सामग्री
- मशीन शिकणे म्हणजे काय?
- पारंपारिक प्रोग्रामिंग म्हणजे काय?
- मशीन लर्निंग कसे वेगळे आहे
- मशीन शिक्षणाचे महत्त्व
- मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आणि प्रक्रिया
- व्यवसायावर मशीन लर्निंगचा प्रभाव
- काही व्यावहारिक वापराची प्रकरणे
- निष्कर्ष
स्रोत: स्टॉकर्नम्बर 2 / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
टेकवे:
मशीन लर्निंगचे महत्त्व सातत्याने वाढत आहे. हे काय करते आणि त्याचा कसा उपयोग होतो हे समजून घेण्यात मदत करण्यासाठी मूलभूत गोष्टी येथे आहेत.
अलिकडच्या वर्षांत “मशीन लर्निंग” ही संज्ञा विविध चर्चा आणि मंचांमध्ये उंचावत आहे, पण याचा नेमका अर्थ काय आहे? नमुना ओळख आणि संगणकीय शिक्षणावर आधारित डेटा विश्लेषणासाठी मशीन लर्निंगची व्याख्या केली जाऊ शकते. यात न्यूरल नेटवर्क, निर्णय वृक्ष, बाएशियन नेटवर्क इत्यादींसारख्या भिन्न अल्गोरिदम असतात. मशीन लर्निंगमध्ये अल्गोरिदम डेटामधून शिकण्यासाठी आणि डेटामधून लपवलेल्या अंतर्दृष्टी पुनर्प्राप्त करण्यासाठी वापरतात. शिकण्याची प्रक्रिया पुनरावृत्ती होते, म्हणून नवीन डेटा देखील कोणत्याही देखरेखीशिवाय हाताळला जातो. मागील डेटावरून शिकण्याचे आणि भविष्यातील डेटासाठी त्याचा वापर करण्याचे विज्ञान नवीन नाही, परंतु त्यास अधिक लोकप्रियता प्राप्त होत आहे.
मशीन शिकणे म्हणजे काय?
काही लोकांचा असा विश्वास आहे की अद्याप संगणक वापरल्या जाणार्‍या संगणक प्रोग्रामिंगच्या पारंपारिक पद्धतींपेक्षा मशीन लर्निंग यापेक्षा चांगली नाही, परंतु बरेचजण कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (एआय) क्षेत्रात मशीनी शिक्षणाला क्रांती मानतात. त्यांचा असा विश्वास आहे की हे तंत्रज्ञान वापरुन मशीन्स मानवी सूचनांचे पालन करण्याऐवजी गोष्टी स्वत: च्या अनुभवाने काही गोष्टी शिकू शकतील आणि करू शकतील.
मशीन लर्निंगचा अर्थ समजून घेण्यासाठी आम्ही त्याची तुलना पारंपारिक संगणक प्रोग्रामिंगशी करू शकतो. पुढील भागांमध्ये मशीन शिक्षण आणि पारंपारिक प्रोग्रामिंगमधील फरक याबद्दल अधिक चर्चा होईल. (मशीन शिक्षणातील काही साधकांसाठी, मशीन लर्निंगची वचने आणि त्याचे नुकसान पहा.)
पारंपारिक प्रोग्रामिंग म्हणजे काय?
जेव्हा आपण एखादा संगणक प्रोग्राम करतो, तेव्हा आपण जे करतो त्यास त्या समजल्या जाणार्‍या भाषेतून दिशा देतात. आणि जेव्हा आपण त्याला इनपुट देतो, तेव्हा आपण दिलेल्या सूचनांच्या आधारे हे आउटपुट देईल.
आता आपण अशी कल्पना करूया की आपण क्रेडिट कार्डसाठी अर्ज करण्यासाठी इनपुट दिले आहे. आपल्या इनपुटवर प्रक्रिया करत असताना, सिस्टम आपल्या अनुप्रयोगाचा सर्व महत्त्वपूर्ण भाग पाहेल, आवश्यक माहिती घेईल आणि त्यावर प्रक्रिया करेल. त्यानंतर, ते दिले गेलेल्या प्रोग्रामवर आधारित स्वीकृती किंवा नकाराचे आउटपुट देईल.
मशीन लर्निंग कसे वेगळे आहे
आपण क्रेडिट कार्ड परिस्थितीमध्ये पारंपारिक प्रोग्रामिंग पद्धतींच्या ठिकाणी मशीन शिक्षण वापरत असाल तर त्याचा परिणाम काहीसा वेगळा असेल. परिणाम प्रत्यक्षात इनपुट डेटावर आधारित असेल आणि त्या इनपुट डेटावर प्रक्रिया करून सिस्टम अनुभव प्राप्त करेल. त्यासाठी कोणताही विशेष कार्यक्रम होणार नाही. जसजसे अधिकाधिक अनुभव घेता येईल तसतसे त्याची कामगिरी वेळोवेळी चांगली होईल.
तर, सिस्टम लर्निंग सिस्टमच्या प्रत्येक वापरासह बनविलेल्या मोठ्या प्रमाणात डेटा फाइल्सचे विश्लेषण करून प्रत्यक्षात शिकते. जसे डेटाचे विश्लेषण करते, तसे नवीन मागणीनुसार त्याचे प्रोग्रामिंग बदलते. यामुळे त्याची शुद्धताही सुधारित होते. आम्ही असेही म्हणू शकतो की मशीन लर्निंग हे एक रेषीय रीग्रेशनसारखे आहे, जिथे प्रदान केलेल्या इनपुटशी जुळण्यासाठी व्हेरिएबल्स आणि पॅरामीटर्स बदलले जातात.
या पद्धतीत, अल्गोरिदम लेबल केलेल्या उदाहरणांसह समाविष्ट केले आहेत, जेथे लेबल केलेल्या डेटाचा अर्थ डेटाला वर्णन दिले जाते. मशीन लर्निंग सिस्टमला दोन्ही इनपुट आणि त्यांचे संबंधित आउटपुट प्राप्त होतील. आता सिस्टम त्रुटी शोधण्यासाठी अचूक आऊटपुटशी तुलना करुन अधिक अनुभव मिळवू शकते.
आउटपुटचे विश्लेषण आणि त्रुटी निश्चित केल्यावर, सिस्टम त्यानुसार त्याचे प्रोग्रामिंग बदलेल. लेबल नसलेल्या डेटावरील लेबलचा अंदाज लावण्यासाठी सिस्टम भिन्न पद्धती वापरु शकते. मागील डेटाच्या आधारे भविष्यातील इव्हेंटची भविष्यवाणी करण्यासाठी ही पद्धत वापरली जाते.
गेमिंग, वाहन नेव्हिगेशन आणि रोबोटिक्स यासारख्या ठिकाणी ही मशीन शिक्षण पद्धत वापरली जाते. या पद्धतीत, सिस्टम चाचणी आणि त्रुटी पद्धतीने शिकते. या पद्धतीतील मुख्य उद्दीष्ट कमीतकमी कमीतकमी आउटपुट निश्चित करणे हे आहे जे एका योग्य पॉलिसीचे पालन करून केले जाऊ शकते.
मशीन शिक्षणाचे महत्त्व
यंत्रणा शिक्षणाचे महत्त्व दिवसेंदिवस वाढत आहे त्याच कारणांमुळे डेटा खनन ही संकल्पना इतकी महत्त्वाची बनली आहे. या कारणांमध्ये स्वस्त आणि शक्तिशाली संगणकीय उर्जा, दररोज मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार केला जात आहे आणि स्वस्त आणि उच्च-क्षमता डेटा स्टोरेज पद्धतींचा समावेश आहे. या घटकांद्वारे हे सुनिश्चित केले जाते की शक्तिशाली आणि अचूक मॉडेल खूप लवकर तयार केली जाऊ शकतात, जी मोठ्या प्रमाणात डेटा साठ्याचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरली जाऊ शकतात, जेणेकरून चांगले, अत्यंत अचूक आउटपुट मिळतील. याचा अर्थ असा आहे की कमी मॉडेल आणि कोणत्याही मानवी प्रयत्नाशिवाय चांगल्या कॉर्पोरेट आणि व्यवसायाच्या निर्णयासाठी चांगले मॉडेल वापरली जाऊ शकतात.
त्वरित अशी अचूक मॉडेल्स बनविण्याचा एक मार्ग म्हणजे स्वयंचलित मॉडेल बनविणे. हे मॉडेल बदलत्या काळाशी संपर्क साधण्यासाठी पुरेसे गतीशील असले पाहिजे. मानव साधारणपणे आठवड्यातून दोन मॉडेल्स तयार करु शकतो, परंतु मशीन शिक्षण डेटाचे द्रुत विश्लेषण करून हजारो अचूक मॉडेल्स तयार करू शकते. म्हणूनच व्यवसाय आणि इतर क्षेत्रांसाठी मशीन लर्निंग इतके महत्वाचे आहे.
मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आणि प्रक्रिया
मशीन लर्निंग अल्गोरिदम मोठ्या डेटामधून अधिकाधिक मिळविण्यात मदत करतात, सिस्टमला डेटाचे त्वरित विश्लेषण करण्यास आणि अचूक परिणाम देण्यास मदत करतात. हे अल्गोरिदम एक मॉडेल तयार करण्यात मदत करतात ज्याचा वापर व्यवसायातील निर्णय घेण्यासाठी केला जाऊ शकतो. काही अल्गोरिदमचे प्रकार म्हणजे न्यूरल नेटवर्क, यादृच्छिक वने, के-म्हणजे क्लस्टरिंग, स्वत: चे आयोजन करणारे नकाशे आणि जवळचे-शेजारचे मॅपिंग.
तथापि, अल्गोरिदम वापरणे इतकेच नाही. सर्वोत्कृष्ट मॉडेल केवळ एका योग्य प्रक्रियेचे अनुसरण करून तयार केले जाऊ शकते. अशा प्रक्रियेची काही उदाहरणे म्हणजे व्यापक डेटा व्यवस्थापन, डेटाचे परस्पर शोध आणि मॉडेलद्वारे सापडलेल्या निकालांचे व्हिज्युअलायझेशन.
व्यवसायावर मशीन लर्निंगचा प्रभाव
व्यवसायावर मशीन लर्निंगचा प्रभाव प्रचंड आहे. मशीन लर्निंगमुळे व्यवसायांसाठी नवीन शक्यता उघडल्या आहेत. यामुळे अचूक मॉडेल बनविण्यात मदत झाली आहे, ज्यामुळे चांगले आणि चाणाक्ष निर्णय लवकर घेण्यात मदत झाली.
काही व्यावहारिक वापराची प्रकरणे
अनेक ठिकाणी मशीन लर्निंगचा वापर केला जात आहे. शिफारस सिस्टीम मशीन प्राधान्याने वापरकर्त्यांची प्राधान्ये आणि सध्याच्या बाजाराच्या पद्धतींवर आधारित रिअल टाइममध्ये शिफारसी करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करतात.
प्रोमेडास, जो वैद्यकीय सॉफ्टवेअर आहे किंवा “डेस्कटॉप डॉक्टर” आहे, तो एक मशीन-लर्निंग-आधारित प्रोग्राम आहे जो रोगाचा शोध आणि निदान करण्यात डॉक्टरांना मदत करण्यासाठी शेकडो वर्षांचा वैद्यकीय ज्ञान वापरतो. हे रोगांमधील रोग ओळखण्यासाठी रोगाच्या नमुन्यांच्या मागील नोंदींमधून गोळा केलेल्या डेटाचा वापर करते. हे आजारांना पटकन ओळखण्यात आणि त्यांच्यावर उपचार करण्यात मदत करते.
Amazonमेझॉनने संगणकाद्वारे अल्गोरिदमद्वारे आपल्या कर्मचार्‍यांना प्रवेश मंजूर करणे आणि निरस्तीकरण स्वयंचलित केले आहे जे प्रत्येक कर्मचार्‍याच्या संसाधनाच्या प्रवेशाचा अंदाज लावू शकते. यासाठी, संगणक अल्गोरिदम जोखमींचे विश्लेषण करण्यासाठी रेकॉर्ड्सचा वापर करतो आणि सामान्यत: एखादा कर्मचारी कसा विश्वासू होतो त्याचे विश्लेषण करते.
मशीन लर्निंग अल्गोरिदमसुद्धा ध्वनी रेकॉर्डिंगद्वारे समुद्रामधील व्हेल शोधण्यासाठी कॉर्नेल विद्यापीठातर्फे वापरण्यात येत आहेत जेणेकरुन जहाजे व्हेल टाळता येतील. व्हेल टाळण्यासाठी जहाज ने कोणत्या मार्गाने मार्ग काढावा हे ठरवण्यासाठी अल्गोरिदम व्हेलच्या स्थानांतरणाच्या डेटाचे (ते कुठे जातात आणि केव्हा) विश्लेषण करतात. (मशीन लर्निंगच्या व्यावहारिक वापराबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी, मशीन-लर्निंग आणि नेक्स्ट-जनरेशन फ्रॉड डिटेक्शनमध्ये हडूप पहा.)
निष्कर्ष
दिवसेंदिवस डेटा वाढत असताना, प्रभावी प्रक्रियेचे महत्त्वही वाढत आहे. यासाठी, मशीन शिक्षण पद्धती तयार केल्या गेल्या आहेत ज्यामुळे मनुष्यांना कमीतकमी सहभागासह स्मार्ट निर्णय घेण्यास सिस्टमला मदत होते. आयटी क्षेत्रावर या तंत्रज्ञानाचा सध्याचा प्रभाव प्रचंड झाला आहे, म्हणून भविष्यकाळात त्याचे महत्त्व फक्त वाढतच जाईल याची कल्पना करणे सोपे आहे.