डिजिटल दुनिया के एजेंडे में से एक विषय, जिसने हाल के वर्षों में लोकप्रियता में वृद्धि की है, वह है मशीन लर्निंग, यानी मशीन लर्निंग। मशीन लर्निंग क्या है, जो बैंकिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों के मामले में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है और बैंकिंग क्षेत्र को कई फायदे प्रदान करती है?
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग, जिसे एक प्रकार के एप्लिकेशन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जिसमें कंप्यूटर प्रोग्राम प्रशिक्षण डेटा और एल्गोरिदम के माध्यम से पैटर्न सीख सकते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक उप-शाखा है। एप्लिकेशन, जो मानव आंदोलनों की नकल करता है, का उद्देश्य प्रोग्रामिंग के बिना अनुभव के माध्यम से सीखना है। प्रशिक्षण डेटा और एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद, यह डेटा का पता लगाता है और भविष्यवाणियां करके स्वचालित रूप से कार्यों को पूरा करता है।
1959 में पहली बार आईबीएम के शोधकर्ता आर्थर सैमुअल द्वारा उपयोग की जाने वाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीन लर्निंग, आज उपयोग किए जाने वाले Google सहायक और सिरी जैसे अनुप्रयोगों का आधार बनती है। मशीन लर्निंग, जिसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक उप-शाखा के रूप में माना जाता है, कंप्यूटर को मानव की तरह सोचने और अपने कार्यों को स्वयं करने में सक्षम बनाता है।
कंप्यूटर को मानव की तरह सोचने के लिए, मानव मस्तिष्क के आधार पर तैयार किए गए एल्गोरिदम से युक्त एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है।
मशीन लर्निंग के उपयोग क्या हैं?
आज की दुनिया में, जहां प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है और डिजिटलीकरण की प्रक्रिया तेजी से फैल रही है, मशीन सीखने के अनुप्रयोगों का उपयोग लगभग हर क्षेत्र में किया जा सकता है। आप कई क्षेत्रों में मशीन लर्निंग का सामना कर सकते हैं, विशेष रूप से ऑनलाइन शॉपिंग, सोशल मीडिया एप्लिकेशन, बैंकिंग और वित्त क्षेत्र, स्वास्थ्य और शिक्षा। मशीन लर्निंग के उपयोग क्षेत्रों को बेहतर ढंग से जानने के लिए, हमने आपके लिए कुछ उदाहरण सूचीबद्ध किए हैं:
- एएसआर (ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन): मानव आवाज को टेक्स्ट में बदलने के लिए एनएलपी तकनीक (लिंक को एनएलपी सामग्री से जोड़ा जा सकता है) का उपयोग करके डिज़ाइन किया गया, एएसआर मोबाइल उपकरणों से वॉयस कॉल करने में सक्षम बनाता है या बातचीत के रूप में दूसरे पक्ष तक पहुंचने में सक्षम बनाता है। संदेश।
- ग्राहक सेवा: ग्राहक संचार के लिए डिज़ाइन किए गए ऑनलाइन वार्तालाप रोबोट मशीन लर्निंग के सबसे अधिक लागू क्षेत्रों में से एक हैं। ऑनलाइन वार्तालाप रोबोट ग्राहकों द्वारा अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं और उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत सलाह प्रदान कर सकते हैं। ई-कॉमर्स साइटों पर मैसेजिंग रोबोट, वर्चुअल और वॉयस असिस्टेंट मशीन लर्निंग के अच्छे उदाहरण हैं।
डीप लर्निंग क्या है?
डीप लर्निंग, जिसे मशीन लर्निंग की एक उप-शाखा माना जाता है, एक ऐसी तकनीक है जो एल्गोरिदम और विशाल डेटासेट का उपयोग करके पैटर्न बनाती है और मानवीय हस्तक्षेप के बिना इन पैटर्नों के उचित उत्तर देती है। डेटा वैज्ञानिक अक्सर बड़े और जटिल डेटा का विश्लेषण करने, जटिल कार्य करने और छवियों, टेक्स्ट और ऑडियो पर मनुष्यों की तुलना में तेज़ी से प्रतिक्रिया करने के लिए गहन शिक्षण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं।
डीप लर्निंग तकनीक उपकरणों को ऑडियो, टेक्स्ट या इमेज इनपुट से फ़िल्टर करना, वर्गीकृत करना और भविष्यवाणियां करना सिखाती है। गहन सीखने के लिए धन्यवाद, स्मार्ट होम डिवाइस वॉयस कमांड को समझ सकते हैं और लागू कर सकते हैं, और स्वायत्त वाहन पैदल चलने वालों को अन्य वस्तुओं से अलग कर सकते हैं। गहरी सीखने की तकनीक एक प्रोग्राम योग्य तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है ताकि मशीनों में मानव कारक के बिना सही निर्णय लेने की क्षमता हो। डीप लर्निंग, जिसका उपयोग क्षेत्र दिन-ब-दिन बढ़ता ही जा रहा है; आवाज और चेहरे की पहचान प्रणाली, वाहन ऑटोपायलट, चालक रहित वाहन, अलार्म सिस्टम, स्वास्थ्य क्षेत्र, छवि सुधार और साइबर खतरे के विश्लेषण जैसे कई क्षेत्रों में उनकी आवाज है।
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच क्या अंतर हैं?
यद्यपि मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की अवधारणाओं को अक्सर एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, लेकिन उनके अलग-अलग गुण होते हैं। मुख्य अंतर संसाधित डेटा की मात्रा है। मशीन लर्निंग में भविष्यवाणी करने के लिए डेटा की छोटी मात्रा पर्याप्त है। गहन शिक्षण में, भविष्य कहनेवाला क्षमता विकसित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। तदनुसार, मशीन सीखने में उच्च कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता नहीं होती है, जबकि कई मैट्रिक्स गुणन कार्यों का उपयोग गहन शिक्षण तकनीक में किया जाता है।
मशीन लर्निंग कौशल प्राप्त करने के लिए, सुविधाओं को उपयोगकर्ताओं द्वारा परिभाषित और निर्मित करने की आवश्यकता होती है। डीप लर्निंग तकनीक में, फीचर्स को डेटा से सीखा जाता है और सिस्टम द्वारा ही नए फीचर्स बनाए जाते हैं। मशीन लर्निंग में आउटपुट; जबकि इसमें संख्यात्मक मान होते हैं जैसे कि वर्गीकरण या स्कोर, गहन शिक्षण तकनीक में आउटपुट होता है; पाठ, ऑडियो या स्कोर के रूप में भिन्न हो सकते हैं।
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