मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क पहले से ही हर पेशे में शामिल हैं। वर्षों से, एल्गोरिदम ने यथासंभव कम मानवीय संपर्क के साथ सही अनुमान उत्पन्न करने का प्रयास किया है।
मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण के दो उदाहरण हैं जो कंप्यूटिंग प्रदर्शन और समझ को बेहतर बनाने का प्रयास करते हैं।
चाबी छीन लेना
- मशीन लर्निंग में डेटा का विश्लेषण और सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क सहित विभिन्न एल्गोरिदम और तकनीकें शामिल हैं।
- मानव मस्तिष्क से प्रेरित तंत्रिका नेटवर्क, एक विशिष्ट मशीन सीखने का प्रकार है जो पैटर्न पहचान कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।
- मशीन लर्निंग तकनीकों को तंत्रिका नेटवर्क के बिना लागू किया जा सकता है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क को सीखने और अनुकूलन के लिए एक विशेष दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
मशीन लर्निंग बनाम न्यूरल नेटवर्क
मशीन लर्निंग एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो सिस्टम को अनुभव के आधार पर अपने प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति देती है। तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो मानव मस्तिष्क से प्रेरित है और इसमें इंटरकनेक्टेड नोड्स होते हैं जो पैटर्न की पहचान करने और भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा को संसाधित करते हैं।
मशीन लर्निंग का संबंध मनुष्य द्वारा जानकारी प्राप्त करने के तरीके की नकल करने के लिए सूचना और एल्गोरिदम के उपयोग से है। हेल्थकेयर, स्पैम फ़िल्टरिंग, वॉयस रिकग्निशन और मशीन लर्निंग कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जो मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।
साथ ही, मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अधिक उन्नत रूप है। मशीन लर्निंग संख्यात्मक परिणाम उत्पन्न करती है, जैसे स्कोर वर्गीकरण।
शीर्षों या नेटवर्क के प्रकारों से युक्त एक संपूर्ण नेटवर्क अवसंरचना को कहा जाता है तंत्रिका नेटवर्क. यह उसी तरह काम करता है जैसे मनुष्य के मस्तिष्क में न्यूरॉन्स करते हैं।
इस तंत्रिका नेटवर्क फिर विभाजन, वर्गीकरण, पैटर्न मिलान, मशीन अनुवाद, चरित्र पहचान, और बहुत कुछ जैसे कार्य कर सकता है। यह विभिन्न एआई मुद्दों के समाधान में सहायता करता है।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | मशीन लर्निंग | तंत्रिका नेटवर्क |
|---|---|---|
| परिभाषा | मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक संग्रह है जो डेटा एकत्र करता है और उसका विश्लेषण करता है, उसे समझता है, और पैटर्न और अंतर्दृष्टि खोजने के लिए जो सीखा है उसे लागू करता है। | तंत्रिका नेटवर्क मस्तिष्क में पाए जाने वाले सिद्धांतों पर निर्मित होते हैं जो इसके संचालन में सहायता करते हैं। |
| परतें | मशीन लर्निंग में डेटा एकमात्र इनपुट परत है। | एक साधारण न्यूरल नेटवर्क मॉडल में भी कई परतें होती हैं। |
| संरचना | एक मशीन लर्निंग मॉडल सरल तरीके से काम करता है: यह फीड किया गया डेटा प्राप्त करता है और इसके परिणामस्वरूप विकसित होता है। | दूसरी ओर, तंत्रिका नेटवर्क की संरचना अत्यंत जटिल है। |
| वर्गीकृत | पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल। | फ़ीड-फ़ॉरवर्ड, कनवल्शनल, आवर्ती और मॉड्यूलर |
| संगठित करना | मशीन लर्निंग मॉडल डेटा से जो सीखा है उसके आधार पर निर्णय लेता है। | न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम को इस तरह से व्यवस्थित करता है कि वह स्वयं विश्वसनीय निर्णय ले सके। |
मशीन लर्निंग क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और कंप्यूटर साइंस दोनों मशीन लर्निंग के सबसेट हैं। मशीन लर्निंग का लक्ष्य सूचना और एल्गोरिदम के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करना है ताकि यह नकल किया जा सके कि मनुष्य जानकारी कैसे प्राप्त करते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक मॉडल बनाने के लिए नमूना डेटा का उपयोग करते हैं जिसे प्रशिक्षण डेटा कहा जाता है। मशीन लर्निंग के कई व्यावहारिक उपयोग हैं।
हेल्थकेयर, स्पैम फ़िल्टरिंग, वॉयस रिकग्निशन और डेटा विश्लेषण कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जो मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। कई क्षेत्रों में, मशीन लर्निंग फायदेमंद है क्योंकि पारंपरिक एल्गोरिदम विकसित करना चुनौतीपूर्ण है।
कॉर्पोरेट जगत में, मशीन लर्निंग को पूर्वानुमानित विश्लेषण के रूप में जाना जाता है। नतीजतन, मशीन लर्निंग परिष्कृत एल्गोरिदम के संयोजन से सटीक परिणाम प्राप्त करने की एक तकनीक है।
मशीन लर्निंग कंप्यूटर प्रोग्राम के निर्माण पर केंद्रित है जो जानकारी का विश्लेषण करता है और इसे अपनी आवश्यकताओं के लिए उपयोग करता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग एक अधिक उन्नत प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है।
मशीन लर्निंग संख्यात्मक परिणाम उत्पन्न करती है, जैसे स्कोर वर्गीकरण।
खेती, खगोल भौतिकी, वित्त, अनुवाद संबंधी अनुसंधान, सूचना निष्कर्षण, स्वास्थ्य देखभाल, विज्ञापन, चिकित्सा समस्या और Google खोज सभी मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं। मशीन लर्निंग में कुछ कमियां हैं, जैसे वांछित परिणाम प्रदान करने में विफलता।
इसके अलावा, मशीन लर्निंग विभिन्न डेटा पूर्वाग्रहों से प्रभावित हो सकती है।
तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
तंत्रिका नेटवर्क न्यूरॉन्स का एक संग्रह है जो मानव, विशेषकर मनुष्यों के मस्तिष्क की जटिलता का अनुकरण करता है। इसकी सैद्धांतिक नींव सबसे पहले 1873 में सामने रखी गई थी, उसके बाद इस विषय पर अलग-अलग जांच की गई।
तंत्रिका नेटवर्क AI की संपूर्ण प्रणाली के केंद्र में हैं।
प्रौद्योगिकी न्यूरॉन्स के कार्यात्मक रूप से जुड़े समूहों से बनी है। प्रत्येक कोशिका कई अन्य न्यूरॉन्स से जुड़ी हो सकती है, जिससे एक बड़ा नेटवर्क बनता है।
वे उसी तरह कार्य करते हैं जैसे एक वास्तविक मस्तिष्क संज्ञानात्मक क्षमता के संदर्भ में करता है। परिणामस्वरूप, इसने कई सहायता सेटों के डिज़ाइन को प्रभावित किया।
तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग की एक विस्तृत श्रृंखला है।
पहचान प्रणाली, अनुक्रम पावती, ई-मेल स्पैम का पता लगाना, डेटा एकत्र करना, नैदानिक मुद्दा, सामरिक खेल और निर्णय उनमें से कुछ हैं। इन क्षमताओं के कारण, इस तकनीक ने दुनिया भर के विभिन्न उपकरणों में अपनी जगह बना ली है।
हालाँकि, AI की तुलना में तंत्रिका नेटवर्क में कई कमियाँ हैं।
किसी विशेष कार्य को करने से पहले इस नेटवर्क को बहुत लंबे समय तक प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। इसके अलावा, पहले की तुलना में, इसकी दक्षता कम कुशल है।
हालाँकि, एज सिस्टम बनने के लिए नेटवर्क में हमेशा सुधार किया जा रहा है।
मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क के बीच मुख्य अंतर
- मशीन लर्निंग उपकरण और तकनीकों का एक सेट है जो डेटा की व्याख्या करता है, उससे प्रशिक्षण लेता है, और फिर दिलचस्प पैटर्न खोजने के लिए जो सीखा है उसका उपयोग करता है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क हमारे मस्तिष्क में पाए जाने वाले एल्गोरिदम पर बनाए जाते हैं जो इसके कार्य में सहायता करते हैं।
- मशीन लर्निंग मॉडल अनुकूलनीय हैं, जिसका अर्थ है कि वे अतिरिक्त डेटा नमूनों और मुठभेड़ों से सीखते हैं और समय के साथ विकसित होते हैं। परिणामस्वरूप, मॉडल डेटा में रुझान देख सकते हैं। इस मामले में केवल एक इनपुट परत डेटा है। एक साधारण न्यूरल नेटवर्क मॉडल में भी कई परतें होती हैं।
- एक मशीन लर्निंग मॉडल सीधे तरीके से काम करता है: इसमें जानकारी दी जाती है और उससे सुधार होता है। जैसा कि डेटा से पता चलता है, एमएल मॉडल समय के साथ तेजी से अनुभवी और विकसित होता जाता है। दूसरी ओर, न्यूरल नेटवर्क की संरचना अत्यधिक जटिल है।
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है: पर्यवेक्षित और अप्रकाशित शिक्षा मॉडल। चार प्रकार के न्यूरल नेटवर्क फ़ीड-फ़ॉरवर्ड, आवर्ती, कनवल्शनल और मॉड्यूलर न्यूरल नेटवर्क हैं।
- एक न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम को इस प्रकार व्यवस्थित करता है कि वे स्वयं सटीक विकल्प चुन सकें, जबकि एक मशीन लर्निंग मॉडल जानकारी से जो सीखा है उसके आधार पर कार्रवाई करता है।
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685
अंतिम अद्यतन: 13 जुलाई, 2023
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संदीप भंडारी ने थापर विश्वविद्यालय (2006) से कंप्यूटर में इंजीनियरिंग में स्नातक की उपाधि प्राप्त की है। उनके पास प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 20 वर्षों का अनुभव है। उन्हें डेटाबेस सिस्टम, कंप्यूटर नेटवर्क और प्रोग्रामिंग सहित विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में गहरी रुचि है। आप उनके बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं जैव पृष्ठ.
