मेसिन लर्निङ (ML) आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को एउटा उपक्षेत्र हो जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउने एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ। ML एल्गोरिदमहरू डेटामा जटिल ढाँचा र सम्बन्धहरूको विश्लेषण र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, र त्यसपछि सूचित भविष्यवाणीहरू गर्न वा कार्यहरू लिन यो ज्ञान प्रयोग गर्नुहोस्।
यसको मूलमा, ML ले डेटाबाट सिक्न र समयसँगै तिनीहरूको कार्यसम्पादन सुधार गर्न सक्ने गणितीय मोडेलहरूको सिर्जना समावेश गर्दछ। यी मोडेलहरूलाई लेबल गरिएको डाटाको ठूलो मात्रा प्रयोग गरेर तालिम दिइन्छ, जहाँ इच्छित आउटपुट वा नतिजा थाहा हुन्छ। यस डेटाको विश्लेषण गरेर, ML एल्गोरिदमहरूले ढाँचा र सम्बन्धहरू पहिचान गर्न सक्छन् जसले तिनीहरूलाई आफ्नो ज्ञानलाई सामान्यीकरण गर्न र नयाँ, नदेखेको डेटामा सही भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ।
त्यहाँ धेरै प्रकारका ML एल्गोरिदमहरू छन्, प्रत्येकको आफ्नै शक्ति र अनुप्रयोगहरू छन्। पर्यवेक्षित सिकाइ एक सामान्य दृष्टिकोण हो जहाँ एल्गोरिदमलाई लेबल गरिएको डाटा प्रयोग गरी तालिम दिइन्छ, जसको अर्थ इनपुट डाटासँगै इच्छित आउटपुट प्रदान गरिन्छ। उदाहरणका लागि, स्प्याम इमेल वर्गीकरण प्रणालीमा, स्प्याम वा स्प्याम होइन भनेर लेबल गरिएको इमेलहरूको डेटासेट प्रयोग गरेर एल्गोरिदमलाई तालिम दिइनेछ। यी इमेलहरूको विशेषताहरू विश्लेषण गरेर, एल्गोरिदमले दुई कोटीहरू बीचको भिन्नता र तदनुसार नयाँ, नदेखिएका इमेलहरूलाई वर्गीकरण गर्न सिक्न सक्छ।
असुरक्षित सिकाइ, अर्कोतर्फ, लेबल नगरिएको डाटामा प्रशिक्षण एल्गोरिदमहरू समावेश गर्दछ, जहाँ इच्छित आउटपुट अज्ञात छ। लक्ष्य डाटामा लुकेका ढाँचा वा संरचनाहरू पत्ता लगाउनु हो। क्लस्टरिङ एल्गोरिदमहरू, उदाहरणका लागि, समान डेटा बिन्दुहरूलाई तिनीहरूको सुविधाहरू वा विशेषताहरूको आधारमा समूहबद्ध गर्न सक्छ। यो ग्राहक विभाजनमा उपयोगी हुन सक्छ, जहाँ एल्गोरिथ्मले समान प्राथमिकताहरू वा व्यवहारहरू भएका ग्राहकहरूको फरक समूहहरू पहिचान गर्न सक्छ।
ML एल्गोरिथ्मको अर्को महत्त्वपूर्ण प्रकार सुदृढीकरण शिक्षा हो। यस दृष्टिकोणमा, एजेन्टले वातावरणसँग अन्तरक्रिया गर्न र कार्यहरू गरेर पुरस्कार सङ्केतलाई अधिकतम बनाउन सिक्छ। एजेन्टले आफ्नो कार्यको आधारमा पुरस्कार वा दण्डको रूपमा प्रतिक्रिया प्राप्त गर्दछ, र इष्टतम नीति वा रणनीति सिक्न यो प्रतिक्रिया प्रयोग गर्दछ। सुदृढीकरण शिक्षा विभिन्न डोमेनहरूमा सफलतापूर्वक लागू गरिएको छ, जस्तै रोबोटिक्स र खेल खेल। उदाहरणका लागि, DeepMind द्वारा विकसित AlphaGo ले विश्व च्याम्पियन Go खेलाडीलाई हराउन सुदृढीकरण शिक्षा प्रयोग गर्यो।
ML एल्गोरिदमहरू पनि तिनीहरूको सिकाउने शैलीको आधारमा वर्गीकृत गर्न सकिन्छ। ब्याच लर्निङमा निश्चित डाटासेटमा एल्गोरिथ्मलाई तालिम दिइन्छ र त्यसपछि नयाँ डाटामा भविष्यवाणी गर्न सिकेको मोडेल प्रयोग गर्ने समावेश छ। अनलाइन सिकाइ, अर्कोतर्फ, एल्गोरिदमलाई नयाँ डाटा उपलब्ध हुने बित्तिकै आफ्नो मोडेललाई निरन्तर अपडेट गर्न अनुमति दिन्छ। यो विशेष गरी परिदृश्यहरूमा उपयोगी छ जहाँ डाटा गतिशील हुन्छ र समयसँगै परिवर्तन हुन्छ।
ML सँग विभिन्न उद्योगहरूमा आवेदनहरूको विस्तृत दायरा छ। स्वास्थ्य सेवामा, एमएल एल्गोरिदमहरूले रोगहरू पत्ता लगाउन वा रोगी नतिजाहरू भविष्यवाणी गर्न मेडिकल छविहरू विश्लेषण गर्न सक्छन्। वित्त मा, ML धोखाधडी पत्ता लगाउन, स्टक बजार भविष्यवाणी, र क्रेडिट स्कोरिंग को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ। ML लाई सिफारिस प्रणालीहरूमा पनि प्रयोग गरिन्छ, जस्तै अनलाइन रिटेलरहरू र स्ट्रिमिङ सेवाहरू द्वारा नियोजित, सामग्री निजीकृत गर्न र प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्न।
ML AI को एक उपक्षेत्र हो जसले डेटाबाट सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्ने एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ। यसले ढाँचा र सम्बन्धहरू पहिचान गर्न लेबल वा लेबल नगरिएको डाटा प्रयोग गरेर प्रशिक्षण मोडेलहरू समावेश गर्दछ, जुन त्यसपछि सूचित भविष्यवाणी गर्न वा कार्यहरू गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। ML सँग विभिन्न प्रकारका एल्गोरिदमहरू छन्, जसमा पर्यवेक्षित, असुरक्षित, र सुदृढीकरण सिकाइ समावेश छ, प्रत्येकको आफ्नै शक्ति र अनुप्रयोगहरू छन्। ML ले स्वास्थ्य सेवा, वित्त, सिफारिस प्रणाली, र अन्य धेरै डोमेनहरूमा प्रगतिलाई सक्षम पार्दै धेरै उद्योगहरूमा व्यापक प्रयोग फेला पारेको छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)