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मशीन लर्निंग (पुस्तकें) ऐप - मशीन लर्निंग (एमएल) एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) है जो सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन को ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना परिणामों की भविष्यवाणी करने में अधिक सटीक बनने की अनुमति देती है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नए आउटपुट मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए इनपुट के रूप में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हैं।

मशीन सीखने के लिए सिफारिश इंजन एक सामान्य उपयोग का मामला है। अन्य लोकप्रिय उपयोगों में धोखाधड़ी का पता लगाना, स्पैम फ़िल्टरिंग, मैलवेयर खतरे का पता लगाना, व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन (बीपीए) और पूर्वानुमानित रखरखाव शामिल हैं।

मशीन लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है?

मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उद्यमों को ग्राहक व्यवहार और व्यवसाय परिचालन पैटर्न के रुझानों के साथ-साथ नए उत्पादों के विकास का समर्थन करता है। आज की कई प्रमुख कंपनियाँ, जैसे कि फेसबुक, गूगल और उबर, मशीन लर्निंग को अपने संचालन का एक केंद्रीय हिस्सा बनाती हैं। मशीन लर्निंग कई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी अंतर बन गया है।

मशीन लर्निंग के विभिन्न प्रकार क्या हैं?

शास्त्रीय मशीन लर्निंग को अक्सर इस बात से वर्गीकृत किया जाता है कि कैसे एक एल्गोरिथ्म अपनी भविष्यवाणियों में अधिक सटीक बनना सीखता है। चार बुनियादी दृष्टिकोण हैं: पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण। एल्गोरिथम डेटा वैज्ञानिक किस प्रकार का उपयोग करना चुनते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे किस प्रकार के डेटा की भविष्यवाणी करना चाहते हैं।

मशीन लर्निंग (एमएल) कंप्यूटर एल्गोरिदम का अध्ययन है जो अनुभव और डेटा के उपयोग से स्वचालित रूप से सुधार कर सकता है। 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 भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि चिकित्सा, ईमेल फ़िल्टरिंग, वाक् पहचान और कंप्यूटर विज़न में, जहाँ आवश्यक कार्यों को करने के लिए पारंपरिक एल्गोरिदम विकसित करना कठिन या अक्षम्य है।

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 सांख्यिकीय शिक्षा नहीं है। गणितीय अनुकूलन का अध्ययन मशीन सीखने के क्षेत्र में विधियों, सिद्धांत और अनुप्रयोग डोमेन को वितरित करता है। डाटा माइनिंग अध्ययन का एक संबंधित क्षेत्र है, जो अनपर्यवेक्षित शिक्षा के माध्यम से खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है। मशीन लर्निंग के कुछ कार्यान्वयन डेटा और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग इस तरह से करते हैं जो जैविक मस्तिष्क के काम करने की नकल करता है। व्यावसायिक समस्याओं में इसके अनुप्रयोग में, मशीन लर्निंग को प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स भी कहा जाता है।

मशीन लर्निंग (किताबें) ऐप में:

मशीन लर्निंग कोर्स

मशीन लर्निंग पायथन

मशीन सीखने के उदाहरण

मशीन लर्निंग परिचय

मशीन लर्निंग पीडीएफ

मशीन लर्निंग w3schools

मशीन लर्निंग के प्रकार

मशीन लर्निंग - javatpoint

आदि।