मशीन लर्निंग के बारे में आप कितना जानते हैं? यदि आपने 'ज्यादा नहीं' का उत्तर दिया है, तो पढ़ें। यह कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जहां स्वचालित रूप से कार्य करने के लिए एल्गोरिदम विकसित किए जाते हैं। दूसरे शब्दों में, वे डेटा से सीखते हैं और खुद को सिखाते हैं।
हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग बेहद उपयोगी हो गई है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों से लेकर स्पीच रिकग्निशन सॉफ्टवेयर तक, इन एल्गोरिदम ने हमारे जीवन को बदल दिया है। आजकल, यहां तक कि सबसे सरल नियत कार्य मशीन लर्निंग की आवश्यकता है।
मशीन लर्निंग पिछले कुछ वर्षों में सबसे अधिक चर्चित विषयों में से एक रहा है। लेकिन वास्तव में मशीन लर्निंग का क्या मतलब है? और क्या लाभ क्या यह हमारे जीवन में लाता है? चलो पता करते हैं!
मशीन लर्निंग के 10 फायदे
1. बेहतर ग्राहक सेवा
जब आप किसी समस्या को हल करने की कोशिश कर रहे होते हैं, तो आप अक्सर नहीं जानते हैं कहां शुरू करने के लिए। यह विशेष रूप से सच है जब आप एक अपरिचित विषय वस्तु से निपट रहे हैं। यही कारण है कि ग्राहक सेवा प्रतिनिधि सवालों के जवाब देने के लिए स्वचालित प्रणालियों पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं।
लेकिन ये सिस्टम सही नहीं हैं। वे अपने डेस्क पर आने वाले हर संभव सवाल को समझ नहीं सकते हैं। इसका मतलब है कि ग्राहकों को कभी-कभी गलत उत्तर मिलते हैं या बिल्कुल भी जवाब नहीं मिलता है।
मशीन लर्निंग ग्राहक सेवा एजेंटों को अपने ग्राहकों की जरूरतों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकती है। एक सेट स्क्रिप्ट पर भरोसा करने के बजाय, एजेंट पिछले इंटरैक्शन के आधार पर अनुवर्ती प्रश्न पूछ सकते हैं।
यह एजेंटों को बेहतर ग्राहक सेवा प्रदान करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप खुश ग्राहक और उच्च ग्राहक संतुष्टि रेटिंग होती है।
2. डेटा माइनिंग
डेटा माइनिंग एक अन्य क्षेत्र है जहां मशीन लर्निंग मानव प्रदर्शन में सुधार कर सकती है। कंपनियां ग्राहकों की प्राथमिकताओं से लेकर बिक्री के रुझान तक हर चीज पर डेटा एकत्र करती हैं। हालाँकि, यह डेटा आमतौर पर स्प्रेडशीट और डेटाबेस में संग्रहीत होता है।
मशीन लर्निंग के साथ, कंपनियां इस डेटा का विश्लेषण कर सकती हैं और उपयोगी जानकारी निकाल सकती हैं। उदाहरण के लिए, वे भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी कर सकते हैं या ग्राहक व्यवहार में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं।
इसके अलावा, कंपनियां कर सकती हैं प्रयोग यह जानकारी व्यक्तिगत ऑफ़र और विज्ञापन बनाने के लिए। ये अनुकूलित संदेश सामान्य लोगों की तुलना में बहुत अधिक प्रभावी हैं।
3. स्वचालित परीक्षण
सॉफ्टवेयर परीक्षण किसी भी सॉफ्टवेयर विकास परियोजना का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह सुनिश्चित करता है कि कोड लाइव होने से पहले ठीक से काम करता है।
दुर्भाग्य से, मैनुअल परीक्षण अत्यंत है समय लेने। इससे भी बदतर, मनुष्य गलतियाँ करते हैं।
यही कारण है कि कई डेवलपर्स अपने कार्यक्रमों का परीक्षण करने के लिए स्वचालन उपकरणों की ओर रुख करते हैं। ये उपकरण उपयोगकर्ता क्रियाओं को रिकॉर्ड करते हैं और अपेक्षित परिणामों के विरुद्ध उनकी तुलना करते हैं। यदि कोई विसंगति है, तो उपकरण स्वचालित रूप से त्रुटि की रिपोर्ट करता है।
बड़े अनुप्रयोगों को विकसित करते समय स्वचालन उपकरण विशेष रूप से सहायक होते हैं। क्योंकि वे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करते हैं, वे रक्षा कर डेवलपर समय के घंटे।
4. बेहतर खोज इंजन
खोज इंजन आधुनिक जीवन के आवश्यक अंग हैं। चाहे हम ऑनलाइन कुछ ढूंढ रहे हों या किसी स्टोर में किसी उत्पाद की खोज कर रहे हों, खोज इंजन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
हालांकि, वे हमेशा विश्वसनीय नहीं होते हैं। कभी-कभी वे महत्वपूर्ण कीवर्ड याद करते हैं या अप्रासंगिक परिणाम लौटाते हैं।
इस समस्या से निपटने के लिए, Google अपने एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। कंपनी हर दिन अरबों डेटा एकत्र करती है। फिर, यह निर्धारित करने के लिए इस डेटा का विश्लेषण करता है कि किन शब्दों को खोज परिणामों में उच्च रैंक करना चाहिए।
फिर Google अपडेट तदनुसार इसका एल्गोरिथ्म। यहन प्रक्रिया गति से समझौता किए बिना खोज परिणामों की गुणवत्ता में सुधार करता है।
5. सेल्फ ड्राइविंग कारें
सेल्फ-ड्राइविंग कारें अभी भी विकास के शुरुआती चरण में हैं। लेकिन वे जल्द ही आम हो सकते हैं। वास्तव में, कुछ कार निर्माता पहले से ही सेल्फ-ड्राइविंग सुविधाएँ प्रदान करते हैं।
ये सुविधाएँ ड्राइवरों को सोते समय वाहन को नियंत्रित करने की अनुमति देती हैं या खाना . वे सीट की स्थिति, जलवायु नियंत्रण और नेविगेशन जैसी सेटिंग्स को भी समायोजित कर सकते हैं।
सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों के पीछे की तकनीक मशीन लर्निंग पर निर्भर करती है। लाखों मील के ड्राइविंग डेटा का विश्लेषण करके, इंजीनियर ऐसे मॉडल विकसित करते हैं जो भविष्यवाणी करते हैं कि ड्राइवर कुछ परिस्थितियों में कैसे प्रतिक्रिया देगा।
इन भविष्यवाणियों के आधार पर, सिस्टम खत्म हो जाता है। यह ब्रेकिंग, स्टीयरिंग और त्वरण सहित सभी आवश्यक समायोजन करता है।
6. आभासी सहायक
आभासी सिरी और एलेक्सा जैसे सहायकों ने हमारे जीवन को बेहतर के लिए बदल दिया है। वे हमें एक बटन के स्पर्श में जानकारी तक पहुंच प्रदान करते हैं।
लेकिन भले ही ये उपकरण जादुई लगते हैं, वे वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर भरोसा करते हैं।
सिरी और एलेक्सा अनुभव से सीखते हैं। वे आपके भाषण पैटर्न और शब्दावली का अध्ययन करते हैं। और वे आपके द्वारा पहले कही गई बातों के आधार पर अपनी प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करते हैं।
मानव सहायकों के साथ परिष्कार का यह स्तर संभव नहीं है। इसलिए इंजीनियरों ने एक ही काम करने में सक्षम मशीनों का विकास किया।
7. संवर्धित वास्तविकता
संवर्धित वास्तविकता (एआर) वास्तविक दुनिया की वस्तुओं पर डिजिटल छवियों को ओवरले करती है। उदाहरण के लिए, यदि आप अपने फ़ोन कैमरे को किसी भवन की ओर इंगित करते हैं, तो AR भवन की फ़र्श योजना दिखाने वाली छवि को ओवरले कर सकता है।
संवर्धित वास्तविकता का उपयोग प्राचीन काल से किया गया है। हालांकि, हाल ही में प्रगति कंप्यूटर दृष्टि और ग्राफिक्स प्रसंस्करण शक्ति ने इसे पहले से कहीं अधिक उपयोगी बना दिया है।
8. छवि पहचान
छवि पहचान कंप्यूटर को विशिष्ट वस्तुओं की पहचान करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, आप किसी मित्र को यह बताने में सक्षम हो सकते हैं कि अपने स्मार्टफोन कैमरे को इंगित करके किसी विशेष आइटम को कहां खोजना है।
डिवाइस ऑब्जेक्ट की एक छवि को कैप्चर करता है और स्वचालित रूप से इसे पहचानता है। यह प्रासंगिक जानकारी खींचता है, जैसे समीक्षा और कीमतें।
9. भाषा अनुवाद
भाषा अनुवाद लोगों को सीमाओं के पार संवाद करने में मदद करता है। जब आप यात्रा विदेश में, आप अक्सर विभिन्न भाषाओं में लिखे गए संकेतों को देखेंगे।
यह अच्छा होगा अगर उन संकेतों का अंग्रेजी में अनुवाद किया जाए। दुर्भाग्य से, मैन्युअल भाषा अनुवाद समय लेने वाला है।
इसलिए इंजीनियरों ने सॉफ्टवेयर बनाया जो अनुवाद करता है टेक्स्ट मशीन लर्निंग का उपयोग करना। व्यक्तिगत शब्दों का अनुवाद करने के बजाय, कार्यक्रम पूरे पैराग्राफ का अनुवाद करना सीखता है।
10. 3D मुद्रण
3 डी प्रिंटिंग डिजाइनरों को केवल चित्र के बजाय उत्पादों के भौतिक प्रोटोटाइप बनाने की अनुमति देता है।
इंजीनियर प्लास्टिक के हिस्सों, धातु के घटकों और यहां तक कि बनाने के लिए 3 डी प्रिंटर का उपयोग करते हैं खाद्य पदार्थ . भाग बिल्कुल डिजाइनर के इरादे से दिखते हैं।
समाप्ति
अंत में, मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो एल्गोरिदम के निर्माण पर केंद्रित है जो स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना स्वचालित रूप से कार्य कर सकता है। इन एल्गोरिदम का उपयोग कई अलग-अलग उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जिसमें पिछले डेटा के आधार पर भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करना, बड़ी मात्रा में डेटा में पैटर्न की पहचान करना और मनुष्यों को उनके दैनिक जीवन में सहायता करना शामिल है।
