मशीन लर्निंग क्या है और यह आपकी नौकरी क्यों ले सकती है?

2024 लेखक: Malcolm Clapton | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-17 03:57

नए एल्गोरिदम कंप्यूटर को उन समस्याओं को हल करने की अनुमति देते हैं जो पहले केवल मनुष्यों के लिए संभव थीं। एक ओर, यह हमें बहुत लाभ पहुँचाएगा, दूसरी ओर, हम में से प्रत्येक के लिए नई चुनौतियाँ। प्रगति को आपको आश्चर्यचकित करने से रोकने के लिए, सतर्क रहें और स्थिति को देखें।

कुछ समय पहले तक, प्रोग्रामर्स को जटिल और बहुत सटीक निर्देश लिखने पड़ते थे, यहाँ तक कि कंप्यूटर को सरलतम कार्यों को करने में सक्षम बनाने के लिए भी।

भाषाएं हमेशा विकसित हुई हैं, लेकिन इस क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण प्रगति कोड के साथ काम करने का सरलीकरण है। अब कंप्यूटर को पहले की तरह प्रोग्राम नहीं किया जा सकता है, बल्कि इस तरह से सेट किया जा सकता है कि वे अपने आप सीख सकें।

यह प्रक्रिया, जिसे मशीन लर्निंग कहा जाता है, एक वास्तविक तकनीकी सफलता होने का वादा करती है और किसी को भी प्रभावित कर सकती है, चाहे उनकी गतिविधि का क्षेत्र कुछ भी हो। इसलिए, हम में से प्रत्येक के लिए विषय को समझना उपयोगी होगा।

मशीन लर्निंग क्या है

मशीन लर्निंग एक प्रोग्रामर के लिए कंप्यूटर को विस्तार से समझाने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है कि किसी समस्या को कैसे हल किया जाए। इसके बजाय, कंप्यूटर को स्वयं ही समाधान खोजना सिखाया जाता है। अनिवार्य रूप से, मशीन लर्निंग डेटा में पैटर्न खोजने और उनसे भविष्यवाणियां बनाने के लिए आँकड़ों का एक बहुत ही जटिल अनुप्रयोग है।

मशीन लर्निंग का इतिहास 1950 के दशक का है, जब कंप्यूटर वैज्ञानिक कंप्यूटर को चेकर्स खेलना सिखाने में कामयाब रहे। तब से, कंप्यूटिंग शक्ति के साथ, पैटर्न और भविष्यवाणियों की जटिलता जिसे कंप्यूटर पहचान सकता है और बना सकता है, और जिन समस्याओं को हल कर सकता है, वे बढ़ी हैं।

एल्गोरिथ्म पहले प्रशिक्षण डेटा का एक सेट प्राप्त करता है और फिर अनुरोधों को संसाधित करने के लिए इसका उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, आप अपनी कार में उनकी सामग्री के विवरण के साथ कई तस्वीरें लोड कर सकते हैं, जैसे "यह तस्वीर एक बिल्ली दिखाती है" और "इस तस्वीर में बिल्ली नहीं है"। यदि उसके बाद कंप्यूटर में नई छवियां जोड़ें, तो यह बिल्लियों के साथ चित्रों की पहचान करना शुरू कर देगा।

एल्गोरिथ्म में सुधार जारी है। सही और गलत मान्यता परिणाम डेटाबेस में आते हैं, और प्रत्येक संसाधित फोटो के साथ प्रोग्राम स्मार्ट और बेहतर हो जाता है और कार्य के साथ बेहतर मुकाबला करता है। संक्षेप में, यह सीख रहा है।

मशीन लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है

अब मशीनों को उन क्षेत्रों में सुरक्षित रूप से लागू किया जा सकता है जो पहले केवल मनुष्यों के लिए सुलभ माने जाते थे। जबकि प्रौद्योगिकी अभी भी आदर्श से बहुत दूर है, लब्बोलुआब यह है कि कंप्यूटर लगातार सुधार कर रहे हैं। सिद्धांत रूप में, वे अनिश्चित काल तक विकसित हो सकते हैं। यह मशीन लर्निंग का मुख्य विचार है।

मशीनें छवियों को देखना और उन्हें वर्गीकृत करना सीखती हैं, जैसा कि उपरोक्त फोटो उदाहरण में है। वे इन छवियों के पाठ और संख्याओं के साथ-साथ लोगों और स्थानों को भी पहचान सकते हैं। इसके अलावा, कंप्यूटर न केवल लिखित शब्दों की पहचान करते हैं, बल्कि भावनाओं के सकारात्मक और नकारात्मक रंगों सहित उनके उपयोग के संदर्भ को भी ध्यान में रखते हैं।

अन्य बातों के अलावा, मशीनें हमें सुन सकती हैं और प्रतिक्रिया दे सकती हैं। हमारे स्मार्टफ़ोन में वर्चुअल असिस्टेंट - चाहे वह Siri, Cortana या Google नाओ हो - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सफलताओं को शामिल करते हैं और विकसित होते रहते हैं।

इसके अलावा, कंप्यूटर लिखना सीखते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पहले से ही समाचार लेख तैयार कर रहे हैं। वे वित्त और यहां तक कि खेल के बारे में भी लिख सकते हैं।

इस तरह के कार्य डेटा प्रविष्टि और वर्गीकरण के आधार पर सभी गतिविधियों को बदल सकते हैं जो पहले केवल मनुष्यों के लिए संभव थे। यदि कोई कंप्यूटर किसी छवि, दस्तावेज़, फ़ाइल या अन्य वस्तु को पहचान सकता है और उसका सटीक वर्णन कर सकता है, तो यह स्वचालन के लिए पर्याप्त अवसर खोलता है।

आज मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जाता है

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पहले से ही प्रभावित करने में सक्षम हैं।

बड़े समुदायों में विभिन्न बीमारियों के जोखिम कारकों की गणना के लिए दवा उनका उपयोग करती है। उदाहरण के लिए, एल्गोरिथम ने आठ चरों की पहचान की है जिनका उपयोग यह निष्कर्ष निकालने के लिए किया जा सकता है कि मधुमेह के रोगी को अस्पताल में भर्ती होने की आवश्यकता है या नहीं।

ऑनलाइन स्टोर में सही उत्पाद की खोज करने के बाद, आप देख सकते हैं कि आप लंबे समय तक इंटरनेट पर इस उत्पाद के विज्ञापन देखते रहे हैं। यह मार्केटिंग वैयक्तिकरण हिमशैल का सिरा मात्र है। कंपनियां स्वचालित रूप से ईमेल, कूपन, ऑफ़र भेज सकती हैं और व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक ग्राहक के अनुरूप सिफारिशें प्रदर्शित कर सकती हैं। यह सब अधिक धीरे से उपभोक्ता को खरीदने के लिए प्रेरित करता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग कई अलग-अलग तरीकों से किया जाता है। उदाहरण के लिए, इसकी सहायता से, उपयोगकर्ताओं को आवश्यक जानकारी शीघ्रता से प्रदान करने के लिए सहायता सेवाओं में कर्मचारियों को प्रतिस्थापित किया जाता है। इसके अलावा, ऐसे एल्गोरिदम वकीलों को जटिल दस्तावेज़ीकरण को समझने में मदद करते हैं।

आईबीएम ने हाल ही में सर्वेक्षण किया था। ऑटोमोटिव कंपनियों के प्रमुख। उनमें से 74 फीसदी को उम्मीद है कि 2025 तक स्मार्ट कारें सड़कों पर दिखाई देंगी।

ऐसी कारों को इंटरनेट ऑफ थिंग्स का उपयोग करके मालिक और उनके आसपास के बारे में जानकारी प्राप्त होगी। इस डेटा के आधार पर, वे तापमान, ऑडियो, कुर्सी की स्थिति और अन्य सेटिंग्स को स्वचालित रूप से बदलने में सक्षम होंगे। स्मार्ट कारें भी उभरती हुई समस्याओं को स्वयं हल करेंगी, स्वतंत्र रूप से ड्राइव करेंगी और यातायात और सड़क की स्थिति के आधार पर सिफारिशें करेंगी।

भविष्य में मशीन लर्निंग से क्या उम्मीद करें

भविष्य में मशीन लर्निंग के हमारे लिए खुलने की संभावनाएं लगभग अनंत हैं। यहां कुछ प्रभावशाली उदाहरण दिए गए हैं।

• एक व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली जो रोगियों को उनके आनुवंशिक कोड और जीवन शैली के आधार पर व्यक्तिगत चिकित्सा देखभाल प्रदान करती है।
• सुरक्षा सॉफ़्टवेयर जो उच्चतम सटीकता के साथ हैकर के हमलों और मैलवेयर का पता लगाता है।
• हवाई अड्डों, स्टेडियमों और संभावित खतरों की पहचान करने वाले समान स्थानों के लिए कम्प्यूटरीकृत सुरक्षा प्रणाली।
• सेल्फ-ड्राइविंग कारें जो खुद को अंतरिक्ष में उन्मुख करती हैं, ट्रैफिक जाम और दुर्घटनाओं की संख्या को कम करती हैं।
• उन्नत धोखाधड़ी-रोधी प्रणालियाँ जो हमारे खातों में धन सुरक्षित कर सकती हैं।
• सार्वभौमिक अनुवादक जो हमें स्मार्टफ़ोन और अन्य स्मार्ट उपकरणों का उपयोग करके सटीक और तेज़ अनुवाद प्राप्त करने की अनुमति देंगे।

आपको मशीन लर्निंग पर ध्यान क्यों देना चाहिए

जबकि कई नई तकनीकों के आगमन के साथ इन अवसरों का अनुभव करेंगे, अधिकांश यह समझना नहीं चाहेंगे कि यह सब अंदर से कैसे काम करता है। लेकिन बेहतर होगा कि हम सतर्क रहें। वास्तव में, सभी लाभों के साथ, आगे की प्रगति श्रम बाजार के लिए ठोस परिणाम लाएगी।

मशीन लर्निंग, डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा के आधार पर, जो पृथ्वी पर लगभग हर व्यक्ति उत्पन्न करता है, व्यवसायों को पूरी तरह से बदल देगा। बेशक, इन नवाचारों से कई लोगों का काम आसान हो जाएगा, लेकिन कुछ ऐसे भी होंगे जो अपनी नौकरी से वंचित रह जाएंगे। एल्गोरिदम पहले से ही ईमेल का जवाब दे रहे हैं, चिकित्सा छवियों की व्याख्या कर रहे हैं, मुकदमेबाजी में मदद कर रहे हैं, डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं, और इसी तरह।

मशीनें अपने स्वयं के अनुभव से सीखती हैं, इसलिए प्रोग्रामर को अब हर असामान्य स्थिति के लिए कोड लिखने की आवश्यकता नहीं है। यह सीखने की क्षमता, रोबोटिक्स और मोबाइल प्रौद्योगिकी में प्रगति के साथ, कंप्यूटर को जटिल कार्यों को पहले से बेहतर तरीके से संभालने में सक्षम बनाएगी।

लेकिन इंसानों का क्या होगा जब वे मशीनों से आगे निकल जाएंगे?

के अनुसार । विश्व आर्थिक मंच, कंप्यूटर और रोबोट उन पाँच मिलियन नौकरियों पर कब्जा कर लेंगे जो अब अगले पाँच वर्षों में मनुष्य के पास हैं।

इस प्रकार, हमें इस बात पर नज़र रखने की ज़रूरत है कि मशीन लर्निंग कैसे वर्कफ़्लो को बदल रहा है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कौन हैं: एक वकील, एक चिकित्सक, एक सहायक कर्मचारी, एक ट्रक चालक, या कोई और। परिवर्तन सभी को प्रभावित कर सकता है।

अप्रिय आश्चर्य से बचने का सबसे अच्छा तरीका है जब कंप्यूटर नौकरी लेना शुरू करते हैं तो सक्रिय रूप से सोचना और तैयारी करना है।