Machine Learning (ML)
एक ऐसी तकनीक है जो कंप्यूटर को ऐसा करने की शक्ति प्रदान करती है कि वह अपने आप से सीख सके। ML का उपयोग कई तरह के काम किया जा सकता है जैसे व्यक्तिगतीकरण, समीक्षा और विस्तृत रूप से डेटा के साथ सही सेवा प्रदान करने में मदद करना।
ML को भी दो हिस्सों में बांटा जा सकता है –
संगीत (Supervised) और असंगीत (unsupervised) ML
(Supervised) ML
संगीत ML में, कंप्यूटर को दिए गए डेटा से सिखाया जाता है और ये सिखाते समय ये भी पता लगाते हैं कि जो आने वाले डेटा सेट में होगा उसे कैसे प्रसंस्करण किया जाए। इसके बाद इस कंप्यूटर मॉडल को टेस्ट डेटा से जांचा जाता है और फिर मॉडल को नये डेटा के साथ लागू किया जाता है।
(Unsupervised) ML
असंगीत ML में, कंप्यूटर को कोई अधिकार नहीं दिया जाता है और ये खुद से सीखते हैं। इसमें एक बड़ी डेटा सेट को विश्लेषण करने के बाद कंप्यूटर अपने आप से किसी भी पैटर्न की खोज करता है और उसमें से कुछ उपयोगी जानकारी को उत्पादित करता है।
Machine Learning (ML) एक ऐसी तकनीक है जो हमारी दुनिया को बदल रही है। आजकल ML को कई विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है जैसे संवाद विषयक पहचान, छवि पहचान, सम्मेलन सिस्टम, अनोमली डिटेक्शन और प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग।
ML का मुख्य उद्देश्य होता है कि कंप्यूटर डेटा से स्वयं सीख सके और उस डेटा के आधार पर नए जानकारियों का अनुमान लगा सके। यह कंप्यूटर संवाद विषयक पहचान, चयन, और फिल्टरिंग जैसे कार्यों को संभव बनाता है।
एक उदाहरण के रूप में, यदि हम एक ऑटोमेटिक संवाद विषयक पहचान सिस्टम का उपयोग करें, तो उसके लिए हमें बहुत से डेटा को कंप्यूटर पर लोड करना होगा। इसके बाद, कंप्यूटर स्वतः विशेषताओं का अनुमान लगाने लगता है और यदि उन विशेषताओं के आधार पर संवाद विषयक पहचान की संभावना होती है तो कंप्यूटर संवाद विषयक पहचान कर लेता है।
“भविष्य में 10 सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग नौकरियां”
आज के डिजिटल युग में, मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक तेजी से बढ़ते विकास का दौर है। इसलिए, भविष्य में मशीन लर्निंग नौकरियों के क्षेत्र में एक अच्छी वृद्धि की संभावना है। इसलिए, यदि आप भविष्य में मशीन लर्निंग में नौकरी करने का विचार कर रहे हैं तो यह आपके लिए बहुत ही उपयोगी होगा। नीचे हमने भविष्य में 10 सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग नौकरियां बताई हैं:
1-मशीन लर्निंग इंजीनियर
मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट के साथ काम करते हैं। यह नौकरी डेटा समीक्षा और उत्पादन के लिए एक स्वतंत्र रूप से शासित आंशिक आधार पर काम करते हैं।
2-डेटा वॉरेहाउस
डेटा वॉरेहाउस विश्लेषक भी मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक बढ़िया करियर चुनाव हो सकता है।
डेटा वॉरेहाउस विश्लेषकों का काम डेटा को संग्रहीत करना, जांचना, विश्लेषण करना और उससे संबंधित फीचर्स को उद्धृत करना होता है। उन्हें डेटा वॉरेहाउस में संग्रहित डेटा को शोधने की आवश्यकता होती है और फिर उसको शुद्ध करने के लिए उपयुक्त डेटा क्लींग टूल का उपयोग करना होता है।
3-डेटा साइंटिस्ट
डेटा साइंटिस्ट डेटा के रूप में संग्रह और उसे विश्लेषित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले अल्गोरिदम विकसित करते हैं। वे मशीन लर्निंग अल्गोरिदम के विकास में एक बड़ा योगदान देते हैं।
4-डेटा एनालिस्ट
डेटा एनालिस्ट डेटा के रूप में संग्रह, संगठन और उसके साथ काम करते हैं। वे विभिन्न विश्लेषण उपकरणों का उपयोग करते हैं जो उन्हें बिक्री और बाजार उत्पादों के बारे में संदेहों को समझने में मदद करते हैं।
5-मशीन लर्निंग विश्लेषक
मशीन लर्निंग विश्लेषक अनुभवी डेटा वॉरेहाउस के साथ काम करते हैं और विभिन्न मशीन लर्निंग अल्गोरिदम को विश्लेषित करते हैं।
6-नेटवर्क इंजीनियर
नेटवर्क इंजीनियर सिस्टम के विभिन्न भागों को विकसित और निर्माण करते हैं। वे मशीन लर्निंग सिस्टमों को विकसित और तैयार करते हैं
7-नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) इंजीनियर
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग इंजीनियर भाषा के लिए मशीन लर्निंग अल्गोरिदम विकसित करते हैं। वे एक उच्च स्तर की भाषा विश्लेषण विश्लेषण तकनीक का उपयोग करते हैं जो संदेशों, टेक्स्ट, और भाषा के अन्य आवाजों को समझता है।
8-इमेज प्रोसेसिंग इंजीनियर
इमेज प्रोसेसिंग इंजीनियर उन लोगों के लिए विशेषज्ञ होते हैं जो फोटोग्राफी और वीडियो विश्लेषण में रुचि रखते हैं। वे मशीन लर्निंग अल्गोरिदम विकसित करते हैं जो चित्रों को अधिक उच्च-स्तर के विश्लेषण के लिए तैयार करते हैं।
9-रोबोटिक प्रोसेस अटेंडेंट
रोबोटिक प्रोसेस अटेंडेंट नई प्रौद्योगिकी के साथ काम करते हैं जो रोबोटिक प्रक्रिया नियंत्रण में मदद करती हैं। वे उच्च स्तर के संचालन प्रणालियों और मशीन लर्निंग अल्गोरिदम का उपयोग करते हैं
10-Ensemble Learning:
इसमें, एक समूह के कई मॉडल्स का उपयोग करके एक महत्वपूर्ण निर्णय लिया जाता है। इससे एक अधिक मुख्य मॉडल का निर्णय लिया जाता है जो एकल मॉडल से बेहतर हो सकता है।
यहां हम बता रहे हैं, Machine Learning की Top 10 चीजें जो आपको जाननी चाहिए:
1-Supervised Learning:
सुपरवाइज्ड लर्निंग में डेटा सेट का उपयोग करके एल्गोरिदम को ट्रेन किया जाता है। इस प्रकार के एल्गोरिदम में उत्पादन और नतीजे दोनों को प्रशिक्षित किया जाता है।
2-Unsupervised Learning:
अनुप्रशिक्षित लर्निंग में, एल्गोरिदम को डेटा सेट से समझौता नहीं करना पड़ता है, बल्कि इसमें अनुसंधान या नए पैटर्न की खोज के लिए कोशिश की जाती है।
3-Reinforcement Learning:
इसमें एल्गोरिदम को सीखने के लिए एक प्रणाली का उपयोग किया जाता है जिसमें एक एजेंट एक पर्याप्त समय के लिए कुछ ऐसा करता है जो उसे बड़े स्तर पर बेहतर बनाता है।
4-Neural Networks:
न्यूरल नेटवर्क में एक समूह के साथ कई एकल एल्गोरिदम काम करते हैं और एक समस्या को हल करने के लिए एक कम्प्यूटर नेटवर्क बनाया जाता है।
5-Decision Trees:
डिसिजन ट्रीज़ के माध्यम से मशीन लर्निंग में फैसले लिए जाते हैं।
6-Natural Language Processing (NLP):
यह एक मशीन लर्निंग उपयोग करके मानव भाषा को समझने और इससे संबंधित डेटा को प्रोसेस करने की क्षमता है।
7-Computer Vision:
कंप्यूटर विज़न एक मशीन लर्निंग क्षेत्र है जो कंप्यूटर सिस्टम को चित्रों और वीडियो से फीचर्स को पहचानने और उससे डेटा को विश्लेषित करने की क्षमता होती है।
8-Clustering:
इसमें, मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म समान डेटा पॉइंट को एक ही ग्रुप में ग्रुप करते हैं। इस प्रक्रिया को क्लस्टरिंग कहा जाता है।
9-Regression:
रिग्रेशन मशीन लर्निंग का एक और प्रकार है जो डेटा के बीच रिश्तों को देखता है। इससे, एक नया डेटा पॉइंट जोड़ा जा सकता है और मॉडल के द्वारा उसकी मूल्यांकन की जा सकती है।
10-Ensemble Learning:
इसमें, एक समूह के कई मॉडल्स का उपयोग करके एक महत्वपूर्ण निर्णय लिया जाता है। इससे एक अधिक मुख्य मॉडल का निर्णय लिया जाता है जो एकल मॉडल से बेहतर हो सकता है।
इन सभी चीजों के अलावा, Machine Learning के अन्य क्षेत्रों में भी कई रोमांचक चीजें होती हैं जैसे कि Deep Learning, Neural Networks, और Reinforcement Learning आदि। इनमें से हर एक क्षेत्र एक अलग प्रकार की मशीन लर्निंग की तकनीक का उपयोग करता है और विभिन्न तरीकों से डेटा को प्रोसेस करता है।
Machine Learning का उपयोग विभिन्न व्यवसायों में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, वित्तीय संस्थाएं और वित्तीय विभागों में Machine Learning का उपयोग किया जाता है ताकि इन्हें आर्थिक दुनिया में ठीक से संभाला जा सके। अन्य उदाहरण में शामिल हैं रोबोटिक्स, स्वास्थ्य सेवाएं, संचार और वाणिज्य।
आने वाले समय में Machine Learning के क्षेत्र में नए और रोमांचक काम उपलब्ध होंगे। यह उदाहरणों के रूप में संभव होगा – गहन लर्निंग, क्वांटम कंप्यूटिंग, और संगणना के अन्य शाखाओं में। इन तकनीकों का उपयोग करके, उन्हें नए उत्पादों, सेवाओं, और अवसरों की खोज करने में मदद मिल सकती है।
संपादकीय टीम की राय
अंतिम शब्द, मशीन लर्निंग एक अच्छा करियर चुनाव हो सकता है। यह उन लोगों के लिए एक उत्तम विकल्प है जो टेक्नोलॉजी और डेटा के साथ काम करना पसंद करते हैं। इसलिए, अगर आप मशीन लर्निंग में अपना करियर बनाने की सोच रहे हैं तो उपरोक्त जॉब रोल्स में से कुछ एक का चयन कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग इंजीनियर, डाटा साइंटिस्ट और डीप लर्निंग इंजीनियर जैसी नौकरियों की मांग आगे बढ़ने की संभावना है। यदि आप इन फील्डों में एक उच्च स्तर की नौकरी पाना चाहते हैं तो उचित शिक्षा एवं प्रशिक्षण के साथ एक बढ़िया पोर्टफोलियो बनाने का प्रयास करें। इसके लिए, आप ऑनलाइन शैक्षणिक संस्थाओं या ट्रेनिंग संस्थानों से जुड़ सकते हैं जो मशीन लर्निंग से संबंधित पाठ्यक्रम और प्रशिक्षण प्रदान करते हैं। इसके अलावा, आप ऑनलाइन मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में सक्रिय भाग लेकर भी अपने आप को समर्थ बना सकते है