सामग्री
- मशीन शिकणे म्हणजे काय?
- मशीन लर्निंग कसे कार्य करते
- मशीन लर्निंग इतके महत्वाचे का आहे
- मानवी पूर्वाग्रह
- भविष्य काय आहे?
- सारांश
स्रोत: sगॅन्ड्र्यू / ड्रीमस्टाइम.कॉम
टेकवे:
मशीन शिक्षणात बरीच क्षमता आहे, परंतु ती उपयुक्त होण्यासाठी ती योग्यरित्या राबविली जाणे आवश्यक आहे.
मशीन लर्निंग हा एक विशिष्ट प्रकारचा अल्गोरिदम आहे जो डेटावरून शिकू शकतो आणि भविष्यवाणी करू शकतो. आम्ही विविध स्त्रोतांकडून अधिक डेटा संकलित करीत असताना, मशीन शिक्षण अधिक योग्यरित्या अंदाज लावू शकते. तथापि, काही त्रुटी आहेत ज्यांचे काळजीपूर्वक परीक्षण करणे देखील आवश्यक आहे.
मशीन शिकणे म्हणजे काय?
विषयात खोलवर जाण्यापूर्वी मशीन शिक्षण खरोखर काय आहे हे जाणून घेणे अत्यंत आवश्यक आहे. ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक शाखा आहे जी संगणनाद्वारे शिकण्यावर आणि प्रदान केलेल्या डेटाचे नमुने ओळखून लक्ष केंद्रित करते. आता हे मशीन तयार करण्यासाठी वापरले जाते जे बर्‍याच परिष्कृत अल्गोरिदमांच्या मदतीने स्वतःहून निर्णय घेऊ शकतात.
मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा वापर करून, मशीन्स ज्ञान संपादन करण्यास सक्षम असतील, वास्तविक जगाचा शोध घेऊन वेगवेगळ्या गोष्टी जाणून घेतील, त्यांनी घेतलेल्या ज्ञानाविषयी प्रश्न विचारतील आणि बरेच काही. या क्षमता मशीनला विचार करण्यास, समजण्यास आणि त्याचप्रमाणे, त्यांच्या सभोवतालपासून शिकण्यास, प्रत्येक संकल्पनेमागील तर्क शोधण्यास, भविष्यवाणी करण्यास आणि त्यानंतर त्यानुसार भविष्यवाणी करण्यात मदत करतात.
मशीन लर्निंग कसे कार्य करते
ही संकल्पना प्रत्यक्षात फारशी नवीन नाही. मशीन लर्निंग अल्गोरिदमच्या संचाशिवाय इतर काहीही नाही जे दिलेल्या डेटाच्या तलावावरून शिकू शकते आणि त्यानुसार भविष्यवाणी करू शकते. डेटा आणि पूर्वानुमानची अचूकता हातात असते, म्हणून अधिक डेटासह आम्हाला अधिक अचूक अंदाज येतो.
अशाच प्रकारे, त्याचे ऑपरेशन चालविण्यासाठी कोणत्याही पूर्वनिर्धारित नियमांची आवश्यकता नाही. ही संकल्पना सतत काम करते. हे चांगले परिणाम मिळविण्यासाठी डेटाच्या संचावर स्वयंचलितपणे बर्‍याच प्रकारचे परिष्कृत अल्गोरिदम लागू करते. हे सतत आणि पुनरावृत्ती करणारे चक्र आसपासच्या गोष्टींचे काळजीपूर्वक विश्लेषण करण्यास, एखाद्या विशिष्ट समस्येच्या योग्य निराकरणाची भविष्यवाणी करण्यास आणि शेवटी योग्य निर्णय घेण्यास मदत करते.
मशीन लर्निंग इतके महत्वाचे का आहे
याचे उत्तर काही घटकांमध्ये आहे, ही संकल्पना यशस्वी करण्यासाठी मुख्य कारणे आहेत. चला या घटकांवर एक नजर टाकूयाः
मूरच्या कायद्यानुसार मोजणीची तंत्र हळूहळू प्रगती करत आहे. आयबीएम, एनव्हीआयडीए आणि इतर सारख्या भिन्न कंपन्या मोजण्याच्या पद्धती सुधारण्यासाठी कित्येक नवकल्पना विकसित करीत आहेत. या प्रगती डेटाच्या अधिक चांगल्या पद्धतीने प्रक्रिया करण्यासाठी गणन तंत्रे तयार करण्यास मदत करतात.
डेटाचे एकल बिंदू आणि प्रक्रियेच्या समजुतीनुसार अल्गोरिदमकडे जाण्यासाठी काही पध्दती ब्लॅक बॉक्स म्हणून ओळखल्या जातात. थोडक्यात, ब्लॅक बॉक्स ही एक प्रणाली किंवा अल्गोरिदम असते जी केवळ घेतलेल्या इनपुट आणि प्रदान केलेल्या आउटपुटच्या दृष्टीने पाहिले जाऊ शकते. ही अल्गोरिदम किंवा सिस्टीम अंतर्गत कामकाजाचा विचार किंवा त्यांच्यामागील तर्कशास्त्र देत नाहीत, ज्यामुळे केवळ अस्पष्टता (काळा) दिली जात आहे. हे एखाद्या संस्थेसाठी तांत्रिक आणि सांस्कृतिक समस्या निर्माण करण्यासाठी ओळखले जातात.
डेटा एखाद्या महत्त्वपूर्ण बदलांमधून जात असताना ब्लॅक बॉक्सचा दृष्टीकोन कमी करत असेल तर, समजून न घेतल्यामुळे सिस्टमला धोका असू शकतो. हे मॉडेल का अपयशी ठरते हे सांगणे फार अवघड आहे आणि यामुळे संघटनांची वाढ परत होऊ शकते.
तांत्रिक debtsण, प्रोग्रामिंगच्या संदर्भात, अशा प्रकरणांचा संदर्भ घ्या जेथे अल्प मुदतीमध्ये अंमलात आणणे सोपे आहे अशा कोडचा वापर केला जातो, त्याऐवजी सर्वोत्कृष्ट संपूर्ण निराकरणाऐवजी. हा प्रोग्रामिंगबद्दल सामान्यत: अगदी निकृष्ट दृष्टिकोन असतो आणि अशा कोड नंतर सखोल समस्या पुढे जाऊ शकतात, ज्यास कर्ज म्हणून संबोधले जाते.
या प्रणाल्या वेळोवेळी तांत्रिक accumण जमा करू शकतात कारण त्या स्वभावात अनुकूल आहेत. तांत्रिक debtsण स्वत: ला पाइपलाइन्सचे जंगल, अडचणी, अघोषित ग्राहक, लपविलेले अभिप्राय पळवाट, डेटा न अवलंबलेले अवलंबित्व इत्यादी अनेक मार्गांनी स्वत: ला दर्शवू शकतात. परिणामी त्यांचा भंग आणि बिनबुडाचा परिणाम होऊ शकतो आणि प्रणालीची कार्यक्षमता मोठ्या प्रमाणात कमी करू शकते. गणितज्ञ आणि अभियंते यांना शिल्लक ठेवून अल्गोरिदमची योजना आखण्यासाठी हे निराकरण केले जाऊ शकते जेणेकरून ही कर्ज कमी होईल. (मशीन लर्निंगची अंमलबजावणी करणार्‍या साधकांबद्दल अधिक माहितीसाठी, डेटा सायंटिस्ट्सः टेक वर्ल्डचे नवीन रॉक स्टार्स पहा.)
मानवी पूर्वाग्रह
अल्गोरिदमची निवड मानवाकडून केली जाते आणि अशाप्रकारे, तो पक्षपाती होऊ शकतो. हे अशा परिस्थितीत येऊ शकते जेथे अयोग्य अल्गोरिदम निवडला जाईल.
उदाहरणार्थ, ज्या संघाचे सर्व सदस्य एकाच शाळेतून पदवीधर झाले आहेत त्यांचे समान अल्गोरिदम निवडण्याची प्रवृत्ती असेल. म्हणून आपल्या टीमला वेगवेगळ्या प्रकारच्या अल्गोरिथम विविधतेसह इंजेक्ट करणे किंवा बर्‍याच वेगवेगळ्या अल्गोरिदम एकत्रितपणे वापरणे चांगले आहे.
भविष्य काय आहे?
नवीन आणि विकसनशील तंत्रज्ञानाच्या सहाय्याने आपले जग हळूहळू स्वतःचे रूपांतर करीत आहे. मशीन लर्निंग निर्णय घेण्याच्या प्रक्रियेस पुरेसे सहाय्य करून आपल्या गंतव्यस्थानाकडे जाण्यास मदत करते. हे केवळ कंपनीची किंमत कमी करण्यातच मदत करणार नाही तर सर्व सर्वेक्षण आणि डेटा विचारात घेऊन व्यवसायाची गुणवत्ता सुधारण्याचा योग्य मार्ग देखील दर्शवेल. हे भविष्यात एक चांगले समाधान देण्याचे आश्वासन दर्शविते.
सारांश
मशीन लर्निंग ही एक संकल्पना आहे ज्याने बर्‍याच लक्ष गोळा केले आहे आणि बहुधा सर्व हायपेपर्यंत जगेल. ते खूप परिवर्तनकारी आहे, म्हणून कोणत्याही व्यवसायासाठी कोणत्याही वर्कफ्लोवर कार्य करण्याची क्षमता त्यात आहे. ही सेवा योग्य प्रकारे समाकलित करणारी कोणतीही संस्था महत्त्वपूर्ण फायदे पाहतील. तथापि, त्यास योग्यरित्या समाकलित करण्यासाठी नाण्याच्या दोन्ही बाजूंबद्दल देखील जाणून घेणे खूप महत्वाचे आहे.