machine learning, inductive learning in hindi

Inductive learning, statistics & machine learning in hindi:-

Inductive learning:-

मशीन लर्निंग का एक नया फील्ड है जिसे हम inductive learning कहते है. inductive learning को नए नियमों को लाने तथा भविष्य के क्रियाकलापों (activities) को predict करने के लिए बनाया गया है.

inductive learning एक ऐसी लर्निंग है जिसको observation तथा knowledge (नियमों तथा निष्कर्षों की) से प्राप्त किया जाता है.

दूसरे शब्दों में कहें तो, “ inductive learning उदाहरणों के द्वारा सीखने की एक प्रक्रिया है.”

statistics:-

statistics डेटा माइनिंग का एक टूल है तथा यह एक mathmatics का एक फील्ड है जिसमें डेटा को एकत्रित, एनालिसिस, इन्टरप्रेट, संगठित तथा प्रस्तुत किया जाता है.

Machine learning in hindi:-

इसकी परिभाषा निम्नलिखित है:-

मशीन लर्निंग कंप्यूटर साइंस का एक फील्ड है जो कि कंप्यूटरों को एक ऐसी ability (काबिलियत) देता है जिससे कि कंप्यूटर, स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किये बिना सीख़ (learn) सकते है.
या
मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें कंप्यूटर डेटा से सीखते है तथा मनुष्य की भांति act तथा predict करते है, तथा समय के साथ-साथ सीखने की क्षमता को बेहतर बनाते है.
या
मशीन लर्निंग टूल्स का एक समूह है जिससे कंप्यूटर यह सीखता है कि task को किस प्रकार परफॉर्म किया जाता है.

मशीन लर्निंग तब होती है जब मशीन खुद अपने आप से कोई चीज सीखती है जैसे:- चेस खेलना, OCR (ऑप्टिकल करैक्टर रिकग्निशन) और अन्य चीजें. तथा मशीन चीजों को सीखने के लिए एल्गोरिथम का प्रयोग करती है जैसे:- क्लस्टर, decision ट्रीज, न्यूरल नेटवर्क्स तथा अन्य एल्गोरिथम.
मशीन लर्निंग कंप्यूटरों को analysis, self-training, observation तथा experience द्वारा नयी चीजें सीखने तथा नयी परिस्थितियों को हैंडल करने के लिए allow करती है.

उदाहरण के लिए:- मशीन लर्निंग का सबसे अच्छा उदाहरण है- facebook news feed. अगर आप फेसबुक में किसी फ्रेंड की ज्यादा पोस्ट पढ़ते है या लाइक करते है तो news feed जो है वह आपको उस फ्रेंड की और फ्रेंड्स की तुलना में ज्यादा content दिखायेगा.

types of machine learning (मशीन लर्निंग के प्रकार):- मशीन लर्निंग के प्रकार निम्नलिखित है:-

1:- supervised learning
2:- unsupervised learning

1:- supervised learning:- इस learning में इनपुट के तौर पर विभिन्न प्रकार के labeled example तथा answer दिए जाते है. जिससे algorithm इन उदाहरणों से सीखती है इन इनपुटों के आधार पर सही परिणाम predict करती है.

उदाहरण:- ईमेल में स्पैम फ़िल्टर, यानि कि email में स्पैम फ़िल्टर होता है जिससे कि स्पैम messages स्पैम फोल्डर में चले जाते है.

supervised learning के दो कॉमन प्रकार classification तथा regression है.

2:- unsupervised learning:- यह थोड़ी सी कठिन लर्निंग है क्योंकि इसमें correct answer तथा label कुछ नहीं दिया जाता है. इसमें algorithm जो है वह डेटा में से patterns को analyze करती है.
उदाहरण:- google news.

unsupervised learning के दो कॉमन प्रकार dimension reduction और clustering है.

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