મશીન લર્નિંગ શું છે?|What is machine learning in Gujarati

‘મશીન લર્નિંગ' જે ડેટા અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનની દુનિયામાં મહત્વનું સ્થાન ધરાવે છે. Machine learning શું છે અને તેનો ઉપયોગ કેવીરીતે થાય છે? ચાલો આ લેખમાં જાણીએ, મશીન લર્નિંગ શું છે અને તેની શરૂઆત કેવી રીતે થઈ?

 

મશીન લર્નિંગનો ઇતિહાસ

 

Machine learning 1950 ના દાયકામાં શરૂ થયું, જ્યારે આર્થર સેમ્યુઅલે ચેસ-રમતા કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ બનાવ્યા જે પોતાની જાતે રમીને શીખ્યા. અહીંથી "મશીન લર્નિંગ" શબ્દનો જન્મ થયો હતો. તે પછી, 1990 ના દાયકામાં ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને ડીપ લર્નિંગ તકનીકોના વિકાસએ મશીન શિક્ષણને નવી ઊંચાઈઓ પર લઈ લીધું. આજે, આ ટેક્નોલોજીનો વ્યાપક ઉપયોગ ઈમેજ ઓળખાણ, વાણી ઓળખ અને બીજા ઘણા ક્ષેત્રોમાં થઈ રહ્યો છે.

 

મશીન લર્નિંગ શું છે?

જો આપણે સાદી ભાષામાં Machine learning કહીએ અને આ શબ્દ પરથી સ્પષ્ટ થાય છે, તો મશીન લર્નિંગ પોતાની મેળે એટલે કે મશીનને એવી રીતે પ્રોગ્રામ કરે છે કે તે આપમેળે શીખવાનું શરૂ કરે, તો તેને Machine Learning કહે છે.

 

મશીન લર્નિંગના પ્રકાર| Types of Machine Learning

મશીન લર્નિંગના મુખ્યત્વે ત્રણ પ્રકાર છે:

 

1.     નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ|Supervised Learning

આમાં, મોડેલને લેબલવાળા ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમારી માટે છેતરપિંડીની ઓળખ માટે તમારી પાસે ઇમેઇલ વર્ગીકરણ હોઈ શકે છે, જ્યાં દરેક ઇમેઇલને ‘સ્પેમ અથવા સ્પેમ નહીં' તરીકે વિભાજન કરવામાં આવે છે.

 

2.    દેખરેખ વિનાનું શિક્ષણ| Unsupervised Learning

તે કોઈપણ માર્ગદર્શન વિના ઉપલબ્ધ ડેટામાંથી પેટર્ન અને જૂથો શોધે છે. આનું ઉદાહરણ ડેટા ક્લસ્ટરિંગ છે, જ્યાં ડેટાને વિવિધ જૂથોમાં વિભાજીત કરવાનો પ્રયાસ કરવામાં આવે છે.

 

3.    મજબૂતીકરણ શિક્ષણ| Reinforcement Learning

આ પ્રકારનો Machine learning પ્રોગ્રામ ટ્રાયલ અને એરર દ્વારા શીખે છે. આ રમત શીખવાની એક રીત હોઈ શકે છે જેમ કે વિડિયો ગેમ્સ રમતી વખતે, જ્યાં તમે પ્રતિસ્પર્ધકો સાથે સમર્થન મેળવીને શીખો છો.

 

મશીન લર્નિંગનાં અનુપ્રયોગ

 

મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ વિવિધ ક્ષેત્રોમાં થઈ રહ્યો છે, જેમ કે:

 

રોગનું નિદાન: મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ બિન-અરસપરસ રીતે રોગોના નિદાન અને સારવારને સમર્થન આપવા માટે કરવામાં આવે છે.

વાહન ચલાવવું: સ્વાયત્ત વાહનોના વિકાસમાં મશીન લર્નિંગનું મહત્ત્વનું યોગદાન છે, જેનાથી તેઓ રસ્તા પર સ્વતંત્ર રીતે વાહન ચલાવી શકે છે.

 

વિડિયો/ઇમેજમાં ઑબ્જેક્ટની ઓળખ: આનો ઉપયોગ વીડિયો સ્ટ્રીમમાં ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટને ઓળખવા માટે થાય છે, જેમ કે ચહેરાની ઓળખ અથવા વાહનની ઓળખ.

સ્પેમ ફિલ્ટરિંગ: મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ ઇમેઇલ સ્પામને ઓળખવા અને ફિલ્ટર કરવા માટે થાય છે.

શેરબજારની આગાહી: મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ નાણાકીય બજારમાં વિવિધ નાણાકીય મોડલ્સ માટે આગાહી કરવા માટે થાય છે.

 

ગ્રાહકોને ઉત્પાદનોની ભલામણ કરવા: તમારા ખરીદદારોને તેમની અગાઉની ખરીદીની માહિતીના આધારે ઉત્પાદનોની ભલામણ કરવા માટે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.

 

મશીન લર્નિંગના પડકારો

મશીન લર્નિંગ સાથે સંકળાયેલા કેટલાક પડકારો છે:

 

ડેટાની ગોપનીયતા અને સુરક્ષાને લગતી સમસ્યાઓ: મોટી માત્રામાં ડેટાનો ઉપયોગ કરતી વખતે ગોપનીયતાના પ્રશ્નો ઉભા થાય છે, જેમ કે વ્યક્તિગત માહિતીની સુરક્ષા.

નોકરીઓની ઘટ: જેમ જેમ કેટલાક કાર્યો સ્વયંસંચાલિત થાય છે, તેમ તેમ કેટલીક નોકરીઓ ઓછી થઈ શકે છે, જેની અશર મશીન લર્નિંગના આગમનથી થશે.

પૂર્વગ્રહ અને ભેદભાવનું જોખમ: મશીન લર્નિંગ મોડલ્સમાં પૂર્વગ્રહ અને ભેદભાવની સમસ્યા હોઈ શકે છે, એટલે કે, તેઓ વિવિધ પ્રકારના લોકો સામે પક્ષપાતી હોઈ શકે છે.

 

મશીન લર્નિંગમાં ઉપયોગી અલ્ગોરિધમ્સ| Useful Algorithms in Machine Learning

 

મશીન લર્નિંગમાં ઘણા પ્રકારના algorithms નો ઉપયોગ થાય છે, જેમ કે:

 

લીનિયર રીગ્રેસન: તેનો ઉપયોગ સંખ્યાત્મક મૂલ્યોની આગાહી કરવા માટે થાય છે, જેમ કે આઇટમની કિંમતની આગાહી.

લોજિસ્ટિક રીગ્રેશન: તે "હા/ના" જેવા સ્પષ્ટ જવાબોની આગાહી કરે છે!

ડિસિઝન ટ્રી: તેનો ઉપયોગ રીગ્રેશન અને વર્ગીકરણ બંને માટે થાય છે અને નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને રજૂ કરે છે, જેમ કે કોઈ વ્યક્તિ ઉત્પાદન ખરીદવાનું નક્કી કરે છે.

 

રેન્ડમ ફોરેસ્ટ: તે બહુવિધ નિર્ણય વૃક્ષોના પરિણામોને જોડે છે, મોડેલની સ્થિરતામાં વધારો કરે છે.

ન્યુરલ નેટવર્ક: તે માનવ મગજની જેમ કામ કરે છે અને ખાસ કરીને ઊંડા શિક્ષણ માટે વપરાય છે.

 

મશીન લર્નિંગનું ભવિષ્ય| Future of Machine Learning

મશીન લર્નિંગનું ભવિષ્ય ખૂબ જ રોમાંચક છે. નીચેના કેટલાક મુખ્ય વલણો છે:

 

ઓટોમેશનમાં વધારો: વિવિધ કાર્યોના ઓટોમેશનમાં વધારો થવાથી ઘણી નોકરીઓમાં કટોકટીના ફેરફારો થઈ શકે છે.

એડવાન્સ્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ: ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને ડીપ લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ વધુ વિકાસ કરશે, તેના એપ્લિકેશનના વ્યાપને વધુ વિસ્તૃત કરશે.

આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ: એક દિવસ, મશીનો મનુષ્યના માર્ગદર્શન વિના શીખવાની ક્ષમતા વિકસાવી શકે છે, જેને આપણે 'કૃત્રિમ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ' કહી શકીએ.

એજ કમ્પ્યુટિંગ માટે મશીન લર્નિંગ: એજ કમ્પ્યુટિંગમાં મશીન લર્નિંગનો વિકાસ સુરક્ષા અને કામગીરીમાં સુધારો કરી શકે છે.

ડેટાની વધતી જતી માત્રાનો ઉપયોગ: યોગ્ય રીતે ડેટાની વધતી જતી માત્રાનો ઉપયોગ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સને વધુ શક્તિશાળી બનાવી શકે છે.

મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સની અર્થઘટનક્ષમતામાં સુધારો: આગામી સમયમાં, Machine learning મૉડલ્સની સમજાવવાની ક્ષમતાને સુધારવાના પ્રયાસો કરવામાં આવી રહ્યા છે, જેથી તેઓ આપણે આપણા નિર્ણયોને સમજવામાં મદદ કરી શકે.

 

Machine learning એ ડેટા અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનનું પરસ્પર મિલન છે, જે આપણને ડેટામાંથી શીખવા અને ભવિષ્યની આગાહીઓ અને નિર્ણયો લેવાની મંજૂરી આપે છે. આ ટેક્નોલોજી વિવિધ ક્ષેત્રોમાં લાગુ કરવામાં આવી રહી છે અને ભવિષ્યમાં તેનો ઉપયોગ પણ વધી રહ્યો છે, જે આપણા સમાજ અને વ્યવસાયમાં પરિવર્તન લાવી શકે છે.