Machine Learning काय आहे? आजच्या AI जगातील उपयोग

Machin Learning ची स्पष्ट परिभाषा काय?

Machine Learning ही अशी तंत्रज्ञान पद्धती आहे ज्यामध्ये संगणकाला थेट प्रोग्रॅम न करता दिलेल्या डेटामधून नमुने ओळखून स्वतः शिकण्याची क्षमता दिली जाते. या शिकलेल्या नमुन्यांचा उपयोग करून मशीन भविष्यात निर्णय घेऊ शकते, वर्गीकरण करू शकते किंवा एखाद्या गोष्टीचा अंदाज वर्तवू शकते. उदाहरणार्थ 100 घरांच्या Area, Location, Rooms आणि किंमत यांसारख्या माहितीवरून ML मॉडेल घरांच्या किंमतीतील नमुने शिकते आणि नंतर नवीन घराची किंमत अंदाजाने सांगू शकते.

ML कार्य कसे करते -

मशीन लर्निंग पूर्ण कार्य करण्याची पद्धती ही ४ टप्प्यात असते असे मानली जाते.

पहिला टप्पा - Data Collection

एखादे मॉडेल शिकण्यासाठी उदाहरणे लागतात. त्यालाच Data म्हटलं जातं. सगळ्यात महत्त्वाचा डेटा असतो. डेटा हा ML चे इंधन मानले जाते. डेटा भेटल्याशिवाय ML ची प्रक्रिया पुढे सरकत नाही. त्यामुळे Data Collection First Stage महत्त्वाची असते.

दुसरा टप्पा - Data Clearing

Data हा कच्चा समजून त्यातील चुका वगैरे व्यवस्थित केला जातो. ML मॉडेलला शिकवण्यासाठी कुठल्याही प्रकारे अडसर ठरू नये ह्याची दक्षता घेतली जाते.

तिसरा टप्पा - Training the Model

Machine Learning साठीचा सगळ्यात महत्त्वाचा टप्पा मानला जातो. इथे विशेष म्हणजे उदाहरण दिलं जाते आणि ते पॅटर्न शोधायला शिकतो. अशी एक महत्त्वपूर्ण प्रक्रिया तिसऱ्या टप्प्यात होते.

चौथा टप्पा - Inference / prediction

Model शिकून झाल्यावर त्याला नवीन डेटा दिला जातो. त्यानंतर ते मॉडेल स्वतः निर्णय घेतो. म्हणजेच सक्षम होतो.

Machine Learning चे महत्व -

आजच्या डिजिटल काळात ML चे महत्व जास्त वाढत असल्याचे दिसत आहे. अनेक क्षेत्रात ह्याची वाढती व्याप्ती समजून घेणे महत्वाचे ठरेल.

Health Care- ह्यांमध्ये आजार ओळखणे, स्कॅनचे विश्लेषण आणि आरोग्य क्षेत्रातील जे काही उपयोगी उपकरणे आहेत.

Finance - आज वाढत्या ऑनलाईन पेमेंट फसवणुकीत ML ची महत्त्व नक्कीच जास्त आहे. फसवणूक ओळखणे किंवा क्रेडिट स्कोअर तपासणे वगैरे साठी ML ची उपयुक्तता जास्त आहे.

E- Commerce - ह्या क्षेत्रातील डाटा विश्लेषण करण्यात देखील ML महत्त्वाचे ठरते.

अश्याच अनेक क्षेत्रात ML चे महत्व नक्कीच जास्त आहे.

मशीन लर्निंग चे प्रकार -

ML चे काही मुख्य आणि महत्त्वाचे प्रकार आहेत.

1) Supervised Learning -

या प्रकारात इनपुट सोबत उत्तरेही दिले जाते. लेबल असलेला डेटा असतो.

म्हणजेच, 

उदाहरणे + आउटपुट  ह्यावरून मॉडेल पॅटर्न शिकते आणि नवीन डेटा वर अंदाज लावते.

उदाहरण - 

फोटो मधील वस्तू ओळखणे.

2) Unsupervised Learning -

लेबल नसलेलं डेटा असतो. म्हणजेच या प्रकारात योग्य उत्तर नसतं. तेव्हा मॉडेल पॅटर्न शोधते, गट बनवते, समानता ओळखते आणि लपलेली रचना शोधते. एकूणच उत्तर नसलेल्या डेटा मधून स्वतः पॅटर्न शोधणारी शिकणार एक पद्धती आहे.

3) Reinforcement Learning -

मशीन स्वतः कृती करून त्याच्या परिणामातून शिकत जाते. म्हणजेच कृतीयुक्त अध्ययन ह्या प्रकारात होते. इथे मॉडेल ला कोणी उत्तर सांगत नाही तर ते अनुभवातून शिकत असते.

ML चे आजच्या AI काळात महत्व

Machine Learning म्हणजे काय असतं? त्याविषयी सगळे काही ह्या आधी बघितलं आहेच. AI च्या काळात ह्याला विशेष महत्व प्राप्त झाले. आवाज ओळखणे, प्रतिमा वर्गीकरण, स्वयंचलित वाहने, फसवणूक शोध, वैद्यकीय निदान, आणि उद्योगातील स्वयंचलित प्रक्रिया अशा अनेक क्षेत्रात केला जातो. या तंत्रज्ञानामुळे कामे जलद अचूक आणि बुद्धिमान पद्धतीने करणे शक्य होते. ह्याच मुळे मशीन लर्निंग ही संकल्पना अत्यंत महत्त्वाची आहे.

अशा प्रकारे Machine Learning ही संकल्पनेचे महत्व आहे. AI च्या काळात ML चे जास्त महत्त्व वाढताना दिसत आहे. जे की एक सकारात्मक बदल दर्शवत आहे.