प्रश्न:
मशीन सीखने का काम व्यापार के लिए नई क्षमताओं को पेश करने के लिए स्पष्ट अक्षमताओं से कैसे काम कर सकता है?
ए:मशीन लर्निंग सिस्टम के सबसे बड़े संभावित अनुप्रयोगों में से एक व्यावसायिक प्रक्रियाओं और संचालन के लिए महत्वपूर्ण क्षमता का खनन है। यह क्षेत्र अभी भी फलफूल रहा है क्योंकि मशीन सीखना विकसित होता है, और विक्रेता व्यावसायिक परिदृश्यों का मूल्यांकन करने के लिए कंपनियों को अधिक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं।
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सामान्य तौर पर, मशीन लर्निंग संभावनाओं और विकल्पों की एक बड़ी श्रृंखला की जांच करके दक्षता प्रदान कर सकता है, जिनमें से कुछ उनके चेहरे पर अक्षम हो सकते हैं। एक उत्कृष्ट उदाहरण एक प्रक्रिया है जिसे सिम्युलेटेड एनालिंग कहा जाता है जिसमें एल्गोरिदम शामिल होते हैं जो फोर्जिंग के बाद इंजीनियरों को शांत करने वाले कुछ उसी तरीके से परिणाम देते हैं। एक अर्थ में, प्रणाली डेटा में ले जाती है और इन अक्षम रास्तों या परिणामों की जांच करती है कि क्या किसी भी तरह से संयुक्त, परिवर्तित या हेरफेर किए जाने पर वे वास्तव में अधिक कुशल परिणाम दे सकते हैं। नकली एनालिंग सिर्फ कई तरीकों में से एक है जो डेटा वैज्ञानिक जटिल मॉडल बना सकते हैं जो गहरे कुशल विकल्पों को जड़ से खत्म कर सकते हैं।
इस तरह की मशीन सीखने की क्षमता के बारे में सोचने का एक तरीका यह है कि हाल के वर्षों में जीपीएस नेविगेशन सिस्टम कैसे विकसित हुआ है। GPS नेविगेशन सिस्टम की शुरुआती पीढ़ियां उपयोगकर्ताओं को बहुत ही बुनियादी डेटा के आधार पर कई कुशल मार्ग प्रदान कर सकती हैं - या यों कहें कि अब हमें बहुत ही बुनियादी डेटा मिलने लगता है। उपयोगकर्ता राजमार्गों का उपयोग करके सबसे तेज़ मार्ग पा सकते हैं, बिना टोलों के सबसे तेज़ मार्ग, आदि। हालांकि, जैसा कि मोटर चालकों ने सीखा, जीपीएस आशावादी रूप से कुशल नहीं था, क्योंकि यह रोडवर्क, दुर्घटनाओं आदि जैसे मुद्दों को नहीं समझता था, ब्रांड-नए जीपीएस सिस्टम के साथ, ये परिणाम मशीन में निर्मित होते हैं, और GPS बहुत अधिक कुशल उत्तर प्रदान करता है, फिर से, क्योंकि एल्गोरिथ्म उन रास्तों पर विचार कर रहा है जो अधिक बुनियादी प्रणाली के लिए अक्षम हो सकते हैं। सीखने से, मशीन क्षमता को उजागर करती है। यह उन्हें उपयोगकर्ता के लिए प्रस्तुत करता है, और परिणामस्वरूप, बहुत अधिक अनुकूलित सेवा प्रदान करता है। यह उस प्रकार की चीज़ है जो मशीन लर्निंग एंटरप्राइज़ के लिए करेगी - यह उन छिपे हुए रास्तों को उजागर करके दक्षता को मुक्त करेगी जो इष्टतम और कुशल हैं, भले ही उन्हें कुछ विश्लेषणात्मक जटिलता की आवश्यकता हो। इन प्रणालियों, जो कि इष्टतम परिणाम प्रदान करने की दिशा में बहुत सक्षम हैं, केवल डिजिटल व्यापार खुफिया खनन के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं; उदाहरण के लिए, GE की एक रिपोर्ट से पता चलता है कि मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग समुदायों को शक्ति प्रदान करने वाले कोयला संयंत्रों के संचालन में नाटकीय रूप से सुधार कर सकता है।
