मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को एक उपक्षेत्र हो जसले एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी नै भविष्यवाणी वा निर्णयहरू सिक्न सक्षम बनाउँछ। यो एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले मेसिनहरूलाई स्वचालित रूपमा जटिल डेटाको विश्लेषण र व्याख्या गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न, र सूचित निर्णयहरू वा भविष्यवाणीहरू गर्न अनुमति दिन्छ।
यसको मूलमा, मेसिन लर्निङमा कम्प्युटरहरूलाई डाटाबाट सिक्न र समयसँगै कुनै खास कार्यमा आफ्नो कार्यसम्पादन सुधार गर्न सक्षम पार्न तथ्याङ्कीय प्रविधिहरूको प्रयोग समावेश हुन्छ। यो डेटाबाट सामान्यीकरण गर्न र नयाँ, नदेखेका इनपुटहरूमा आधारित भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्ने मोडेलहरूको सिर्जना मार्फत प्राप्त हुन्छ। यी मोडेलहरू प्रयोग गरिएको सिकाउने एल्गोरिदमको प्रकारको आधारमा लेबल वा लेबल नगरिएको डाटा प्रयोग गरी तालिम दिइन्छ।
त्यहाँ धेरै प्रकारका मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू छन्, प्रत्येक विभिन्न प्रकारका कार्यहरू र डेटाका लागि उपयुक्त छ। पर्यवेक्षित शिक्षा एउटा यस्तो दृष्टिकोण हो जहाँ मोडेललाई लेबल गरिएको डाटा प्रयोग गरी तालिम दिइन्छ, जहाँ प्रत्येक इनपुट सम्बन्धित आउटपुट वा लेबलसँग सम्बन्धित हुन्छ। उदाहरणका लागि, स्प्याम इमेल वर्गीकरण कार्यमा, स्प्याम वा स्प्याम होइन भनेर लेबल गरिएको इमेलहरूको डेटासेट प्रयोग गरेर एल्गोरिदमलाई तालिम दिइन्छ। मोडेलले त्यसपछि प्रशिक्षण डेटाबाट सिकेको ढाँचाहरूमा आधारित नयाँ, नदेखिएका इमेलहरूलाई वर्गीकरण गर्न सिक्छ।
असुरक्षित शिक्षा, अर्कोतर्फ, लेबल नगरिएको डाटा प्रयोग गरेर प्रशिक्षण मोडेलहरू समावेश गर्दछ। लक्ष्य भनेको आउटपुट वा लेबलहरूको कुनै पूर्व ज्ञान बिना डाटा भित्र ढाँचा वा संरचना पत्ता लगाउनु हो। क्लस्टरिङ एक सामान्य अप्रवेक्षित सिकाइ प्रविधि हो, जहाँ एल्गोरिदमले समान डेटा बिन्दुहरूलाई तिनीहरूको अन्तर्निहित समानता वा भिन्नताहरूको आधारमा समूहबद्ध गर्दछ।
मेसिन लर्निङको अर्को महत्त्वपूर्ण प्रकार सुदृढीकरण शिक्षा हो। यस दृष्टिकोणमा, एजेन्टले वातावरणसँग अन्तरक्रिया गर्न र कार्यहरू गरेर पुरस्कार सङ्केतलाई अधिकतम बनाउन सिक्छ। एजेन्टले वातावरणको अन्वेषण गर्दछ, पुरस्कार वा दण्डको रूपमा प्रतिक्रिया प्राप्त गर्दछ, र समयसँगै संचयी पुरस्कारलाई अधिकतम बनाउनका लागि आफ्नो कार्यहरू समायोजन गर्दछ। यस प्रकारको सिकाइलाई खेल खेल्ने, रोबोटिक्स, र स्वायत्त ड्राइभिङ जस्ता कार्यहरूमा सफलतापूर्वक लागू गरिएको छ।
मेसिन लर्निङमा विभिन्न उद्योगहरूमा अनुप्रयोगहरूको विस्तृत दायरा छ। स्वास्थ्य सेवामा, यो रोगको नतिजा भविष्यवाणी गर्न, चिकित्सा छविहरूमा ढाँचाहरू पहिचान गर्न, वा उपचार योजनाहरू निजीकृत गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। वित्तमा, मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू धोखाधडी पत्ता लगाउन, क्रेडिट स्कोरिङ, र एल्गोरिदमिक ट्रेडिंगको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। अन्य अनुप्रयोगहरूमा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, कम्प्युटर दृष्टि, सिफारिस प्रणाली, र धेरै अधिक समावेश छन्।
मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एउटा उपक्षेत्र हो जसले कम्प्युटरहरूलाई डेटाबाट सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउने एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ। यसले लेबल वा लेबल नगरिएको डाटा प्रयोग गरेर मोडेलहरूलाई तालिम दिन सांख्यिकीय प्रविधिहरूको प्रयोग समावेश गर्दछ, र यसमा विभिन्न कार्यहरू र डाटाहरूको लागि उपयुक्त विभिन्न प्रकारका एल्गोरिदमहरू छन्। मेसिन लर्निङमा उद्योगहरूमा धेरै अनुप्रयोगहरू छन्, यसले जटिल समस्याहरू समाधान गर्न र डाटा-संचालित निर्णयहरू गर्नको लागि एक शक्तिशाली उपकरण बनाउँछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- 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?
- TensorBoard भनेको के हो?
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)