथ्स के मॉडल जैसे decision trees, linear programming और neural network का इस्तेमाल किया जाता है।

Supervised Learning के फायदे

• इस Machine Learning के प्रकार में पुराने फीड किए गए input data की मदद से मशीन आपको नए output प्रदान करती है।
• मशीन इस प्रकार के learning में input data को अलग अलग प्रकार में classify कर लेते है। जिससे उन्हें डाटा को फिल्टर करने में काफी आसानी होती है।
• Supervised Learning के माध्यम से धोखाधड़ी का पता लगाने, स्पैम फ़िल्टरिंग जैसे समस्या का समाधान प्राप्त होता है।

Supervised Learning के नुकसान

• इस Supervised Learning के माध्यम से Output Data को predict करने में काफी समय लगता है।
• Supervised Learning के प्रकार से आप complex सवालों का जवाब प्राप्त नही कर सकते है।

Unsupervised learning क्या है?

इस Unsupervised learning के माध्यम में supervised learning के माध्यम में अंतर करे तो सबसे बड़ा फर्क यह है कि supervised learning में labeled data को input के रूप में feed किया जाता है। वही Unsupervised learning में Unlabeled data को feed करके मशीन को ट्रेनिंग दी जाती है।

इस Machine Learning के प्रकार में मशीन बिना किसी supervision के input data को एनालाइज करती है और नए relation और process को form करती है। इस Unsupervised learning का इस्तेमाल bulk of data से जरूरी insights को निकालने के मूल रूप से किया जाता है।

UnSupervised Learning के प्रकार

यह UnSupervised Learning दो प्रकार के होते है।

Clustering

Clustering UnSupervised Learning के उस प्रकार को कहते है जिसमे input data को अलग अलग ग्रुप में विभाजित किया जाता है। इसमें जो भी ऑब्जेक्ट एक जैसे होते है उन्हे एक ग्रुप में ही रखा जाता है। दूसरे तरह के ऑब्जेक्ट को दूसरे ग्रुप के अंदर रखा जाता है।

Association

Association वो तकनीक होती है जिसमे दो ऑब्जेक्ट एक दूसरे से किस तरह से मेल खाते है तो इस बारे में पता चलता है। Association UnSupervised Learning के माध्यम से एक बड़े डेटाबेस के अंदर दो variables के बीच का relation खोजा जाता है।

UnSupervised Learning के  फायदे

• Unsupervised Learning के माध्यम से Complex कार्यों को भी पूरा किया जा सकता है।
• इस Unsupervised Learning के माध्यम से यूजर को भी output data प्राप्त करना काफी आसान बन जाता है।

UnSupervised Learning के नुकसान

• Unsupervised Learning के अंदर output data के रिजल्ट को आने में supervised Learning से भी थोड़ा अधिक समय लग सकता है।
• इस Unsupervised Learning के माध्यम से जो भी डाटा आएगा। उसके 100 प्रतिशत सही होने के चांस काफी कम है

Semi-Supervised Learning क्या है?

इस Semi-Supervised Learning के अंदर Supervised Learning और UnSupervised Learning दोनों का ही इस्तेमाल किया जाता है। इस तरह के machine Learning के दौरान machine को ट्रेंड करने के लिए कम अमाउंट में Supervised data ( Labeled Data) को फीड किया जाता है। वही अधिक अमाउंट में UnSupervised data ( UnLabeled Data) का उपयोग किया जाता है।

Semi-Supervised Learning के फायदे

• इस Semi-Supervised Learning को समझना किसी भी यूजर के लिए काफी आसान होता है।
• ऊपर बताए गए दोनो प्रकार के मुकाबले इस लर्निंग के तहत मशीन के काम करने की एबिलिटी और एफिशिएंसी काफी अधिक होती है।

Semi-Supervised Learning के नुकसान

• इस Semi-Supervised Learning के माध्यम से यूजर को एकदम सही जवाब प्राप्त नही हो पाते है।
• Semi-Supervised Learning से प्राप्त जवाब stable नही रहते है।

Reinforcement Learning क्या है?

यह Reinforcement Learning एक feedback based learning है। इस machine Learning के प्रकार में Machine खुद सीखता है और improve करता है। जिसे भी प्रकार है फीडबैक उन्हें डाटा के रूप में प्राप्त होता है। उसको ठीक से एनालाइज करके ही Data को अपडेट किया जाता है। इस तरह के Reinforcement Learning का इस्तेमाल ऐसे सवालों के जवाब प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है जिसका जवाब प्राप्त करना काफी कठिन हैं।

Reinforcement Learning के फायदे

• इस Reinforcement Learning के माध्यम से आप complex सवालों के जवाब प्राप्त कर सकते है।
• Reinforcement Learning से प्राप्त जवाब के सही होने के चांस करीब करीब 100 प्रतिशत ही होते है।

Reinforcement Learning के नुकसान

• इस Reinforcement Learning का उपयोग आप आसान सवाल के जवाब प्राप्त करने के लिए नही कर सकते हैं।
• इस तकनीक का इस्तेमाल करने के लिए आपको काफी अधिक डाटा को मशीन में फीड करना होता है। जो काफी महंगा होता है।

Machine Learning का उपयोग

आज के समय में Machine Learning का इस्तेमाल काफी जगह पर किया जाता है। अगर आप जानना चाहते है आज Machine Learning का उपयोग कैसे किया जाता है? तो आपको नीचे दिए गए पॉइंट्स को पढ़ना चाहिए।

• बेसिक तौर पर Machine Learning का इस्तेमाल किसी जगह, किसी चीज, किसी व्यक्ति को पहचानने के लिए किया जाता है।
• Google भी Machine Learning का उपयोग Voice search में करता है। Google Map भी इस तकनीक की सहायता से आपको कोई लोकेशन का exact रास्ता बताता है वो भी Machine Learning के माध्यम से ही किया जाता है।
• Netflix, prime और अन्य OTT Platform भी यूजर के input data को access करके उनके अनुरूप ही मूवी की लिस्ट को तैयार करता है।
• आज के समय में डायग्नोस्टिक के फील्ड में भी किसी भी बीमारी के early detection में भी Machine Learning का खासा उपयोग किया जाता है।
• Share market से जुड़े हुए ऐप भी Machine Learning का इस्तेमाल करके किसी भी स्टॉक के फ्यूचर प्राइस को उनके हिस्ट्री के अनुरूप एनालाइज करते है।
• अगर आपके पास कोई फ्रॉड हुआ है तो उसका पता भी आज बैंक Machine Learning के माध्यम से लगा लेते है।
• Machine Learning का इस्तेमाल virtual ऐप के साथ साथ Google assistant, Alexa, Cortana, Siri जैसे डिवाइस में भी किया जाता है।

Machine Learning के फायदे क्या है? – Advantages of Machine Learning in Hindi

Machine Learning ऐसी तकनीक है जिसका इस्तेमाल आज हर जगह देखने को मिल है। तो जाहिर सी बात होगी कि Machine Learning के कई सारे फायदे होंगे। जिसमे से कुछ महत्वपूर्ण फायदे के बारे में हम आपको इस सेक्शन में बताने का प्रयास करेंगे।

• आप इस Machine Learning Ai Technique का इस्तेमाल किसी भी डिवाइस को advance बना सकते है।
• यह Machine Learning आपके द्वारा फीड किए गए पुराने डाटा को एनालाइज करके नए output प्रदान कर सकता है। दो वेरिएबल के बीच में नए रिलेशन को find करता रहता है।
• Machine Learning का इस्तेमाल करके रिसर्च का काम भी काफी आसान हो गया है। आज के समय में रिसर्च करने के लिए आपको पहली जितनी मेहनत नही करनी होती है।
• इस Machine Learning का इस्तेमाल करके आप किसी भी गंभीर बीमारी को जल्दी से डिटेक्ट कर सकते हैं। आप यह भी जान सकते है कि आने वाले सालों में आपको कौन सी बीमारी हो सकती है।
• जब आप data के रिव्यू और एनालाइज करने की कैपेबिलिटी की बात करे तो यह इंसानों से कई गुना ज्यादा है।
• Machine Learning में आप पुराने input data के द्वारा ही नए output को प्राप्त कर सकते है। इसके लिए आपको हमेशा खुद से input data feed करने की जरूरत नही होती है।

Machine Learning के नुकसान क्या है – Disadvantage of Machine Learning in hindi

Machine Learning के फायदे के बारे में तो हमने चर्चा कर ली है। अगर आप Machine Learning के नुकसान के बारे में जानना चाहते है तो आपको नीचे दिए गए सेक्शन को देखना चाहिए।

• इस Machine Learning के द्वारा Machine को ट्रेंड करने के लिए काफी सारे data की जरूरत होती हैं। जिसके कारण input data को फीड करते समय गलती होने के चांस भी काफी अधिक होते है।
• Machine Learning के अंदर algorithm को डेवलप में कुछ समय लग सकता है। जिसके लिए आपको काफी सारा रिसोर्स खर्च करना होगा।
• जैसे हमने आपको ऊपर बताए कि Machine Learning के द्वारा पुराने input data से भी नए Output Data को प्राप्त किया जाता है। यह output data कितना सही होगा इस चीज की कोई गारंटी नहीं होती हैं।
• Machine Learning के अंदर आपको machine के अंदर डाटा को काफी अधिक संख्या में फीड करना होता है। इन डाटा का साइज भी काफी बड़ा होता है। जिसके कारण आपको इस समय अधिक memory space की भी जररूत होती है। जो प्राप्त करना काफी महंगा होता है।

Machine Learning और Artificial Intelligence में क्या अंतर है?

Machine Learning Artificial Intelligence से जोड़ा जाता है। यह ठीक है लेकिन दोनो एक ही माना जाता है। यह गलत है। Machine Learning Artificial intelligence की एक तकनीक है, लेकिन दोनो एक ही मानना वो पूरा ही गलत है। इसी कारण से हमने नीचे एक टेबल के माध्यम से Machine Learning और Artificial Intelligence में क्या अंतर है?  के बारे में बताने का प्रयास किया है।

 

Machine Learning	Artificial Intelligence
मशीन लर्निंग की बात करे तो यह मशीन को input data एनालाइज करना और फिर उसके अनुरूप रिजल्ट देना सिखाती है।	आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वो तकनीक है जो मशीन को इंसानों जैसे काम करने की एफिशिएंसी प्रदान करती है।
Machine Learning की बात करे तो यह पुराने फीड किए गए डाटा से कुछ नया output प्रदान करती है।	आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंसानों के द्वारा होने किए जा रहे परिश्रम को कम कर सकती है।
मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके मशीन कुछ ऐसे रिसर्च कर सकता है। जिसके बारे में अभी तक इंसानों को मालूम ही नहीं होगा।	इस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक के द्वारा हम इंसान जितना एक स्मार्ट मशीन बना सकते है।
मशीन लर्निंग के 4 प्रकार होते है जैसे Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-Supervised Learning और Reinforcement Learning	आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तीन प्रकार के होते है, जैसे Weak Ai, Strong Ai और General Ai

मशीन लर्निंग का Machine Learning का Future

ऐसे देखा जाए तो आज के समय machine Learning का इस्तेमाल मुख्य तौर पर तरह के फील्ड में हो रहा है। सबसे प्रमुख बात यह है कि अभी Machine Learning का कांसेप्ट अपने में भी काफी नया है। जिसके कारण से अभी लोगो को इस बारे में इतनी खबर नही है। अभी तक machine Learning का उपयोग हर तरह के फील्ड में बेसिक तौर पर ही किया गया है।

भविष्य में Machine Learning का इस्तेमाल Robotics, E commerce, Banking, Healthcare, Education, Marketing, Insurance, Telecom, Agriculture, Economics, Bioinformatics जैसे फील्ड में एडवांस्ड लेबल पर होने लग जायेगा।

निष्कर्ष

आज इस आर्टिकल के माध्यम से हमने आपको Machine Learning kya hai? और उससे संबंधित विषय के बारे में विस्तार से जानकारी प्रदान करने का प्रयास किया हैं। उम्मीद है आपको यह आर्टिकल पसंद आया होगा।

अगर आप आप हमसे इस Machine Learning विषय से संबंधित कोई भी सवाल हमसे पूछना चाहते है तो आप अपने सवाल को नीचे दिए गए कमेंट बॉक्स में जरूर लिख सकते है। हम उस सवाल का जवाब देने का पूरा प्रयास करेंगे।

FAQ : Machine Learning Kya Hai In Hindi

Q1. Father of Machine Learning किन्हें माना जाता है?

Ans : Father of Machine Learning Arthur Samuel को माना जाता है। उन्होंने वर्ष 1959 में इस Machine Learning के टर्म को पहली बार इस्तेमाल किया था।

Q2. Machine Learning का उद्देश्य क्या होता है?

Ans : Machine Learning का मुख्य उद्देश्य Input के रूप में फीड किए गए डाटा से नए output रिजल्ट प्राप्त करना होता है। जो लोगो के जीवन को आसान बना सके।

Q3. Machine Learning क्या है?

Ans : यह Inductive Learning machine Learning का ही एक Branch माना जाता है। Inductive Learning Machine Learning का वो ब्रांच है जिसके अंदर output को observation और knowledge के कॉम्बिनेशन को मिलाकर प्राप्त किया जाता हैं। inductive Learning को मुख्य तौर पर नए रूल्स को लाने के लिए, और फ्यूचर में होने वाले किसी एक्टिविटी को predict करने के लिए खास तौर पर इस्तेमाल किया जाता है।