मशीन लर्निंग (एमएल) जांच का एक क्षेत्र है जो "सीखने" के तरीकों को समझने और बनाने के लिए समर्पित है - यानी, ऐसे तरीके जो कार्यों के कुछ सेट पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा का लाभ उठाते हैं। इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक भाग के रूप में देखा जाता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए नमूना डेटा के आधार पर एक मॉडल बनाते हैं, जिसे प्रशिक्षण डेटा के रूप में जाना जाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि चिकित्सा, ईमेल फ़िल्टरिंग, भाषण पहचान, कृषि और कंप्यूटर विज़न में, जहां आवश्यक कार्यों को करने के लिए पारंपरिक एल्गोरिदम विकसित करना मुश्किल या असंभव है।

मशीन लर्निंग का एक सबसेट कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी से निकटता से संबंधित है, जो कंप्यूटर का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने पर केंद्रित है, लेकिन सभी मशीन लर्निंग सांख्यिकीय लर्निंग नहीं है। गणितीय अनुकूलन का अध्ययन मशीन लर्निंग के क्षेत्र में तरीकों, सिद्धांत और अनुप्रयोग डोमेन प्रदान करता है। डेटा माइनिंग अध्ययन का एक संबंधित क्षेत्र है, जो बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण पर केंद्रित है।

मशीन लर्निंग के कुछ कार्यान्वयन डेटा और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग इस तरह से करते हैं जो जैविक मस्तिष्क के कामकाज की नकल करता है।

व्यावसायिक समस्याओं में अपने अनुप्रयोग में, मशीन लर्निंग को पूर्वानुमानित विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है।

अवलोकन
सीखने के एल्गोरिदम इस आधार पर काम करते हैं कि रणनीतियाँ, एल्गोरिदम और निष्कर्ष जो अतीत में अच्छा काम करते थे, भविष्य में भी अच्छा काम करते रहेंगे। ये अनुमान स्पष्ट हो सकते हैं, जैसे कि "चूंकि पिछले 10,000 दिनों से सूरज हर सुबह उगता है, इसलिए संभवतः कल सुबह भी उगेगा"। उन्हें बारीक किया जा सकता है, जैसे "X% परिवारों में भौगोलिक रूप से अलग-अलग प्रजातियाँ होती हैं, जिनका रंग भिन्न होता है, इसलिए Y% संभावना है कि अनदेखे काले हंस मौजूद हैं"।

मशीन लर्निंग प्रोग्राम स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कार्य कर सकते हैं। इसमें कंप्यूटर प्रदान किए गए डेटा से सीखना शामिल है ताकि वे कुछ कार्यों को पूरा कर सकें। कंप्यूटर को सौंपे गए सरल कार्यों के लिए, प्रोग्राम एल्गोरिदम मशीन को यह बताना संभव है कि समस्या को हल करने के लिए आवश्यक सभी चरणों को कैसे निष्पादित किया जाए; कंप्यूटर की ओर से, किसी सीखने की आवश्यकता नहीं है। अधिक उन्नत कार्यों के लिए, मानव के लिए आवश्यक एल्गोरिदम को मैन्युअल रूप से बनाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। व्यवहार में, मानव प्रोग्रामर द्वारा हर आवश्यक कदम निर्दिष्ट करने के बजाय मशीन को अपना एल्गोरिदम विकसित करने में मदद करना अधिक प्रभावी हो सकता है।

मशीन लर्निंग का अनुशासन उन कार्यों को पूरा करने के लिए कंप्यूटर को सिखाने के लिए विभिन्न तरीकों को नियोजित करता है जहां कोई पूरी तरह से संतोषजनक एल्गोरिदम उपलब्ध नहीं है। ऐसे मामलों में जहां बड़ी संख्या में संभावित उत्तर मौजूद हैं, एक दृष्टिकोण यह है कि कुछ सही उत्तरों को वैध के रूप में लेबल किया जाए। इसके बाद इसका उपयोग कंप्यूटर के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में किया जा सकता है ताकि वह सही उत्तर निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को बेहतर बना सके। उदाहरण के लिए, डिजिटल चरित्र पहचान के कार्य के लिए एक प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए, हस्तलिखित अंकों के एमएनआईएसटी डेटासेट का अक्सर उपयोग किया जाता है।

इतिहास और अन्य क्षेत्रों से संबंध
यह भी देखें: मशीन लर्निंग की समयरेखा
मशीन लर्निंग शब्द 1959 में आईबीएम कर्मचारी और कंप्यूटर गेमिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अग्रणी आर्थर सैमुअल द्वारा गढ़ा गया था। इस समयावधि में पर्यायवाची स्व-शिक्षण कंप्यूटर का भी उपयोग किया गया था।

1960 के दशक की शुरुआत में रेथियॉन कंपनी द्वारा अल्पविकसित सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके सोनार सिग्नल, इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम और भाषण पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए साइबरट्रॉन नामक छिद्रित टेप मेमोरी के साथ एक प्रयोगात्मक "लर्निंग मशीन" विकसित की गई थी। पैटर्न को पहचानने के लिए इसे मानव ऑपरेटर/शिक्षक द्वारा बार-बार "प्रशिक्षित" किया गया था और गलत निर्णयों का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए इसे "गूफ़" बटन से सुसज्जित किया गया था। 1960 के दशक के दौरान मशीन लर्निंग में अनुसंधान पर एक प्रतिनिधि पुस्तक लर्निंग मशीन्स पर निल्सन की पुस्तक थी, जो ज्यादातर पैटर्न वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग से संबंधित थी। पैटर्न पहचान से संबंधित रुचि 1970 के दशक में जारी रही, जैसा कि 1973 में डूडा और हार्ट द्वारा वर्णित किया गया था। 1981 में शिक्षण रणनीतियों का उपयोग करने पर एक रिपोर्ट दी गई थी ताकि एक तंत्रिका नेटवर्क 40 वर्णों (26 अक्षर, 10 अंक और 4 विशेष प्रतीकों) को पहचानना सीख सके। ) एक कंप्यूटर टर्मिनल से।

टॉम एम. मिशेल ने मशीन लर्निंग क्षेत्र में अध्ययन किए गए एल्गोरिदम की एक व्यापक रूप से उद्धृत, अधिक औपचारिक परिभाषा प्रदान की: "कहा जाता है कि एक कंप्यूटर प्रोग्राम कार्यों के कुछ वर्ग टी के संबंध में अनुभव ई से सीखता है और यदि कार्यों में उसका प्रदर्शन होता है तो प्रदर्शन माप पी होता है टी में, जैसा कि पी द्वारा मापा जाता है, अनुभव ई के साथ सुधार होता है।" जिन कार्यों में मशीन लर्निंग का संबंध है, उनकी यह परिभाषा क्षेत्र को संज्ञानात्मक शब्दों में परिभाषित करने के बजाय एक मौलिक रूप से परिचालन परिभाषा प्रदान करती है। यह एलन ट्यूरिंग के पेपर "कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस" के प्रस्ताव का अनुसरण करता है, जिसमें प्रश्न "क्या मशीनें सोच सकती हैं?" इसे इस प्रश्न से बदल दिया गया है कि "क्या मशीनें वह कर सकती हैं जो हम (सोचने वाली संस्थाओं के रूप में) कर सकते हैं?"।

आधुनिक समय की मशीन लर्निंग के दो उद्देश्य हैं, एक है विकसित किए गए मॉडलों के आधार पर डेटा को वर्गीकृत करना, दूसरा उद्देश्य इन मॉडलों के आधार पर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करना है। डेटा को वर्गीकृत करने के लिए विशिष्ट एक काल्पनिक एल्गोरिदम, कैंसरग्रस्त मस्सों को वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ-साथ मोल्स की कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग कर सकता है। स्टॉक ट्रेडिंग के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सूचित कर सकता है
मशीन लर्निंग एआई की एक शाखा है जो सीखने के तरीकों को समझने और विकसित करने से संबंधित है, यानी, ऐसे तरीके जो कार्यों के एक सेट पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नमूना डेटा से एक मॉडल का निर्माण करते हैं, जिसे प्रशिक्षण डेटा कहा जाता है। ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने का आदेश। यह पहली बार 1960 के दशक में उभरा।
मशीन लर्निंग (एमएल) जांच का एक क्षेत्र है जो "सीखने" के तरीकों को समझने और बनाने के लिए समर्पित है - यानी, ऐसे तरीके जो कार्यों के कुछ सेट पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा का लाभ उठाते हैं। इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक भाग के रूप में देखा जाता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए नमूना डेटा के आधार पर एक मॉडल बनाते हैं, जिसे प्रशिक्षण डेटा के रूप में जाना जाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि चिकित्सा, ईमेल फ़िल्टरिंग, भाषण पहचान, कृषि और कंप्यूटर विज़न में, जहां आवश्यक कार्यों को करने के लिए पारंपरिक एल्गोरिदम विकसित करना मुश्किल या असंभव है।

मशीन लर्निंग का एक सबसेट कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी से निकटता से संबंधित है, जो कंप्यूटर का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने पर केंद्रित है, लेकिन सभी मशीन लर्निंग सांख्यिकीय लर्निंग नहीं है। गणितीय अनुकूलन का अध्ययन मशीन लर्निंग के क्षेत्र में तरीकों, सिद्धांत और अनुप्रयोग डोमेन प्रदान करता है। डेटा माइनिंग अध्ययन का एक संबंधित क्षेत्र है, जो बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण पर केंद्रित है।

मशीन लर्निंग के कुछ कार्यान्वयन डेटा और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग इस तरह से करते हैं जो जैविक मस्तिष्क के कामकाज की नकल करता है।

व्यावसायिक समस्याओं में अपने अनुप्रयोग में, मशीन लर्निंग को पूर्वानुमानित विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है।

अवलोकन
सीखने के एल्गोरिदम इस आधार पर काम करते हैं कि रणनीतियाँ, एल्गोरिदम और निष्कर्ष जो अतीत में अच्छा काम करते थे, भविष्य में भी अच्छा काम करते रहेंगे। ये अनुमान स्पष्ट हो सकते हैं, जैसे कि "चूंकि पिछले 10,000 दिनों से सूरज हर सुबह उगता है, इसलिए संभवतः कल सुबह भी उगेगा"। उन्हें बारीक किया जा सकता है, जैसे "X% परिवारों में भौगोलिक रूप से अलग-अलग प्रजातियाँ होती हैं, जिनका रंग भिन्न होता है, इसलिए Y% संभावना है कि अनदेखे काले हंस मौजूद हैं"।

मशीन लर्निंग प्रोग्राम स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कार्य कर सकते हैं। इसमें कंप्यूटर प्रदान किए गए डेटा से सीखना शामिल है ताकि वे कुछ कार्यों को पूरा कर सकें। कंप्यूटर को सौंपे गए सरल कार्यों के लिए, प्रोग्राम एल्गोरिदम मशीन को यह बताना संभव है कि समस्या को हल करने के लिए आवश्यक सभी चरणों को कैसे निष्पादित किया जाए; कंप्यूटर की ओर से, किसी सीखने की आवश्यकता नहीं है। अधिक उन्नत कार्यों के लिए, मानव के लिए आवश्यक एल्गोरिदम को मैन्युअल रूप से बनाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। व्यवहार में, मानव प्रोग्रामर द्वारा हर आवश्यक कदम निर्दिष्ट करने के बजाय मशीन को अपना एल्गोरिदम विकसित करने में मदद करना अधिक प्रभावी हो सकता है।

मशीन लर्निंग का अनुशासन उन कार्यों को पूरा करने के लिए कंप्यूटर को सिखाने के लिए विभिन्न तरीकों को नियोजित करता है जहां कोई पूरी तरह से संतोषजनक एल्गोरिदम उपलब्ध नहीं है। ऐसे मामलों में जहां बड़ी संख्या में संभावित उत्तर मौजूद हैं, एक दृष्टिकोण यह है कि कुछ सही उत्तरों को वैध के रूप में लेबल किया जाए। इसके बाद इसका उपयोग कंप्यूटर के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में किया जा सकता है ताकि वह सही उत्तर निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को बेहतर बना सके। उदाहरण के लिए, डिजिटल चरित्र पहचान के कार्य के लिए एक प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए, हस्तलिखित अंकों के एमएनआईएसटी डेटासेट का अक्सर उपयोग किया जाता है।

इतिहास और अन्य क्षेत्रों से संबंध
यह भी देखें: मशीन लर्निंग की समयरेखा
मशीन लर्निंग शब्द 1959 में आईबीएम कर्मचारी और कंप्यूटर गेमिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अग्रणी आर्थर सैमुअल द्वारा गढ़ा गया था। इस समयावधि में पर्यायवाची स्व-शिक्षण कंप्यूटर का भी उपयोग किया गया था।

1960 के दशक की शुरुआत में रेथियॉन कंपनी द्वारा अल्पविकसित सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके सोनार सिग्नल, इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम और भाषण पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए साइबरट्रॉन नामक छिद्रित टेप मेमोरी के साथ एक प्रयोगात्मक "लर्निंग मशीन" विकसित की गई थी। पैटर्न को पहचानने के लिए इसे मानव ऑपरेटर/शिक्षक द्वारा बार-बार "प्रशिक्षित" किया गया था और गलत निर्णयों का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए इसे "गूफ़" बटन से सुसज्जित किया गया था। 1960 के दशक के दौरान मशीन लर्निंग में अनुसंधान पर एक प्रतिनिधि पुस्तक लर्निंग मशीन्स पर निल्सन की पुस्तक थी, जो ज्यादातर पैटर्न वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग से संबंधित थी। पैटर्न पहचान से संबंधित रुचि 1970 के दशक में जारी रही, जैसा कि 1973 में डूडा और हार्ट द्वारा वर्णित किया गया था। 1981 में शिक्षण रणनीतियों का उपयोग करने पर एक रिपोर्ट दी गई थी ताकि एक तंत्रिका नेटवर्क 40 वर्णों (26 अक्षर, 10 अंक और 4 विशेष प्रतीकों) को पहचानना सीख सके। ) एक कंप्यूटर टर्मिनल से।

टॉम एम. मिशेल ने मशीन लर्निंग क्षेत्र में अध्ययन किए गए एल्गोरिदम की एक व्यापक रूप से उद्धृत, अधिक औपचारिक परिभाषा प्रदान की: "कहा जाता है कि एक कंप्यूटर प्रोग्राम कार्यों के कुछ वर्ग टी के संबंध में अनुभव ई से सीखता है और यदि कार्यों में उसका प्रदर्शन होता है तो प्रदर्शन माप पी होता है टी में, जैसा कि पी द्वारा मापा जाता है, अनुभव ई के साथ सुधार होता है।" जिन कार्यों में मशीन लर्निंग का संबंध है, उनकी यह परिभाषा क्षेत्र को संज्ञानात्मक शब्दों में परिभाषित करने के बजाय एक मौलिक रूप से परिचालन परिभाषा प्रदान करती है। यह एलन ट्यूरिंग के पेपर "कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस" के प्रस्ताव का अनुसरण करता है, जिसमें प्रश्न "क्या मशीनें सोच सकती हैं?" इसे इस प्रश्न से बदल दिया गया है कि "क्या मशीनें वह कर सकती हैं जो हम (सोचने वाली संस्थाओं के रूप में) कर सकते हैं?"।

आधुनिक समय की मशीन लर्निंग के दो उद्देश्य हैं, एक है विकसित किए गए मॉडलों के आधार पर डेटा को वर्गीकृत करना, दूसरा उद्देश्य इन मॉडलों के आधार पर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करना है। डेटा को वर्गीकृत करने के लिए विशिष्ट एक काल्पनिक एल्गोरिदम, कैंसरग्रस्त मस्सों को वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ-साथ मोल्स की कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग कर सकता है। स्टॉक ट्रेडिंग के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सूचित कर सकता है