मशीन लर्निंग क्या है और यह पहली बार कब सामने आया?मशीन लर्निंग (एमएल) पूछताछ 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। [1] इसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक भाग के रूप में देखा जाता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नमूना डेटा के आधार पर एक मॉडल का निर्माण करते हैं, जिसे प्रशिक्षण डेटा के रूप में जाना जाता है, ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए। [2] मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि चिकित्सा, ईमेल फ़िल्टरिंग, वाक् पहचान, कृषि और कंप्यूटर विज़न में, जहाँ आवश्यक कार्यों को करने के लिए पारंपरिक एल्गोरिदम विकसित करना कठिन या अक्षम्य है। [3] [4] ]

मशीन लर्निंग का एक सबसेट कम्प्यूटेशनल स्टैटिस्टिक्स से निकटता से संबंधित है, जो कंप्यूटर का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने पर केंद्रित है, लेकिन सभी मशीन लर्निंग स्टैटिस्टिकल लर्निंग नहीं है। गणितीय अनुकूलन का अध्ययन मशीन सीखने के क्षेत्र में विधियों, सिद्धांत और अनुप्रयोग डोमेन को वितरित करता है। डेटा माइनिंग अध्ययन का एक संबंधित क्षेत्र है, जो अनपर्यवेक्षित शिक्षा के माध्यम से खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है। [6] [7]

मशीन लर्निंग के कुछ कार्यान्वयन डेटा और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग इस तरह से करते हैं जो एक जैविक मस्तिष्क के काम की नकल करते हैं। [8] [9]

व्यावसायिक समस्याओं में इसके अनुप्रयोग में, मशीन लर्निंग को प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स भी कहा जाता है।

अवलोकन
सीखने के एल्गोरिदम इस आधार पर काम करते हैं कि अतीत में अच्छी तरह से काम करने वाली रणनीतियों, एल्गोरिदम और अनुमानों के भविष्य में अच्छी तरह से काम करना जारी रखने की संभावना है। ये निष्कर्ष स्पष्ट हो सकते हैं, जैसे "चूंकि सूर्य पिछले 10,000 दिनों से हर सुबह उगता है, यह शायद कल सुबह भी उदय होगा"। उन्हें बारीक किया जा सकता है, जैसे कि "X% परिवारों की भौगोलिक रूप से अलग-अलग प्रजातियां हैं, रंग भिन्न हैं, इसलिए एक Y% संभावना है कि अनदेखे काले हंस मौजूद हैं"। [10]

मशीन लर्निंग प्रोग्राम ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कार्य कर सकते हैं। इसमें प्रदान किए गए डेटा से सीखने वाले कंप्यूटर शामिल हैं ताकि वे कुछ कार्य कर सकें। कंप्यूटर को सौंपे गए सरल कार्यों के लिए, एल्गोरिदम को 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 मैन्युअल रूप से आवश्यक एल्गोरिदम बनाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। व्यवहार में, मानव प्रोग्रामर द्वारा प्रत्येक आवश्यक चरण को निर्दिष्ट करने के बजाय मशीन को अपने स्वयं के एल्गोरिथ्म को विकसित करने में मदद करना अधिक प्रभावी हो सकता है। [11]

मशीन लर्निंग का अनुशासन उन कार्यों को पूरा करने के लिए कंप्यूटर सिखाने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों को नियोजित करता है जहाँ कोई पूरी तरह से संतोषजनक एल्गोरिदम उपलब्ध नहीं है। ऐसे मामलों में जहां बड़ी संख्या में संभावित उत्तर मौजूद हैं, एक दृष्टिकोण कुछ सही उत्तरों को मान्य के रूप में लेबल करना है। इसके बाद इसे कंप्यूटर के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग किया जा सकता है ताकि सही उत्तर निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम में सुधार हो सके। उदाहरण के लिए, डिजिटल वर्ण पहचान के कार्य के लिए एक प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए, हस्तलिखित अंकों के MNIST डेटासेट का अक्सर उपयोग किया जाता है। [11]

इतिहास और अन्य क्षेत्रों से संबंध
यह भी देखें: मशीन लर्निंग की टाइमलाइन
मशीन लर्निंग शब्द 1959 में आईबीएम के एक कर्मचारी और कंप्यूटर गेमिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में अग्रणी आर्थर सैमुअल द्वारा गढ़ा गया था। [12] [13] इस समयावधि में पर्यायवाची स्व-शिक्षण कंप्यूटर का भी उपयोग किया गया था। [14] [15]

1960 के दशक की शुरुआत में पंच्ड टेप मेमोरी के साथ एक प्रायोगिक "लर्निंग मशीन", जिसे साइबरट्रॉन कहा जाता है, रेथियॉन कंपनी द्वारा सोनार सिग्नल, इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम और स्पीच पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए अल्पविकसित सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके विकसित किया गया था। पैटर्न को पहचानने के लिए एक मानव ऑपरेटर/शिक्षक द्वारा इसे बार-बार "प्रशिक्षित" किया गया था और गलत निर्णयों का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए इसे "गॉफ़" बटन से सुसज्जित किया गया था। [16] 1960 के दशक के दौरान मशीन लर्निंग में शोध पर एक प्रतिनिधि पुस्तक लर्निंग मशीन पर निल्सन की किताब थी, जो ज्यादातर पैटर्न वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग से संबंधित थी। [17] पैटर्न मान्यता से संबंधित रुचि 1970 के दशक में जारी रही, जैसा कि 1973 में डूडा और हार्ट द्वारा वर्णित किया गया था। [18] 1981 में शिक्षण रणनीतियों का उपयोग करने पर एक रिपोर्ट दी गई ताकि एक तंत्रिका नेटवर्क एक कंप्यूटर टर्मिनल से 40 वर्णों (26 अक्षर, 10 अंक और 4 विशेष प्रतीकों) को पहचानना सीखे। [19]

टॉम एम. मिशेल ने मशीन सीखने के क्षेत्र में अध्ययन किए गए एल्गोरिदम की एक व्यापक रूप से उद्धृत, अधिक औपचारिक परिभाषा प्रदान की: "कहा जाता है कि एक कंप्यूटर प्रोग्राम कार्य के कुछ वर्ग टी और प्रदर्शन माप पी के संबंध में अनुभव ई से सीखता है यदि कार्यों में इसका प्रदर्शन टी में, जैसा कि पी द्वारा मापा जाता है, अनुभव ई के साथ सुधार होता है। यह एलन ट्यूरिंग के अपने पत्र "कम्प्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस" के प्रस्ताव का अनुसरण करता है, जिसमें प्रश्न "क्या मशीनें सोच सकती हैं?" प्रश्न के साथ प्रतिस्थापित किया गया है "क्या मशीनें वह कर सकती हैं जो हम (विचारक संस्थाओं के रूप में) कर सकते हैं?"। [21]

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