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जस्टिन स्टोल्टज़फ़स द्वारा
परिचय
अधिक इंजीनियरों और अन्य पेशेवरों को मशीन सीखने के साथ शुरू किया जा रहा है - वे प्रारंभिक अनुसंधान कर रहे हैं और प्रारंभिक प्रणालियों का निर्माण कर रहे हैं, यह जानने के लिए कि कृत्रिम बुद्धि का यह क्षेत्र कैसे व्यक्तियों और कंपनियों के लिए दरवाजे खोल सकता है।
हालाँकि, इस प्रक्रिया के दौरान, काफी भ्रम की स्थिति है। वैसे भी मशीन लर्निंग क्या है?
मूल विचार यह है कि नई तकनीकें मशीनों को "सोचने" और "सीखने" के लिए सक्षम बनाती हैं, जो मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीकों के समान हैं।
उस ने कहा, इस प्रक्रिया का वर्णन करने के कुछ तरीके हैं। थोड़ा और के लिए, चलो StackOverflow, प्रोग्रामर और अन्य आईटी पेशेवरों के लिए एक मुख्य आधार परिभाषा और तकनीकी मुद्दों की वास्तविक स्पष्टीकरण की तलाश में हैं। StackOverflow थ्रेड मशीन सीखने को "इनपुट डेटा के आधार पर परिणाम बनाने के लिए कंप्यूटर को पढ़ाने की प्रक्रिया" के रूप में वर्णित करता है।
एक अन्य लेखक मशीन सीखने को "कंप्यूटर विज्ञान, संभाव्यता सिद्धांत और अनुकूलन सिद्धांत का एक क्षेत्र" बताता है जो जटिल कार्यों को हल करने की अनुमति देता है जिसके लिए एक तार्किक, प्रक्रियात्मक दृष्टिकोण संभव या संभव नहीं होगा। "
यह बाद की परिभाषा क्या मशीन लर्निंग पर एक प्रमुख बिंदु के करीब है - और नहीं है।
जब लेखक कहता है, "एक तार्किक, प्रक्रियात्मक दृष्टिकोण संभव या संभव नहीं होगा, " जो मशीन के सीखने के वास्तविक "जादू" और मूल्य की ओर इशारा करता है। सीधे शब्दों में, यह "पोस्ट-लॉजिक" है - मशीन लर्निंग क्या परंपरा, रैखिक और अनुक्रमिक कोडबेस प्रोग्रामिंग से आगे निकल सकता है!
एक कदम पीछे लेते हुए, हम मशीन बिल्डिंग के बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक को बेहतर तरीके से समझने के लिए देख सकते हैं कि कैसे।
सबसे पहले, प्रशिक्षण डेटा है - प्रशिक्षण डेटा प्रोग्राम इनपुट से काम करने के लिए देता है।
प्रशिक्षण डेटा के साथ, ऐसे एल्गोरिदम हैं जो उस डेटा को क्रंच करते हैं और इसे विभिन्न तरीकों से व्याख्या करते हैं। विशेषज्ञ मशीन लर्निंग के आवश्यक कार्य का वर्णन "पैटर्न रिकग्निशन" के रूप में करते हैं - और आप इसे StackOverflow पेज में भी देखेंगे, लेकिन फिर से, यह आंशिक रूप से बताता है कि मशीन लर्निंग कैसे काम करती है।
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विषय - सूची
परिचयतंत्रिका नेटवर्क
सुपरवाइज्ड एंड अनसुप्रवाइज्ड मशीन लर्निंग
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