मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग क्या है? मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक कार्यक्रम है जो स्पष्ट रूप से डिज़ाइन किए बिना सिस्टम को स्वचालित रूप से खोज करने और अनुभव से बेहतर बनाने की क्षमता प्रदान करता है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर प्रोग्रामों की प्रगति पर ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा तक पहुंच सकते हैं और इसे स्वयं के लिए सीख सकते हैं।
टिप्पणियों या डेटा के साथ शुरू होने वाली अवधारणाओं को समझने की प्रक्रिया, उदाहरण के लिए, प्रत्यक्ष अनुभव, या निर्देश, भविष्य में डेटा और अधिक प्रभावी संभावनाओं के माध्यम से खोज करने में सक्षम होने के लिए जो हम देते हैं उन उदाहरणों के आधार पर। मुख्य लक्ष्य आमतौर पर कंप्यूटर को किसी भी मानवीय भागीदारी या सहायता के बिना स्वचालित रूप से सीखने और उसके अनुसार गतिविधियों को संशोधित करने की अनुमति है।
मशीन लर्निंग क्या है? परिभाषा
बस डेटा में पैटर्न ढूँढता है और भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए उन पैटर्न का उपयोग करता है
मशीन लर्निंग हमें मौजूदा डेटा में पैटर्न की खोज करने की अनुमति देता है और उसके बाद एक मॉडल का उपयोग करता है जो अभिनव डेटा में उन पैटर्न की पहचान करता है
मशीन लर्निंग मुख्यधारा में आ गया है
- बड़े विक्रेताओं का मानना है कि इस बाजार में बड़ी रकम है मशीन लर्निंग अक्सर आपके व्यवसाय का समर्थन करेगा
सीखने का क्या मतलब है?
सिखने की प्रक्रिया:
- पैटर्न की पहचान करना
- जब आप उन्हें फिर से देखते हैं तो उन पैटर्न को पहचानना
मशीन लर्निंग क्या है? मशीन लर्निंग वर्तमान में इतना लोकप्रिय क्यों है?
- बहुत सारा डेटा
- कंप्यूटर शक्ति के बहुत सारे
- प्रभावी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
वे सभी कारक वास्तव में पहले से कहीं अधिक प्राप्य हैं।
मशीन लर्निंग इतना आसान काम कैसे करता है?
मशीन लर्निंग हमें खुश, स्वस्थ और अधिक उत्पादक जीवन जीने में मदद करेगा। जब भी हम समझते हैं कि शक्ति को कैसे फ़नल बनाया जाए।
कुछ घोषणा एअर इंडिया आमतौर पर “वाणिज्यिक क्रांति” के भीतर की शुरुआत कर रहा है, जबकि पूर्व औद्योगिक क्रांति ने शारीरिक और यांत्रिक शक्ति को नियंत्रित किया, नई क्रांति बौद्धिक और संज्ञानात्मक क्षमता को नियंत्रित करेगी। आखिरकार, एक कंप्यूटर मैन्युअल श्रम को प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं है, बल्कि बौद्धिक श्रम भी करने जा रहा है। फिर भी वास्तव में यह कैसे प्रकट हो रहा है? और यह है कि वर्तमान में हो रहा है?
यहां कुछ कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग आपके रोजमर्रा के जीवन को प्रभावित करेंगे।
सेल्फ-ड्राइविंग कार और स्वचालित परिवहन
क्या आपने हाल ही में किसी हवाई जहाज में उड़ान भरी है? यदि, उस स्थिति में, आपके पास काम पर बहुत अधिक अनुभवी परिवहन स्वचालन है। ये उन्नत वाणिज्यिक हवाई जहाज उड़ान के दौरान अपनी स्थिति में सक्षम होने के लिए एफएमएस (फ्लाइट मैनेजमेंट सिस्टम), जीपीएस , मोशन सेंसर और कंप्यूटर सिस्टम के संयोजन का उपयोग करते हैं । इसलिए बोइंग 777 पायलट का औसतन बस सात मिनट की खपत होती है, मूल रूप से विमान को मैन्युअल रूप से उड़ाते हैं, और उनमें से कई मिनट टेकऑफ़ और साथ ही, लैंडिंग के दौरान खर्च होते हैं।
सेल्फ ड्राइविंग कारों में छलांग ज्यादा चुनौतीपूर्ण है। सड़कों पर बहुत अधिक कारें हैं, बाधा को रोकने के लिए, और इसलिए ट्रैफिक पैटर्न और प्रोटोकॉल की बात करने पर प्रतिबंध है। हालांकि, सेल्फ ड्राइविंग कार वास्तव में एक वास्तविकता है। एआई-पावर्ड कारों में 55 से अधिक मील की दूरी पर चलने वाले 55 गूगल वाहनों के साथ अनुसंधान के अनुसार, पूरी तरह से सुरक्षा में मानव-चालित कारों से भी अधिक है।
नेविगेशन क्वेरी को बहुत पहले ही ठीक कर लिया गया था। गूगल मैप्स वर्तमान में स्मार्टफोन से स्थान डेटा सोर्स कर रहा है। बस गैजेट के स्थान का एक बिंदु से दूसरे समय तक मूल्यांकन करके, यह पता लगा सकता है कि डिवाइस कितनी जल्दी यात्रा करता है। सीधे शब्दों में, यह पता लगा सकता है कि वास्तविक समय में ट्रैफ़िक कितना धीमा है । यह किसी भी समय ट्रैफ़िक की छवि विकसित करने के लिए उपयोगकर्ताओं के माध्यम से होने वाले डेटा के साथ संयोजन कर सकता है। ट्रैफ़िक जाम, भवन निर्माण कार्य या आपके और गंतव्य के बीच दुर्घटनाओं के आधार पर मानचित्र आपके लिए सबसे तेज़ मार्ग सुझा सकते हैं।
इसके अलावा, हमारे जीवन को आसान बनाने के लिए एमएल और एआई के लिए कुछ उदाहरण
- गूगल खोज
- बुद्धिमान गेमिंग
- स्टॉक की भविष्यवाणी
- रोबोटिक
शीर्ष मशीन लर्निंग कंपनियों
मशीन लर्निंग हमारे रोजमर्रा के जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बनता जा रहा है। यह वास्तव में वित्तीय प्रक्रियाओं, चिकित्सा परीक्षाओं, लॉजिस्टिक्स, पोस्टिंग और विभिन्न तेजी से उभरते उद्योगों की एक किस्म में उपयोग किया जाता है।
- गूगल – तंत्रिका नेटवर्क और मशीनें
- टेस्ला – ऑटोपायलट
- अमेज़ॅन – इको स्पीकर एलेक्सा
- Apple – निजीकृत हे सिरी
- टीसीएस – रोबोटिक्स के साथ मशीन फर्स्ट डिलीवरी मॉडल
- फेसबुक – चैटबोट आर्मी आदि।
मशीन लर्निंग के साथ काम करना
मशीन लर्निंग, कंप्यूटर को मानव जैसे व्यवहार को दोहराने और समायोजित करने की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग को लागू करने के बाद हर बातचीत और काम की जाने वाली प्रत्येक क्रिया को कुछ चीज़ों में बदल दिया जाता है क्योंकि सिस्टम आसानी से जान सकता है और समय-सीमा के लिए पता होने के कारण इसका उपयोग कर सकता है। इसे समझें और बेहतर में बदल दें।
मशीन लर्निंग की तीन श्रेणियां हैं, और मैं आपको दिखाऊंगा कि सभी कैसे उदाहरणों के साथ काम करते हैं।
शुरू में, वहाँ है
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सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग
जहां भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए सिस्टम पिछले आंकड़ों को लाभान्वित करता है।
तो वह कैसे प्रकट होता है?
Gmail के स्पैम मान्यता प्रणाली के बारे में सोचें। अब, यह ईमेल के एक संग्रह (एक बड़ी संख्या, लाखों लोगों की तरह) को ध्यान में रखेगा, जिन्हें हाल ही में स्पैम या स्पैम नहीं होने के कारण वर्गीकृत किया गया है। इस स्तर से, यह पहचानने की क्षमता के साथ कि एक ईमेल क्या है जो स्पैम है या स्पैम डिस्प्ले नहीं है। एक बार इसका ज्ञान प्राप्त करने के बाद, स्पैम या अन्यथा के रूप में शुरुआत ई-मेल को वर्गीकृत करने की क्षमता के साथ।
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अनसुनी मशीन लर्निंग
अनअस्पुइज्ड लर्निंग बस इनपुट डेटा के साथ काम करता है। यह आने वाले डेटा के लिए अनिवार्य रूप से आदर्श है जो इसे और अधिक समझने और संगठित करने में सक्षम बनाता है। मुख्य रूप से, यह आपकी संभावनाओं के लिए व्यवहार या सामान्यताओं या दोषों की खोज के लिए इनपुट डेटा का अध्ययन करता है। संभवतः इस बात पर विचार किया जाए कि अमेजन या किसी अन्य प्रकार के ऑनलाइन स्टोर आपको कितनी खरीद सकते हैं?
यह वास्तव में unsupervised मशीन लर्निंग के कारण है। इस तरह की वेब साइटें पूर्व अधिग्रहण पर विचार करती हैं, और वे अन्य गतिविधियों की सिफारिश करने में सक्षम हैं जिन्हें आप भी सोच रहे होंगे।
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सुदृढीकरण सीखना
सुदृढीकरण सीखना सिस्टम को उसकी गतिविधियों के लिए पिछले लाभों के आधार पर समझने में सक्षम बनाता है। जब भी किसी प्रणाली को एक संकल्प की आवश्यकता होती है, तो इसे गतिविधियों के लिए दंडित या सम्मानित किया जा सकता है। प्रत्येक कार्रवाई के लिए, इसे अच्छी प्रतिक्रिया मिलनी चाहिए, जो यह पता लगाती है कि क्या यह गलत या सुधारात्मक कार्रवाई हुई। इस तरह की मशीन लर्निंग आमतौर पर विशुद्ध रूप से फ़ंक्शन की बूस्ट प्रभावशीलता पर केंद्रित होती है।
मशीन लर्निंग के फायदे
विभिन्न क्षेत्रों में मशीन लर्निंग के कई फायदे हैं, कुछ क्षेत्र और उनके फायदे नीचे सूचीबद्ध हैं।
1. साइबर सुरक्षा –
क्योंकि व्यवसाय निरंतर साइबर हमलों और जटिल लगातार खतरों से लड़ते हैं, बड़े प्रतिबद्ध कर्मचारी अब साइबर जासूसी समस्याओं का प्रबंधन करने के लिए आवश्यक हैं। सफल ब्रीच डिटेक्शन प्राप्त करने के लिए, अगली पीढ़ी के उपकरणों को संभावित उल्लंघनों का पता लगाने के लिए, बड़े वेग के साथ बड़ी मात्रा में डेटा का मूल्यांकन करना पड़ता है। मशीन लर्निंग के साथ, योग्य नेटवर्क विशेषज्ञ आसानी से अधिकांश भारी चाल को बंद कर सकते हैं जो उन्हें वास्तविक गतिविधि से अलग एक खतरे को अलग करने में मदद करेगा, बस किसी अतिरिक्त विश्लेषण की आवश्यकता नहीं है।
2. व्यवसाय –
- सही बिक्री भविष्यवाणियां: ऐसे कई तरीके हैं जिनसे वे बिक्री की भविष्यवाणियों की प्रक्रिया में सहायता कर सकते हैं। बिक्री पूर्वानुमान के बारे में एमएल द्वारा प्रदान की जाने वाली विभिन्न विशेषताएं हैं:
i) त्वरित अनुसंधान भविष्यवाणी और प्रसंस्करण
ii) अनिश्चित स्रोतों से डेटा उपयोग
iii) ग्राहक व्यवहार की विरासत के आँकड़े व्यक्त करने के साथ सहायता करता है
- चिकित्सा पूर्वानुमान और नैदानिक श्रेणी की सुविधा (चिकित्सा में निगमों के लिए): एमएल स्वास्थ्य सेवा उद्योग में शानदार मूल्य प्रदान करता है क्योंकि यह निदान करने के अलावा उच्च जोखिम वाले रोगियों को निर्धारित करने की प्रक्रिया में मदद करता है और साथ ही सबसे प्रभावी दवाओं की सलाह देता है।
- कार्यस्थल ईमेल स्पैम सुरक्षा: एमएल स्पैम फिल्टर सिस्टम को नवीनतम प्रोटोकॉल का निर्माण करने में सक्षम बनाता है जो ईमेल को नष्ट करने के लिए मस्तिष्क जैसे तंत्रिका नेटवर्क को लागू करते हैं जिनकी आवश्यकता नहीं है।
3. आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के लिए सीखने और एआई (कृत्रिम बुद्धिमान):
- तेज़, उच्च-आउटपुट शिपिंग और वितरण: स्वायत्त वाहन का बाज़ार नवजात चरणों में रहता है। फिर भी, केवल इसलिए कि यह परिपक्व होने लगता है, निश्चित रूप से शिपिंग समय को कम करने की जबरदस्त संभावना है। मानव ट्रक चालक आसानी से एक विशिष्ट समय सीमा में समय की एक छोटी अवधि प्राप्त करने के लिए सड़क पर उतर सकते हैं। स्वायत्त वाहन, एअर इंडिया और मशीन लर्निंग द्वारा संचालित, की जरूरत नहीं है कि अक्सर ड्राइविंग अवधि के बारे में हैं।
- इन्वेंटरी प्रशासन – एआई के लाभों का अनिवार्य रूप से उपयोग आमतौर पर ईआरपी (एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग) सिस्टम और मशीनों के कंप्यूटर परिप्रेक्ष्य सुविधाओं में सुधार कर रहा है। कंप्यूटर परिप्रेक्ष्य को कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र के रूप में वर्णित किया जा सकता है जो वास्तव में कंप्यूटर सिस्टम को छवियों का पता लगाने, निर्धारित करने और संसाधित करने की अनुमति देने पर काम करता है।
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के कारण, छवि भेद उत्तरोत्तर अधिक व्यवहार्य हो गया है, कंप्यूटर सिस्टम को चिन्हित करना अब एक बड़े स्तर की विश्वसनीयता में मौजूद वस्तुओं में वस्तुओं को पहचानने और क्रमबद्ध करने में सक्षम है – कुछ उदाहरणों में, संभवतः मनुष्यों की तुलना में।
आपूर्ति श्रृंखला प्रशासन के संबंध में, कंप्यूटर परिप्रेक्ष्य आसानी से बेहतर सूची प्रशासन की अनुमति दे सकता है। ऐसे सिस्टम पर ध्यान केंद्रित करें, जब एक सिस्टम ट्रायल किया गया जब एक रोबोट ने कैमरे के साथ स्टोर में इन्वेंट्री की निगरानी की। ( आधुनिक आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में विभिन्न प्रवृत्तियों और महत्वपूर्ण चिंताओं पर तथ्यों के लिए )।
आवश्यक मशीन लर्निंग कौशल
R, Python, और TraneFlow.js जैसे मशीन लर्निंग के कौशल सीखने के लिए प्रोग्रामिंग भाषा में कमांड। आर एक खुला स्रोत प्रोग्रामिंग भाषा और पर्यावरण के अनुकूल है। यह मशीन लर्निंग का समर्थन करता है, यह आँकड़ों के बारे में विभिन्न प्रकार के कंप्यूटिंग और अधिक का समर्थन करता है। इसमें मशीन लर्निंग की समस्या और अन्य सभी तरह की चीजों को संबोधित करने के लिए कई उपलब्ध पैकेज हैं।
आर बहुत लोकप्रिय है।
कई व्यावसायिक मशीन लर्निंग की पेशकश समर्थन आर। लेकिन यह एकमात्र विकल्प नहीं है:
पायथन
मशीन लर्निंग को अंजाम देने के लिए एक ओपन सोर्स तकनीक की वजह से पायथन पहले से कहीं अधिक लोकप्रिय है। पायथन के लिए कई पुस्तकालय और पैकेज भी हैं। इसलिए R केवल एकमात्र ओपन सोर्स भाषा के रूप में अकेला नहीं है।
TenserFlow.js
TensorFlow.js मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और कार्यान्वयन के लिए एक ओपन-सोर्स हार्डवेयर-त्वरित जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी है।
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वेब ब्राउजर में ML डेवलप करें
निम्न-स्तर जावास्क्रिप्ट रैखिक बीजगणित संग्रह के साथ-साथ उच्च-स्तरीय परतों एपीआई का उपयोग करके शुरू से ही मॉडल विकसित करने के लिए बहुमुखी और उपयोगकर्ता के अनुकूल एपीआई का उपयोग करें।
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मौजूदा मॉडल प्रबंधित करें
वेब ब्राउज़र पर सबसे उपयुक्त पहले से मौजूद TensorFlow मॉडल करने के लिए TensorFlow.js मॉडल रूपांतरण के साथ काम करें ।
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मौजूदा मॉडल का अध्ययन करें
वेब ब्राउज़र या अलग-अलग क्लाइंट-साइड आंकड़ों से जुड़े सेंसर डेटा के साथ काम करने वाले पूर्व-मौजूदा एमएल मॉडल को फिर से लिखें।
हमें मशीन लर्निंग का उपयोग क्यों करना चाहिए?
मशीन लर्निंग को उन कार्यों के लिए आवश्यक है जो मनुष्यों को सीधे कोड करने के लिए बहुत जटिल हो सकते हैं। कुछ कार्य अविश्वसनीय रूप से जटिल हैं कि यह अनुचित हो सकता है, यदि मुश्किल नहीं है, तो मनुष्य सभी तकनीकीताओं का उपयोग करें और इसलिए उन्हें स्पष्ट रूप से कोड करें। इसलिए, बल्कि, हम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बड़ी संख्या में डेटा प्रदान करते हैं और फिर उस डेटा की खोज करके एल्गोरिदम को काम करने देते हैं और एक ऐसे मॉडल की तलाश करते हैं जिसे पूरा करने के लिए वास्तविक कंप्यूटर प्रोग्रामर को इसे पूरा करना चाहिए।
मशीन लर्निंग स्कोप
कंप्यूटर विज्ञान में मशीन लर्निंग अब सबसे लोकप्रिय विषयों में से एक है। डिजिटल, बिग डेटा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ऑटोमेशन और मशीन लर्निंग जैसी प्रौद्योगिकियां उत्तरोत्तर काम और नौकरियों के भविष्य को आकार दे रही हैं। वास्तव में उन तरीकों की एक विशेष सूची है जो मशीनों को डेटा से समझने और पूर्वानुमान बनाने में मदद करते हैं। यदि हाल के और वर्तमान के पूर्वाग्रह भविष्य की भविष्यवाणियों को ईंधन देते हैं, तो यह एआई को मानवीय दोषों से स्वतंत्र रूप से काम करने की उम्मीद करने की कोशिश में अधिक है।
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सहयोगपूर्ण सीखना:
सहयोगात्मक शिक्षण सभी विशिष्ट कम्प्यूटेशनल संस्थाओं का उपयोग करने के बारे में है, ताकि वे स्वयं द्वारा पूरा किए गए की तुलना में बेहतर शिक्षण परिणाम बनाने में सक्षम हो सकें। इसका एक अच्छा उदाहरण एक IoT सेंसर नेटवर्क सिस्टम के नोड्स को लागू करना हो सकता है, या वास्तव में एज एनालिटिक्स के रूप में जाना जाता है। IoT के बारे में उपयोग करते समय, कई अलग-अलग संस्थाओं की सबसे अधिक संभावना कई मायनों में सहयोगात्मक रूप से सीखने के लिए उपयोगी होगी।
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क्वांटम कम्प्यूटिंग प्रक्रिया:
मशीन लर्निंग जॉब्स को जटिलताओं की आवश्यकता होती है, जिसमें उच्च-आयामी क्षेत्रों में कई वैक्टरों को जोड़-तोड़ और वर्गीकृत करना शामिल है। इनमें से कई जटिलताओं को ठीक करने के लिए हम वर्तमान में लागू होने वाले पारंपरिक एल्गोरिदम को लागू करते हैं। क्वांटम कंप्यूटर संभवतः विशाल टेंसर आइटम क्षेत्रों में उच्च-आयामी वैक्टर में हेरफेर करने में अच्छे होंगे। सबसे अधिक संभावना है कि दोनों पर्यवेक्षित और अप्रमाणित क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के दोनों विकास निश्चित रूप से पारंपरिक एल्गोरिदम की तुलना में वैक्टर और उनके आयामों की संख्या में काफी तेजी से वृद्धि करेंगे। इससे मशीन के एल्गोरिदम निश्चित रूप से काम करेंगे जिस पर वेग में काफी वृद्धि हुई है।
मशीन लर्निंग तकनीक सीखने के लिए सही दर्शक कौन है?
- बिजनेस लीडर्स – वे व्यापार समस्या का समाधान चाहते हैं। अच्छे समाधानों में वास्तविक व्यावसायिक मूल्य होता है। अच्छे संगठन तेजी से, बेहतर और सस्ता काम करते हैं और इसलिए व्यापारी नेता वास्तव में उन समाधानों को चाहते हैं। यह एक अच्छी बात है क्योंकि कारोबारी नेता के पास उन समाधानों के लिए भुगतान करने के लिए भी पैसा है।
- सॉफ्टवेयर डेवलपर्स – वे एक बेहतर एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं। यदि आपके पास सॉफ़्टवेयर डेवलपर हैं, तो मशीन लर्निंग आपको स्मार्ट ऐप्स बनाने में मदद कर सकता है, भले ही आप मॉडल बनाने वाले व्यक्ति न हों; आप सिर्फ मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।
- डेटा वैज्ञानिक – वे शक्तिशाली, आसानी से उपयोग होने वाले उपकरण चाहते हैं। पहला सवाल आपके दिमाग को याद दिला रहा है कि डेटा साइंटिस्ट क्या है?
जिनके बारे में कोई जानता है:
- आंकड़े
- मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर
- कुछ समस्या डोमेन (आदर्श)
कुछ समस्या डोमेन – रोबोट निवारक रखरखाव और क्रेडिट कार्ड लेनदेन धोखाधड़ी आदि।
डेटा साइंटिस्ट के बारे में जानने के लिए कुछ प्रमुख बातें हैं
- अच्छे लोग दुर्लभ हैं
- अच्छे वाले महंगे हैं
आप मशीन लर्निंग के साथ एक महत्वपूर्ण व्यावसायिक समस्या को हल कर सकते हैं, आप बहुत सारा पैसा बचा सकते हैं, वहां वास्तविक व्यापार मूल्य है, और इतना अच्छा डेटा वैज्ञानिक जो उन सभी तीन चीजों को जानता है जैसे सांख्यिकी, मशीन लर्निंग के सॉफ्टवेयर और समस्या डोमेन में भारी हो सकता है मूल्य।
यह तकनीक आपको करियर के विकास में कैसे मदद करेगी?
नीचे दिए गए अनुसार करियर के विकास में मशीन लर्निंग के लिए कुछ बिंदु महत्वपूर्ण हैं।
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गणितीय जटिलताओं में संगठन की जटिलताओं को रूपांतरित करें:
मशीन लर्निंग लगभग तार्किक विचारों के लिए बनाया गया एक क्षेत्र है। एक पेशा होने के नाते, यह एक कार्य के रूप में प्रौद्योगिकी, गणित और व्यावसायिक मूल्यांकन को मिश्रित करता है। आपको प्रौद्योगिकी पर ध्यान केंद्रित करने और इस बौद्धिक ध्यान को प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए सक्षम होना चाहिए, हालांकि, आपको व्यावसायिक जटिलताओं की ओर भी यह दृश्यता प्राप्त करनी चाहिए और एक गणितीय मशीन लर्निंग की कठिनाई की ओर कंपनी के मुद्दे को भी बताना चाहिए, और अंत तक लाभ प्रदान करना चाहिए।
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अनिवार्य रूप से, डेटा विश्लेषण में एक पृष्ठभूमि की सुविधा दें:
डेटा विश्लेषक अपने अगले चरण के रूप में मशीन लर्निंग के पेशे में बदलाव के लिए आदर्श स्थिति के अंदर हैं। इस भाग में एक आवश्यक तत्व एक विश्लेषणात्मक मानसिकता हो सकती है, यह दर्शाता है कि यह कारणों, प्रभावों, और आत्म-अनुशासन पर विचार करने के लिए एक विधि की तरह है जहां आप डेटा को देखते हैं, आप इसमें खुदाई करते हैं, यह निर्धारित करते हैं कि क्या प्रदर्शन होता है, विशेष रूप से वास्तव में काम नहीं कर सकता, एक बाहरी रूप से इसके अतिरिक्त, ऐसा लगता है कि यह महत्वपूर्ण तरीके से जानकारी पर चर्चा करने में सक्षम हो सकता है, अच्छा विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करता है, जानकारी को संश्लेषित करता है, इसलिए इसे व्यापार सहयोगियों द्वारा समझा जा सकता है, बहुत आवश्यक है।
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पायथन के साथ-साथ मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ काम करने का तरीका जानें:
अब तक प्रोग्रामिंग भाषाएं चलती हैं और पायथन का ज्ञान प्राप्त करती हैं। उसके बाद, मशीन लर्निंग लाइब्रेरी में कूदें: “स्किट-लर्न और टेन्सर फ्लो क्षेत्र में बहुत प्रसिद्ध हैं।”
निष्कर्ष – मशीन लर्निंग क्या है
गुणवत्ता सुधार सहित जटिल विश्लेषण क्षेत्रों के संगठित मूल्यांकन में प्रयुक्त मशीन लर्निंग प्रक्रियाएं शीर्षक और व्यक्तिपरक अतिरिक्त स्क्रीनिंग प्रक्रिया में मदद कर सकती हैं। मशीन लर्निंग के तरीके निर्दिष्ट रुचि के हैं जो लगातार खोज परिणामों को बढ़ाने पर विचार कर रहे हैं और कुल सबूतों की पहुंच विश्लेषण क्षेत्र गुणवत्ता प्रगति से एक निर्दिष्ट बाधा है। बेहतर समीक्षक अनुबंध बेहतर भविष्य कहनेवाला दक्षता के साथ जुड़ा हुआ लग रहा था।
अनुशंसित लेख
यह मशीन लर्निंग क्या है के लिए एक गाइड किया गया है। यहां हमने मशीन लर्निंग के काम और फायदों और इस तकनीक को लागू करने वाली शीर्ष कंपनियों के बारे में चर्चा की। अधिक जानने के लिए आप हमारे अन्य सुझाए गए लेखों के माध्यम से भी जा सकते हैं –
- क्या पायथन है
- मशीन लर्निंग के उपयोग
- मशीन लर्निंग बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
- क्या है डीप लर्निंग