मशीन लर्निंग म्हणजे काय? मशीन लर्निंगचे उपयोग काय आहेत?

अलिकडच्या वर्षांत ज्याची लोकप्रियता वाढली आहे, डिजीटल जगाच्या अजेंडावरील विषयांपैकी एक म्हणजे मशीन लर्निंग, म्हणजेच मशीन लर्निंग. मशीन लर्निंग म्हणजे काय, जी बँकिंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञानाच्या दृष्टीने महत्त्वाची संकल्पना आहे आणि बँकिंग क्षेत्राला अनेक फायदे देते?

मशीन लर्निंग म्हणजे काय?

मशीन लर्निंग, ज्याला एक प्रकारचा अनुप्रयोग म्हणून परिभाषित केले जाऊ शकते ज्यामध्ये संगणक प्रोग्राम प्रशिक्षण डेटा आणि अल्गोरिदमद्वारे नमुने शिकू शकतात, ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेची उप-शाखा आहे. मानवी हालचालींचे अनुकरण करणारे अनुप्रयोग, प्रोग्रामिंगशिवाय, अनुभवाद्वारे शिकण्याचे उद्दिष्ट ठेवते. प्रशिक्षण डेटा आणि अल्गोरिदमबद्दल धन्यवाद, ते डेटा शोधते आणि अंदाज बांधून आपोआप कार्य पूर्ण करते.

IBM संशोधक आर्थर सॅम्युअल यांनी 1959 मध्ये प्रथम वापरलेले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीन लर्निंग, आज वापरल्या जाणार्‍या Google असिस्टंट आणि सिरी सारख्या अनुप्रयोगांचा आधार बनते. मशीन लर्निंग, जी कृत्रिम बुद्धिमत्तेची उप-शाखा मानली जाते, संगणकाला मानवाप्रमाणे विचार करण्यास आणि स्वतःची कामे करण्यास सक्षम करते.

संगणकाला माणसाप्रमाणे विचार करण्यासाठी, मानवी मेंदूच्या आधारे तयार केलेले अल्गोरिदम असलेले न्यूरल नेटवर्क वापरले जाते.

मशीन लर्निंगचे उपयोग काय आहेत?

आजच्या जगात, जिथे तंत्रज्ञान विकसित होत आहे आणि डिजिटलायझेशन प्रक्रिया वेगाने पसरत आहे, मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्स जवळजवळ प्रत्येक क्षेत्रात वापरली जाऊ शकतात. तुम्हाला अनेक क्षेत्रांमध्ये मशीन लर्निंगचा सामना करावा लागू शकतो, विशेषत: ऑनलाइन शॉपिंग, सोशल मीडिया अॅप्लिकेशन्स, बँकिंग आणि वित्त क्षेत्र, आरोग्य आणि शिक्षण. मशीन लर्निंगच्या वापराच्या क्षेत्रांना अधिक चांगल्या प्रकारे जाणून घेण्यासाठी, आम्ही तुमच्यासाठी काही उदाहरणे सूचीबद्ध केली आहेत:

• ASR (ऑटोमॅटिक स्पीच रेकग्निशन): मानवी आवाजांना मजकूरात रूपांतरित करण्यासाठी NLP तंत्रज्ञानाचा वापर करून डिझाइन केलेले (लिंक NLP सामग्रीशी जोडली जाऊ शकते), ASR मोबाइल डिव्हाइसवरून व्हॉईस कॉल करण्यास सक्षम करते किंवा संभाषणे इतर पक्षांपर्यंत पोहोचण्यासाठी संदेश
• ग्राहक सेवा: ग्राहक संप्रेषणासाठी डिझाइन केलेले ऑनलाइन संभाषण यंत्रमानव हे मशीन लर्निंगच्या सर्वाधिक लागू क्षेत्रांपैकी एक आहेत. ऑनलाइन संभाषण रोबोट ग्राहकांच्या वारंवार विचारल्या जाणार्‍या प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतात आणि वापरकर्त्यांना वैयक्तिक सल्ला देऊ शकतात. ई-कॉमर्स साइट्सवर मेसेजिंग रोबोट्स, व्हर्च्युअल आणि व्हॉइस असिस्टंट ही मशीन लर्निंगच्या वापराची उत्तम उदाहरणे आहेत.

डीप लर्निंग म्हणजे काय?

डीप लर्निंग, जी मशीन लर्निंगची उप-शाखा मानली जाते, हे एक तंत्र आहे जे अल्गोरिदम आणि प्रचंड डेटासेट वापरून पॅटर्न तयार करते आणि मानवी हस्तक्षेपाशिवाय या पॅटर्नला योग्य उत्तरे देते. डेटा शास्त्रज्ञ अनेकदा मोठ्या आणि जटिल डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी, जटिल कार्ये करण्यासाठी आणि प्रतिमा, मजकूर आणि ऑडिओला मानवांपेक्षा जलद प्रतिसाद देण्यासाठी सखोल शिक्षण सॉफ्टवेअर वापरतात.

सखोल शिक्षण तंत्र उपकरणांना ऑडिओ, मजकूर किंवा प्रतिमा इनपुटमधून फिल्टर करणे, वर्गीकरण करणे आणि अंदाज करणे शिकवते. सखोल शिक्षणाबद्दल धन्यवाद, स्मार्ट होम उपकरणे व्हॉइस कमांड समजू शकतात आणि लागू करू शकतात आणि स्वायत्त वाहने पादचाऱ्यांना इतर वस्तूंपासून वेगळे करू शकतात. सखोल शिक्षण तंत्र प्रोग्राम करण्यायोग्य न्यूरल नेटवर्क वापरते जेणेकरून मशीनमध्ये मानवी घटकांशिवाय योग्य निर्णय घेण्याची क्षमता असते. सखोल शिक्षण, ज्याचा वापर क्षेत्र दिवसेंदिवस वाढत आहे; व्हॉइस आणि फेस रेकग्निशन सिस्टीम, व्हेईकल ऑटोपायलट, ड्रायव्हरलेस व्हेईकल, अलार्म सिस्टम, आरोग्य सेक्टर, इमेज इम्प्रूव्हमेंट आणि सायबर थ्रेट अॅनालिसिस यासारख्या अनेक क्षेत्रात त्यांचा आवाज आहे.

मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग मधील फरक काय आहेत?

जरी मशिन लर्निंग आणि डीप लर्निंग या संकल्पना एकमेकांना बदलून वापरल्या जात असल्या तरी त्यांचे गुणधर्म भिन्न आहेत. मुख्य फरक म्हणजे प्रक्रिया केलेल्या डेटाचे प्रमाण. मशिन लर्निंगमध्‍ये अंदाज लावण्‍यासाठी लहान प्रमाणात डेटा पुरेसा आहे. सखोल शिक्षणामध्ये, भविष्य सांगण्याची क्षमता विकसित करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटाची आवश्यकता असते. त्यानुसार, मशीन लर्निंगमध्ये उच्च संगणकीय शक्तीची आवश्यकता नाही, तर अनेक मॅट्रिक्स गुणाकार ऑपरेशन्स सखोल शिक्षण तंत्रात वापरली जातात.

मशीन लर्निंग कौशल्य संपादनासाठी, वापरकर्त्यांद्वारे वैशिष्ट्ये परिभाषित आणि तयार करणे आवश्यक आहे. सखोल शिक्षण तंत्रात, डेटामधून वैशिष्ट्ये शिकली जातात आणि प्रणालीद्वारेच नवीन वैशिष्ट्ये तयार केली जातात. मशीन लर्निंगमध्ये आउटपुट; त्यात वर्गीकरण किंवा स्कोअर सारख्या संख्यात्मक मूल्यांचा समावेश असताना, सखोल शिक्षण तंत्रात आउटपुट आहे; मजकूर, ऑडिओ किंवा स्कोअरच्या स्वरूपात भिन्न असू शकतात.