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मशीन लर्निंग (एमएल) उद्यम के लिए या तो एक वरदान या प्रतिबंध होने जा रहा है, इस पर निर्भर करता है कि आप किससे बात करते हैं। एक ओर, यह डिजिटल प्रक्रियाओं के लिए नई क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला लाएगा - स्वचालित वर्कफ़्लोज़ से स्व-प्रबंधन बुनियादी ढांचे तक सब कुछ। दूसरी ओर, यह नौकरियों को विस्थापित कर देगा और संगठनों को शक्तिहीन छोड़ देगा जब वे चीजें ठीक हो जाएं।
सच्चाई शायद इन दो चरम सीमाओं के बीच कहीं है, लेकिन वास्तव में एमएल क्या कर सकते हैं और क्या नहीं कर सकते हैं पर एक संभाल पाने के लिए, कुछ मिथकों को दूर करना आवश्यक है जो तकनीक के आसपास बड़े हो गए हैं। (इतनी पेशकश के साथ, हर कोई एमएल का उपयोग क्यों नहीं कर रहा है? 4 रोडब्लॉक में पता करें कि मशीन लर्निंग के स्टॉपिंग एडॉप्शन हैं।)
मिथक 1: मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक और एक ही हैं।
हालांकि यह सच है कि वे दोनों एक ही मौलिक तकनीक का उपयोग करते हैं, एआई एक छत्र शब्द है जिसमें कई प्रकार के विषय शामिल हैं। एजुकेशन इकोसिस्टम के सीईओ डॉ। माइकल जे। गारबेड के अनुसार, एआई न केवल एमएल, बल्कि न्यूरल नेटवर्किंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, भाषण मान्यता और अन्य उभरती प्रौद्योगिकियों के एक मेजबान को शामिल करता है। एमएल को अनुभवों के आधार पर अपने स्वयं के कोड को बदलने में सक्षम होने, अपने वातावरण में परिवर्तन या नए उद्देश्यों की शुरूआत करने का गौरव प्राप्त है - यह अनिवार्य रूप से मशीन सीखने का "सीखने" पहलू है।
