Machine Learning (मशीन लर्निंग) क्या होती है, यह जानकारी कई लोग प्राप्त करना चाहते हैं, व इस फिर्ल्ड मे इससे संबन्धित ऑनलाइन कोर्स कर अपना कैरियर बनाना चाहते हैं, व इससे लाभ कमाना चाहते हैं, चूंकि मशीन लर्निंग एक नया विषय है इसलिए इससे संबन्धित जानकारी को हम आसान शब्दों मे अपने यूजर्स के समक्ष ला रहे हैं, जिसे आप पूरा पढ़ें। 

Machine Learning (मशीन लर्निंग) क्या है

मशीन लर्निंग Machine Learning डेटा विश्लेषण का एक तरीका है जो विश्लेषणात्मक मॉडल निर्माण को स्वचालित करता है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जो इस विचार पर आधारित है कि सिस्टम डेटा से सीख सकते हैं, पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ निर्णय ले सकते हैं।

मशीन लर्निंग मॉडल में, एक एल्गोरिदम को डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। एल्गोरिथ्म तब कार्य करने के लिए विशेष रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेता है। मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि ईमेल फ़िल्टरिंग और कंप्यूटर विज़न, जहाँ कार्य को प्रभावी ढंग से करने के लिए एक पारंपरिक एल्गोरिथम विकसित करना कठिन या अव्यवहारिक है।

Machine Learning का क्या उपयोग है

मशीन लर्निंग का उपयोग वित्त, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और ई-कॉमर्स सहित विभिन्न क्षेत्रों और उद्योगों में किया जाता है। मशीन लर्निंग के कुछ विशिष्ट अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

• उत्पादों या सामग्री के लिए वैयक्तिकृत अनुशंसाएं (उदा. Netflix, Amazon)
• विनिर्माण उपकरण के लिए भविष्य कहनेवाला रखरखाव
• वित्तीय लेनदेन में धोखाधड़ी का पता लगाना
• छवि और भाषण मान्यता
• स्वास्थ्य देखभाल परिणामों के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग
• ईमेल के लिए स्पैम फ़िल्टरिंग
• भाषा अनुवाद की सटीकता में सुधार
• ये केवल कुछ उदाहरण हैं, लेकिन मशीन लर्निंग के और भी कई अनुप्रयोग हैं।

Machine Learning कैसे सीखें

मशीन लर्निंग सीखने के कई तरीके हैं, जिनमें ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेना, किताबें पढ़ना और ऑनलाइन समुदायों में भाग लेना शामिल है। मशीन लर्निंग सीखने के लिए आप जो कुछ विशिष्ट कदम उठा सकते हैं उनमें शामिल हैं:

बुनियादी बातों को समझकर शुरू करें: विशिष्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विवरण में गोता लगाने से पहले, मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं में एक मजबूत नींव रखना महत्वपूर्ण है। इसमें "प्रशिक्षण डेटा," "सुविधा," और "लेबल" जैसे शब्दों को समझना शामिल है।

एक प्रोग्रामिंग भाषा चुनें: मशीन लर्निंग मॉडल आमतौर पर पायथन, आर या जूलिया जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके कार्यान्वित किए जाते हैं। ऐसी भाषा चुनें जिसके साथ आप सहज हों, या वह भाषा चुनें जो आमतौर पर उस क्षेत्र में उपयोग की जाती है जिसमें आपकी रुचि है।

ऑनलाइन पाठ्यक्रम लें: ऐसे कई ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं जो मशीन लर्निंग सिखाते हैं, जैसे कि एंड्रयू एनजी द्वारा पढ़ाया जाने वाला कौरसेरा का मशीन लर्निंग कोर्स। ये पाठ्यक्रम मूल बातें सीखने और मशीन सीखने में क्या शामिल है, यह महसूस करने का एक शानदार तरीका हो सकता है।

किताबें पढ़ें: ऐसी कई किताबें उपलब्ध हैं जो मशीन लर्निंग को कवर करती हैं, जैसे ऑरेलियन गेरोन द्वारा लिखित "हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग विद स्किकिट-लर्न, केरास और टेंसरफ्लो"। किताबें पढ़ने से आपको मशीन लर्निंग में शामिल अवधारणाओं और तकनीकों की अपनी समझ को गहरा करने में मदद मिल सकती है।

प्रोजेक्ट बनाकर अभ्यास करें: मशीन लर्निंग सीखने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है प्रोजेक्ट बनाने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करना। एक डेटासेट खोजें जिसमें आपकी रुचि हो और उस डेटा का उपयोग करके किसी समस्या को हल करने के लिए एक मॉडल बनाने का प्रयास करें। यह आपको मशीन लर्निंग मॉडल बनाने की प्रक्रिया को महसूस करने में मदद करेगा और आपको नौकरी के साक्षात्कार में बात करने के लिए कुछ देगा।

ऑनलाइन समुदायों में भाग लें: ऐसे कई ऑनलाइन समुदाय हैं, जैसे फ़ोरम और डिस्कॉर्ड चैनल, जहाँ आप प्रश्न पूछ सकते हैं और मशीन सीखने में रुचि रखने वाले अन्य लोगों से सीख सकते हैं। जब आप फंस जाते हैं या क्षेत्र में नवीनतम विकास पर अद्यतित रहने के लिए सहायता प्राप्त करने के लिए ये समुदाय एक महान संसाधन हो सकते हैं।

Machine Learning के क्या फायदे हैं

बढ़ी हुई सटीकता: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित कर सकते हैं और ऐसे पैटर्न की पहचान कर सकते हैं जिनका पता लगाना मनुष्यों के लिए मुश्किल हो सकता है। इसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक भविष्यवाणियां या निर्णय हो सकते हैं।

स्वचालन: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम करने, स्पष्ट निर्देशों के बिना कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

बढ़ी हुई दक्षता: कुछ कार्यों को स्वचालित करके, मशीन लर्निंग संगठनों को समय और संसाधनों को बचाने में मदद कर सकती है जिन्हें अन्य प्राथमिकताओं की ओर पुनर्निर्देशित किया जा सकता है।

बेहतर निर्णय लेना: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा के आधार पर अंतर्दृष्टि और सिफारिशें प्रदान करके संगठनों को बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकता है।

बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने की क्षमता: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस और विश्लेषण करने में सक्षम हैं, जो उन्हें बड़े डेटा को संभालने के लिए उपयुक्त बनाता है।

स्व-सुधार: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समय के साथ सीखना और सुधार करना जारी रख सकते हैं, जैसे-जैसे वे अधिक डेटा संसाधित करते हैं, अधिक सटीक होते जाते हैं।

मशीन लर्निंग सीखने के लिए सबसे अच्छा ऑनलाइन प्लेटफॉर्म

कई ऑनलाइन प्लेटफॉर्म हैं जो मशीन लर्निंग सीखने के लिए पाठ्यक्रम और संसाधन प्रदान करते हैं। कुछ लोकप्रिय विकल्पों में शामिल हैं:

कौरसेरा: कौरसेरा मशीन लर्निंग पर ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, जिसमें शीर्ष विश्वविद्यालयों के प्रोफेसरों द्वारा पढ़ाए जाने वाले पाठ्यक्रम शामिल हैं।

edX: edX एक ऑनलाइन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो MIT और हार्वर्ड जैसे संस्थानों से कई तरह के मशीन लर्निंग कोर्स ऑफर करता है।

Kaggle (कागल): कागल डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का एक मंच है जो पाठ्यक्रम प्रदान करता है, साथ ही प्रतियोगिताओं के माध्यम से मशीन सीखने का अभ्यास करने के अवसर भी प्रदान करता है।

डेटाकैंप: डेटाकैंप एक ऑनलाइन प्लेटफॉर्म है जो मशीन लर्निंग के साथ-साथ अन्य डेटा साइंस विषयों पर पाठ्यक्रम और ट्यूटोरियल प्रदान करता है।

Fast.ai: Fast.ai एक गैर-लाभकारी संगठन है जो मशीन लर्निंग पर एक मुफ्त, ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करता है।

ये केवल कुछ उदाहरण हैं, लेकिन ऐसे कई अन्य ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म हैं जो मशीन लर्निंग संसाधनों की पेशकश करते हैं। आपकी सीखने की शैली और आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त विकल्प खोजने के लिए कई विकल्पों की तुलना करना एक अच्छा विचार है।

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Summary

बदलते युग मे Machine Learning की महत्वता काफी अधिक बढ़ रही है, कम्प्युटर एक एडवांस दौर मे हर कोई एक अच्छा कैरियर बनाने के लिए कम्प्युटर के लेटैस्ट कोर्स सीखने के बारे मे व नयी जानकारी को प्राप्त करने के बारे मे सोचते है, यह एक लेटैस्ट विषय है, जिसकी जानकारी अधिकांश लोगों के पास नहीं होती है, इसलिए मशीन लर्निंग से संबन्धित इस जानकारी को सरलता के साथ आप तक पहुँचाने की कोशिश की गई है।