1Aug, 2024
    The Complete Guide to Machine Learning: From Basics to Advanced Techniques in Hindi

    मशीन लर्निंग क्या है? परिचय

    आज की तेजी से बढ़ती तकनीकी दुनिया में, मशीन लर्निंग (Machine Learning) एक महत्वपूर्ण विषय बन चुका है, जो हमारे जीवन के हर पहलू को प्रभावित कर रहा है। यह केवल एक तकनीकी प्रवृत्ति नहीं है; बल्कि यह एक ऐसा क्रांतिकारी क्षेत्र है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) का एक अनिवार्य हिस्सा है। मशीन लर्निंग कंप्यूटरों को उन क्षमताओं से संपन्न करता है जो उन्हें डेटा से सीखने और अनुभव के आधार पर निर्णय लेने की अनुमति देती हैं।

    मशीन लर्निंग का अर्थ

    मशीन लर्निंग का अर्थ है कि कंप्यूटर सिस्टम खुद से अनुभव से सीख सकते हैं, बिना किसी विशेष प्रोग्रामिंग के। इसका मुख्य उद्देश्य यह है कि मशीनें बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान कर सकें। यह प्रक्रिया विभिन्न एल्गोरिदम (Algorithms) का उपयोग करके होती है, जो डेटा का विश्लेषण करते हैं और उसके आधार पर भविष्यवाणियाँ करते हैं।

    कंप्यूटर को प्रशिक्षित करना

    सरल शब्दों में, मशीन लर्निंग कंप्यूटर को प्रशिक्षित करता है ताकि वह डेटा में पैटर्न पहचान सके। जब हम कंप्यूटर को डेटा उपलब्ध कराते हैं, तो यह डेटा खुद को व्यवस्थित करने और उसमें से उपयोगी जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। जैसे-जैसे कंप्यूटर अधिक डेटा के संपर्क में आता है, यह अपनी भविष्यवाणियों की सटीकता को सुधारता है और अपने निर्णय लेने की क्षमता में सुधार करता है।

    प्रकार और कार्यप्रणाली

    • सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning): इसमें, मशीन को पहले से लेबल किए गए डेटा से प्रशिक्षित किया जाता है।
    • अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning): इसमें मशीन को बिना किसी लेबल के डेटा का विश्लेषण करने दिया जाता है।
    • रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning): इसमें, मशीन को पुरस्कार या दंड प्राप्त करने के आधार पर सीखने दिया जाता है।

    मशीन लर्निंग का महत्व

    मशीन लर्निंग केवल एक तकनीकी प्रक्रिया नहीं है, बल्कि यह कई उद्योगों और हमारे दैनिक जीवन में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता रखता है। यह स्वास्थ्य सेवा, वित्त, मार्केटिंग, और परिवहन जैसे क्षेत्रों में निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज और सटीक बनाने में मदद करता है। इसके अलावा, यह उपयोगकर्ताओं को एक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने में भी सहायक होता है, जैसे कि सिफारिशी प्रणालियाँ (Recommendation Systems) जो हमें हमारी पसंद के अनुसार सामग्री प्रस्तुत करती हैं।

    निष्कर्ष

    मशीन लर्निंग के कई उपयोग हैं – जैसे चैटबॉट से कस्टमर सर्विस को बेहतर बनाना, मेडिकल डायग्नोसिस में सहायता देना और पर्सनलाइज़्ड ट्रीटमेंट की सुविधा देना। यह डेटा से मिलने वाली जानकारी के ज़रिए कंपनियों और संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण टूल बन गया है, जो उन्हें मार्केट में आगे बढ़ने में मदद करता है।

    TYPES OF MACHINE LEARNING

    मशीन लर्निंग के प्रकार (Types of Machine Learning)

    1. सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning)

    सुपरवाइज्ड लर्निंग मशीन लर्निंग का एक तरीका है, जिसमें मॉडल को पहले से लेबल किए गए डेटा (labelled data) के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। लेबल्ड डेटा में प्रत्येक इनपुट (Input) के साथ एक निर्धारित आउटपुट (Output) होता है। इस प्रकार, मॉडल को इनपुट-आउटपुट के संबंधों को समझने के लिए सिखाया जाता है, जिससे वह भविष्यवाणियां कर सके।

    उदाहरण के लिए, किसी बैंक में ऋण (loan) स्वीकृत करने के लिए एक मॉडल का प्रशिक्षण किया जा सकता है। डेटा सेट में प्रत्येक ग्राहक के बारे में जानकारी होती है जैसे उनका इनकम, ऋण इतिहास, उम्र आदि और आउटपुट यह होता है कि उस ग्राहक ने ऋण चुकाया है या नहीं। इस प्रकार का डेटा लेबल्ड डेटा कहलाता है। मॉडल इन पैटर्न्स का अध्ययन करता है और उन संबंधों को समझता है ताकि नए डेटा आने पर यह निर्णय ले सके कि ऋण स्वीकृत किया जाना चाहिए या नहीं।

    सुपरवाइज्ड लर्निंग में उपयोग होने वाले कुछ सामान्य एल्गोरिदम:

    • लिनियर रिग्रेशन (Linear Regression): इसका उपयोग तब किया जाता है जब हम दो वेरिएबल्स के बीच संबंध को समझना चाहते हैं।
    • लॉजिस्टिक रिग्रेशन (Logistic Regression): इसका उपयोग बाइनरी क्लासिफिकेशन के लिए किया जाता है, जैसे कि किसी वस्तु की पहचान करना, जिसमें “हाँ” या “ना” जैसे विकल्प होते हैं।
    • डिसीजन ट्री (Decision Tree): एक पेड़ के रूप में डेटा को व्यवस्थित कर प्रत्येक नोड पर निर्णय लेने के लिए प्रयोग किया जाता है।

    2. अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning)

    अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में मॉडल को अनलेबल्ड डेटा (unlabelled data) के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, अर्थात डेटा के साथ आउटपुट या लेबल्स नहीं होते हैं। यहाँ मॉडल को केवल डेटा के पैटर्न्स और संरचना को पहचानना होता है, बिना यह जाने कि आउटपुट क्या होगा।

    उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स कंपनी अपने ग्राहकों के बारे में विस्तृत डेटा प्राप्त करती है, जैसे कि उनका ब्राउज़िंग व्यवहार, पसंदीदा उत्पाद, और खरीदने की आदतें। इस डेटा का कोई स्पष्ट लेबल नहीं है, परंतु अनसुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल इस डेटा का विश्लेषण करके ग्राहकों के समान समूह बना सकता है।

    अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के सामान्य एल्गोरिदम:

    • K-Means क्लस्टरिंग: यह एल्गोरिदम समानताओं के आधार पर डेटा को समूहों (clusters) में विभाजित करता है।
    • प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA): इसका उपयोग उच्च-आयामी (high-dimensional) डेटा को छोटे आयामों में कम करने के लिए किया जाता है।
    • एसोसिएशन रूल लर्निंग: यह एल्गोरिदम उन वस्तुओं के बीच संबंध की पहचान करता है, जो एक साथ खरीदी जाती हैं।

    3. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning)

    रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मशीन लर्निंग का एक प्रकार है जिसमें एक एजेंट (Agent) अपने वातावरण (Environment) के साथ इंटरेक्ट करके अनुभव से सीखता है। इसमें एजेंट को सही निर्णयों के लिए रिवॉर्ड और गलत निर्णयों के लिए पेनल्टी मिलती है। एजेंट का उद्देश्य अधिकतम रिवॉर्ड प्राप्त करना और अपने निर्णयों को सुधारना होता है।

    उदाहरण के लिए, एक स्वायत्त कार (self-driving car) को सड़क पर सुरक्षित रूप से चलाने के लिए प्रशिक्षित करना। कार का एजेंट विभिन्न कार्य जैसे कि दाएं या बाएं मुड़ना, रुकना या आगे बढ़ना, आदि का निर्णय लेता है। यदि यह सही दिशा में मुड़ता है तो उसे रिवॉर्ड मिलता है और गलत मुड़ने पर पेनल्टी। इस प्रकार, कार का एजेंट अधिकतम सुरक्षा और दक्षता के लिए अपने निर्णयों को अनुकूलित करता है।

    रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के सामान्य एल्गोरिदम:

    • क्यू-लर्निंग (Q-Learning): यह एल्गोरिदम फीडबैक सिस्टम पर आधारित है और एजेंट को सिखाता है कि प्रत्येक स्थिति में सर्वश्रेष्ठ कार्य क्या होना चाहिए।
    • डीप Q-नेटवर्क्स (DQN): यह डीप न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग कर जटिल वातावरण में एजेंट को निर्णय लेने में मदद करता है।
    • मार्कोव डिसीजन प्रोसेस (MDP): यह एक गणितीय मॉडल है जिसमें स्थितियों और कार्यों का अनुक्रम होता है, और प्रत्येक स्थिति के लिए संभावनाओं और रिवॉर्ड्स का उपयोग किया जाता है।

    प्रमुख अवधारणाएँ और शब्दावलियाँ (Key Concepts and Terminologies)

    एल्गोरिदम (Algorithm)

    मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम ऐसे गणितीय निर्देश होते हैं जो मॉडल को डेटा की समझ और भविष्यवाणी में मदद करते हैं। ये किसी समस्या को हल करने के लिए लॉजिक और प्रोसेस को डिफाइन करते हैं।

    मॉडल (Model)

    मॉडल वह है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने डेटा से सीखा है। इसका उपयोग नई जानकारी के आधार पर डिसीजन लेने या फ्यूचर प्रेडिक्शन के लिए होता है। मॉडल का परफॉर्मेंस डेटा की क्वालिटी, मात्रा और यूज किए गए एल्गोरिदम पर डिपेंड करता है।

    प्रशिक्षण और परीक्षण (Training and Testing)

    मॉडल को बेहतर बनाने के लिए इसे डेटा पर ट्रेंड किया जाता है और इसके पैरामीटर सेट किए जाते हैं। टेस्टिंग का उद्देश्य यह चेक करना है कि मॉडल अनदेखे डेटा पर कैसा परफॉर्म करेगा। सामान्यत: डेटा को 80/20 रेशियो में ट्रेनिंग और टेस्टिंग सेट में डिवाइड किया जाता है।

    ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग (Overfitting and Underfitting)

    ओवरफिटिंग (Overfitting)

    ओवरफिटिंग तब होती है जब मॉडल ट्रेनिंग डेटा को बहुत ज्यादा डिटेल में सीख लेता है, जिसमें नॉइज और आउटलायर भी शामिल होते हैं। इस कारण नए डेटा पर इसका परफॉर्मेंस खराब हो जाता है। इसे ठीक करने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन, प्रूनिंग, और रेग्यूलराइजेशन जैसी तकनीकों का यूज किया जा सकता है।

    अंडरफिटिंग (Underfitting)

    अंडरफिटिंग तब होती है जब मॉडल डेटा के पैटर्न को सही से नहीं समझ पाता, जिससे इसका परफॉर्मेंस कम हो जाता है। इसे मॉडल की कॉम्प्लेक्सिटी बढ़ाकर या बेहतर फीचर सिलेक्शन कर के ठीक किया जा सकता है।

    मशीन लर्निंग के बेसिक एल्गोरिदम्स (Basic Machine Learning Algorithms)

    1. लिनियर रिग्रेशन (Linear Regression)

    लिनियर रिग्रेशन मशीन लर्निंग का एक महत्वपूर्ण और सबसे सरल एल्गोरिदम है, जिसका उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जाता है। इस एल्गोरिदम में दो वेरिएबल्स के बीच के संबंध को एक सीधी रेखा के रूप में प्रदर्शित किया जाता है। इसमें स्वतंत्र वेरिएबल्स (independent variables) और निर्भर वेरिएबल्स (dependent variables) होते हैं।

    उदाहरण के लिए, किसी प्रॉपर्टी की कीमत का अनुमान लगाने के लिए इस एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। यहाँ प्रॉपर्टी के क्षेत्रफल (independent variable) और उसकी कीमत (dependent variable) के बीच संबंध का उपयोग करके भविष्यवाणी की जाती है। इस प्रकार, यह एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न्स का विश्लेषण करके संभावित आउटपुट का अनुमान लगाने में मदद करता है।

    लिनियर रिग्रेशन का उपयोग व्यापक रूप से बिजनेस, फाइनेंस, और अन्य क्षेत्रों में किया जाता है, जहां भविष्यवाणी महत्वपूर्ण होती है। यह सरलता से निष्पादित किया जा सकता है और छोटे डेटा सेट्स पर अच्छी तरह काम करता है।

    2. लॉजिस्टिक रिग्रेशन (Logistic Regression)

    लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग विशेष रूप से बाइनरी क्लासिफिकेशन के लिए किया जाता है, अर्थात जहाँ आउटपुट केवल दो संभावनाओं में से एक होता है, जैसे “हाँ” या “नहीं”, “सच” या “झूठ”। यह एक स्टेटिस्टिकल मेथड है जो डेटा को वर्गीकृत करने के लिए sigmoid फंक्शन का उपयोग करता है।

    उदाहरण के लिए, किसी ईमेल के स्पैम होने या न होने का पता लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग किया जा सकता है। इसमें ईमेल के विभिन्न पहलुओं जैसे कीवर्ड्स और विषय को विश्लेषण करके मॉडल यह निर्णय करता है कि ईमेल स्पैम है या नहीं।

    लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में होता है जैसे स्वास्थ्य सेवा में रोग की उपस्थिति का अनुमान, बैंकिंग में ग्राहक द्वारा ऋण चुकाने की संभावना का अनुमान, और मार्केटिंग में ग्राहक की खरीद की संभावना।

    3. क्लस्टरिंग (Clustering)

    क्लस्टरिंग एक अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक है, जिसका उपयोग समानताओं के आधार पर डेटा को समूहों में विभाजित करने के लिए किया जाता है। इसमें डेटा को पूर्व-निर्धारित लेबल्स के बिना विभाजित किया जाता है, जो उन पैटर्न्स को खोजने में सहायक होता है जिनकी पहले से जानकारी नहीं होती।

    K-Means क्लस्टरिंग एक लोकप्रिय क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है, जिसमें डेटा पॉइंट्स को के (K) समूहों में बांटा जाता है। यह विभिन्न समूहों के बीच समानता के आधार पर डेटा का वर्गीकरण करता है।

    उदाहरण के लिए, एक ऑनलाइन रिटेलर अपने ग्राहकों के खरीदारी पैटर्न के आधार पर उनके समूह बना सकता है। इससे वे विभिन्न ग्राहक समूहों के लिए अनुकूलित मार्केटिंग रणनीतियाँ विकसित कर सकते हैं। यह एल्गोरिदम ग्राहक विभाजन, चित्र विश्लेषण, और डेटा संक्षेपण जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है।

    4. डिसीजन ट्री (Decision Tree)

    डिसीजन ट्री एक सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम है जो डेटा को शाखाओं (branches) में विभाजित कर निर्णय लेने में सहायता करता है। यह एल्गोरिदम पेड़ की तरह होता है, जिसमें हर नोड (node) एक विशेषता (attribute) का प्रतिनिधित्व करता है, हर शाखा एक निर्णय, और हर पत्ती (leaf) एक आउटपुट।

    उदाहरण के लिए, किसी बैंक में ऋण स्वीकृति के लिए डिसीजन ट्री का उपयोग किया जा सकता है। यहाँ ग्राहकों के विभिन्न पहलुओं जैसे आय, ऋण इतिहास, उम्र आदि का विश्लेषण कर यह निर्णय लिया जा सकता है कि ग्राहक को ऋण देना है या नहीं।

    डिसीजन ट्री एल्गोरिदम का उपयोग उन क्षेत्रों में किया जाता है जहां जटिल निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। यह ग्राहक वर्गीकरण, जोखिम प्रबंधन, और चिकित्सा निदान में बहुत प्रभावी है।

    आवश्यक उपकरण और पुस्तकालय (Essential Tools and Libraries)

    Python

    पायथन अपनी उपयोग में आसानी और व्यापक लाइब्रेरी समर्थन के कारण मशीन लर्निंग के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है। इसका सीधा-सादा सिंटैक्स और पठनीयता इसे नौसिखियों और विशेषज्ञों दोनों के लिए एक बेहतरीन विकल्प बनाती है।

    TensorFlow और Keras

    TensorFlow Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। यह मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है। TensorFlow के शीर्ष पर चलने वाला Keras, डीप लर्निंग मॉडल बनाने और प्रशिक्षण देने के लिए एक उच्च-स्तरीय API प्रदान करता है, जिससे यह अधिक सुलभ और उपयोगकर्ता के अनुकूल हो जाता है।

    Scikit-Learn

    स्किकिट-लर्न एक मजबूत पायथन मशीन लर्निंग पैकेज है जो उपयोग में आसान डेटा माइनिंग और विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करता है। इसमें वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग और आयाम में कमी के लिए एल्गोरिदम का एक विविध सेट है, साथ ही मॉडल मूल्यांकन और चयन के लिए उपयोगिताएँ भी हैं।

    अन्य उल्लेखनीय उपकरण (Other Notable Tools)

    • PyTorch: फेसबुक की एआई रिसर्च लैब द्वारा निर्मित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी। यह अपनी अनुकूलन क्षमता और गतिशील कम्प्यूटेशन संरचना के कारण अनुसंधान समुदाय में विशेष रूप से लोकप्रिय है।
    • Pandas: एक डेटा हेरफेर और विश्लेषण पैकेज जिसमें विशाल डेटासेट को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए डेटा संरचनाएं शामिल हैं।
    • NumPy: वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए एक आधारभूत पायथन लाइब्रेरी जो विशाल बहुआयामी सरणियों और मैट्रिसेस का समर्थन करती है।

    मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के चरण (Steps to Building a Machine Learning Model)

    डेटा संग्रहण (Data Collection)

    प्रासंगिक और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को इकट्ठा करना मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने का प्रारंभिक चरण है। डेटा विभिन्न स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है, जिसमें डेटाबेस, वेब स्क्रैपिंग और तीसरे पक्ष के आपूर्तिकर्ता शामिल हैं। एक मजबूत मॉडल बनाने के लिए यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि डेटा समस्या डोमेन को दर्शाता है।

    डेटा प्रीप्रोसेसिंग (Data Preprocessing)

    डेटा प्रीप्रोसेसिंग कच्चे डेटा को साफ करके उसे विश्लेषण के लिए तैयार अवस्था में बदलना है। इसमें गुम हुए मानों से निपटना, डेटा को मानकीकृत करना और श्रेणीबद्ध चरों को एनकोड करना शामिल है। उचित प्रीप्रोसेसिंग यह गारंटी देता है कि मॉडल डेटा से कुशलतापूर्वक सीख सकता है।

    • लुप्त मानों को संभालना: आरोपण (लुप्त मानों को माध्य, मध्यिका या बहुलक से प्रतिस्थापित करना) एक तकनीक है, साथ ही यदि लुप्त डेटा महत्वपूर्ण नहीं है तो उसे हटा देना भी एक तकनीक है।
    • मानकीकरण: विशेषताओं को तुलनात्मक सीमा तक स्केल करने से यह सुनिश्चित होता है कि सीखने की प्रक्रिया में कोई भी विशेषता प्राथमिकता नहीं लेती है। सामान्य रणनीतियों में न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग और z-स्कोर सामान्यीकरण शामिल हैं।
    • श्रेणीबद्ध चरों का एनकोडिंग: वन-हॉट एनकोडिंग या लेबल एनकोडिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके श्रेणीबद्ध चर को संख्यात्मक मानों में परिवर्तित करना।

    फ़ीचर इंजीनियरिंग (Feature Engineering)

    फ़ीचर इंजीनियरिंग किसी मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अतिरिक्त सुविधाओं को चुनने, बदलने या विकसित करने की प्रक्रिया है। यह चरण महत्वपूर्ण है क्योंकि सुविधाओं की गुणवत्ता सीधे मॉडल की प्रभावकारिता को प्रभावित करती है।

    • फीचर चयन: लक्ष्य चर में योगदान देने वाले प्रमुख गुणों की पहचान करना। सहसंबंध विश्लेषण, पारस्परिक जानकारी और पुनरावर्ती सुविधा निष्कासन प्रयुक्त तकनीकों में से हैं।
    • सुविधा निर्माण: मौजूदा सुविधाओं के आधार पर नई सुविधाएँ बनाना। उदाहरण के लिए, “purchase1” और “purchase2” सुविधाओं को जोड़कर “total_purchase” सुविधा बनाना।

    मॉडल चयन (Model Selection)

    उचित मॉडल का चयन करते समय समस्या की प्रकृति और डेटा पर विचार किया जाना चाहिए। इसमें कई एल्गोरिदम का मूल्यांकन करना और प्रदर्शन मानदंडों के आधार पर सर्वश्रेष्ठ को चुनना शामिल है। इस प्रक्रिया में अक्सर प्रयोग और पुनरावृत्ति शामिल होती है।

    • मॉडल तुलना: क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करके कई मॉडलों का मूल्यांकन करना और वैलिडेशन डेटा पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले मॉडल का चयन करना।
    • हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग: प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए मॉडल के हाइपरपैरामीटर (वे पैरामीटर जो डेटा से नहीं सीखे जाते) को अनुकूलित करना। तकनीकों में ग्रिड सर्च और रैंडम सर्च शामिल हैं।

    प्रशिक्षण और मूल्यांकन (Training and Evaluation)

    प्रशिक्षण में अशुद्धि को कम करने के लिए मॉडल के मापदंडों को समायोजित करना शामिल है। मूल्यांकन सटीकता, परिशुद्धता, स्मरण, F1 स्कोर और ROC वक्र (AUC-ROC) के तहत क्षेत्र जैसे मैट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन को मापता है।

    • पार सत्यापन: मॉडल स्वतंत्र डेटासेट पर कैसे सामान्यीकृत होता है, इसका आकलन करने की एक तकनीक। सामान्य विधियों में k-fold क्रॉस-वैलिडेशन और लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन शामिल हैं।
    • मूल्यांकन मेट्रिक्स: समस्या के प्रकार के आधार पर प्रासंगिक मीट्रिक चुनना। उदाहरण के लिए, वर्गीकरण में सटीकता, प्रतिगमन में माध्य वर्ग त्रुटि, और बाइनरी वर्गीकरण में AUC-ROC।

    डेटा विज़ुअलाइजेशन: डेटा को समझने और प्रस्तुत करने का सबसे सरल तरीका (Data Visualization: The Simplest Way to Understand and Present Data)

    डेटा विज़ुअलाइजेशन (Data Visualization) का उद्देश्य डेटा में पैटर्न्स, रुझान, और इनसाइट्स को आसानी से समझने और प्रभावी तरीके से प्रस्तुत करने में मदद करना है। यह जटिल डेटा को सरल और ग्राफिक्स, चार्ट्स, और इन्फोग्राफिक्स के माध्यम से प्रस्तुत करता है, जिससे बिजनेस निर्णयों को बेहतर तरीके से लिया जा सकता है।

    डेटा विज़ुअलाइजेशन के फायदे (Benefits of Data Visualization)

    डेटा विज़ुअलाइजेशन का उद्देश्य डेटा को ग्राफ्स, चार्ट्स, और विज़ुअल टूल्स के माध्यम से प्रभावी तरीके से प्रस्तुत करना है। इसके प्रमुख फायदे निम्नलिखित हैं:

    • बिजनेस निर्णयों को आसान बनाना
    • डेटा में रुझान और संबंधों को पहचानना
    • डेटा के बड़े सेट को सरल और स्पष्ट रूप में प्रस्तुत करना

    डेटा विज़ुअलाइजेशन के टूल्स और लाइब्रेरीज़ (Data Visualization Tools and Libraries)

    Matplotlib
    Matplotlib एक पायथन लाइब्रेरी है जो बेसिक डेटा विज़ुअलाइजेशन के लिए बेहद लोकप्रिय है। इसका उपयोग करके लाइन ग्राफ, बार चार्ट, हिस्टोग्राम, पाई चार्ट जैसे बेसिक चार्ट्स बनाए जा सकते हैं।
    उदाहरण के लिए, Matplotlib का उपयोग करके हम किसी कंपनी के सेल्स डेटा का समय के अनुसार लाइन ग्राफ बना सकते हैं। यह पायथन सीखने वालों के लिए एक प्रभावी विकल्प है।

    Seaborn
    Seaborn Matplotlib पर आधारित एक उन्नत पायथन लाइब्रेरी है। यह स्टेटिस्टिकल डेटा को विज़ुअलाइज करने के लिए आकर्षक ग्राफ्स जैसे कि हीटमैप्स, बॉक्स प्लॉट्स, और काउंट प्लॉट्स बनाने में सक्षम है।
    Seaborn डेटा एनालिस्ट्स के लिए विशेष रूप से उपयोगी है क्योंकि यह जटिल डेटा को सरल और आकर्षक तरीके से प्रस्तुत करने में मदद करता है।

    डेटा विज़ुअलाइजेशन में उपयोगी चार्ट्स और ग्राफ्स (Useful Charts and Graphs in Data Visualization)

    • लाइन ग्राफ (Line Graph): समय के साथ डेटा में बदलाव को दर्शाता है, जैसे कि सेल्स में बढ़त या गिरावट।
    • बार चार्ट (Bar Chart): विभिन्न केटेगोरीज़ की तुलना करता है, जैसे कि विभिन्न प्रोडक्ट्स की बिक्री।
    • हिस्टोग्राम (Histogram): डेटा के वितरण को दिखाता है, जैसे कि किसी परीक्षा में छात्रों के स्कोर की संख्या।
    • पाई चार्ट (Pie Chart): विभिन्न घटकों का प्रतिशत के रूप में हिस्सा दिखाता है, जैसे कि बजट का विभाजन।
    • हीटमैप (Heatmap): डेटा के संबंध और पैटर्न्स को रंगों के माध्यम से दर्शाता है, जैसे कि कोरिलेशन मैट्रिक्स।

    डेटा विज़ुअलाइजेशन एक अत्यधिक महत्वपूर्ण स्किल है। यह न केवल डेटा को समझना आसान बनाता है बल्कि इसे दूसरों को प्रभावी तरीके से प्रस्तुत करने में भी सहायक होता है।

    एडवांस्ड एल्गोरिदम्स (Advanced Algorithms)

    एडवांस्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स का उपयोग जटिल और बड़े डेटा सेट्स के विश्लेषण के लिए किया जाता है। इन एल्गोरिदम्स की मदद से हम जटिल समस्याओं को हल कर सकते हैं, जैसे कि इमेज रिकग्निशन, साउंड एनालिसिस, और भविष्यवाणियाँ। यहां कुछ मुख्य एडवांस्ड एल्गोरिदम्स की जानकारी दी गई है।

    सपोर्ट वेक्टर मशीन्स (Support Vector Machines)

    सपोर्ट वेक्टर मशीन्स, जिसे SVM के रूप में भी जाना जाता है, एक पावरफुल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसका उपयोग जटिल वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जाता है। SVM का उद्देश्य डेटा पॉइंट्स को एक ऐसे तरीके से वर्गीकृत करना है, जिससे विभिन्न वर्गों के बीच का अंतर अधिकतम हो। SVM का उपयोग तब किया जाता है जब डेटा पॉइंट्स को सरल रेखाओं से अलग नहीं किया जा सकता है, जैसे कि टेक्स्ट कैटेगरी या इमेज कैटेगरी।

    SVM को प्रशिक्षण डेटा के आधार पर एक हाइपरप्लेन बनाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जो विभिन्न वर्गों को विभाजित करता है। यह एल्गोरिदम छोटे डेटा सेट्स पर भी प्रभावी रूप से काम कर सकता है और इसका उपयोग वित्तीय डेटा विश्लेषण, चिकित्सा क्षेत्र में रोगों की पहचान, और अन्य वर्गीकरण कार्यों में किया जाता है।

    न्यूरल नेटवर्क्स (Neural Networks)

    न्यूरल नेटवर्क्स एक एडवांस्ड मशीन लर्निंग मॉडल है जो मानव मस्तिष्क की तरह संरचित होता है। इसमें विभिन्न लेयर्स होते हैं जो इनपुट डेटा को प्रोसेस और एनालाइज करते हैं। न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग विशेष रूप से जटिल डेटा जैसे इमेज रिकग्निशन, वॉयस रिकग्निशन, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) में किया जाता है।

    न्यूरल नेटवर्क्स में मुख्य रूप से तीन प्रकार की लेयर्स होती हैं: इनपुट लेयर, हिडन लेयर, और आउटपुट लेयर। इन लेयर्स के माध्यम से डेटा प्रोसेस होकर एक परिणाम तक पहुँचता है। न्यूरल नेटवर्क्स में डीप लर्निंग का भी उपयोग होता है, जो इसे और अधिक कुशल और जटिल बना देता है।

    डीप लर्निंग (Deep Learning)

    डीप लर्निंग एक प्रकार का न्यूरल नेटवर्क है जिसमें कई हिडन लेयर्स होते हैं। इसे इसलिए “डीप” कहा जाता है क्योंकि इसमें लेयरों की संख्या अधिक होती है। डीप लर्निंग का उपयोग जटिल और बड़े डेटा सेट्स पर किया जाता है, जिससे यह मानव जैसे निर्णय लेने में सक्षम बनता है। डीप लर्निंग का उपयोग ऑटोनॉमस वाहनों, इमेज और वॉयस रिकग्निशन, और अनुशंसा प्रणाली (recommendation systems) जैसे क्षेत्रों में होता है।

    डीप लर्निंग के एल्गोरिदम्स में CNN (Convolutional Neural Networks) और RNN (Recurrent Neural Networks) जैसे मॉडल्स शामिल हैं, जो इमेज प्रोसेसिंग और सीक्वेंसियल डेटा जैसे टेक्स्ट एनालिसिस के लिए उत्कृष्ट हैं। डीप लर्निंग में मानव की तरह सटीकता से फैसले लेने की क्षमता होती है और यह विभिन्न इंडस्ट्रीज में तेजी से अपनाया जा रहा है।

    उन्नत तकनीकें और अवधारणाएँ (Advanced Techniques and Concepts)

    डीप लर्निंग (Deep Learning)

    डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो डेटा में जटिल पैटर्न को मॉडल करने के लिए कई परतों (डीप न्यूरल नेटवर्क) वाले न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करती है। इसने छवि पहचान, ऑडियो प्रोसेसिंग और प्राकृतिक भाषा समझ जैसे विषयों को बदल दिया है।

    कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (Convolutional Neural Networks (CNN))

    सीएनएन, जिसका उपयोग छवियों और वीडियो को पहचानने के लिए किया जाता है, पैटर्न और विशेषताओं की पहचान करने के लिए कन्वोल्यूशनल परतों का उपयोग करता है।

    पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क (Recurrent Neural Networks (RNN))

    आरएनएन का उपयोग अनुक्रमिक डेटा जैसे समय श्रृंखला और पाठ के लिए किया जाता है, और वे चरणों के बीच सूचना को सुसंगत बनाए रखने के लिए लूप का उपयोग करते हैं।

    जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (Generative Adversarial Networks (GANs))

    इसमें दो नेटवर्क शामिल हैं: एक जनरेटर और एक डिस्क्रेमिनेटर, जो यथार्थवादी डेटा बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।

    प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing (NLP))

    एनएलपी कंप्यूटर और मानव भाषा के बीच इंटरफेस का अध्ययन करता है, जिससे मशीनों को मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने और उसका उत्पादन करने की अनुमति मिलती है। चैटबॉट, भावना विश्लेषण और भाषा अनुवाद इसके कुछ अनुप्रयोग हैं।

    एनएलपी के प्रमुख कार्य (Key NLP Tasks)

    • टोकनीकरण (Tokenization): पाठ को अलग-अलग शब्दों या टोकनों में विभाजित करना।
    • पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग (Part-of-Speech Tagging): प्रत्येक टोकन को व्याकरणिक टैग निर्दिष्ट करना।
    • नामित इकाई पहचान (Named Entity Recognition (NER)): पाठ में नामित संस्थाओं की पहचान करना और उनका वर्गीकरण करना।
    • Transformers: एनएलपी कार्यों के लिए अत्याधुनिक मॉडल, जैसे कि BERT और GPT।

    कंप्यूटर दृष्टि (Computer Vision)

    कंप्यूटर विज़न रोबोट को फोटो और मूवी जैसे दृश्य इनपुट के आधार पर विश्लेषण करने और निर्णय लेने की अनुमति देता है। इसके अनुप्रयोग चेहरे की पहचान से लेकर स्व-चालित कारों तक फैले हुए हैं।

    कंप्यूटर विज़न के प्रमुख कार्य (Key Computer Vision Tasks)

    • Object Detection: किसी छवि में वस्तुओं और उनके स्थानों की पहचान करना।
    • छवि विभाजन (Image Segmentation): विश्लेषण को सरल बनाने के लिए छवि को खंडों में विभाजित करना।
    • Face Recognition: किसी चित्र या वीडियो से किसी व्यक्ति की पहचान या सत्यापन करना।

    समूह विधियाँ (Ensemble Methods)

    प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एनसेंबल दृष्टिकोण कई मॉडलों का उपयोग करते हैं। तकनीकों में बैगिंग, बूस्टिंग और स्टैकिंग शामिल हैं।

    एनसेंबल विधियाँ (Ensemble Techniques)

    • ऊलजलूल का कपड़ा (Bagging): डेटा के विभिन्न उपसमूहों पर कई मॉडलों को प्रशिक्षित करके और उनकी भविष्यवाणियों का औसत निकालकर भिन्नता को कम करता है। रैंडम फ़ॉरेस्ट इसका एक सामान्य उदाहरण है।
    • बढ़ाने (Boosting): क्रमिक रूप से मॉडल को प्रशिक्षित करके पूर्वाग्रह को कम करता है, प्रत्येक पिछले वाले की त्रुटियों को ठीक करता है। ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनें इसका एक सामान्य उदाहरण हैं।
    • स्टैकिंग (Stacking): पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने के लिए मेटा-मॉडल का उपयोग करके कई मॉडलों को संयोजित करता है।

    मशीन लर्निंग के टूल्स और फ्रेमवर्क (Tools and Frameworks for Machine Learning)

    मशीन लर्निंग के टूल्स और फ्रेमवर्क्स का उपयोग जटिल डेटा सेट्स पर काम करने, एल्गोरिदम्स को लागू करने, और मॉडल विकसित करने के लिए किया जाता है। यहां कुछ प्रमुख टूल्स और फ्रेमवर्क्स का विस्तृत विवरण दिया गया है, जो मशीन लर्निंग में अत्यधिक लोकप्रिय हैं।

    Python (पायथन)

    Python मशीन लर्निंग के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है, क्योंकि इसमें डेटा प्रोसेसिंग और एनालिसिस के लिए कई शक्तिशाली लाइब्रेरीज उपलब्ध हैं।

    SciKit-Learn

    SciKit-Learn एक व्यापक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है, जो वर्गीकरण, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग जैसे बेसिक मशीन लर्निंग टास्क्स के लिए कई एल्गोरिदम्स प्रदान करती है। यह डेटा मैनिपुलेशन और मॉडल निर्माण के लिए उपयोगी है, खासकर नए सीखने वालों के लिए।

    TensorFlow

    Google द्वारा विकसित TensorFlow एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है। यह बड़े डेटा सेट्स और जटिल मॉडल्स के साथ काम करने में मदद करता है।

    PyTorch

    PyTorch, जिसे Facebook ने विकसित किया है, डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स में फ्लेक्सिबिलिटी प्रदान करता है। इसकी “डायनामिक कम्प्यूटेशनल ग्राफ” की क्षमता इसे अधिक इंटरएक्टिव और उपयोग में सरल बनाती है।

    R (आर)

    R भाषा सांख्यिकी और डेटा एनालिसिस के लिए एक लोकप्रिय टूल है, जो मशीन लर्निंग में भी उपयोगी है। R का उपयोग मुख्य रूप से सांख्यिकीय मॉडलों के निर्माण, डेटा प्रोसेसिंग, और विज़ुअलाइजेशन के लिए किया जाता है।

    TensorFlow और Keras

    TensorFlow और Keras डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स के लिए बेहद महत्वपूर्ण फ्रेमवर्क्स हैं।

    TensorFlow

    जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, TensorFlow बड़े पैमाने पर डीप लर्निंग के अनुप्रयोगों के लिए है। इसमें CNN (Convolutional Neural Networks) और RNN (Recurrent Neural Networks) जैसे आर्किटेक्चर शामिल हैं, जो इमेज और भाषा प्रोसेसिंग में अत्यधिक प्रभावी हैं।

    Keras

    Keras TensorFlow के ऊपर काम करने वाला एक हाई-लेवल API है, जो मॉडल्स के निर्माण को आसान और तेज़ बनाता है। इसका सिंटेक्स उपयोगकर्ता के अनुकूल है, और इसे तेजी से प्रोटोटाइप बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसलिए, यह उन यूजर्स के लिए आदर्श है जो डीप लर्निंग में नए हैं।

    इन टूल्स और फ्रेमवर्क्स का उपयोग करके, मशीन लर्निंग मॉडल्स को बनाना और उनका विकास करना आसान हो जाता है। सही टूल्स का चुनाव आपके प्रोजेक्ट्स की आवश्यकताओं और डेटा की जटिलता पर निर्भर करता है। ये टूल्स और फ्रेमवर्क्स न केवल शुरुआती लोगों के लिए बल्कि अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों के लिए भी अत्यधिक फायदेमंद साबित हो सकते हैं।

    मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग (Applications of Machine Learning)

    स्वास्थ्य देखभाल (Healthcare)

    मशीन लर्निंग का उपयोग स्वास्थ्य सेवा में बीमारियों का पूर्वानुमान लगाने, उपचारों को अनुकूलित करने और चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। यह निदान सटीकता में सुधार करता है, प्रशासनिक कार्यों को सरल बनाता है, और रोगी के परिणामों पर पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण की अनुमति देता है।

    • भविष्य बतानेवाला विश्लेषक (Predictive Analytics): ऐतिहासिक डेटा के आधार पर रोगी के परिणामों का पूर्वानुमान लगाना।
    • मेडिकल इमेजिंग (Medical Imaging): एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन की व्याख्या में सुधार करना।
    • व्यक्तिगत उपचार (Personalized Treatment): आनुवंशिक और अन्य डेटा के आधार पर व्यक्तिगत रोगियों के लिए उपचार तैयार करना।

    वित्त (Finance)

    वित्त में, मशीन लर्निंग का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने, एल्गोरिथम ट्रेडिंग और क्रेडिट स्कोरिंग के लिए किया जाता है। यह जोखिम मूल्यांकन में सुधार, ट्रेडिंग रणनीति को परिष्कृत करने और बेहतर ग्राहक सहायता प्रदान करने के लिए चैटबॉट का उपयोग करता है।

    • धोखाधड़ी का पता लगाना (Fraud Detection): धोखाधड़ी वाले लेनदेन और गतिविधियों की पहचान करना।
    • एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग (Algorithmic Trading): ऐतिहासिक आंकड़ों और वर्तमान बाजार परिस्थितियों के आधार पर ट्रेडिंग पद्धतियों का विकास करना।
    • क्रेडिट स्कोरिंग (Credit Scoring): व्यक्तियों और व्यवसायों की ऋण-पात्रता का आकलन करना।

    विपणन (Marketing)

    मार्केटिंग में उपभोक्ता विभाजन, अनुशंसा प्रणाली और भावना विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है। यह सही दर्शकों की पहचान करने, मार्केटिंग गतिविधियों को तैयार करने और क्लाइंट फीडबैक की व्याख्या करने में सहायता करता है।

    • ग्राहक विभाजन (Customer Segmentation): व्यवहार और प्राथमिकताओं के आधार पर ग्राहकों को समूहीकृत करना।
    • अनुशंसा प्रणालियाँ (Recommendation Systems): उपयोगकर्ताओं को उनके पिछले व्यवहार के आधार पर उत्पाद या सामग्री का सुझाव देना।
    • भावनाओं का विश्लेषण (Sentiment Analysis): जनता की राय जानने के लिए ग्राहक समीक्षाओं और सोशल मीडिया का विश्लेषण करना।

    स्वायत्त वाहन (Autonomous Vehicles)

    मशीन लर्निंग सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों को अपने आस-पास के माहौल का आकलन करने, निर्णय लेने और सुरक्षित यात्रा करने में सक्षम बनाती है। यह भरोसेमंद सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम विकसित करने के लिए कंप्यूटर विज़न, सेंसर फ़्यूज़न और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करता है।

    • धारणा (Perception): वस्तुओं और बाधाओं को पहचानना और समझना।
    • निर्णय लेना (Decision Making): पथ की योजना बनाना और ड्राइविंग संबंधी निर्णय लेना।
    • नियंत्रण (Control): स्टीयरिंग और ब्रेकिंग जैसी ड्राइविंग क्रियाएं निष्पादित करना।

    कृषि (Agriculture)

    कृषि में मशीन लर्निंग फसल प्रबंधन, कीट नियंत्रण और उपज पूर्वानुमान को बेहतर बनाती है। यह सटीक खेती को बढ़ाती है, संसाधनों की बर्बादी को कम करती है और उत्पादन को बढ़ाती है।

    • फसल निगरानी (Crop Monitoring): फसल के स्वास्थ्य की निगरानी के लिए ड्रोन और सेंसर का उपयोग करना।
    • कीट नियंत्रण (Pest Control): कीट प्रकोप की भविष्यवाणी करना और उपचार की सिफारिश करना।
    • उपज पूर्वानुमान (Yield Prediction): पर्यावरणीय और ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर फसल की पैदावार का पूर्वानुमान लगाना।

    साइबर सुरक्षा (Cybersecurity)

    मशीन लर्निंग खतरों की पहचान करके, हमलों को कम करके और प्रतिक्रियाओं को स्वचालित करके साइबर सुरक्षा में सुधार करती है। यह विसंगति का पता लगाने, धोखाधड़ी की रोकथाम और एंडपॉइंट सुरक्षा को बढ़ाता है।

    • असंगति का पता लगाना (Anomaly Detection): असामान्य पैटर्न की पहचान करना जो सुरक्षा खतरों का संकेत हो सकता है।
    • ख़तरा खुफिया (Threat Intelligence): हमलों की भविष्यवाणी करने और उन्हें रोकने के लिए डेटा का विश्लेषण करना।
    • स्वचालित प्रतिक्रिया (Automated Response): न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ वास्तविक समय में खतरों का जवाब देना।

    खुदरा (Retail)

    खुदरा विक्रेता इन्वेंट्री का प्रबंधन करने, कीमतों को अनुकूलित करने और ग्राहक सेवा प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। यह मांग पूर्वानुमान, गतिशील मूल्य निर्धारण और खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाने में सहायता करता है।

    • सूची प्रबंधन (Inventory Management): स्टॉक स्तर और आपूर्ति श्रृंखला संचालन का अनुकूलन।
    • मूल्य अनुकूलन (Price Optimization): मांग और प्रतिस्पर्धा के आधार पर इष्टतम मूल्य निर्धारित करना।
    • ग्राहक सेवा (Customer Service): ग्राहक संपर्क को बेहतर बनाने के लिए चैटबॉट और व्यक्तिगत अनुशंसाओं का उपयोग करना।

    खेल विश्लेषिकी (Sports Analytics)

    खेल विश्लेषण में मशीन लर्निंग प्रदर्शन विश्लेषण, चोट की भविष्यवाणी और रणनीतिक योजना को बेहतर बनाती है। यह टीमों और एथलीटों को डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने में मदद करती है।

    • अदाकारी का समीक्षण (Performance Analysis): खिलाड़ी के प्रदर्शन और रणनीति का मूल्यांकन करना।
    • चोट की भविष्यवाणी (Injury Prediction): ऐतिहासिक डेटा के आधार पर चोटों की भविष्यवाणी करना और रोकथाम करना।
    • रणनीतिक योजना (Strategic Planning): विरोधियों का विश्लेषण करना और खेल की रणनीति विकसित करना।

    आगे की शिक्षा के लिए संसाधन (Resources for Further Learning)

    Vista Academy में कक्षा प्रशिक्षण (Classroom Training at Vista Academy)

    अगर आप मशीन लर्निंग में अपनी समझ को गहरा करना चाहते हैं, तो Vista Academy में कक्षा प्रशिक्षण एक बेहतरीन तरीका हो सकता है। Vista Academy उद्योग के विशेषज्ञों द्वारा दी जाने वाली उच्च गुणवत्ता वाली कक्षाएं प्रदान करता है। इन कक्षाओं में आपको मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और अन्य डेटा विज्ञान से संबंधित महत्वपूर्ण सिद्धांतों और तकनीकों पर हाथों-हाथ प्रशिक्षण मिलता है। Vista Academy का उद्देश्य छात्रों को वास्तविक जीवन के परियोजनाओं के साथ प्रशिक्षित करना है ताकि वे इस क्षेत्र में अपने कौशल को बेहतर बना सकें।

    • कक्षा प्रशिक्षण: Vista Academy में अनुभवी प्रशिक्षकों से व्यक्तिगत और समूह प्रशिक्षण दोनों ही उपलब्ध हैं, जो आपको आपकी गति से सीखने में मदद करेंगे।
    • प्रयोगात्मक अनुभव: प्रशिक्षण में व्यावहारिक परियोजनाओं का समावेश किया जाता है, ताकि आप मशीन लर्निंग के उपकरणों और तकनीकों का वास्तविक जीवन में उपयोग कर सकें।
    • प्रमाणपत्र: Vista Academy में कक्षा प्रशिक्षण के बाद प्रमाणपत्र भी प्रदान किया जाता है, जो आपके कौशल को मान्यता देने में मदद करेगा।

    पुस्तकें (Books)

    किताबें गहन ज्ञान और संदर्भ का एक शानदार स्रोत हैं। मशीन लर्निंग के बारे में कुछ सबसे ज़्यादा अनुशंसित किताबें यहाँ दी गई हैं:

    • “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” by Aurélien Géron: यह पुस्तक पायथन का उपयोग करके मशीन लर्निंग का व्यावहारिक परिचय प्रदान करती है। इसमें मौलिक विचारों से लेकर उन्नत दृष्टिकोणों तक, विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, और इसमें कई व्यावहारिक उदाहरण और अभ्यास शामिल हैं।
    • “Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: यह संपूर्ण पाठ्यपुस्तक डीप लर्निंग में रुचि रखने वाले सभी लोगों के लिए अवश्य पढ़ी जाने वाली पुस्तक मानी जाती है। यह डीप लर्निंग के गणितीय आधार, मौलिक विधियों और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को संबोधित करती है।
    • “Pattern Recognition and Machine Learning” by Christopher M. Bishop: यह पुस्तक डीप लर्निंग के गणितीय आधार, मौलिक विधियों और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को संबोधित करती है।
    • “The Elements of Statistical Learning” by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman: यह पुस्तक प्रतिगमन, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग जैसी सांख्यिकीय शिक्षण तकनीकों की गहन जांच प्रदान करती है। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के सैद्धांतिक आधारों का अध्ययन करने के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन है।

    शोध पत्र (Research Papers)

    मशीन लर्निंग के बारे में अपने ज्ञान को बढ़ाने के लिए नवीनतम शोध के साथ बने रहना महत्वपूर्ण है। अत्याधुनिक शोध लेखों तक पहुँच पाने के लिए इन सम्मेलनों और पत्रिकाओं का अनुसरण करें।

    • NeurIPS: मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को समर्पित सबसे प्रमुख सम्मेलनों में से एक। इसमें सैद्धांतिक आधार और व्यावहारिक अनुप्रयोगों सहित विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।
    • ICML: आईसीएमएल मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं के लिए एक प्रमुख सम्मेलन है। इसमें अद्वितीय विधियों, मॉडलों और अनुप्रयोगों पर प्रकाशनों का एक व्यापक सेट शामिल है।
    • CVPR: CVPR कंप्यूटर विज़न और पैटर्न पहचान में माहिर है। यह छवि और वीडियो विश्लेषण में नवीनतम विकास के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है।
    • JMLR: जेएमएलआर मशीन लर्निंग के सभी तत्वों को कवर करने वाले उच्च-गुणवत्ता वाले शोध प्रकाशन प्रकाशित करता है। यह उद्योग में नवीनतम प्रगति के साथ बने रहने के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन है।

    समुदाय (Communities)

    ऑनलाइन समुदायों में शामिल होने से आप अन्य मशीन लर्निंग के शौकीनों के साथ बातचीत कर सकते हैं, जानकारी साझा कर सकते हैं और परियोजनाओं पर एक साथ काम कर सकते हैं। नीचे कुछ सबसे सक्रिय और मददगार समुदायों की सूची दी गई है:

    • Kaggle: कागल डेटा विज्ञान प्रतियोगिताओं और सहयोगी परियोजनाओं की मेजबानी करता है। यह ढेर सारे डेटासेट, कर्नेल (नोटबुक) और फ़ोरम प्रदान करता है जहाँ आप अन्य डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों के साथ अध्ययन और संवाद कर सकते हैं।
    • Stack Overflow: स्टैक ओवरफ़्लो तकनीकी समस्याओं को पोस्ट करने और हल करने के लिए एक लोकप्रिय मंच है। मशीन लर्निंग टैग में बड़ी संख्या में प्रश्न और उत्तर हैं, जो इसे समस्या निवारण और सीखने के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन बनाता है।
    • Reddit: मशीन लर्निंग सबरेडिट (r/MachineLearning) एक संपन्न समुदाय है जहाँ उपयोगकर्ता मशीन लर्निंग से संबंधित समाचार, शोध पत्र, ट्यूटोरियल और वार्तालाप में योगदान करते हैं। यह सूचित रहने और अन्य उपभोक्ताओं के साथ बातचीत करने के लिए एक उत्कृष्ट स्थान है।
    • LinkedIn Groups: मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को समर्पित लिंक्डइन समूहों में शामिल होने से आपको इस क्षेत्र के विशेषज्ञों के साथ नेटवर्क बनाने, कैरियर के अवसरों को तलाशने और उद्योग के विकास के बारे में अद्यतन जानकारी रखने में मदद मिल सकती है।

    मशीन लर्निंग एक निरंतर विस्तारित क्षेत्र है जिसमें बहुत अधिक संभावनाएं हैं। आप अपनी विशेषज्ञता में सुधार कर सकते हैं, उन्नत दृष्टिकोणों का पता लगा सकते हैं, और इन संसाधनों का उपयोग करके वर्तमान में बने रह सकते हैं – Vista Academy में कक्षा प्रशिक्षण, किताबें, शोध पत्र और समूह। चाहे आप नौसिखिए हों या अनुभवी व्यवसायी, नवाचार को बढ़ावा देने और अपने क्षेत्र में बड़ा प्रभाव डालने के लिए मशीन लर्निंग की क्षमता का लाभ उठाने के लिए निरंतर सीखना आवश्यक है।

    अभ्यास और प्रोजेक्ट्स (Practice and Projects)

    मशीन लर्निंग में केवल थ्योरी समझना ही पर्याप्त नहीं है; आपको अपने कौशल को मजबूत करने के लिए प्रैक्टिकल प्रोजेक्ट्स पर भी काम करना चाहिए। इससे आपको वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने का अनुभव मिलेगा और आपके पोर्टफोलियो को भी मजबूती मिलेगी। यहां कुछ मुख्य प्रैक्टिस और प्रोजेक्ट्स की जानकारी दी गई है, जिन पर आप काम कर सकते हैं।

    थ्योरी के साथ-साथ प्रैक्टिकल अनुभव प्राप्त करें

    मशीन लर्निंग के कॉन्सेप्ट्स को गहराई से समझने के लिए जरूरी है कि आप उन्हें प्रैक्टिकल रूप में लागू करें। विभिन्न प्रोजेक्ट्स पर काम करने से आपको एल्गोरिदम्स को समझने और उन्हें डेटा पर लागू करने में आसानी होती है। यह आपके डेटा हैंडलिंग और मॉडल निर्माण कौशल को भी सुधारता है।

    विभिन्न प्रकार के डेटा सेट्स पर काम करें

    • इमेज क्लासिफिकेशन (Image Classification): इमेज क्लासिफिकेशन प्रोजेक्ट्स में मॉडल्स को विभिन्न प्रकार की इमेजेस को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इसके लिए आप CIFAR-10 या MNIST जैसे फेमस डेटा सेट्स का उपयोग कर सकते हैं।
    • सेंटिमेंट एनालिसिस (Sentiment Analysis): सेंटिमेंट एनालिसिस के माध्यम से टेक्स्ट डेटा में इमोशंस और सेंटिमेंट्स को पहचानना संभव होता है। यह प्रोजेक्ट सोशल मीडिया कमेंट्स, फिल्म रिव्यूज, या प्रोडक्ट फीडबैक के डेटा पर काम करने के लिए बहुत लोकप्रिय है।
    • रेकमंडेशन सिस्टम्स (Recommendation Systems): रेकमंडेशन सिस्टम्स बनाने के लिए आप फिल्मों, गानों, या प्रोडक्ट्स के डेटा सेट्स का उपयोग कर सकते हैं। यह प्रोजेक्ट आपको यूजर प्रेफरेंसेस के आधार पर सिफारिशें (recommendations) देने की क्षमता विकसित करने में मदद करता है।

    GitHub पर अपने प्रोजेक्ट्स साझा करें

    अपने प्रोजेक्ट्स को GitHub पर अपलोड करें और ओपन-सोर्स कम्युनिटी के साथ साझा करें। इससे न केवल आपको अपने काम को दुनिया के सामने प्रस्तुत करने का मौका मिलेगा, बल्कि आप अन्य डेटा साइंटिस्ट्स और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों से फीडबैक भी प्राप्त कर सकते हैं। इसके अलावा, GitHub पर आपके प्रोजेक्ट्स का प्रदर्शन आपके पोर्टफोलियो को और भी प्रभावी बनाता है, जो नौकरी पाने में सहायक हो सकता है।

    प्रोजेक्ट्स को GitHub पर साझा करना आपके सीखने की प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हो सकता है। इससे आपकी नेटवर्किंग भी बढ़ती है और आपको अपने प्रोजेक्ट्स को एक व्यावसायिक रूप में प्रदर्शित करने का मौका मिलता है।

    लाइफ लॉन्ग लर्निंग और नेटवर्किंग (Lifelong Learning and Networking)

    मशीन लर्निंग एक बहुत तेजी से बदलता हुआ क्षेत्र है, जिसमें लगातार नए एल्गोरिदम्स, टूल्स, और रिसर्च हो रहे हैं। इसलिए इस क्षेत्र में सफलता पाने के लिए लाइफ लॉन्ग लर्निंग और नेटवर्किंग पर ध्यान देना अत्यंत महत्वपूर्ण है। यह आपको न केवल नवीनतम ट्रेंड्स से अपडेट रखता है, बल्कि आपके नेटवर्क को भी विस्तृत करता है, जिससे आप नए अवसरों तक पहुंच सकते हैं।

    नई तकनीकों पर ध्यान दें

    मशीन लर्निंग क्षेत्र में हमेशा कुछ नया हो रहा है। नए एल्गोरिदम्स, टूल्स, और तकनीकें लगातार विकसित हो रही हैं। यदि आप इस क्षेत्र में आगे बढ़ना चाहते हैं, तो आपको इन सभी परिवर्तनों पर नजर रखनी होगी।

    उदाहरण के लिए, डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क्स, और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसे क्षेत्र तेजी से उभर रहे हैं। आपको इन्हें समझने और इन पर काम करने के लिए प्रयास करना चाहिए, ताकि आप इन नई तकनीकों का लाभ उठा सकें।

    सम्मेलनों और कार्यशालाओं में भाग लें

    सम्मेलनों और कार्यशालाओं में भाग लेना आपके सीखने की प्रक्रिया को और भी तेज़ बना सकता है। इन इवेंट्स में आप विशेषज्ञों से संवाद कर सकते हैं और उन्हें अपनी समस्याओं के बारे में पूछ सकते हैं। इसके अलावा, यहां आपको नए विचारों और दृष्टिकोणों को जानने का अवसर मिलता है।

    विश्व स्तर पर होने वाले कुछ प्रमुख सम्मेलनों में NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems), ICML (International Conference on Machine Learning), और CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) शामिल हैं। ये सम्मेलन मशीन लर्निंग के सबसे बड़े इवेंट्स होते हैं, जहां आप सबसे ताजा शोध और विकास के बारे में सीख सकते हैं।

    ऑनलाइन समुदायों में भाग लें

    LinkedIn और Kaggle जैसे ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म्स मशीन लर्निंग और डेटा साइंस समुदाय के सबसे महत्वपूर्ण स्थान हैं। यहां आप अन्य पेशेवरों से जुड़ सकते हैं, अपने ज्ञान को साझा कर सकते हैं और दूसरों से सीख सकते हैं।

    • LinkedIn: यह प्लेटफॉर्म पेशेवर नेटवर्किंग के लिए आदर्श है। आप यहां विभिन्न उद्योगों के विशेषज्ञों से संपर्क कर सकते हैं और अपने अनुभव और विचारों को साझा कर सकते हैं।
    • Kaggle: Kaggle डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स समुदाय है। यहां पर आपको विभिन्न डेटा सेट्स, प्रतियोगिताएं और कोडिंग चैलेंजेस मिलते हैं, जो आपकी प्रैक्टिकल स्किल्स को सुधारने में मदद करते हैं।

    लाइफ लॉन्ग लर्निंग की महत्वता

    लाइफ लॉन्ग लर्निंग, यानी जीवनभर सीखने की प्रक्रिया, मशीन लर्निंग के क्षेत्र में आपके लिए बहुत महत्वपूर्ण है। यह आपको नए टूल्स, एल्गोरिदम्स, और तकनीकों के बारे में अपडेट रखने में मदद करता है। साथ ही, यह आपको आपके पेशेवर जीवन में नए अवसरों के लिए तैयार करता है। इस क्षेत्र में सफलता पाने के लिए आपको निरंतर सीखने की आदत डालनी चाहिए।

    Mastering Machine Learning: The Top 10 Algorithms You Need to Know

    Vista Academy Master Program in Data Science

    Vista Academy’s Master Program in Data Science offers in-depth training in advanced topics such as machine learning, artificial intelligence, big data analytics, and predictive modeling. Gain hands-on experience with Python, R, SQL, and TensorFlow to build a strong foundation for your career in data science.

    Address: Vista Academy, 316/336, Park Rd, Laxman Chowk, Dehradun, Uttarakhand 248001

    The Complete Guide to Machine Learning from Basics to Advanced Techniques in Hindi

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    Linear Regression in Machine Learning – Hindi Easy Way

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    Supervised Machine Learning vs Unsupervised Machine Learning

    This article compares supervised and unsupervised learning, explaining the key differences and use cases for each approach in machine learning.

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    10 Best Python Libraries for Machine Learning – A Comprehensive Guide

    Discover the top 10 Python libraries that will make your Machine Learning projects more efficient and powerful. This guide covers essential libraries like TensorFlow, Keras, and scikit-learn.

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    23May, 2024
    Accessible Machine Learning: Insights for Everyone

    Machine Learning for Everyone

    Machine learning is similar to an affair in high school. Everyone is talking about it, just a few people know what to do, and your instructor is doing it. If you’ve ever tried to read machine learning articles on the Internet, you’ve probably come across two types: thick academic trilogies full of theorems (I couldn’t even get through half of one) and fishy fairytales about artificial intelligence, data-science magic, and future jobs.
    I decided to create a post that I had wished existed for a long time. A easy introduction for everyone who has always wanted to understand machine learning. Only real-world situations, practical answers, straightforward language, and no high-level theorems. One and for all. Whether you’re a developer or a manager.

    Let’s roll.

    Classical Machine Learning

    The earliest approaches emerged from pure statistics in the 1950s. They completed formal arithmetic activities such as identifying patterns in numbers, determining data point closeness, and computing vector directions.
    Currently, half of the Internet is working on these algorithms. When you notice a list of articles to “read next” or your bank bans your card at a random gas station in the middle of nowhere, it’s usually the work of a small company.

    Neural networks are quite popular among large technology businesses. Obviously. A 2% accuracy increase can result in an additional $2 billion in income. However, this is not feasible for little individuals. Several teams spent a year developing a recommendation system for their e-commerce website, only to learn that search engines accounted for 99% of traffic. Their algorithms were worthless. Most people did not even visit the main page.
    Classical tactics are simple enough to convey to a youngster, despite their widespread appeal. They are similar to simple arithmetic, which we use without thinking.

    Supervised Learning

    Classical machine learning is classified into two categories: supervised and unsupervised.

    In the first example, the machine has a “supervisor” or a “teacher” who provides all of the answers, such as whether the picture depicts a cat or a dog. The teacher has previously separated (classified) the data into cat and dog categories, and the computer is learning from these instances.
    One by one. Dog by cat.

    In unsupervised learning, the machine is given a collection of animal photographs and the duty of identifying them. The data is unlabeled, there is no teacher, and the computer tries to identify patterns on its own. We will discuss these strategies more below.
    Machines learn quicker with a tutor, making them more useful for real-world jobs. There are two sorts of tasks: classification (predicting an object’s category) and regression (predicting a point on a numeric axis).

    Classification

    “Splits objects depending on one of the previously known qualities. Organize socks by color, documents by language, and music by genre.
    Currently used for:

    • Spam Filtering
    • Language detection.
    • A search for comparable documents.
    • Sentiment Analysis
    • Recognition of handwritten letters and numbers.
    • Fraud detection.

    Popular algorithms include Naive Bayes, Decision Tree, Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, and Support Vector Machines.

    Please include further information in the following sections. Feel free to include samples of tasks. All content is based on personal experience.

    Regression is just classification in which we forecast a number rather than a category. Examples include automobile prices based on mileage, traffic by time of day, demand volume based on corporate growth, and so on.
    Regression is ideal when anything is dependent on time.

    Everyone who works in finance and analytics like regression. It’s even incorporated into Excel. And the interior is quite smooth – the machine merely attempts to create a line indicating average correlation. Unlike a person with a pen and a whiteboard, a computer does it with mathematical precision, calculating the average spacing between each dot.

    When the line is straight, it is a linear regression; when it curves, it is a polynomial. There are two main forms of regression. The other options are more exotic. Logistic regression is the black sheep of the herd.
    Don’t be fooled; this is a classification approach, not regression.

    It’s OK to experiment with regression and classification, though. Many classifications become regression with some adjustment. We can not only determine the object’s class, but also remember how near it is. Here comes the regression.

    Unsupervised learning

    Unsupervised was created a little later, in the 1990s. It is used less frequently, but occasionally we don’t have an option.
    Labeled data is a luxury. But what if I want to build a bus classifier? Should I physically photograph and name the millions of fucking busses on the streets? That would take a lifetime, yet I still have a lot of games on my Steam account that I haven’t played.

    There’s some hope for capitalism in this scenario. Social stratification has led to the availability of millions of low-cost workers, such as Mechanical Turk, who can execute tasks for as little as $0.05. And that’s how things are normally done here.

    Alternatively, you might use unsupervised learning. However, no practical applications come to mind. Although beneficial for exploratory data analysis, it should not be used as the primary algorithm. A skilled individual with an Oxford degree feeds waste into the system and monitors its operation. Are there any clusters? No. Are there any evident relationships? No. So, continue. You wanted to work in data science, right?

    Clustering

    “Divides objects based on unknown features. Machine chooses the best way”
    Nowadays used:
    • For market segmentation (types of customers, loyalty)
    • To merge close points on a map
    • For image compression
    • To analyze and label new data
    • To detect abnormal behavior

    Popular algorithms: K-means_clustering, Mean-Shift, DBSCAN

    Clustering is a classification method that does not use predetermined classifications. It’s similar to organizing socks by color when you can’t recall all of them. Clustering algorithms attempt to discover comparable (by certain attributes) items and combine them into a cluster. Those with a lot of similar characteristics are combined into one class. Some methods allow you to define the precise number of clusters you desire.

    Web map markers serve as a great illustration of clustering. When you search for all vegan eateries nearby, the clustering engine sorts them into blobs with a number. Otherwise, your browser would freeze while attempting to display all three million vegan eateries in that trendy downtown.

    Apple Photos and Google Photos employ more sophisticated grouping. They’re looking for faces in images to make albums about your buddies. The software does not know how many friends you have or how they appear, but it is trying to identify common face traits. Typical clustering.

    Another common issue is picture compression. When exporting the image as PNG, you may set the palette to, say, 32 colors. It implies clustering will discover all the “reddish” pixels, determine the “average red,” and apply it to all the red pixels. Fewer colors equals a smaller file size and greater profit!
    However, you may have issues with hues that resemble Cyan. Is this green or blue? Here comes the K-Means algorithm.

    It randomly places 32 color dots in the palette. These are the centroids. The remaining spots are noted and allocated to the nearest centroid. This results in the formation of galaxies centered on 32 hues. We move the centroid to the center of the galaxy and repeat until it stops moving.
    All done. Clusters are defined and stable, with exactly 32 of them.
    Here’s a more realistic explanation:

    It is convenient to search for centroids. However, in actual life clusters are not usually circular. Imagine you are a geologist. And you must locate some comparable minerals on the map. In that instance, the clusters may be irregularly formed and even nested. Also, you have no idea how many of them to expect. 10? 100?

    K-means is not applicable here, although DBSCAN can be useful. Let’s imagine our dots represent individuals in the town square. Find three persons standing close together and invite them to hold hands. Then instruct them to start grasping the hands of neighbors they can reach. And so on, until no one else can grasp anyone’s hand. That is our first cluster. Repeat until everyone is grouped. Done.
    A wonderful bonus: a person with no one to shake hands with is an outlier.

    Everything looks nice in motion:

    Similar to classification, clustering might be used to find abnormalities. Does the user act oddly after joining up? Allow the machine to temporarily ban him and submit a ticket to support for further investigation. Maybe it is a bot. We don’t need to define “normal behavior”; simply upload all user activities to our model and let the computer determine if they are “typical” or not.

    This methodology does not perform as well as the categorization method, but it never hurts to try.

    Dimensionality Reduction (Generalization)

    “Assembles specific features into more high-level ones”
    Today is used for:

    • Recommender Systems (★)
    • Beautiful visuals.
    • Topic modeling and related document search
    • Fake image analysis
    • Risk management

     

    Popular algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD), Latent Dirichlet allocation (LDA), Latent Semantic Analysis (LSA, pLSA, GLSA), t-SNE (for visualization)

    This covers ways for analyzing shopping carts, automating marketing strategies, and managing event-related chores. These tools can help you identify patterns in a series.
    Assume a consumer walks up to the checkout counter with a six-pack of beers.

    Should we place peanuts along the way? How frequently do they purchase them together? While beer and peanuts are likely examples, can we anticipate other sequences? Is it possible to enhance revenues significantly with a slight modification in product arrangement?

    The same goes for e-commerce. What will be the customer’s next purchase?
    I’m not sure why rule-learning is the least discussed category in machine learning. Classical approaches involve a thorough inspection of purchased items utilizing trees or sets. Algorithms can seek for patterns but cannot generalize them to new cases.
    In the real world, major retailers create their own proprietary solutions, so there will be no revolutions for you. The most advanced technology here is recommender systems. However, I may not be aware of a breakthrough in the field. Please share your thoughts in the comments below.

    Reinforcement Learning

    Finally, we see what appears to be actual artificial intelligence. In several papers, reinforcement learning is classified as halfway between supervised and unsupervised learning. They share nothing in common! Is this due to the name?
    Reinforcement learning is employed when your challenge has nothing to do with data but requires you to live in a certain environment. Like a video game environment or a metropolis for self-driving vehicles.

    Even knowing all the traffic regulations won’t educate an autopilot to drive safely. Even with extensive data collection, we cannot anticipate all probable outcomes. The idea is to reduce error rather than foresee every possible action.

    Surviving in an environment is a fundamental concept of reinforcement learning.
    Introduce the robot to real-life situations, punishing mistakes and rewarding good behavior. The same way we teach our children, correct?

    A more effective approach is to create a simulated city where self-driving cars may learn their tactics first. This is how we now train auto-pilots. Create a virtual city based on a genuine map, fill with pedestrians, and train the automobile to kill as few as possible. After gaining confidence in the artificial GTA, the robot may go on to real-world testing. Fun!
    There may be two approaches: model-based and model-free.

    Model-based implies the automobile must learn a map or its components.
    This technique is outmoded, as self-driving cars cannot memorize the entire earth.
    Model-Free learning involves the automobile acting sensibly and generalizing events to maximize reward, rather than memorizing individual movements.

    Remember how AI beat a top Go player?
    The game has more possibilities than there are atoms in the universe, as previously demonstrated.

    The machine’s inability to recall all possible combinations prevented it from winning Go, as it did in chess. It selected the optimal move for each case and outperformed a human opponent.

    This method is fundamental to Q-learning and its variants (SARSA and DQN). The word ‘Q’ refers to a robot’s ability to do the most “qualitative” actions in each scenario, which is remembered using a simple Markovian process.

    A computer may try billions of scenarios in a simulated environment and track which solutions resulted in higher rewards.
    How does it discriminate between familiar circumstances and new ones? When a self-driving car is at a road crossing and the traffic signal turns green, does that indicate it may proceed? What if an ambulance rushes through surrounding streets?

    Today, the answer is “no one knows”. There is no easy answer.
    Researchers are continually hunting for it, but have only found workarounds. Some would manually code all circumstances to tackle uncommon occurrences, such as the trolley dilemma. Some prefer to rely on neural networks to solve problems. Q-learning evolved into Deep Q-Network (DQN). However, they are not a silver bullet.

    Reinforcement Learning mimics the appearance of artificial intelligence to the typical person. It’s impressive that a machine can make real-life judgments! This topic is rapidly developing and integrating with neural networks to improve floor cleaning accuracy. Advancements in technology are very amazing!

    Off-topic. Genetic algorithms were very popular while I was a student (link includes a beautiful graphic). This is about putting a group of robots in a single setting and letting them attempt to attain the goal till they die. Then we select the best, cross them, modify certain genes, and restart the simulation. After a few billion years, we will have an intelligent being. Probably. Evolution at its finest.

    Genetic algorithms are classified as reinforcement learning, and their most crucial trait, as demonstrated by decades of experience, is that no one cares about them.

    Humanity has yet to discover a task where these strategies outperform others. These tools are ideal for student experimentation and generating excitement among university supervisors about “artificial intelligence” without requiring much effort. YouTube would appreciate it as well.

    Ensemble Method

    “Bunch of stupid trees learning to correct errors of each other”
    Today is used for:

    • Everything that aligns with traditional algorithms yet performs better
    • Search systems (★).
    • Computer Vision
    • Object detection

    Popular algorithms: Random Forest, Gradient Boosting

    It’s time to use current, mature ways. Ensembles and neural networks are key players in advancing towards a singularity.
    These methods are commonly employed in production due to their high accuracy.

    Today, neural networks have received a lot of attention, whereas terms like “boosting” and “bagging” are not commonly used on TechCrunch.

    Despite their efficiency, the concept behind them is extremely basic. Combining inefficient algorithms and forcing them to fix each other’s faults might result in a system with greater overall quality than the best individual algorithms.

    To achieve optimal results, choose the most unstable algorithms, which may anticipate wildly varied outcomes even with minor noise in input data. Consider Regression and Decision Trees. Outliers in input data might cause models to malfunction due to the sensitivity of these algorithms.

    This is exactly what we need.

    We can form an ensemble using whatever algorithm we are familiar with. To improve accuracy, combine classifiers with regression and assess the results. In my experience, avoid using Bayes or kNN in this situation. They are quite stable, despite being “dumb”. That is dull and predictable. Like your ex.

    Instead, there are three battle-tested approaches for assembling ensembles.
    Output from many simultaneous models is stacked and fed into the final decision-making model. For example, a girl may ask her pals whether they want to meet with you before making the final decision.

    Emphasis is placed on the adjective “different”. Using the same algorithms on the same data does not make sense. You have total control over the algorithms used. For ultimate decision-making models, regression is typically a viable option.
    Stacking is less commonly used in practice due to improved precision provided by other approaches.

    Bagging, also known as Bootstrap AGGregatING. Train the same algorithm on different subsets of the original data. In the end, the replies were mediocre.

    Data in random subsets can repeat. Subsets of a set such as “1-2-3” can include “2-2-3”, “1-2-2”, “3-1-2”, and more. We employ new datasets to educate the same algorithm many times and predict the final result using simple majority voting.

    The Random Forest method is a well-known example of bagging, which involves bagging decision trees as seen above. Random Forest is responsible for painting boxes around people’s faces in the camera app on mobile devices. While neural networks are too sluggish for real-time use, bagging is a perfect solution since it can construct trees across several video card shaders or ML processors.

    For certain applications, the Random Forest’s parallelism is more significant than a minor loss of accuracy during boosting. Particularly in real-time processing. There is always a trade-off.

    Boosting algorithms are taught successively. The future iterations focus on data points that were incorrectly anticipated by the prior iteration. Repeat until you are satisfied.

    Similar to bagging, we employ subsets of our data, but they are not randomly generated. In each subsample, we select a portion of the data that the preceding algorithm failed to handle. We create a new algorithm that learns from prior blunders.

    The biggest benefit is the great precision of categorization, which is even prohibited in certain countries. This is something all cool kids may envy. Cons: lack of parallelism as already mentioned. However, it continues to outperform neural networks. It resembles a race between a dump truck and a racecar. While trucks have greater capabilities, if you need speed, a vehicle is a better option.

    To see a real-world example of boosting, simply search on Facebook or Google. Can you hear trees roaring and crashing together to order results by relevance? This is because they employ boosting.

    Neural Networks and Deep Leaning

    If you’ve never been taught about neural networks using “human brain” analogies, you’re in luck. Tell me your secret. Let me explain it my way.

    A neural network consists of neurons and connections between them. A neuron is a function with several inputs and one output. The job is to process all incoming numbers, apply a function, and output the results.

    Here’s an example of a real-life neuron: add all input integers and return 1 if the sum exceeds N. Otherwise, zero.

    Connections function similarly to channels between neurons. Neurons communicate by connecting their outputs and inputs to convey digits. Each link has only one parameter: weight. It functions similarly to a signal’s connection strength. A 0.5-weighted link converts the number 10 to 5.

    Weights direct neurons to prioritize some inputs over others. Weights are modified throughout training to help the network learn. Essentially, that is all there is to it.

    To prevent anarchy, neurons are connected through layers rather than randomly. Neurons inside a layer are not linked, however they do connect to neurons in the next and preceding layers. The network’s data flow is unidirectional, from the first layer’s inputs to the last layer’s output.

    Applying a sufficient number of layers and correct weights can result in the following: applying the image of a handwritten digit 4, black pixels activate neurons, which activate the next layers, and so on, until the exit in charge of the four is lit up. The outcome has been attained.

    A perceptron (MLP) network includes numerous layers and connects each neuron, making it the most basic design for beginners. I did not see it employed to solve production jobs.

    After constructing a network, we need to assign adequate ways for neurons to respond to incoming inputs. Remember that our data consists of both ‘inputs’ and ‘outputs’. To train our network, we will show it a representation of the digit 4 and instruct it to change its weights to emit 4 whenever it sees the input.

    To begin with, all weights are allocated randomly. When we show it a digit, it generates a random answer because the weights are not yet accurate. We then compare how much the result varies from the correct one.
    After traversing the network backwards from outputs to inputs, we inform each neuron that their activation was unsuccessful, and to focus on other connections instead.

    After hundreds of thousands of cycles of ‘infer-check-punish’, there is optimism that the weights will be fixed and function properly.
    Backpropagation is a scientific term that refers to the process of propagating a mistake. Interestingly, it took 20 years to develop this strategy. Previously, neural networks were taught in many ways.

    A well-trained neural network may mimic any of the techniques discussed in this chapter, sometimes with greater accuracy. This universality is what has made them so popular.
    The proposed architecture of the human brain involves assembling several layers and training them on various data sets. The first AI winter began, then thawed, leading to further sadness.

    Networks with several layers needed unprecedented computational power at the time. Geforce-enabled gaming PCs now surpass traditional data centers. At the time, individuals had little prospect of acquiring computational capability, and neural networks were a major disappointment.
    Deep learning gained to prominence 10 years ago.
    A machine learning timeline illustrates the cycle of optimism and pessimism.

    In 2012, convolutional neural networks won the ImageNet competition, reigniting interest in deep learning approaches from the 1990s. We now have video cards!
    Deep learning differs from traditional neural networks by introducing novel training methods for larger networks.
    Theoretical studies now distinguish between deep and shallow learning. Practitioners use popular ‘deep’ frameworks such as Keras, TensorFlow, and PyTorch to create mini-networks with up to five layers. It is superior to previous instruments for its purpose. We just call them neural networks.

    I’ll tell about two main kinds nowadays.

    Convolutional Neural Networks (CNN)

    Convolutional neural networks are really popular right now. They can search for things in photographs and videos, recognize faces, transfer styles, enhance images, add effects like slow-motion, and improve image quality. CNNs are commonly used to analyze images and videos. Several networks recognize items in your vicinity, including those on iPhone. If there’s anything to detect, heh.

    Facebook just open-sourced Detectron, which created the image above.

    Identifying characteristics from photographs has always been challenging. You may break text into phrases and look for word properties in specialist dictionaries. However, manually labeling photographs was necessary to educate the algorithm to identify cat ears or tails. Previously known as ‘handcrafting features’, this method was widely adopted.

    There are several concerns with the handcrafting.

    If a cat’s ears are down or turned away from the camera, the neural network cannot detect it.

    Secondly, identify 10 distinguishing qualities between cats and other animals. I wouldn’t be able to accomplish it, but if I saw a black blob speeding by me at night, even if it’s just in the corner of my eye, I’d know what it is.
    People consider other traits beyond only ear shape and leg count. This prevents the machine from comprehending the situation.

    This implies that the machine must learn new characteristics independently, building on basic principles. We will perform the following: To begin, the image is divided into 8×8 pixel blocks. Each block is assigned a dominating line, such as horizontal [-], vertical [|], or diagonal [/]. It is possible for many items to be prominently shown, but we cannot always be certain.

    The output consists of basic tables of sticks that represent the edges of items in the picture. They are images on their own, but constructed from sticks. Let’s see how an 8×8 block matches up again. And again…

    The technique is named for the action it performs, convolution. Convolution may be viewed as a layer in a neural network, with each neuron capable of performing several functions.

    Our neural network automatically allocates higher weights to stick combinations that appear often in images of cats. Whether it’s a simple line like a cat’s back or a complex shape like a cat’s face, something will elicit strong emotions.

    We propose using a simple perceptron to distinguish between cats and dogs based on the most frequently triggered combinations.

    This concept utilizes a neural network to automatically identify the most distinguishing aspects of items. We don’t need to choose them manually. By searching billions of photos, our net can construct feature maps and differentiate objects independently.

    Recurrent Neural Networks (RNN)

    The second most popular architectural style nowadays. Recurrent networks have enabled practical applications such as neural machine translation, speech recognition, and voice synthesis in smart assistants.
    RNNs perform better with sequential data such as voice, text, or music.

    Do you remember Microsoft Sam, the voice synthesizer in Windows XP? The humorous guy constructs words letter by letter, attempting to glue them together. Consider using Google Assistant or Amazon Alexa. They not only pronounce words well, but also use proper accents.

    Modern voice assistants are taught to say whole sentences, rather than individual letters. By training a neural network on spoken texts, we may construct an audio sequence that closely resembles the original speech.

    In other words, we enter text and produce sounds. We use a neural network to produce audio for a given text, compare it to the original, fix mistakes, and aim for optimal results.

    Sounds like a traditional learning method. A perceptron is appropriate for this. But how should we specify the outputs? It’s not feasible to generate a single output for each potential sentence.

    Text, voice, and music are all examples of sequences. They are
    made up of sequential units, much like syllables. Although each sounds unique, it is influenced by previous ones. If you lose this connection, you will experience dubstep.

    We can train the perceptron to make new sounds, but how does it remember prior answers? The goal is to add memory to each neuron and utilize it as an extra input during the following run. When a neuron detects a vowel, it may make a mental note that the next sound should be higher (this is a simplified example).
    That is how recurrent networks appeared.

    This strategy had a major drawback: when all neurons recalled their previous outcomes, the network’s number of connections became too large to alter all weights.

    A neural network’s inability to forget hinders its ability to learn new information, similar to how humans do.

    The first decision was simple: reduce neuronal memory. Assume you just need to remember five recent outcomes. However, it undermined the entire concept.

    Later, a more effective technique was to employ specific cells comparable to computer memory. Each cell may store, read, and reset a number.

    They were known as long and short-term memory (LSTM) cells.
    When a neuron needs to establish a reminder, it places a flag in the cell. Such as “it was a consonant in a word, next time use different pronunciation rules” . When the flag is no longer required, the cells are reset, preserving only the “long-term” connections of the classical perceptron. The network is taught to learn weights and create reminders.
    It’s simple, but it works!

    You may collect voice samples from anyplace. BuzzFeed, for example, created a neural network to mimic Obama’s speech delivery. As you can see, audio synthesis is already a straightforward process. The video still has difficulties, but it’s a matter of time.

    There are several network designs in the wild. I propose the article “Neural Network Zoo,” which provides a basic overview of several types of neural networks.

    The End: when the war with the machines?

    The notion of “when will machines become smarter than us and enslave everyone?” is fundamentally flawed.
    There are just too many hidden conditions in it.

    The phrase “become smarter than us” implies a single scale of intelligence. A person is at the top, followed by dogs, and pigeons at the bottom.
    That is incorrect.

    Contrary to popular belief, humans do not always outperform animals. Squirrels can recall thousands of hiding spots containing nuts, whereas humans struggle to locate their keys.

    Is intelligence a collection of abilities rather than a measured value? Is knowing where nuts are stashed not considered intelligence?

    Why do we assume the human brain has limited possibilities? Many popular graphs on the Internet show technical advancement as an exponent, but human potential remain constant. But is it?

    Okay, mentally multiply 1680 by 950. I know you won’t try, lazy bastards. With a calculator, you can do the task in only two seconds. Does this imply that the calculator has enhanced your cognitive abilities?

    If so, can I continue to extend them with other machines? For example, might I use my phone’s notes to avoid forgetting important information? I think I’m doing it right now. I’m leveraging machines to enhance my cognitive talents.

    Think about it. Thank you for reading.