मशीन लर्निंग के फायदे और नुकसान: आज तकनीक की दुनिया है, जहां लोग ज्यादातर अपने काम के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या मशीनों पर निर्भर हैं। टेलीविजन से लेकर बड़े सुपर कंप्यूटर तक सभी को हमारे जीवन को आसान और सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये सभी मशीनें मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांत पर काम करती हैं। कृत्रिम शिक्षा ने लोगों को शीघ्र और कुशल निर्णय लेने की अनुमति दी है। हम कह सकते हैं कि निर्णय लेने के लिए डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण है। आइए देखें कि मशीन लर्निंग क्या है।
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मशीन लर्निंग क्या है? मशीन लर्निंग के फायदे और नुकसान
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक घटक है। यह कंप्यूटर के एल्गोरिदम का एक अध्ययन है जिसे अनुभव और डेटा के उपयोग के साथ बढ़ाया जाता है। इसका उपयोग दवाओं, वाक् पहचान आदि जैसे विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। मशीन लर्निंग का एक सबसेट सांख्यिकीय गणना भी है जो मशीनों या कंप्यूटर का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने पर केंद्रित है। आज मशीनी भाषा का उपयोग मुख्य रूप से दो उद्देश्यों के लिए किया जाता है अर्थात भविष्य की भविष्यवाणी के लिए और सीखने के मॉडल के आधार पर डेटा को व्यवस्थित करने के लिए। 1990 के दशक में मशीन लर्निंग का विकास हुआ। मशीन लर्निंग अत्यंत शक्तिशाली है इसलिए इसकी आवश्यकता के अनुसार सावधानी से उपयोग किया जाना चाहिए। इसलिए इसके फायदे और नुकसान जानने के बाद इसे अपने फायदे के लिए इस्तेमाल करना चाहिए। आइए अब हम मशीनी भाषा के फायदे और नुकसान को देखें।
मशीन लर्निंग के लाभ
मशीन लर्निंग के फायदों के लिए कुछ बिंदु सूचीबद्ध हैं। आइए संक्षेप में मशीन लर्निंग के फायदों पर एक नजर डालते हैं
- यह स्वचालित है: मशीन लर्निंग में डेटा इंटरप्रिटेशन और एनालिसिस की पूरी प्रक्रिया कंप्यूटर द्वारा की जाती है। डेटा की भविष्यवाणी या व्याख्या के लिए किसी पुरुष हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है। मशीन लर्निंग की पूरी प्रक्रिया यह है कि मशीन सबसे अच्छा परिणाम देने के लिए एल्गोरिदम या प्रोग्राम को सीखना और भविष्यवाणी करना शुरू कर देती है। Google होम में उदाहरणों में से एक जो आवाज का पता लगाता है और उसके अनुसार उपयोगकर्ता जो परिणाम चाहता है उसका पता लगाता है, और एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर कंप्यूटर के वायरस का पता लगाता है और उसे ठीक करता है।
- इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है: मशीन लर्निंग का उपयोग जीवन के विभिन्न क्षेत्रों जैसे शिक्षा, चिकित्सा, इंजीनियरिंग, आदि में किया जाता है। बहुत छोटे अनुप्रयोग से लेकर बहुत बड़ी और जटिल संरचित मशीनों तक जो डेटा की भविष्यवाणी और विश्लेषण में मदद करते हैं। यह न केवल स्वास्थ्य सेवा प्रदाता बन जाता है बल्कि संभावित ग्राहक को अधिक व्यक्तिगत सेवाएं भी प्रदान करता है।
- यह डेटा की किस्मों को संभाल सकता है: अनिश्चित और गतिशील वातावरण में भी, यह विभिन्न प्रकार के डेटा को संभाल सकता है। यह बहुआयामी होने के साथ-साथ मल्टीटास्कर भी है।
- उन्नति का दायरा: जैसे मनुष्य अनुभव प्राप्त करने के बाद खुद को सुधारता है उसी तरह मशीन लर्निंग खुद को बेहतर बनाता है और काम में अधिक सटीक और कुशल बन जाता है। इससे बेहतर फैसले लिए गए। उदाहरण के लिए, मौसम पूर्वानुमान में, अधिक डेटा। और अनुभव मशीन को अधिक उन्नत पूर्वानुमान मिलता है जो वह प्रदान करेगा।
- प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान कर सकते हैं: एक मशीन अधिक डेटा प्राप्त करने पर अधिक सीख सकती है और चूंकि उसे अधिक डेटा प्राप्त होता है, यह पैटर्न और प्रवृत्ति को भी सीखता है उदाहरण के लिए फेसबुक जैसी सोशल नेटवर्किंग साइट के लिए लोग सर्फ करते हैं और कई डेटा ब्राउज़ करते हैं और उनकी रुचि रिकॉर्ड की जाती है और पैटर्न को समझती है और दिखाती है एक ही ऐप के भीतर अपनी रुचि बनाए रखने के लिए उनके समान या समान प्रवृत्ति। इस तरह मशीन लर्निंग ट्रेंड और पैटर्न की पहचान करने में मदद करता है।
- शिक्षा के लिए सर्वश्रेष्ठ माना जाता है: शिक्षा के लिए मशीन लर्निंग को सबसे अच्छा माना जाता है क्योंकि शिक्षा गतिशील है और आजकल छात्रों के लिए स्मार्ट क्लास, डिस्टेंस लर्निंग और ई-लर्निंग बहुत बढ़ गई है। स्मार्ट मशीन लर्निंग एक शिक्षक के रूप में कार्य करेगा और छात्रों को दुनिया के वर्तमान परिदृश्य से अपडेट रखेगा। शॉपिंग या ई-बिजनेस में भी यही होता है लोगों को अपडेट रहने की जरूरत है इसलिए उन्हें दुनिया के मौजूदा ट्रेंड्स को दिखाया जाता है।
मशीन लर्निंग के नुकसान
मशीन लर्निंग के नुकसान के लिए कुछ बिंदु सूचीबद्ध हैं
- त्रुटि या गलती की संभावना अधिक होती है: हालांकि मशीन लर्निंग को अधिक सटीक माना जाता है, लेकिन यह अत्यधिक असुरक्षित है। उदाहरण के लिए, मशीन को प्रदान किए गए कार्यक्रमों का एक सेट पक्षपाती हो सकता है या त्रुटियों से युक्त हो सकता है। उसी कार्यक्रम का उपयोग एक और पूर्वानुमान या भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, फिर त्रुटियों की एक श्रृंखला होगी जो बनाई जा सकती है, हालांकि मान्यता प्राप्त हो सकती है लेकिन त्रुटि के स्रोत का पता लगाने में कुछ समय लग सकता है।
- डेटा की आवश्यकता अधिक है: एक मशीन जितना अधिक डेटा प्राप्त करती है, उतनी ही सटीक और कुशल होती है, इसलिए बेहतर पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए मशीन में इनपुट करने के लिए अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। लेकिन कभी-कभी यह संभव नहीं हो पाता है। साथ ही, डेटा निष्पक्ष और अच्छी गुणवत्ता का होना चाहिए। डेटा आवश्यकताएं कभी-कभी समस्याग्रस्त होती हैं।
- समय लेने वाली और अधिक संसाधनों की आवश्यकता: कई बार मशीन की सीखने की प्रक्रिया में बहुत समय लग सकता है क्योंकि प्रभावशीलता और दक्षता केवल अनुभव के माध्यम से आ सकती है जिसके लिए फिर से समय की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, आवश्यक संसाधन अधिक हैं उदाहरण के लिए अतिरिक्त कंप्यूटर की आवश्यकता हो सकती है।
- डेटा की व्याख्या की अशुद्धि: जैसा कि हम पहले ही देख चुके हैं कि थोड़ा हेरफेर या पक्षपाती डेटा एक लंबी खींची गई त्रुटि श्रृंखला को जन्म दे सकता है और इसलिए व्याख्या की अशुद्धि की भी संभावना है। कभी-कभी बिना किसी त्रुटि के डेटा की भी मशीन द्वारा गलत व्याख्या की जा सकती है क्योंकि पहले प्रदान किया गया डेटा मशीन की सभी बुनियादी बातों को पूरा नहीं कर सकता है।
- अधिक स्थान की आवश्यकता: जैसा कि व्याख्या के लिए अधिक डेटा की आवश्यकता होती है, डेटा को संग्रहीत करने के लिए अधिक स्थान की आवश्यकता होती है जो मशीन सीखने की कमियों में से एक है। अधिक डेटा का अर्थ है मशीन से सीखने के लिए अधिक ज्ञान या सामग्री, इसके लिए आगे निर्णय लेने के लिए डेटा को संग्रहीत या प्रबंधित करने के लिए बहुत अधिक स्थान की आवश्यकता होती है।
फायदे और नुकसान की एक संक्षिप्त चर्चा के बाद आइए तुलना तालिका के माध्यम से चलते हैं।
मशीन लर्निंग के फायदे और नुकसान के लिए तुलना तालिका
मशीन लर्निंग के फायदे और नुकसान के लिए तुलना चार्ट नीचे दिया गया है।
| मशीन लर्निंग के लाभ | मशीन लर्निंग के नुकसान |
| यह स्वचालित है | त्रुटि या गलती की संभावना अधिक होती है |
| इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है | डेटा की आवश्यकता अधिक है |
| यह डेटा की किस्मों को संभाल सकता है | समय लेने वाली और अधिक संसाधनों की आवश्यकता |
| उन्नति का दायरा | डेटा की व्याख्या की अशुद्धि |
| प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान कर सकते हैं | अधिक स्थान की आवश्यकता |
| शिक्षा के लिए सर्वश्रेष्ठ माना जाता है |
मशीन लर्निंग के पेशेवरों और विपक्षों पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रश्न 1. मशीन लर्निंग का क्या उपयोग है?
जवाब मशीन लर्निंग का उपयोग शिक्षा, ऑनलाइन खरीदारी, निर्णय लेने की प्रक्रिया आदि में किया जाता है। ये बुद्धिमान दिमाग के उज्ज्वल विचार हैं।
प्रश्न 2. मशीन लर्निंग क्या है?
जवाब: मशीन लर्निंग कंप्यूटर का एक एल्गोरिथम है जो निर्णय लेने की प्रक्रिया को बढ़ाता है। यह उपयोगकर्ताओं को त्वरित निर्णय लेने का लाभ लेने की अनुमति देता है।
प्रश्न 3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
जवाब: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से तात्पर्य किसी मशीन या कंप्यूटर की सामान्य व्यक्ति की तरह व्यवहार करने, काम करने और निर्णय लेने की क्षमता से है। यद्यपि वे खा, पी सकते हैं, सो सकते हैं और सूंघ नहीं सकते हैं, लेकिन उनकी बुद्धि मनुष्य के समान है।
