What is machine learning (ML) – मशीन लर्निंग (ML) क्या होता है

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What is machine learning (ML) - मशीन लर्निंग (ML) क्या होता है

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What is machine learning (ML) – मशीन लर्निंग (ML) क्या होता है :

मशीन लर्निंग क्या है?

1. मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का सबसेट है. आपने सुना होगा कि AI ट्रांसपोर्टेशन (सेल्फ ड्राइविंग कार) से लेकर फाइनेंस (ऑटोमैटिक फ्रॉड प्रोटेक्शन) तक लगभग हर इंडस्ट्री को कैसे बदल रहा है. आपने निश्चित रूप से डेटा वैज्ञानिकों के बारे में भी सुना होगा, जिसे हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने 21 वीं सदी की सबसे अच्छी नौकरी कहा है.

2. मशीन लर्निंग में डेटा साइंस एल्गोरिदम को बड़े डेटा सेट में शामिल करना शामिल है. डेटा इंजीनियर या मशीन लर्निंग इंजीनियर अक्सर डेटा वैज्ञानिकोंके साथ काम करते है, जो डेटा सेट पर आने पर बुराई के नियमों को परिभाषित करेंगे और महत्वपूर्ण व्यावसायिक हितधारकों के लिए अंतर्दृष्टि का संचार करेंगे.

3. मशीन सीखने वाले इंजीनियर यह सुनिश्चित करने के लिए होते हैं कि मॉडल जो डेटा वैज्ञानिकों द्वारा चलाए जाते हैं,

4. वे हमेशा प्रदर्शनशील होते हैं, हमेशा वास्तविक समय के डेटा की विशाल मात्रा में प्रवेश करते हैं जो मॉडल को अधिक सटीक बनाते हैं.

5. वे प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क और बड़े डेटा टूल का उपयोग करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कंपनी कच्चे डेटा से चलने वाली डेटा पाइपलाइनों को संग्रहित कर रही है, बैकएंड में परिष्कृत डेटा साइंस मॉडल हमेशा तैयार रहते हैं और रोल करने के लिए तैयार होते हैं.

 

मशीन लर्निंग का उपयोग जाने :

Machine learning algorithms की इस परिचयात्मक सूची को पढ़ने से आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि मशीन सीखना सिद्धांत में कैसे संचालित होता है. मशीन लर्निंग इंजीनियर प्रोग्रामर हैं जो यह सुनिश्चित करते हैं कि एल्गोरिदम में हर समय निगलना और प्रक्रिया करने के लिए प्रासंगिक डेटा हो,

मशीन लर्निंग (एमएल), आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का सबसेट जो कंप्यूटर को “सीखने” के लिए उन कार्यों को करने में सक्षम बनाता है.

मूल रूप से, मशीन लर्निंग उन एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो बड़ी मात्रा में डेटा को निगलना करते हैं, उस डेटा से पैटर्न निकालते हैं और उन पैटर्नों को क्रियाओं में बदल देते हैं. यह अब दक्षता में सुधार और नई संभावनाओं को खोलने के लिए बड़ी संख्या में उद्योगों में कार्यरत है.

जब आप एक वेबसाइट पर विज्ञापन देखते हैं जो आपकी आवश्यकताओं और स्वादों के साथ संरेखित होता है, तो यह उसका जादू सीखने वाली मशीन है. जब अमेज़ॅन सुझाव देता है कि आपको किन अन्य उत्पादों को खरीदने में रुचि हो सकती है, तो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर्दे के पीछे काम कर रहा होता है. वही आपके फेसबुक न्यूज़फ़ीड के लिए जाता है, और हर दिन अनगिनत और अधिक उदा. एमएल को भविष्य में साइबर अपराध से लड़ने और यहां तक ​​कि सौंदर्य प्रतियोगिताओं को चलाने के लिए भी स्लेट किया जाता है.

और स्वाभाविक रूप से, जैसा कि हर तकनीक के साथ होता है जो कर्षण प्राप्त करना शुरू कर देता है और व्यापक रूप से अपनाया जाता है, मशीन लर्निंग आईटी नौकरी के अवसरों का एक टन पैदा कर रहा है, खासकर सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए. एआई और मशीन सीखने की प्रतिभा के लिए औसत वेतन रूपये 600000/- से अधिक होता है, और कुछ मामलों में एनएफएल क्वार्टरबैक के बराबर है.

 

मशीन लर्निंग के आवश्यक कौशल :

1. बुनियादी कौशल :-

गणित, डेटा विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के एक समूह के रूप में, मशीन लर्निंग आपको तीनों क्षेत्रों में कुशल होने की आवश्यकता होगी,

आप स्व-सिखाया प्रोग्रामर या MIT से डिग्री के साथ इंजीनियर हैं, आप इन डोमेन में अपने सूक्ष्म परीक्षण के लिए अच्छी तरह से काम करेंगे:

 

2. संभावना :-

अधिकांश मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अनिश्चितता से निपटने और विश्वसनीय भविष्यवाणियां करने के बारे में हैं. ऐसी सेटिंग्स से निपटने के लिए गणितीय उपकरण प्रायिकता के सिद्धांतों और इसके व्युत्पन्न तकनीकों जैसे कि मार्कोव डिसीजन प्रोसेस और बेय नेट्स में पाए जाते हैं.

 

3. आंकड़े :-

इसके अलावा महत्व के उपकरण और तकनीकें हैं जो डेटा से मॉडल बनाने में सक्षम हैं. इस कार्य के लिए प्रासंगिक आंकड़े और इसकी विभिन्न शाखाओं जैसे विचरण और परिकल्पना परीक्षण का विश्लेषण है. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अक्सर सांख्यिकीय मॉडल पर बनाए जाते हैं.

 

4. मॉडलिंग की दिनांक :-

मशीन लर्निंग में अक्सर अनस्ट्रक्चर्ड डेटा का विश्लेषण करना शामिल होता है, जो डेटा मॉडलिंग के विज्ञान पर निर्भर करता है, एक डेटासेट की अंतर्निहित संरचना का अनुमान लगाने की प्रक्रिया, पैटर्न ढूंढना और अंतराल भरना जहां डेटा कोई भी नहीं है.

डेटा मॉडलिंग और मूल्यांकन अवधारणाओं को समझना ध्वनि Algorithm बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जिसे समय के साथ प्रशिक्षित और बढ़ाया जा सकता है.

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5. प्रोग्रामिंग कौशल :-

मशीन लर्निंग डायनामिक एल्गोरिदम बनाने के बारे में है, जिसका अर्थ है कि आपकी प्रोग्रामिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट स्किल्स को टेस्ट करने के लिए रखा जाएगा,

यह वेब पेजों को स्क्रिप्ट करने और सरल विंडोज़ एप्लिकेशन बनाने से बहुत अलग है. आपके पास विश्लेषण और डिज़ाइन की बुनियादी बातों के साथ बहुत कुछ करना होगा.

 

6. प्रोग्रामिंग और सीएस के मूल सिद्धांतों :-

मशीन लर्निंग एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें डेटा के विशाल सेट पर संगणना करना शामिल है, और इसलिए इसे डेटा संरचनाओं, एल्गोरिदम, जटिलता और कंप्यूटर वास्तुकला जैसी मूलभूत अवधारणाओं में दक्षता की आवश्यकता होती है.

यह उन सेमेस्टर पुस्तकों को बाहर निकालने और अपने स्टैक, बी-ट्री, सॉर्ट एल्गो या अपनी प्रोग्रामिंग बुक के माध्यम से स्किम की समीक्षा करने और कुछ समानांतर प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने का एक अच्छा अवसर है.

वैकल्पिक रूप से, आप Hacker Rank जैसी सेवा के साथ साइन अप कर सकते हैं, और मशीन लर्निंग प्रोग्रामिंग के लिए अपनी चुनिंदा चुनौतियों के माध्यम से अपना काम कर सकते हैं.

 

7. सॉफ्टवेर डिज़ाइन :-

मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, आपको एल्गोरिदम और सिस्टम बनाना होगा जो पहले से ही मौजूद अन्य सॉफ्टवेयर घटकों और पारिस्थितिकी प्रणालियों के साथ एकीकृत और संचार करते हैं. इसीलिए आपको विभिन्न फ्लेवर (Web API, Static and Dynamic Library इत्यादि) के एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेसेस (API) में एक मजबूत पृष्ठभूमि की आवश्यकता होगी, साथ ही ऐसे डिज़ाइनिंग इंटरफेस जो भविष्य के परिवर्तनों को बनाए रखेंगे जो आपके समग्र सिस्टम को दूर कर देंगे.

विश्वसनीय और लचीले सॉफ्टवेयर बनाने के लिए आवश्यकताओं के विश्लेषण, विकासशील मामलों और परीक्षण मामलों, प्रलेखन और परीक्षण जैसे महत्वपूर्ण कौशल की आवश्यकता होती है.

 

8. एमएल प्रोग्रामिंग भाषाएँ :-

एक सिद्धांत और अवधारणा के रूप में, मशीन लर्निंग किसी विशिष्ट भाषा के लिए बाध्य नहीं है, और ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग की तरह, इसे लगभग किसी भी भाषा में लागू किया जा सकता है जिसमें आवश्यक घटक और विशेषताएं हैं. वास्तव में, विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में एमएल लाइब्रेरी उपलब्ध हैं.

हालांकि, प्रत्येक प्रोग्रामिंग भाषा में अधिक उपयुक्त है और एमएल परियोजनाओं में उपयोग करने के लिए इसे शामिल करने की जटिलता में थोड़ी बारीकियां हैं.

दोस्तों इस लेख में हमने आपको बताया कि What is machine learning (ML) – मशीन लर्निंग (ML) क्या होता है, यदि आपके पास इस जानकारी से संबंधित किसी भी प्रकार का प्रश्न है, या इससे संबंधित कोई अन्य जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं, तो हमे टिप्पणी बॉक्स के माध्यम से पूछ सकते हैं. तथा यह लेख उपयोगी लगेगा, या आप इस पोस्ट को पसंद करेंगे, तो इसे फेसबुक, ट्विटर, Whats App पर अपने दोस्तों के साथ साझा जरुर करें. शेयरिंग बटन पोस्ट के तुरंत बाद ही हैं, उन पर क्लिक करें और उन्हें अपने परिचितों से साझा जरुर करें,

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