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यंत्र अधिगम
"machine learning" शब्द को 1950 के दशक के अंत में आर्थर सैमुअल ने गढ़ा था, जो एक अग्रणी कंप्यूटर वैज्ञानिक और खेल सिद्धांतकार थे। सैमुअल, जो IBM में काम कर रहे थे, ने चेकर्स का खेल खेलने के लिए एक कंप्यूटर का उपयोग किया और समय के साथ अपनी रणनीति को सीखने और सुधारने के लिए इसे प्रोग्राम किया। इस प्रक्रिया में सांख्यिकीय एल्गोरिदम और डेटा के बड़े सेट का उपयोग शामिल था, जिसे मशीन लर्निंग के रूप में जाना जाता है। यह अवधारणा इस विचार पर आधारित है कि कंप्यूटर स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीख सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य फीडबैक और पैटर्न के माध्यम से अनुभव से सीखते हैं। इस अभूतपूर्व विकास ने बुद्धिमान प्रणालियों, स्वायत्त एजेंटों और स्वास्थ्य सेवा, वित्त और परिवहन जैसे विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के निर्माण का मार्ग प्रशस्त किया, जिसने आज हमारे जीने और काम करने के तरीके में क्रांति लाने में मदद की है।
कंपनी ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने और व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू कर रही है।
मशीन लर्निंग मॉडल बड़े डेटासेट में पैटर्न और विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं, जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणियां और निर्णय लेने में मदद मिलती है।
स्वचालित कारें मानवीय हस्तक्षेप के बिना अपने आसपास की परिस्थितियों के अनुसार चलने और प्रतिक्रिया करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करती हैं।
चिकित्सा क्षेत्र में, मशीन लर्निंग का उपयोग रोगों का निदान करने और रोगी के डेटा के आधार पर व्यक्तिगत उपचार योजनाएं विकसित करने के लिए किया जाता है।
मशीन लर्निंग कृषि के विश्लेषण और समझने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है, क्योंकि इसके मॉडल फसल की पैदावार का पूर्वानुमान लगाने और कीटों और बीमारियों का पता लगाने में सक्षम हैं।
पिछले प्रदर्शन से सीखकर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न उद्योगों में संसाधन आवंटन और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को अनुकूलित कर सकते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, जो मशीन लर्निंग का एक प्रकार है, कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने और उस पर प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है, जिससे मशीनों के साथ संचार अधिक सहज हो जाता है।
मशीन लर्निंग मॉडलों को जटिल पैटर्न को पहचानने और अधिक सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे वे वित्तीय पूर्वानुमान और व्यापार में उपयोगी बन जाते हैं।
मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स के एकीकरण से विनिर्माण प्रक्रियाएं अधिक कुशल और बुद्धिमान हो गई हैं, जिससे उत्पादकता में सुधार हुआ है और लागत कम हुई है।
मशीन लर्निंग में शिक्षा में क्रांति लाने की क्षमता है, जिसमें अनुकूली शिक्षण प्रणालियां पाठ योजनाओं को छात्रों की व्यक्तिगत आवश्यकताओं और शिक्षण शैलियों के अनुरूप तैयार करती हैं।
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