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क्या आपने कभी सोचा है कि सेल्फ-ड्राइविंग कार, चैटबॉट और स्वचालित नेटफ्लिक्स सिफारिशें कैसे काम करती हैं? ये आसान तकनीकी प्रगति मशीन लर्निंग के उत्पाद हैं।
इस प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटरों को मानव व्यवहार का अध्ययन करने और हस्तक्षेप के बिना स्मार्ट निर्णय लेने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करती है। एल्गोरिदम इनपुट डेटा से स्वतंत्र रूप से सीखते हैं और प्रशिक्षण डेटासेट की गतिशीलता के आधार पर तार्किक आउटपुट की भविष्यवाणी करते हैं।
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यहाँ कुछ बेहतरीन मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम हैं जो बुद्धिमान कंप्यूटर सिस्टम बनाने और प्रशिक्षित करने में मदद करते हैं।
मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम का महत्व
ए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कंप्यूटर को मानव व्यवहार की नकल करने में मदद करने के लिए उपयोग किए जाने वाले निर्देशों का एक सेट है। ऐसे एल्गोरिदम कम या शून्य मानव सहायता के साथ जटिल कार्य कर सकते हैं।
प्रत्येक कार्य के लिए कोड लिखने के बजाय, एल्गोरिथम उस डेटा से तर्क बनाता है जिसे आप मॉडल में पेश करते हैं। एक बड़े पर्याप्त डेटा सेट को देखते हुए, यह एक पैटर्न की पहचान करता है, जिससे इसे तार्किक निर्णय लेने और मूल्यवान आउटपुट की भविष्यवाणी करने की अनुमति मिलती है।
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आधुनिक प्रणालियाँ कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं, जिनमें से प्रत्येक का अपना प्रदर्शन लाभ है। एल्गोरिदम भी सटीकता, इनपुट डेटा और उपयोग के मामलों में भिन्न होते हैं। इसलिए, यह जानना कि किस एल्गोरिथम का उपयोग करना है, एक सफल मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण कदम है।
1. रसद प्रतिगमन
द्विपद रसद प्रतिगमन के रूप में भी जाना जाता है, यह एल्गोरिथ्म किसी घटना की सफलता या विफलता की संभावना का पता लगाता है। यह आम तौर पर गो-टू मेथड है जब डिपेंडेंट वेरिएबल बाइनरी होता है। इसके अलावा, परिणाम आमतौर पर केवल सही/गलत या हां/नहीं के रूप में संसाधित किए जाते हैं।
इस सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करने के लिए, आपको असतत श्रेणियों में लेबल किए गए डेटा सेटों का अध्ययन और वर्गीकरण करना होगा। एक प्रभावशाली विशेषता यह है कि आप लॉजिस्टिक प्रतिगमन को कई वर्गों तक बढ़ा सकते हैं और संभावनाओं के आधार पर कक्षा की भविष्यवाणियों का यथार्थवादी दृष्टिकोण दे सकते हैं।
अज्ञात रिकॉर्ड और सरल डेटा सेट को वर्गीकृत करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन बहुत तेज और सटीक है। यह मॉडल गुणांकों की व्याख्या करने में भी असाधारण है। इसके अलावा, लॉजिस्टिक प्रतिगमन उन परिदृश्यों में सबसे अच्छा काम करता है जहां डेटा सेट रैखिक रूप से वियोज्य है।
इस एल्गोरिथ्म के साथ, आप नए डेटा को प्रतिबिंबित करने के लिए मॉडल को आसानी से अपडेट कर सकते हैं और सुविधाओं के बीच संबंध निर्धारित करने के लिए अनुमान का उपयोग कर सकते हैं। यह ओवरफिटिंग के लिए भी कम प्रवण होता है, एक के मामले में एक नियमितीकरण तकनीक होती है, और इसके लिए कम संगणना शक्ति की आवश्यकता होती है।
लॉजिस्टिक प्रतिगमन की एक बड़ी सीमा यह है कि यह निर्भर और स्वतंत्र चर के बीच एक रैखिक संबंध मानता है। यह इसे गैर-रैखिक समस्याओं के लिए अनुपयुक्त बनाता है क्योंकि यह केवल रैखिक निर्णय सतह का उपयोग करके असतत कार्यों की भविष्यवाणी करता है। नतीजतन, अधिक शक्तिशाली एल्गोरिदम आपके अधिक जटिल कार्यों के लिए बेहतर अनुकूल हो सकते हैं।
2. निर्णय वृक्ष
यह नाम इसके वृक्ष-संरचित दृष्टिकोण से निकला है। आप वर्गीकरण और प्रतिगमन समस्याओं के लिए डिसीजन ट्री फ्रेमवर्क का उपयोग कर सकते हैं। फिर भी, वर्गीकरण समस्याओं को हल करने के लिए यह अधिक कार्यात्मक है।
एक पेड़ की तरह, यह डेटा सेट का प्रतिनिधित्व करने वाले रूट नोड से शुरू होता है। शाखाएँ सीखने की प्रक्रिया को निर्देशित करने वाले नियमों का प्रतिनिधित्व करती हैं। ये शाखाएँ, जिन्हें निर्णय नोड कहा जाता है, हाँ या नहीं प्रश्न हैं जो अन्य शाखाओं की ओर ले जाती हैं या लीफ नोड्स पर समाप्त होती हैं।
प्रत्येक लीफ नोड निर्णयों के निर्माण से संभावित परिणाम का प्रतिनिधित्व करता है। लीफ नोड और डिसीजन नोड दो प्रमुख संस्थाएं हैं जो दी गई जानकारी से परिणाम की भविष्यवाणी करने में शामिल हैं। इसलिए, अंतिम आउटपुट या निर्णय डेटासेट की विशेषताओं पर आधारित होता है।
निर्णय वृक्ष पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं। इस प्रकार के एल्गोरिदम के लिए उपयोगकर्ता को यह समझाने की आवश्यकता होती है कि इनपुट क्या है। उन्हें प्रशिक्षण डेटा से अपेक्षित आउटपुट के विवरण की भी आवश्यकता होती है।
सीधे शब्दों में कहें, यह एल्गोरिथ्म किसी समस्या के सभी संभावित समाधान प्राप्त करने के लिए पूर्व निर्धारित स्थितियों द्वारा निर्देशित विभिन्न विकल्पों का एक चित्रमय प्रतिनिधित्व है। जैसे, पूछे गए प्रश्न एक समाधान पर पहुंचने के लिए एक बिल्ड-अप हैं। निर्णय वृक्ष सरल नियमों का उपयोग करके तार्किक निर्णय पर पहुंचने के लिए मानव विचार प्रक्रिया की नकल करते हैं।
इस एल्गोरिथम का प्रमुख नकारात्मक पहलू यह है कि यह अस्थिरता के लिए प्रवण है; डेटा में एक मिनट का परिवर्तन संरचना में एक बड़ा व्यवधान पैदा कर सकता है। ऐसे में, आपको विभिन्न का पता लगाना चाहिए आपकी परियोजनाओं के लिए सुसंगत डेटा सेट प्राप्त करने के तरीके .
3. के-एनएन एल्गोरिदम
के-एनएन कई वास्तविक दुनिया की समस्याओं से निपटने के लिए उपयोगी एक बहुआयामी एल्गोरिथम साबित हुआ है। सबसे सरल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में से एक होने के बावजूद, यह सुरक्षा से लेकर वित्त और अर्थशास्त्र तक कई उद्योगों के लिए उपयोगी है।
जैसा कि इसके नाम का अर्थ है, K-निकटतम पड़ोसी नए और मौजूदा पड़ोसी डेटा के बीच समानता मानकर एक क्लासिफायरियर के रूप में काम करता है। इसके बाद यह नए मामले को निकटतम उपलब्ध डेटा के समान या समान श्रेणी में रखता है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि के-एनएन एक गैर-पैरामीट्रिक एल्गोरिथम है; यह अंतर्निहित डेटा के बारे में धारणा नहीं बनाता है। इसे आलसी लर्नर एल्गोरिथम भी कहा जाता है, यह प्रशिक्षण डेटा से तुरंत नहीं सीखता है। इसके बजाय, यह वर्तमान डेटा सेट को संग्रहीत करता है और नया डेटा प्राप्त होने तक प्रतीक्षा करता है। फिर, यह निकटता और समानता के आधार पर वर्गीकरण करता है।
के-एनएन व्यावहारिक है और लोग इसे विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग करते हैं। स्वास्थ्य देखभाल में, यह एल्गोरिदम किसी व्यक्ति की सबसे संभावित जीन अभिव्यक्तियों के आधार पर संभावित स्वास्थ्य जोखिमों की भविष्यवाणी कर सकता है। वित्त में, पेशेवर शेयर बाजार और यहां तक कि मुद्रा विनिमय दरों का पूर्वानुमान लगाने के लिए K-NN का उपयोग करते हैं।
इस एल्गोरिथम का उपयोग करने का मुख्य नुकसान यह है कि यह अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में अधिक मेमोरी-इंटेंसिव है। जटिल, उच्च-आयामी डेटा इनपुट को संभालने में भी कठिनाई होती है।
फिर भी, के-एनएन एक अच्छा विकल्प बना हुआ है क्योंकि यह आसानी से अनुकूलित हो जाता है, आसानी से पैटर्न की पहचान करता है, और आपको भविष्यवाणी सटीकता को प्रभावित किए बिना रनटाइम डेटा को संशोधित करने की अनुमति देता है।
4. के-मीन्स
K-Means एक अनसुनी लर्निंग एल्गोरिथम है जो बिना लेबल वाले डेटासेट को अद्वितीय समूहों में समूहित करता है। यह इनपुट प्राप्त करता है, डेटा बिंदुओं के बीच की दूरी को कम करता है, और समानताओं के आधार पर डेटा एकत्र करता है।
स्पष्टता के लिए, एक क्लस्टर कुछ समानताओं के कारण डेटा बिंदुओं का एक समूह होता है। 'के' कारक सिस्टम को बताता है कि उसे कितने क्लस्टर चाहिए।
यह कैसे काम करता है इसका एक व्यावहारिक उदाहरण में फ़ुटबॉल खिलाड़ियों के एक गिने-चुने समूह का विश्लेषण करना शामिल है। आप इस एल्गोरिथम का उपयोग फ़ुटबॉल खिलाड़ियों को दो समूहों में बनाने और विभाजित करने के लिए कर सकते हैं: विशेषज्ञ फ़ुटबॉल खिलाड़ी और शौकिया फ़ुटबॉल खिलाड़ी।
के-मीन्स एल्गोरिथम में कई वास्तविक जीवन के अनुप्रयोग हैं। आप इसका उपयोग छात्र ग्रेड को वर्गीकृत करने, चिकित्सा निदान करने और खोज इंजन परिणाम प्रदर्शित करने के लिए कर सकते हैं। संक्षेप में, यह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और उन्हें तार्किक समूहों में तोड़ने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।
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इस एल्गोरिथ्म का उपयोग करने का एक परिणाम यह है कि परिणाम अक्सर असंगत होते हैं। यह आदेश-निर्भर है, इसलिए मौजूदा डेटा सेट के क्रम में कोई भी परिवर्तन इसके परिणाम को प्रभावित कर सकता है। इसके अलावा, इसमें एक समान प्रभाव का अभाव है और यह केवल संख्यात्मक डेटा को संभाल सकता है।
इन सीमाओं के बावजूद, K-Means सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में से एक है। यह डेटासेट को विभाजित करने के लिए एकदम सही है और इसकी अनुकूलन क्षमता के लिए विश्वसनीय है।
आपके लिए सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिथम चुनना
एक शुरुआत के रूप में, आपको सर्वोत्तम एल्गोरिथम के लिए सहायता की आवश्यकता हो सकती है। शानदार विकल्पों से भरी दुनिया में यह निर्णय चुनौतीपूर्ण है। हालाँकि, एक शुरुआत के लिए, आपको अपनी पसंद को एल्गोरिथम की फैंसी विशेषताओं के अलावा किसी अन्य चीज़ पर आधारित करना चाहिए।
इसके बजाय, आपको एल्गोरिथम के आकार, डेटा की प्रकृति, कार्य की तात्कालिकता और प्रदर्शन आवश्यकताओं पर विचार करना चाहिए। ये कारक, दूसरों के बीच, आपकी परियोजना के लिए सही एल्गोरिथम का पता लगाने में आपकी सहायता करेंगे।