How to learn Machine Learning-मशीन लर्निंग कैसे सीखें

नमस्कार दोस्तों तो कैसे है आप लोग मै आशा करता हु की आप अच्छे होंगे। Machine Learning जैसा की नाम से ही पता चलता है मशीन को ट्रेन करना ताकि वह हमारे use में आ सके तो दोस्तों आपने इसके बारे में जरूर से सुना ही होगा। मै आज आपको बताऊंगा की आप मशीन लर्निंग कैसे सीख सकते है। 

आजकल ज्यादातर लोग कंप्यूटर के क्षेत्र से जुड़ना चाहते है लेकिन उसमे कुछ ऐसी चीजे है जिनके बारे में हमको जानकरी नहीं होती तो यह उनमे से एक है। जिसके बारे में जानना आपके लिए आपके लिए बहुत जरुरी है। ताकि आप इसका लाभ उठा सके। तो आज मै आपको मशीन लर्निंग से जुडी सारि जानकारी दूंगा अगर आप Machine Learning के बारे में कुछ भी नहीं जानते तो ये ब्लॉग आपके लिए ही है।

 इसको पड़ने के बाद आप ML (Machine learning) के बारे में काफी इनफार्मेशन collect कर लेंगे और आप अगर मशीन लर्निंग से जुड़े basic जान लेंगे जब आप अच्छे से जान पाइगे की 

How to learn Machine Learning

BLOG OBJECTIVE –

मशीन लर्निंग क्या है। Machine Learning कैसे काम करती है। Machine Learning के प्रकार।Supervised लर्निंग क्या है। Unsupervised लर्निंग क्या है। Advantage of Machine   learning – 

What is machine Learning – 

मशीन लर्निंग Artificial Intelligence का  subset होता है। इसमें हम मशीन को train करते है। यह हमारे दुवरा दिए गए डाटा  को रीड करता है और  फिर उस डाटा को रीड करके अपने काम को अपने अनुभव से और अच्छा करता है।  Machine learning मॉडल कुछ इस तरह काम करता है। जब हम उसको data देते है तो वह उसका एक Mathematical मॉडल बना देता है।  ताकि वह हमारे डाटा को solve कर सके यह बहुत सारे डाटा में pattern बनाने जैसा होता है जिससे डाटा को रीड करना आसान हो जाता है। और वो इसको करने के लये अपने पुरे डाटा को दो पार्ट Training  data  और Test data  में बाट देता है।

और उसके बाद यह उन सभी डाटा के बेस्ड पर अपनी Predictions करता है। ऐसा करना इसलिए भी जरुरी होता है क्युकी कुछ case में हमको कोई भी इनफार्मेशन नहीं जाती हमारे डाटा के लेवल से जुडी हुवे की हमारा डाटा किस बारे में है और उसको किस तरह की predictions करनी है। 

Machine Learning कैसे काम करती है। 

मशीन लर्निंग  मॉडल बहुत सी सामान्य तरीके से काम करता है। जैसे कोई छोटा बच्चा है तो हम उसको कोई चीज सिखाने के लिए उसको वह दिखाते है और उसके बारे में बताते है। जैसे अगर हम उसको एक लाल सेब दिखये तो बोलेगे देखो यह एक सेब है और इसका कलर लाल है। बिलकुल ऐसे ही

बस यहाँ हम जब हम अपने Machine Learning के मॉडल को डाटा फीड कराते है। तो उसको दो पार्ट में करते है एक होता है Training डाटा और Test डाटा  वह डाटा  train data से हम हम अपने  मॉडल को ट्रेन करते है।  उस डाटा की property क्या है उसका लेबल क्या है और उसको कैसे अंतर करना है । और जब हम अपने डाटा को Train कर लेते है। तब हम Test data से अपने मॉडल को चेक करते है उसका फीडबैक लेते है। ताकि पता लग सके की मॉडल कैसा work कर रहा है। लेकिन Machine Learning का अर्थ सिर्फ कुछ सिमित training तक  बिलकुल नहीं है की यहाँ आपको बहुत से कुसल robots मिल जाइए जो मशीन लर्निंग algorithms पर बने है लेकिन उनके अंदर अपने सामने वाले से सिखने का हुनर काफी रोचक है। 

Machine Learning के प्रकार –

मशीन लर्निंग का बेसिक हमारे दवरा दिए गए डाटाsets से learn करके सही predictions करना होता है। लेकिन जिस तरह से डाटा एक तरह से नहीं होते वैसे ही आज कल प्रॉब्लम भी एक तरह की नहीं होती इसलिए मशीन leaning के मॉडल को  इन्ही के according अलग अलग type में बाटा गया है। 

Supervised Learning – 

इस तरह की लर्निंग मशीन लर्निंग का ही एक हिस्सा होती  है। इसमें सामान्य तौर  पे हमको यह पता होता है की हमको किस तरह का आउटपुट चाहिए। इसमें हमारे पास पहले से ही डाटा प्रोवाइड होता है।  और हम अपने डाटा से अपने मॉडल को इस तरह train करते है ताकि वह हमें जिस तरह का आउटपुट चाहिए उसकी सही predictions कर सके 

यह हमारे पास कुछ अलग अलग fruits हो जैसे Mango , Apple ,Banana अब हम अपने मशीन लर्निंग की अल्गोरिथम को यह डाटा है जिसमे कई तरह के fruits है  जैसे की Apple ,Mango . अब जब हम अपने मॉडल को  यह learn कराते है की ये वाला fruit  Apple है या फिर ये एक  Mango है। और इस तरह हम बार बार इस मॉडल को  डाटा दिखा के train करेंगे ताकि जब हमारे मॉडल को future में इस तरह की कोई चीज दिखे तो यह बता पाय और एक  की ये Mango है या Apple तो कुछ इस तरह से काम करती है Supervised Learning . 

Unsupervised Learning – 

मशीन लर्निंग में Unsupervised learning का मॉडल थोड़ा अलग होता है।  यहाँ पर आपको जो डाटा analyze करना होता है उसके बारे में हमको पहले से कुछ भी जानकारी नहीं होती। की इसका टाइप क्या है यहाँ तक की हमको उसका label तक पता नहीं होता है। आप ऐसे भी समझ सकते है की आप इस मॉडल में पहले से कुछ train नहीं कर सकते जैसा की अपने Supervised Learning में लिया था। यहाँ पर आपको डाटा सेट के नए pattern ढूढ़ने पड़ते है ताकि आप एक आउटपुट दे सके। 

Unsupervised Learning में एक Term use  होता है जिसको हम बोलते है Clustering (segmentation) . ये कुछ तरीके से काम करता है की अगर आप अपने मॉडल को कोई डाटा दिखा रहे है।  तो आपका मशीन लर्निंग का मॉडल उस डाटा में अलग अलग Pattern  को ढूंढेगा और यदि उसको कोई pattern किसी दूसरे pattern  से मिलता जुलता है तो वह उसको अलग कर देगा। 

मै आपको इस बात को एक बहुत ही Simple example से समझता हु। तो जैसे की आपके पास एक fruits की basket है जिसमे कई सारे अलग है fruits रखे है Apple , Mango , banana और उसमे कुछ slice pineapple की भी है। तो अब आपके मॉडल को पहले से इसके बारे में कोई जानकारी नहीं है। थें अब वह पहले Mango को एक अलग डाटा के रूप में identify करेगा वैसे ही banana को भी और उसमे जो slices हिअ उनका वह अलग डाटा pattern बनाएगा।  तो कुछ इस तरह आपका यह Unsupervised learning मॉडल काम करता है।  

Advantage of Machine learning – 

आपको मशीन लर्निंग जरूर सीखना चाहिए। इसका बहुत ही ज्यादा स्कोप है और सबसे बड़ी बात इसकी हेल्प से आप बहुत सी Complex प्रोब्लेम्स को बहुत ही आसानी से सॉल्व कर सकते है। आजकल इसके उदहारण आपको हर जगह दिख जाइए गूगल जैसी बड़ी कंपनी भी अपने Gmail में हो रही spamming को रोकने के लये Machine Learning का ही use करती है। 

वैसे आपको बहुत सी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज मिल जाएगी जो आपको मशीन लर्निंग सीखा दे लेकिन मेरे समझ से आपको Python Programming  Language का उसे करना चाहिए मशीन learning को सीखने के लये करना चाहिए ।क्युकी पाइथन एक बहुत ही सिंपल syntax वाली लैंग्वेज है और इसकी बहुत बड़ी library है जो आपके लये बहुत हेल्पफुल रहेगी ।  

Final Word –