मशीन लर्निंग (Machine Learning) कंप्यूटर विज्ञान का एक तेजी से बढ़ता हुआ क्षेत्र है जो एल्गोरिदम और तकनीकों के विकास पर केंद्रित है। जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने की अनुमति देता है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की फील्ड है जो मशीनों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने में सक्षम बनाता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (Algorithm) का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे डेटा माइनिंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, छवि पहचान, रोबोटिक्स इत्यादि। इन एल्गोरिदम को डेटा में पैटर्न की पहचान करने और उन पैटर्न के आधार पर भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, एक मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग छवि में वस्तुओं की पहचान करने या शेयर बाजार की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के सबसे सामान्य प्रकार सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि एल्गोरिथ्म को इनपुट डेटा और अपेक्षित आउटपुट दिया जाता है।
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम को बिना किसी लेबल वाले डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि एल्गोरिदम को इनपुट डेटा दिया जाता है लेकिन अपेक्षित आउटपुट नहीं होता है। सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम को पुरस्कार और दंड का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि एल्गोरिथ्म को उसके प्रदर्शन पर प्रतिक्रिया दी जाती है।
इन तीन मुख्य प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के अलावा, अन्य प्रकार के एल्गोरिदम भी हैं जैसे कि डीप लर्निंग, इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम और बायेसियन नेटवर्क। डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग छवि पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम का उपयोग अनुकूलन समस्याओं के लिए किया जाता है, जैसे कि दो बिंदुओं के बीच सबसे अच्छा मार्ग खोजना। बायेसियन नेटवर्क का उपयोग संभाव्य तर्क के लिए किया जाता है, जैसे किसी घटना के होने की संभावना का अनुमान लगाना।
बड़ी मात्रा में डेटा का त्वरित विश्लेषण करने और सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता के कारण हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग तेजी से लोकप्रिय हो गया है। इसका उपयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त और खुदरा सहित विभिन्न उद्योगों में किया जा रहा है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती जा रही है, संभावना है कि भविष्य में मशीन लर्निंग का और भी अधिक व्यापक रूप से उपयोग किया जाएगा।
यह लेख श्री निखिल रंजन, वरिष्ठ कार्यक्रम समन्वयक, राष्ट्रीय इलेक्ट्रॉनिकी एवं सूचना प्रौद्योगिकी संस्थान, हरिद्वार द्वारा प्राप्त किया गया है। आप अपनी राय या सुझाव कमेंट बॉक्स में लिखकर साझा कर सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए आप उनकी वेबसाइट या विभिन्न सोशल मीडिया हैंडल से जुड़ सकते हैं।