मशीन लर्निंग की मुख्य अवधारणाओं को एक आम आदमी सहित दर्शकों को समझाएं।
मशीन लर्निंग (Machine Learning) एक ऐसी तकनीक है जिसके जरिए कंप्यूटर उपयोगकर्ताओं द्वारा दिए गए डेटा से स्वयं जानता है। कंप्यूटर स्वयं डेटा को अधिक उपयोगी रूप में संग्रह करता है ताकि यह अपने कामों को और बेहतर तरीके से कर सके।

मशीन लर्निंग की मुख्य अवधारणाओं में से पहला है सुपर्वाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning)। इसमें, कंप्यूटर को शिक्षित करने के लिए लेबल्ड डेटा (Labeled data) प्रदान की जाती है। यह डेटा प्रदान करता है कि डेटा संग्रह के लिए कंप्यूटर को कैसे जानकारी को कैटेगराइज करना है।

दूसरा अवधारणा है अनुपूर्वाता लर्निंग (Unsupervised Learning)। इसमें, कंप्यूटर को शिक्षित करने के लिए अनलेबल्ड डेटा (Unlabeled data) प्रदान की जाती है। इसमें, कंप्यूटर को डेटा के पैटर्न की खोज करनी होती है जो कि डेटा में हो सकते हैं।

थीसरी अवधारणा है रिफोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning)। इसमें, कंप्यूटर को एक टास्क (task) दिया जाता है और कंप्यूटर का मुख्य उद्देश्य होता है ऐसे फीडबैक में सीखते हुए अपने कंप्यूटर अल्गोरिथम को सही स्थान तक पहुँचाना। यही कारण है कि यह लर्निंग प्रकार कम्प्यूटर गेम और रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।

इन सभी मुख्य अवधारणाओं का उपयोग करके, मशीन लर्निंग उत्पादों, सेवाओं और डिजिटल मानव संबंधों से जुड़े अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।