Machine Learning In Hindi – मशीन लर्निंग क्या है और कैसे काम करता है

Machine Learning In Hindi कंप्यूटर प्रोग्रामिंग की एक ऐसी तकनीक या कह सकते है एक ऐसा concept है जिसमें किसी कंप्यूटर प्रोग्राम को इस तरह से डिजाइन किया जाता है की वह प्रोग्राम खुद से नई नई चीजों को सीख सकें और जरूरत पड़ने पर खुद से कोई desicion ले सके। इस technology में हम मशीन को बहुत सारा डाटा provide करते है इनपुट के रूप में फिर उसे train करते है ताकि बाद जब भी कोई input दे तो हमें उसका सही output मिल सके। इस पोस्ट में आज हम मशीन learning के बारे में ही पूरी बात करेंगे।

आज हम जिस युग में जी रहे हैं यह एक टेक्नोलॉजी का युग है। हमारे आस पास हर तरफ अलग अलग प्रकार की tecnology ही दिखाई पड़ेगी। जैसे मोटरबाइक , मोबाइल , टेलीविज़न, कंप्यूटर इत्यादि। हर दिन नई नई टेक्नोलॉजी invent की जा रही जो मनुष्य के कार्य को सरल करने में सक्षम हो रही है इनमे से ही एक टेक्नोलॉजी है मशीन लर्निंग।

उदाहरण से देखे तो आज हम अपना Android या IPhoneमोबाइल इस्तेमाल करते है जिसमे हमें बहुत सी features मिलती है जो काफी हद तक automated होती है जैसे गूगल assistant और श्री जो हमारे काम को और सरल करते हैं जैसे हम गूगल assistant को बोलकर music play करना ,jokes सुनाने के लिए बोलना , न्यूज़ सुनाने के लिए बोलना, या किसी app को open करने के लिए बोलना इत्यादि ये सब एक machine learning का उदहारण हैं जिसमे मशीन हमारे डाटा से सीखकर हमे सही आउटपुट देने की कोशिश करता है।

एक और उदहारण से देखे तो हम Youtube पर वीडियो देखते है और जिस तरह की वीडियो देखते है यूट्यूब बाद में हमें उसी टाइप के वीडियो recommend करता है। या हम जिस प्रकार की बाते सर्च करते है उसी प्रकार की advertisement देखने को मिलती है।

तो आइये और भी कुछ खास बाते करते जो मशीन learning को इतना खास बनाती है जैसे की मशीन learning क्या है इसके application कोण कोण से है , इसका working क्या है इसके प्रकार कितने होते हैं इत्यादि।

Machine Learning In Hindi – मशीन लर्निंग क्या है

Machine Learning एक ऐसा concept है जिसमें किसी कंप्यूटर प्रोग्राम को इस तरह से डिजाइन किया जाता है की वह प्रोग्राम खुद से नई नई चीजों को सीख सकें और जरूरत पड़ने पर खुद से कोई desicion ले सके। Machine Learning artificial Intelligence का ही एक भाग है। इसमें मशीन को बहुत सारा डाटा दिया जाता है और उसे train या सिखाया जाता है। फिर उसके बाद मशीन को जब भी कोई इनपुट मिलता हैं तो मशीन उस ट्रेनिंग डाटा के हिसाब से उसका आउटपुट predict कर देती है।

Machine Learning कैसे काम करती है

Machine Learning Working चलिए एक उदहारण से समझते है हमारे पास अलग vehicles का डाटा है जैसे उसका फंक्शन्स , प्राइस, वेट इत्यादि इसे मैंने अपने कंप्यूटर प्रोवाइड करता हूँ फिर उसे train करता हूँ की यदि उसका functions ये है , प्राइस इतना है , weight इतना। फिर उसके बाद जब मैं अपने कंप्यूटर को कोई particular डाटा प्रोवाइड करता हूँ तो वह पिछले डाटा के अनुसार सही आउटपुट प्रेडिक्ट करता है की निम्नलिखित व्हीकल्स में ये बाइक है ये ऑटो है इत्यादि।

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Machine Learning History

1950 में एक mathematician Alan Turing ने सोचा था “Can Machine Think ?” फिर उन्होंने इस थिंकिंग के बेस पर एक गेम बनाया जिसका नाम था “The Imitation Game “. Actually इस गेम दो लोग और computer होता है और सभी को अलग अलग तीन कमरों में रखा जाता है और तीनो के बिच में एक communication का जरिया रखा जाता जो की text messaging था | इस गेम के अनुसार एक आदमी को दूसरे आदमी और कम्प्यूटर से सवाल करने होते हैं। और दूसरे आदमी को और कंप्यूटर को जवाब predict करके बताने होते है। इस गेम के अनुसार Alan Turing की कोशिश यह रही की कंप्यूटर जो जवाब दे वो सवाल करने वाले को लगे की यह जवाब किसी ह्यूमन के द्वारा दिया गया है। Alan Turing का मनना था की यदि यह टेस्ट पास हो जाता है तो मशीन भी human की तरह सोच सकती है।

1952 में Arthur Samual नाम के एक कंप्यूटर scientist ने IBM कंपनी के अंदर एक गेम बनाया जिसका नाम था “Chekars ” , इस गेम की खास बात यह थी की यह गेम self लर्निंग गेम थी।

1958 में Frank RosenBlatt नाम के एक प्रोग्रामर ने एक “Perceptron “ नाम का “Algorithm ” बनाया। जिसका काम यह था की पैटर्न मैच करना , recognize करना इत्यादि। जैसे जैसे यह algorithm में improvement हुआ और भी advance हुआ तो हम आज जो भी टेक्नोलॉजी अपने मोबाइल , कंप्यूटर में pattern lock , fingerprinnt Lock और face लॉक या eye rcoginition इत्यादी Perceptron Algorithm की ही दें है।

1979 में Stanford University के कुछ लोग ने एक रोबोट बनाया जिसका नाम था “Stanford Cart” .इस Robot की खास बात यह थी की यह Robot अपने आप ही obstacles detect कर सकता था। और अपने आप भी direction choose कर सकता था। जो हम आज के time में Tesla जैसे कार को देखते हैं।

1985 में Terry Sejnowski नाम के एक programmer ने एक “NetTalk “ नाम की एक प्रोग्राम बनाया जिसका काम था यह खुद से ही इंग्लिश के word pronounce करना सिख सकता था। धीरे एक प्रोग्राम improve होते गया और आज हम जानते है हमारे पास ऐसी feature वाली google assistant है , alexa है इत्यादि।

Machine Learning के कितने प्रकार होते है ?

दोस्तों मशीन लर्निंग तीन तरीके से काम करता है।

1. Supervised Learning – इस Supervised Learning में हम कंप्यूटर को labelled data provide कराते है जिसमे question , Example और answers सभी शामिल होता है। और फिर algorithm labelled data के आधार पर सही data का अनुमान लगता है। उदहारण के लिए हमारे पास तीन fruits हैं papaya ,Mango , और watermelon . और इसका basic data या labelled डाटा है जैसे weight ,height, नाम , और color इत्यादी। अब हम जब भी इस data को computer को provide करेंगे तो पहले हमें ये specify करना होगा की इनमे से label कोनसा है और features कोण सा है। जैसे features की बात करें तो weight ,height, और color ये fruits के features हुए। और फ्रूट्स का नाम label हुआ।

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2. Unsupervised Learning – Unsupervised Learning में हम डाटा तो provide करते है पर उस डाटा में सिर्फ raw डाटा होता है और algorithm data के आधार पर आउटपुट का prediction करती है। मतलब की हम specify नहीं करेंगे की features और labels क्या हैं data में। मशीन algorithm को खुद से ही choose करना है की इनमे से फीचर्स कोण से है और कोण से लेबल्स है।

3. Reinforcement Learning – इस learning मे एल्गोरिथ्म खुद के Reward ओर Feedback को इनपुट के रुप मे use करता है। मतलब इसमें हम मशीन को feedback देते है की ये prediction सही या गलत है और क्यों गलत है ये भी बताते है। उदाहरण के लिए मैंने मशीन को mango का डाटा provide किया और मैं चाहता हूँ मशीन उस डाटा के अनुसार mango को आउटपुट में predict करे नाकी apple अगर वह आउटपुट apple provide करता है तो हम बताएँगे मशीन को की यह आउटपुट गलत क्युकी इसके features mango से match करती है। फिर इस डाटा को लेगा और अपने डाटा को वापस से improve करेंगी।

Machine Learning Application

Applications of Machine Learning दोस्तों machine learning और इसके algorithm के तो बहुत सारे Application जो हम day to day life में जरूर देखते हैं। उनमे से कुछ के बारे में बताऊंगा जो है –

1. वर्चुअल पर्सनल असिस्टेंट– sri ,Alexa और google assistant जैसे पर्सनल virtual assistant के कुछ मुख्य एवं लोकप्रिय उदहारण है। जैसे नाम से ही पता चलता है assistant जो हमें assist करेंगे यानी हम जो भी उनसे काम कहेंगे वो उस काम को पूरा करेंगे जैसे सुबह ६ बजे का alarm set कर दो या paytm को open karo ,या delhi to patna flight की जानकारी दो या न्यूज़ सुनाओ इत्यादी जैसे task को कर सकने में सक्षम होते हैं।

2. कम्यूटिंग करते समय भविष्यवाणियाँ– जैसे traffic की जानकारी या ऑनलाइन ट्रांसपोर्टेशन नेटवर्क की जानकारी ये सभी जानकारी हमें assitant provide कृते है जब हम gps navigation system का इस्तेमाल करते है और हम जब भी कोई cab book karte है तब हमें fare की जानकारी देता है।

3. वीडियो निगरानी– एक जगह पर बैठ कर cctv camera के तहत लोगो पर निगरानी करना बहुत ही बहुत ही मुश्किल और उबाऊ भरा होता है। तो इन सब से बचने के लिए हम machine learning algorithm का उसे करते है जो realtime detection ,recognition करता है और जानकारी देता है।

4. सोशल मीडिया सर्विसेज– आज कल सुबह या शाम हो या दोपहर कभी न कभी हम social media प्लेटफार्म पर अपनी ungliyon को फिरा ही लेते है। आपने कभी notice किया होगा की social media प्लेटफार्म को जब भी हम इस्तेमाल करते है तो हमे हमारी likes ,comment ya share के अनुसार पोस्ट show होता है या यूट्यूब पर वीडियोस देखते समय हमारे activities के अनुसार वीडियो recommend होता है।

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5. ईमेल स्पैम और मैलवेयर – इसके तहत मशीन learning algorithm daily नए नए malware और spam का पता लगते है और उनसे सुरक्षा प्रदान करते हैं।

6. ऑनलाइन ग्राहक सहायता– आजकल कई वेबसाइटें ग्राहक सहायता प्रतिनिधि के साथ चैट करने का विकल्प प्रदान करती हैं। हालांकि, प्रत्येक वेबसाइट पर आपके प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक लाइव कार्यकारी नहीं है। ज्यादातर मामलों में, आप एक Chatbot से बात करते हैं। ये Bot वेबसाइट से जानकारी निकालते हैं और इसे ग्राहकों के सामने पेश करते हैं। इस बीच, चैटबॉट समय के साथ आगे बढ़ते हैं। वे उपयोगकर्ता के प्रश्नों को बेहतर ढंग से समझते हैं और बेहतर उत्तर के साथ उनकी सेवा करते हैं।

7. सर्च इंजन रिजल्ट – Google और अन्य Search इंजन आपके लिए Search किये गए परिणामों को बेहतर बनाने के लिए Machine Learning का उपयोग करते हैं। हर बार जब आप कोई चीज search करते हैं, तो backend में Machine Learning Algorithm की आप search किये गए परिणामों पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं। यदि आप सबसे ऊपर में आये search परिणाम को ही खोलते हैं और लंबे समय तक वेब पेज पर रहते हैं, तो search इंजन मानता है कि search परिणाम search किये गए querry के अनुसार थे। इसी तरह, यदि आप खोज परिणामों के दूसरे या तीसरे पेज पर पहुंचते हैं, लेकिन कोई परिणाम नहीं खोलते हैं, तो search इंजन का अनुमान होता है कि search परिणाम search किये गए querry के अनुसार से मेल नहीं खाते हैं। इस तरह, backend पर काम करने वाले Machine Learning Algorithm search परिणामों में सुधार करते हैं। और आपको बेहतर result देने की कोशिश करते है।

8. संबंधित उत्पाद की जानकारी देना- आपने कुछ दिन पहले एक कोइ product ऑनलाइन purchase की थी और फिर आप purchase किये गए products से related ईमेल प्राप्त करते है जिसमे आपको उस product को purchase करने के लिए सुझाव भी किया जाता है । या आपने देखा होगा कि शॉपिंग वेबसाइट या ऐप आपको कुछ ऐसे आइटम सुझाती है जो किसी न किसी तरह आपके purchase किये गए products से मेल खाते हैं।

ऊपर साझा किए गए उदाहरणों के आलावा भी , ऐसे कई तरीके हैं जहां मशीन सीखने की क्षमता में बहुत ही कारगर साबित हुई है। मशीन लर्निंग आपके दिन-प्रतिदिन के जीवन को बदल रहा है प्रभावित भी कर रहा है।

तो दोस्त! मुझे लगता अब तक आपको Machine Learning के बारे में बहुत जानकारी मिल चुकी होगी और आशा करता ये पोस्ट पसंद भी आएगी। अगर आपको इस पोस्ट में कोई त्रुटि है या पोस्ट बहुत पसंद तो आप हमारे पोस्ट के comment section में अपनी राय रख सकते हैं। धन्यबाद !

Update on May 10, 2021 @ 6:22 am

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