Machine Learning in Hindi (ML) मशीन लर्निंग क्या है और कैसे काम करती है।

 नमस्ते दोस्तों आज के इस लेख में हम आपको बताएंगे कि मशीन लर्निंग क्या है और कैसे काम करती है और इसके फायदे क्या हैं इसकी पूरी जानकारी मिलेगी इस लेख को अंतिम तक धर्य के साथ पढ़ें तो चलिए शुरू करते हैं।

I. मशीन लर्निंग का अर्थ और परिभाषा

एक सरल व्याख्या के रूप में, मशीन लर्निंग का अर्थ है कि कंप्यूटर या मशीन अल्गोरिदम का उपयोग करके स्वयं सीखते हैं और अपने अनुभव से सुधार करते हैं। इसका उपयोग डेटा विश्लेषण और विपणन, संगठन और फिल्टरिंग, संचालन विश्लेषण, और वित्तीय अनुमान जैसे क्षेत्रों में किया जाता है।

Machine Learning in Hindi

व्यापक अर्थ विवरण 

के रूप में, मशीन लर्निंग का अर्थ है कि कंप्यूटर या मशीन विशिष्ट सेट ऑफ एल्गोरिथ्म का उपयोग करके डेटा से सीखते हैं और जो डेटा से सीखते हैं उसका उपयोग उन उद्देश्यों के लिए किया जाता है जिनमें हमारे पास अधिक डेटा होती है लेकिन उस डेटा से कुछ बेहतर सीखा जा सकता है। मशीन लर्निंग उन एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है जो कंप्यूटर को दिए गए डेटा से संदेहास्पद या अन्यत्र नये नतीजे प्राप्त करने में मदद करते हैं।

दाहरण 

एक विशिष्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिथम, जिसे आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (Artificial Neural Network) कहा जाता है, डिजिटल इमेज को अक्षरों में ट्रांसफर करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक उदाहरण है कि मशीन लर्निंग कैसे इनपुट डेटा से सीख सकता है और नए डेटा के लिए भविष्यवाणियां कर सकता है।

II. मशीन लर्निंग के फायदे (Machine Learning in Hindi)

मशीन लर्निंग के कई फायदे हैं। कुछ मुख्य फायदे निम्नलिखित हैं

विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग

मशीन लर्निंग के फायदे का सबसे बड़ा फायदा यह है कि इसे कई अन्य क्षेत्रों में उपयोग किया जा सकता है। इसे फाइनेंस, स्वास्थ्य देखभाल, संचार, विज्ञान और अन्य क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।

व्यावसायिक फायदे

अधिकांश व्यावसायों में, मशीन लर्निंग के उपयोग से कार्यकर्ता अपने समय का और समायोजन करने में मदद मिलती है। इससे काम की गति बढ़ती है और लागत घटती है। उदाहरण के लिए, बैंकों के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके, उन्हें अपने ग्राहकों को अधिक समझ सकने वाली सेवाएं प्रदान करने में मदद मिलती है। इससे उन्हें बेहतर ग्राहक समर्थन और सेवा प्रदान करने में मदद मिलती है।

सामाजिक फायदे

मशीन लर्निंग का उपयोग सामाजिक क्षेत्र में भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग का उपयोग सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर इसका उपयोग करके उपयोगकर्ताओं के लिए व्यक्तिगतकृत समाचार और विज्ञापन प्रदान किए जाते हैं। इसके अलावा, यह आवाज के बारे में विशेषज्ञ विवरण प्रदान कर सकता है, जिससे विभिन्न समाज क्षेत्रों के लोगों को लाभ होता है।

इन तरह से, मशीन लर्निंग विभिन्न क्षेत्रों में उपयोगी होता है और उन्हें काम की गति बढ़ाने और लागत कम करने में मदद करता है। इससे व्यावसायिक और सामाजिक फायदे होते हैं।

III. मशीन लर्निंग के उपयोग

आइए इन उपयोगों के बारे में विस्तार से जानते हैं।

उद्योग और व्यापार

मशीन लर्निंग का उपयोग उद्योग और व्यापार के कई क्षेत्रों में किया जाता है। यह विपणन विश्लेषण, उत्पादन विश्लेषण, विपणन के लिए समझौते की उपस्थिति और बिक्री भविष्यवाणियों जैसे कार्यों के लिए उपयोगी होता है। इसके अलावा, आधुनिक संदर्भों में, मशीन लर्निंग के उपयोग से कंपनियों को उनके ग्राहकों की आवश्यकताओं को समझने में मदद मिलती है।

चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल

मशीन लर्निंग चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल में भी उपयोगी है। यह डाटा विश्लेषण करता है और व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल योजनाओं को तैयार करता है। यह समस्याओं को पहचानता है और उन्हें हल करने के लिए सुझाव देता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग स्वास्थ्य संबंधी डाटा के भविष्यवाणियों में उपयोगी होता है।

संचार और मीडिया

संचार और मीडिया क्षेत्र में, मशीन लर्निंग विश्लेषण करता है और उपयोगकर्ताओं के लिए विषय और सामग्री को अनुकूलित करता है। इससे यह समझ में आता है कि उपयोगकर्ता विशेष रूप से क्या खोज रहे हैं और उन्हें क्या रुचि हो सकती है। इससे एक विज्ञापन कंपनी या संचार कंपनी अपने उपयोगकर्ताओं को अपने उत्पादों या सेवाओं के लिए संबंधित संदेश और सामग्री प्रदान कर सकती है।

स्वतंत्र और उदारता

मशीन लर्निंग भी स्वतंत्रता और उदारता के क्षेत्र में उपयोगी होता है। यह डाटा विश्लेषण करता है और सामान्य जनता की आवाज को सुनता है। उदारता के मामले में, मशीन लर्निंग सामान्य लोगों के अधिकारों को संरक्षित करने में मदद करता है। इससे लोग अपने अधिकारों को संरक्षित महसूस करते हैं और इससे स्थानीय समुदायों का विकास होता है।

इस प्रकार, मशीन लर्निंग के विभिन्न उपयोग हैं जो अनुभव से पता चलता हैं। इन उपयोगों के साथ, मशीन लर्निंग के उपयोग विस्तृत हैं और उन्हें और भी अधिक दुनिया के विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान करना होगा। इससे सामाजिक, आर्थिक और तकनीकी समस्याओं का समाधान मिलता है और लोगों की जिंदगी में सुधार होता है।

IV. मशीन लर्निंग के तरीके

मशीन लर्निंग के तीन मुख्य तरीके होते हैं: नियंत्रित शिक्षण, अनियंत्रित शिक्षण और ट्रांसफर लर्निंग।

नियंत्रित शिक्षण

इस तकनीक में, डेटा समय-समय पर उपलब्ध होता है और एक संगठित मैथमेटिकल मॉडल का उपयोग करके अलग-अलग विशेषताओं को बताने के लिए एक निर्धारित सेट द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है। नियंत्रित शिक्षण उस स्थिति में उपयोगी होता है जब हम निश्चित परिणामों को हासिल करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं।

अनियंत्रित शिक्षण

अनियंत्रित शिक्षण में, एक मॉडल को डेटा में से सीधे प्रशिक्षित नहीं किया जाता है, बल्कि उसे स्वयं उपलब्ध डेटा का उपयोग करके सीखने की अनुमति दी जाती है। इस तकनीक में, मॉडल अपनी खुद की नियमों बनाता है जिससे यह डेटा को समझता है और सही उत्पादन करता है।

ट्रांसफर लर्निंग

ट्रांसफर लर्निंग में, एक मॉडल को एक टास्क से अन्य टास्क पर लागू किया जाता है। ट्रांसफर लर्निंग (Transfer Learning) एक मशीन लर्निंग का तरीका है जो एक से अधिक कार्यों के बीच सीखी गई जानकारी का उपयोग करता है। इस तकनीक का उद्देश्य यह होता है कि हमें पहले से ही बनाई गई और सहेजी गई जानकारी का उपयोग करने से समस्याओं का समाधान करने में मदद मिलती है।

ट्रांसफर लर्निंग में, एक मॉडल को एक से अधिक कार्यों को समान होने वाली फीचर विशेषताओं को सीखने दिया जाता है। जब यह मॉडल एक काम करता है, तो इसे एक दूसरे काम के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। यह मॉडल दूसरे कार्य के लिए अपने स्वयं के डेटासेट का उपयोग करता है, जिससे कि उस नए कार्य के लिए उपयुक्त समाधान प्रस्तुत करने में मदद मिलती है।

V. मशीन लर्निंग के एल्गोरिथम

यहाँ मशीन लर्निंग के कुछ प्रमुख एल्गोरिथम हैं:

लिनियर रिग्रेशन

यह एक प्रशिक्षण एल्गोरिथम है जो निर्दिष्ट दूरी का पूर्वानुमान बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग करके, हम एक निर्दिष्ट विशेषता वाले समझौते को पूरा करने वाली सर्वोत्तम सीधी रेखा को ढूंढ सकते हैं।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन

यह एक विशिष्ट प्रकार का लिनियर रिग्रेशन है जो निर्दिष्ट विशेषताओं के आधार पर दो श्रेणियों में से एक को चुनने में उपयोग किया जाता है। यह बहुत सारे एप्लिकेशन जैसे कि वस्तुओं की गुणवत्ता जांचने वाले सिस्टम और विज्ञान के क्षेत्रों में लोकप्रिय है।

क्लस्टरिंग

यह एक अनुपातिक प्रक्रिया है जो डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग की जाती है। इसका उपयोग करके डेटा को समूहों में वर्गीकृत करते हुए इसे अधिक संरचित बना सकते हैं। यह उन क्षेत्रों के लिए उपयोगी होता है जहां हमें डेटा का अधिक से अधिक वर्गीकरण करने की आवश्यकता होती है। इसे उदाहरण के लिए वित्तीय डेटा के लिए अधिक से अधिक रक्षा परिचालन, विनिमय दर निर्धारण और वित्तीय फैसलों के लिए उपयोग किया जाता है।

डिसीजन ट्री

यह एक विशिष्ट प्रकार का अधिगम एल्गोरिथम है, जो डेटा को हिरासत में लेकर फैसले लेने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक ही नोड वाले शाखाओं से शुरू होता है और बड़ी से बड़ी फीचर को चुनता है जो एक संबंधित नोड के साथ एक निर्णय लेते हैं। डिसीजन ट्री बहुत सारे एप्लिकेशन जैसे कि रोगों के निदान या नौकरी खोज के लिए उपयोगी होता है।

सपोर्ट वेक्टर मशीन

यह एक उच्च अनुमान और श्रृंखला वाले डेटा सेट्स के लिए उपयोग किया जाने वाला एक एल्गोरिथम है। यह एक सीधी रेखा तरीके से निर्णय लेता है जो दो समूहों के बीच एक सीमा बनाता है। इसके लिए, यह डेटा को एक n-आयामी अंतर्गत मैप करता है जिसमें नए डेटा बिंदुओं के लिए एक विशेषता स्थानांतरण फ़ंक्शन लिखा जाता है। यह एक काफी उपयोगी एल्गोरिथ्म है जिसे कीमतों की भविष्यवाणी, इमेज और वस्तुओं की श्रृंखला का पहचान, और स्वास्थ्य संबंधी मापदंडों के लिए उपयोग किया जा सकता है।

ये पांच मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म आमतौर पर इस्तेमाल किए जाते हैं लेकिन ये केवल एक छोटा संग्रह हैं। आजकल, कई और एल्गोरिथ्म भी उपलब्ध हैं जो विभिन्न डेटा विशेषताओं के लिए बनाए गए हैं। आपको अपनी विशेष आवश्यकताओं के अनुसार उचित एल्गोरिथ्म चुनना चाहिए।

VI. मशीन लर्निंग के फ्रेमवर्क

ये चार प्रमुख मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क हैं जो डेटा साइंटिस्ट्स द्वारा उपयोग में लिए जाते हैं।

टेंसरफ्लो (TensorFlow)

टेंसरफ्लो एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो गूगल द्वारा विकसित किया गया है। इसमें उच्च स्तर का एपीआई उपलब्ध है जो इसे प्रोग्रामिंग के लिए अनुकूल बनाता है। यह एक समृद्ध टूलसेट प्रदान करता है जो न्यूरल नेटवर्क, कन्वल्यूशनल नेटवर्क और रिकरेंट नेटवर्क की तरह विभिन्न मॉडलों के लिए उपयोग किया जा सकता है।

पायथन (Python)

पायथन एक पॉपुलर ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा साइंटिस्ट्स द्वारा अधिकतर उपयोग किया जाता है। इसमें विभिन्न लाइब्रेरी जैसे कि NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn आदि उपलब्ध हैं जो डेटा साइंटिस्ट्स को डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म लागू करने के लिए मदद करते हैं।

केरेस (Keras)

केरेस एक अधिक स्तर पर मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो डीप लर्निंग मॉडल्स को बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। इसमें उच्च स्तर का एपीआई उपलब्ध है जो उपयोगकर्ताओं को मॉडल की निर्माण प्रक्रिया को आसान बनाता है।

स्काइलर्न (Scikit-learn)

स्काइलर्न एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो पायथन में उपलब्ध है। यह विभिन्न एल्गोरिथ्मों जैसे कि लिनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, क्लस्टरिंग, डिसीजन ट्री और सपोर्ट वेक्टर मशीन जैसे उच्च स्तर के एल्गोरिथ्मों को समर्थित करता है। इसके अलावा, यह डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर सेलेक्शन और मॉडल ट्यूनिंग जैसी डेटा साइंटिस्ट के अन्य कार्यों को भी समर्थित करता है।

VII. मशीन लर्निंग के उदाहरण

संगीत और कला

मशीन लर्निंग का उपयोग संगीत और कला के क्षेत्र में भी किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि हम एक संगीत को श्रृंखला में समझना चाहते हैं तो हम एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल बना सकते हैं जो इसे समझने में मदद करता है। इस तरह से, मशीन लर्निंग का उपयोग संगीत गतिविधियों के लिए भी किया जाता है।

अपने वित्तीय नियोजन

मशीन लर्निंग का उपयोग वित्तीय नियोजन के लिए भी किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक बैंक मशीन लर्निंग अल्गोरिथम का उपयोग करती है ताकि वह उन ग्राहकों को खोज सके जो अपने ऋण के भुगतान में देरी करते हैं। इसके अलावा, इस्तेमाल की जाने वाली अन्य तकनीकों में शामिल हैं - कुछ उदाहरण शामिल हैं, वित्तीय विश्लेषण, वित्तीय फोरेकास्टिंग, वित्तीय निवेश और ट्रेडिंग आदि।

विज्ञान और अन्य

मशीन लर्निंग का उपयोग विज्ञान और अन्य क्षेत्रों में भी किया जाता है। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक अनुसंधान में मशीन लर्निंग का उपयोग अत्यंत महत्वपूर्ण हो सकता है। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिकों ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके विभिन्न विज्ञान के क्षेत्रों में समस्याओं का समाधान किया है। वे इस्तेमाल कर सकते हैं - न्यूरल नेटवर्क्स, जेनेरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क्स, डिप लर्निंग और अन्य अल्गोरिथम जो उन्हें उनके अनुसंधान के लिए दुनिया भर में उपलब्ध डेटा सेट को उपयोग करने में मदद करते हैं।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग का उपयोग अन्य क्षेत्रों में भी किया जा सकता है जैसे कि चिकित्सा, संचार, समाजशास्त्र आदि। उदाहरण के लिए, डॉक्टरों ने अपने रोगियों की चिकित्सा के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया है। उन्होंने उन डेटा सेट को उपयोग किया है जो रोगियों की विवरण, उपचार के परिणाम और उनके समय-सीमा से जुड़े अन्य तत्वों को शामिल करते हैं। इस तरह से, मशीन लर्निंग आधुनिक तकनीक का एक महत्वपूर्ण साधन है जो इन्टेलिजेंट डेटा विश्लेषण, विश्वसनीय निर्णय लेने और आंकड़ों का उपयोग करके समस्याओं का समाधान करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग के उपयोग से, हम इनफरेंस, क्लासिफिकेशन, रेग्रेशन और क्लस्टरिंग जैसे टास्क को संभव बनाते हैं।

VIII. मशीन लर्निंग टूल्स और प्लेटफॉर्म

ये सभी टूल्स और प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग के लिए बहुत उपयोगी हैं। इन टूल्स का उपयोग विभिन्न फील्ड में मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के उद्देश्यों के लिए किया जाता है। यहाँ इन टूल्स के बारे में थोड़ी जानकारी है:

जुपिटर नोटबुक

यह टूल इंटरैक्टिव कमांड लाइन एवं नोटबुक इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग, डाटा विजुअलाइजेशन और साइंटिफ़िक कम्प्यूटिंग के लिए किया जाता है। इसके साथ, आप डाटा संसाधनों को पढ़ सकते हैं और उन्हें व्यवस्थित कर सकते हैं।

एनाकोंडा

एनाकोंडा डाटा साइंस के लिए एक उच्च स्तरीय विज़ुअल एवं कंफ़िगरेबल एनवायरनमेंट है, जिसका उपयोग डाटा साइंस, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, अनुमानित विजुअलाइजेशन, ग्राफिकल इंटरफ़ेस के लिए किया जाता है।

अवडैसर

डीप लर्निंग मॉडल ट्रेनिंग प्रोसेस के लिए अवडैसर मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म एक अच्छा विकल्प है। इसमें विभिन्न प्रकार के न्यूरल नेटवर्क्स जैसे कि संयुक्त आकृति नेटवर्क (CNN), लॉन्ग शॉर्ट टर्म मेमरी नेटवर्क (LSTM) और अन्य न्यूरल नेटवर्क्स उपलब्ध होते हैं। इसके अलावा, अवडैसर में फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल ट्यूनिंग और डेटा प्रोसेसिंग के लिए टूल्स भी शामिल हैं। यह एक ओपन सोर्स टूल है जिसका उपयोग करने के लिए कोई लाइसेंस की आवश्यकता नहीं होती है।

डीप लर्निंग स्टूडियो

डीप लर्निंग स्टूडियो एक अन्य मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो बिना किसी कोडिंग के डीप लर्निंग मॉडल्स बनाने और विजुअलाइज करने में मदद करता है। यह एक बहुत उपयोगी टूल है जो इनपुट फ़ाइल को स्वचालित रूप से समझता है और मॉडल के लिए उचित पैरामीटर चुनता है। यह बड़ी डेटासेट का समर्थन करता है और अनुकूलित लेयर बनाने की सुविधा भी प्रदान करता है। इसके अलावा, यह एक ग्राफिकल यूजर इंटरफ़ेस के साथ आता है जो मॉडल को विजुअलाइज करने के लिए उपयोगी होता है।

IX. मशीन लर्निंग के नुकसान

यहां मशीन लर्निंग के कुछ नुकसानों की बात की जा रही हैं।

डेटा की गलतियों से संबंधित नुकसान 

डेटा की गलतियों और अनुपयुक्त डेटा फ़ॉर्मेट के चलते मशीन लर्निंग मॉडल गलत नतीजे दे सकते हैं। यदि डेटा में इन्हें सुधार नहीं किया जाता है, तो मॉडल गलत नतीजे देने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है जो बहुत हानिकारक हो सकता है।

अनुमानित नतीजों पर अधिक निर्भरता 

मशीन लर्निंग मॉडल अपने पूर्वानुमानों पर निर्भर होते हैं जो डेटा के संबंधित होते हैं। इसलिए, यदि मॉडल में वास्तविकता के विपरीत कुछ होता है तो उसमें गलतियों की संभावना होती है।

मानव नियंत्रण की आवश्यकता कम होना 

मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित करने के लिए बहुत से डेटा सेट और एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है। इससे मॉडल स्वतंत्र हो जाता है और मानव नियंत्रण की आवश्यकता कम हो जाती है। इसका अर्थ है कि मॉडल गलत नतीजे दे सकता है जो मानव नियंत्रण के बिना संशोधित नहीं हो सकते।

कंप्यूटर हार्डवेयर की आवश्यकता 

मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए कंप्यूटर हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। यह उपकरण महंगे हो सकते हैं जो कि अनुकूलन को कम कर सकते हैं।

स्केलिंग और अंतर्दृष्टि की समस्याएं 

मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित करने के लिए डेटा सेट की स्केलिंग और अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है। यह बहुत कठिन हो सकता है जब विभिन्न डेटा सेटों में भिन्न स्वरूपों का उपयोग किया जाता है।

ये कुछ मशीन लर्निंग के नुकसान हैं, लेकिन इसके बावजूद यह आजकल बहुत ही उपयोगी और प्रभावी तरीके हैं डेटा विश्लेषण हुए। वे उच्च स्तर की संचार के अनुसार ग्राफिकल और अधिक उच्च डाटा विश्लेषण की संभावनाओं को खोलते हैं। मशीन लर्निंग के नुकसानों के बावजूद, यह अभी भी आने वाली समय की तकनीक की उपयोगिता बढ़ाता हुआ नजर आता है।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग से संबंधित और अधिक नवीन तकनीकों को विकसित किया जा रहा है, जो इसकी उपयोगिता और सुविधा को बढ़ाते हुए जाने जाते हैं। इसके अलावा, वर्तमान समय में मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में हो रहा है, जैसे कि स्वास्थ्य देखभाल, वित्तीय सेवाएं, विपणन, संचार और अन्य।

इसलिए, मशीन लर्निंग के नुकसानों के बावजूद, इसकी उपयोगिता और महत्व नवीनतम समय में बढ़ती जा रही है।

X. मशीन लर्निंग के भविष्य का नज़रिया

मशीन लर्निंग का भविष्य बहुत उज्ज्वल है। आजकल, मशीन लर्निंग की महत्ता बढ़ती जा रही है क्योंकि इसके संभवतः अनगिनत उपयोग हैं जैसे वित्तीय विश्लेषण, वाणिज्य, स्वास्थ्य सेवाएं, वाहनों, संचार तंत्र और स्मार्ट होम आदि।

भविष्य में, मशीन लर्निंग की अपार उपयोगिता और आवश्यकता बढ़ने की संभावना है। लोग बढ़ती डेटा और उद्योगों की बढ़ती मांग के साथ अधिक संचार करने की अभिवृद्धि कर रहे हैं। इसलिए, अधिक संचार और अधिक डेटा का अर्थ है कि मशीन लर्निंग अधिक उपयोगी बनेगा।

नवीनतम ट्रेंड्स और तकनीकी विकास शामिल हैं डीप लर्निंग, नेटवर्क की वृद्धि, क्लाउड कंप्यूटिंग, संगठन विन्यास, संगठन की वृद्धि, और स्वयं शिक्षण। इन टेक्नोलॉजियों के साथ, नए उपयोग और उद्योग भी विकसित होंगे जिनका उपयोग मशीन लर्निंग से होगा।

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