प्रश्न:
मशीन लर्निंग के पांच स्कूल क्या हैं?
ए:उन लोगों के लिए, जिन्होंने आधुनिक मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्य के पीछे क्या शोध किया है, इस प्रयास और अनुसंधान में अक्सर एक बड़ा अनाकार जंबल दिखता है। हालाँकि, जब आप सतह को खरोंचते हैं और देखते हैं कि वैज्ञानिक नेता इन क्षेत्रों में क्या कर रहे हैं, तो आप देखते हैं कि एक तरह से कृत्रिम बुद्धि को आगे बढ़ाने के मुद्दे पर वास्तव में पांच अलग-अलग प्रमुख दृष्टिकोण हैं।
ये पांच "स्कूल" या "जनजातियों" को एआई विकास पर अपनी "मास्टर एल्गोरिथम" पुस्तक में पेड्रो डोमिंगोस के काम से लोकप्रिय बनाया गया है, लेकिन वे वैज्ञानिक दुनिया के विभिन्न हिस्सों में कहीं और भी विचाराधीन हैं।
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पहले स्कूल को कनेक्शनवाद कहा जाता है। यह स्कूल वास्तविक तंत्रिका कनेक्शन और मानव मस्तिष्क के भौतिकी पर केंद्रित है। यह बैकप्रोपैजेशन के विचार पर निर्भर करता है, जो इन कनेक्शनों को परिणाम बनाने के लिए बताता है। कुछ लोग कनैक्टिस्ट स्कूल को "मानव मस्तिष्क को उलटने के लिए प्रयास" कहते हैं।
कृत्रिम बुद्धि का अगला विद्यालय प्रतीकवाद है। प्रतीकात्मक रूप से काम करने वाले मॉडल बनाने के लिए प्रतीकवादी तर्क और पहले से मौजूद ज्ञान का उपयोग करते हैं। कुछ मायनों में, प्रतीकात्मक दृष्टिकोण वैसा ही है जैसा कि तंत्रिका नेटवर्क के विकसित होने से पहले कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में जल्दी उभरा। यदि आप एक बड़ा पर्याप्त ज्ञान आधार संकलित करते हैं और विशेष तरीकों से निपटते हैं, तो यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप बनाने के लिए शुरू होता है, और यही वह प्रतीकवादी दृष्टिकोण है, जिसे अब कुछ अन्य आधुनिक दृष्टिकोणों के साथ जोड़ दिया गया है।
तीसरा स्कूल विकासवाद का स्कूल है। यहाँ, न केवल विकास सिद्धांत पर ध्यान दिया जाता है, बल्कि आनुवंशिकी और बायोफिज़िक्स के साथ-साथ जैव सूचना विज्ञान पर भी ध्यान दिया जाता है। आप कृत्रिम बुद्धि के इस हाथ को उस श्रेणी के रूप में देख सकते हैं जो मानव जीनोम के साथ काम करता है और जेनेटिक्स के क्षेत्र में आधुनिक तकनीकों को लागू करता है। उस अर्थ में, विकासवादी कृत्रिम बुद्धि अद्वितीय है। यह अन्य चार स्कूलों की तुलना में कुछ अलग तरह का प्रोजेक्ट है।
बेयसियन स्कूल कृत्रिम बुद्धि का चौथा स्कूल है। यह, फिर से, पुराने स्कूलों में से एक है और इसे ईमेल फ़ोल्डर से स्पैम के उन्मूलन में, उदाहरण के लिए, जल्दी लागू किया गया था।
बायेसियन मॉडल और दृष्टिकोण एक हेयुरिस्टिक मॉडल है। यह उन मॉडलों को विकसित करने की संभावना के विचार पर काम करता है जो अवांछनीय परिणामों को काट देगा, या अन्य उद्देश्यों को आगे बढ़ाएगा, जहां पर घटनाओं के होने की संभावना है, या अन्य मैट्रिक्स पर आधारित है। बायेसियन लॉजिक का एक अन्य लोकप्रिय अनुप्रयोग नेटवर्क सुरक्षा में है - पिछले कुछ वर्षों में, सिक्योरिटी इंजीनियरों ने व्यापक रूप से बायेसियन लॉजिक का इस्तेमाल किया है, जो उन स्थानों पर मॉडलिंग करने के लिए एक नेटवर्क को धमकियां देते हैं जहां वे होने की संभावना है, और कैसे।
मशीन लर्निंग के पांचवें और आखिरी स्कूल को एनालॉगिंग कहा जाता है। यह भी एक स्कूल है जो शायद औसत उपभोक्ता के लिए समझना अधिक आसान है। फ़ेसबुक और Google जैसी कंपनियों के अनुशंसा इंजन एक अनुरूपण दृष्टिकोण पर आधारित हैं। वे "निकटतम पड़ोसी" जैसे एल्गोरिदम लेते हैं और उन्हें विभिन्न प्रकार के सिग्नलिंग के साथ जोड़ते हैं, विचारों को अन्य विचारों से मेल खाने की कोशिश करते हैं, या वैकल्पिक रूप से, लोगों को। एक कंप्यूटर जो यह जानने का दावा करता है कि आपको किस तरह का संगीत पसंद है, इस दृष्टिकोण का एक अच्छा उदाहरण है।
विचार के ये सभी स्कूल आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर अनुसंधान के अंग बनाने के लिए गठबंधन करते हैं। वैज्ञानिक इनमें से प्रत्येक को एक-दूसरे के साथ आगे बढ़ाने के लिए काम कर रहे हैं, और आम तौर पर क्षेत्र को आगे बढ़ाते हैं - और वे बहुत ही रोचक संदर्भ में ऐसा करने की कोशिश कर रहे हैं। पिछले कुछ दशकों में प्रौद्योगिकी के कुछ शीर्ष नेताओं ने चेतावनी दी है कि एआई को आगे बढ़ाने के अलावा, गंभीर सामाजिक समस्याओं को रोकने के लिए नैतिकता और प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार उपयोग पर ध्यान केंद्रित करना होगा। जिसे मशीन लर्निंग के इन पांच स्कूलों में से प्रत्येक पर लागू किया जाना है।
