મશીન લર્નિંગ શું છે? મશીન લર્નિંગના ઉપયોગો શું છે?

ડિજિટલાઈઝ્ડ વિશ્વના એજન્ડા પરનો એક વિષય, જેની લોકપ્રિયતા તાજેતરના વર્ષોમાં વધી છે, તે મશીન લર્નિંગ છે, એટલે કે, મશીન લર્નિંગ. મશીન લર્નિંગ શું છે, જે બેંકિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટેક્નોલોજીના સંદર્ભમાં એક મહત્વપૂર્ણ ખ્યાલ છે અને બેંકિંગ ક્ષેત્રને ઘણા ફાયદાઓ પ્રદાન કરે છે?

મશીન લર્નિંગ શું છે?

મશીન લર્નિંગ, જેને એક પ્રકારની એપ્લિકેશન તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે જેમાં કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ તાલીમ ડેટા અને અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા પેટર્ન શીખી શકે છે, તે કૃત્રિમ બુદ્ધિની પેટા-શાખા છે. એપ્લિકેશન, જે માનવીય હલનચલનનું અનુકરણ કરે છે, તેનો હેતુ પ્રોગ્રામિંગ વિના અનુભવ દ્વારા શીખવાનો છે. તાલીમ ડેટા અને અલ્ગોરિધમ્સ માટે આભાર, તે ડેટા શોધી કાઢે છે અને આગાહીઓ કરીને આપમેળે કાર્યો પૂર્ણ કરે છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મશીન લર્નિંગ, પ્રથમ વખત IBM સંશોધક આર્થર સેમ્યુઅલ દ્વારા 1959માં ઉપયોગમાં લેવાય છે, જે આજે ઉપયોગમાં લેવાતા Google આસિસ્ટન્ટ અને સિરી જેવી એપ્લિકેશનનો આધાર બનાવે છે. મશીન લર્નિંગ, જેને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાની પેટા-શાખા તરીકે ગણવામાં આવે છે, તે કમ્પ્યુટરને માનવની જેમ વિચારવા અને તેના પોતાના કાર્યો કરવા સક્ષમ બનાવે છે.

કોમ્પ્યુટર માનવની જેમ વિચારે તે માટે, માનવ મગજના આધારે તૈયાર કરેલ અલ્ગોરિધમ્સ ધરાવતા ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.

મશીન લર્નિંગના ઉપયોગો શું છે?

આજના વિશ્વમાં જ્યાં ટેક્નોલોજીનો વિકાસ થઈ રહ્યો છે અને ડિજિટલાઈઝેશન પ્રક્રિયા ઝડપથી ફેલાઈ રહી છે, મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશનનો ઉપયોગ લગભગ દરેક ક્ષેત્રમાં થઈ શકે છે. તમે ઘણા ક્ષેત્રોમાં મશીન લર્નિંગનો સામનો કરી શકો છો, ખાસ કરીને ઓનલાઈન શોપિંગ, સોશિયલ મીડિયા એપ્લિકેશન્સ, બેંકિંગ અને ફાઇનાન્સ સેક્ટર, આરોગ્ય અને શિક્ષણ. મશીન લર્નિંગના ઉપયોગના ક્ષેત્રોને વધુ સારી રીતે જાણવા માટે, અમે તમારા માટે કેટલાક ઉદાહરણો સૂચિબદ્ધ કર્યા છે:

• ASR (ઓટોમેટિક સ્પીચ રેકગ્નિશન): માનવ અવાજોને ટેક્સ્ટમાં કન્વર્ટ કરવા માટે NLP ટેક્નોલૉજી (લિંક NLP સામગ્રી સાથે લિંક કરી શકાય છે) નો ઉપયોગ કરીને ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે, ASR મોબાઇલ ઉપકરણોમાંથી વૉઇસ કૉલ કરવા અથવા અન્ય પક્ષ સુધી પહોંચવા માટે વાતચીતને સક્ષમ કરે છે. સંદેશાઓ
• ગ્રાહક સેવા: ગ્રાહક સંદેશાવ્યવહાર માટે રચાયેલ ઓનલાઈન વાર્તાલાપ રોબોટ્સ એ એવા ક્ષેત્રોમાંનું એક છે જ્યાં મશીન લર્નિંગ સૌથી વધુ લાગુ કરવામાં આવે છે. ઑનલાઇન વાતચીત રોબોટ્સ ગ્રાહકો દ્વારા વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નોના જવાબ આપી શકે છે અને વપરાશકર્તાઓને વ્યક્તિગત સલાહ આપી શકે છે. ઈ-કોમર્સ સાઇટ્સ પર મેસેજિંગ રોબોટ્સ, વર્ચ્યુઅલ અને વૉઇસ આસિસ્ટન્ટ મશીન લર્નિંગના ઉપયોગના સારા ઉદાહરણો છે.

ડીપ લર્નિંગ શું છે?

ડીપ લર્નિંગ, જેને મશીન લર્નિંગની પેટા-શાખા ગણવામાં આવે છે, તે એક એવી તકનીક છે જે એલ્ગોરિધમ્સ અને વિશાળ ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરીને પેટર્ન બનાવે છે અને માનવ હસ્તક્ષેપ વિના આ પેટર્નના યોગ્ય જવાબો આપે છે. મોટા અને જટિલ ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા, જટિલ કાર્યો કરવા અને ઇમેજ, ટેક્સ્ટ અને ઑડિયોને માનવો કરતાં વધુ ઝડપથી પ્રતિસાદ આપવા માટે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ઘણીવાર ડીપ લર્નિંગ સૉફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરે છે.

ડીપ લર્નિંગ ટેક્નિક ઉપકરણોને ઓડિયો, ટેક્સ્ટ અથવા ઇમેજ ઇનપુટ્સમાંથી ફિલ્ટર કરવા, વર્ગીકૃત કરવા અને આગાહીઓ કરવાનું શીખવે છે. ડીપ લર્નિંગ માટે આભાર, સ્માર્ટ હોમ ડિવાઈસ વૉઇસ કમાન્ડને સમજી અને લાગુ કરી શકે છે અને સ્વાયત્ત વાહનો રાહદારીઓને અન્ય ઑબ્જેક્ટથી અલગ કરી શકે છે. ડીપ લર્નિંગ ટેકનિક પ્રોગ્રામેબલ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે જેથી મશીનો માનવ પરિબળ વિના યોગ્ય નિર્ણયો લેવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. ડીપ લર્નિંગ, જેનો ઉપયોગ વિસ્તાર દિવસેને દિવસે વધી રહ્યો છે; અવાજ અને ચહેરાની ઓળખ સિસ્ટમ, વાહન ઓટોપાયલટ, ડ્રાઈવર વિનાના વાહનો, એલાર્મ સિસ્ટમ્સ, આરોગ્ય ક્ષેત્ર, છબી સુધારણા અને સાયબર ધમકી વિશ્લેષણ જેવા ઘણા ક્ષેત્રોમાં તેમની પાસે અવાજ છે.

મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ વચ્ચે શું તફાવત છે?

જો કે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગની વિભાવનાઓ ઘણીવાર એકબીજાના બદલે વાપરવામાં આવે છે, તેમ છતાં તેમની અલગ અલગ ગુણધર્મો છે. મુખ્ય તફાવત એ પ્રક્રિયા કરેલ ડેટાની માત્રા છે. મશીન લર્નિંગમાં આગાહીઓ કરવા માટે થોડી માત્રામાં ડેટા પૂરતો છે. ઊંડા શિક્ષણમાં, આગાહી કરવાની ક્ષમતા વિકસાવવા માટે વિશાળ માત્રામાં ડેટાની જરૂર પડે છે. તદનુસાર, મશીન લર્નિંગમાં ઉચ્ચ કોમ્પ્યુટેશનલ પાવરની જરૂર નથી, જ્યારે ડીપ લર્નિંગ ટેકનિકમાં ઘણી મેટ્રિક્સ ગુણાકાર કામગીરીનો ઉપયોગ થાય છે.

મશીન લર્નિંગ કૌશલ્ય સંપાદન માટે, વપરાશકર્તાઓ દ્વારા સુવિધાઓ વ્યાખ્યાયિત અને બનાવવી જરૂરી છે. ડીપ લર્નિંગ ટેક્નિકમાં ડેટામાંથી ફીચર્સ શીખવામાં આવે છે અને સિસ્ટમ દ્વારા જ નવા ફીચર્સ બનાવવામાં આવે છે. મશીન લર્નિંગમાં આઉટપુટ; જ્યારે તે સંખ્યાત્મક મૂલ્યો ધરાવે છે જેમ કે વર્ગીકરણ અથવા સ્કોર, ડીપ લર્નિંગ તકનીકમાં આઉટપુટ છે; ટેક્સ્ટ, ઑડિઓ અથવા સ્કોરના સ્વરૂપમાં અલગ હોઈ શકે છે.