मशीन लर्निंग, प्रकार और उदाहरण

मशीन लर्निंग Artificial Intelligence का छोटा सा हिस्सा है, आज के समय में मशीन लर्निंग (Machine Learning) दुनिया की सबसे trending Technologies में से एक है. गूगल से लेकर फेसबुक तक सभी बड़ी बड़ी Tech Companies मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करते हैं|

मशीन लर्निंग क्या है?
What is Machine Learning?

मशीन लर्निंग (Machine Learning) Artificial Intelligence का हिस्सा है| इसका इस्तेमाल मशीन को सिखाने के लिए किया जाता है और मशीन को यह भी सिखाया जाता है की जरुरत पड़ने पर किस तरह वह अपने Past Experience का इस्तेमाल करके निर्णय ले सकता है|

Machine Learning का मुख्य उद्देश्य कम्प्यूटर प्रोग्राम को बिना किसी मानव हस्त्क्षेप के (Human Intervention) advanced बनाना है| इसमें Machine को किसी विशेष कार्य के लिए इतना कुशल या स्मार्ट बना दिया जाता है, की मशीन अगली बार से अपने पिछले अनुभव के आधार पर खुद ब खुद ही उस कार्य को पूरा कर सके और लगातार उसमे सुधार कर सके। यानि इसमें स्पष्ट रूप से प्रोग्रामर द्वारा किसी कोडिंग का इस्तेमाल नहीं किया जाता है, बल्कि चीजों या कार्य को समझकर Machine Automatically उसका पैटर्न तैयार करती है, और उसी के अनुसार कार्य को संपन्न करती है।

जिस ML सिस्टम या Program को Train कराया जाता है उसे Machine Learning Model कहा जाता है. मशीन लर्निंग मॉडल एक Computer Program होता है, यही Input लेता है और फिर Experience से सीखकर Output Predict करता है|

किसी भी मशीन को सिखाने के लिए जरुरी है Pattern, Prediction, input और Past Experience. इन सभी का इस्तेमाल करके मशीन को ऐसा बनाया जाता है ताकि वे Automatic खुद ही Decision ले सकें (decision लेने के लिए किसी इंसान का इस्तेमाल नहीं किया जाता है) और उसी के हिसाब से Output दे सकें|

मशीन लर्निंग के प्रकार
Types of Machine Learning

Machine Learning के तीन प्रकार हैं, Supervised Learning, Unsupervised Learning और Reinforcement Learning-

• Supervised Learning : Supervised Learning में मशीन को पहले से ही Input और Output डाटा उपलब्ध करा दिया जाता है, जिसे Training Data या Labeled Data भी कहा जाता है। इसी डाटा के अनुसार मशीन अपना Output देती है और Output पूरी तरह से ट्रेनिंग डाटा की गुणवत्ता पर निर्भर करता है, यानि अगर डाटा की गुणवत्ता अच्छी होगी, तो मशीन का आउटपुट भी बेहतर निकलेगा। मशीन को जब कोई नया Input दिया जाएगा तो इसमें मशीन सिर्फ अपने पिछले अनुभव और डाटा के अनुसार ही Output देगी।
• Unsupervised Learning : Unsupervised Learning में मशीन को पहले से कोई भी Input और Output Labeled डाटा नहीं दिया जाता है। इसमें मशीन को जैसे ही कोई Input मिलता है, तो मशीन खुद उसका आंकलन करती है और एक Cluster तैयार करती है और चीजों के प्रकार के अनुसार उन्हें अलग अलग Group में बाँट देती है।
• Reinforcement Learning : जिस तरह से Supervised Learning में पहले से ही मशीन के पास ट्रेनिंग डाटा और आउटपुट Labelled रहता है। ठीक उस के उलट Reinforcement Learning में मशीन के पास कोई जवाब नहीं रहता और कोई ट्रेनिंग डाटा न रहने के कारण यहाँ पर कार्य को पूरा करने के लिए Reinforcement एजेंट द्वारा Decision लिया जाता है, जो अपने अनुभव के आधार पर कार्य को पूरा करने की कोशिश करता है और अपने बार-बार किए जाने वाले प्रयासों से सीखता है।

मशीन लर्निंग और ट्रेडिशनल प्रोग्रामिंग में अंतर
Difference between Machine and Traditional Programming

1. Traditional Programming: यहाँ पर हम machine में DATA (Input) + PROGRAM (logic) feed करते हैं, machine को चलाने के लिए और आखिर में हमें हमारे Data और program के अनुसार ही output मिलता है.
2. Machine Learning : वहीँ यहाँ पर हम machine मेंDATA(Input) + Output feed करते हैं, और इसे run करने पर machine training के दोरान खुद के program(logic) develop करती है, जिसे बाद में testing करने के दोरान evaluate किया जा सकता है.

मशीन लर्निंग के उदाहरण
Examples of Machine Learning

मशीन लर्निंग के कई उदाहरण हैं, जिनमे से आप Facebook का ही उदाहरण ले लीजिए क्योंकि फेसबुक का इस्तेमाल सभी करते हैं। फेसबुक इस्तेमाल करते समय आपने ध्यान दिया होगा की अक्सर हम जिन Profiles को Check करते हैं, या दूसरे Groups में कुछ शेयर करते हैं, तो Automatically फेसबुक हमें Notification देने लगता है, की आप इन्हे जानते हैं, या इन्हे Friend List में शामिल कर सकते हैं।

दूसरा उदाहरण आप Netflix से ले सकते हैं, जहाँ पर आपके द्वारा देखी या पसंद की गयी Movies के आधार पर आपको उसी तरह की दूसरी बहुत सी Movies दिखाई देने लगती हैं, यानि यहाँ Machine Learning से आपके पिछले सर्च रिकार्ड्स का पैटर्न तैयार किया जाता है, और उसी से मिलता जुलता डाटा आपके लिए प्रस्तुत किया जाता है।

मशीन लर्निंग की ऍप्लिकेशन्स
Application of Machine Learning

हमारी दैनिक जीवन में Machine Learning की कई Applications हैं, जिनका इस्तेमाल हम सभी करते हैं, जिनमे से कुछ इस प्रकार से हैं।

• Facebook :- दुनियाभर में फेसबुक का इस्तेमाल काफी बड़ी मात्रा में किया जाता है और हम सभी इसका इस्तेमाल करते हैं। मशीन लर्निंग का इस्तेमाल फेसबुक में Automatic Friend Tagging Suggestion में किया जाता है, जिसमे Face Detection और Image Recognition के आधार पर फेसबुक अपने डेटाबेस में चेक करता है और किसी फोटो या इमेज को पहचान लेता है।
• Shopping Websites :-आप अगर ऑनलाइन खरीदारी करते हैं, तो आपने देखा होगा की आपके सर्च किए गए प्रोडक्ट से जुडी जानकारियाँ आपको हर जगह दिखाई देने लगती हैं। जैसे आपने Amazon पर कुछ सर्च किया और कुछ देर बाद जब आप फेसबुक या यूट्यूब खोलेंगे तो वहां भी आपको उसी प्रोडक्ट से जुड़े विज्ञानपन दिखने लगते हैं। तो यह सब Machine Learning का कमाल है, जिसमे गूगल आपकी हर गतिविधि का ध्यान रखता है, और आपको उसी अनुरूप विज्ञापन दिखाता है।
• Uber :- अगर आप यातायात के लिए Uber का इस्तेमाल करते हैं, तो आपने देखा होगा किस तरह से Uber खुद कस्टमर की Location का पता लगा लेता है, Real Time में गाड़ी की Actual Location भी दिखती रहती है, ड्राइवर को सबसे छोटे और खुले रास्तों के बारे में भी पता चलता रहता है, और साथ ही भारी मांग होने पर उबर अपने Charges में फेरबदल भी करता रहता है, तो यह सब Machine Learning से ही संभव हो पाता है।