What Is Machine Learning In Hindi | Course & Jobs | FAQs | 2024

What Is Machine Learning In Hindi | Machine Learning Kya Hai

Machine Learning कंप्यूटर स्मार्ट का एक विशिष्ट भाग है जो कंप्यूटर को सीखने और स्वयं निर्णय लेने में मदद करता है। कंप्यूटर जानकारी में पैटर्न और गणित का उपयोग करते हैं, यह बताने के बजाय कि वास्तव में क्या करना है।

यहाँ Machine Learning का एक व्यापक परिचय दिया गया है, जिसमें मुख्य अवधारणाएँ, प्रकार, तकनीकें और अनुप्रयोग शामिल हैंः

Core Concepts Of Machine Learning:

1.)डेटा (data): मशीन लर्निंग का आधार डेटा है। विधि प्रासंगिक और प्रतिनिधि डेटा के संग्रह से शुरू होती है, जो मॉडल को प्रशिक्षित करने का आधार बनता है। 

2.)मॉडल (model): मशीन लर्निंग में, एक मॉडल इनपुट और आउटपुट डेटा के बीच संबंधों को गणितीय रूप से चित्रित करता है। यह प्रशिक्षण डेटा से पैटर्न और संघों को जानता है और इसका उपयोग अनदेखी या भविष्यवाणी करने में करता है।

3.)प्रशिक्षण (Training): उदाहरणों से सीखने और अंतर्निहित पैटर्न को सामान्य बनाने के लिए, प्रशिक्षण मॉडल को लेबल किए गए डेटा (इनपुट और संबंधित आउटपुट जोड़े) के साथ फीड करना एक प्रक्रिया है। 

4.)परीक्षण/मूल्यांकन: प्रशिक्षण के बाद मॉडल का मूल्यांकन परीक्षण सेट पर डेटा के एक अलग सेट पर किया जाता है, जो उसके प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता को निर्धारित करता है।

5.)लर्निंग एल्गोरिदमः मशीन लर्निंग एल्गोरिदम गणितीय तकनीकें हैं जो मॉडलों को डेटा से पैटर्न और संबंधों को सीखने देती हैं।

Types Of Machine Learning In Hindi:

1.)पर्यवेक्षित शिक्षण (supervised learning): इस प्रकार, मॉडल को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां सही आउटपुट दिया जाता है। लक्ष्य इनपुट से आउटपुट तक मैपिंग फ़ंक्शन का ज्ञान प्राप्त करना है। वर्गीकरण और प्रतिगमन उदाहरण हैं।

2.)अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग (unsupervised learning): इस मामले में, मॉडल को बिना लेबल वाले डेटा से जुड़ा जाता है और इसका लक्ष्य डेटा में छिपे हुए पैटर्न या संरचनाओं की खोज करना है। गैर-पर्यवेक्षित सीखने में क्लस्टरिंग और आयाम में कमी आम हैं। 

3.)अर्ध-पर्यवेक्षित अधिगम (semi-supervised learning): यह पर्यवेक्षित और अनसुपरवाइज़्ड शिक्षा के बीच होता है, जहां मॉडल को लेबल किए गए डेटा के संयोजन पर और बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

4.)सुदृढीकरण अधिगम (reinforcement learning): सुदृढीकरण अधिगम में, एक प्रतिनिधि पर्यावरण से बातचीत करता है, प्रतिक्रिया (पुरस्कार या दंड) प्राप्त करता है और ऐसे काम करना सीखता है जो समय के साथ संचयी पुरस्कार को बढ़ाता है। 

5.)स्थानांतरण अधिगम (Deep learning): एक कार्य से प्राप्त ज्ञान का उपयोग किसी संबंधित या नए कार्य पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। प्रशिक्षण में आवश्यक डेटा काफी कम हो सकता है।

Machine Learning Techniques:

1.)न्यूरल नेटवर्क (neural network): मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित न्यूरल नेटवर्क एक प्रभावी उदाहरण हैं जो डेटा से जटिल तरीके सीख सकते हैं। मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र, डीप लर्निंग, कई परतों वाले गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। 

2.)निर्णय वृक्ष (decision tree): निर्णय वृक्ष पदानुक्रमित संरचनाएँ हैं जो डेटा को विशेषता मूल्यों पर आधारित करके निर्णय लेते हैं।

3.)सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) (Support Vector Machine (SVM)): एक वर्गीकरण एल्गोरिदम है जो विभिन्न वर्गों में डेटा को अलग करने के लिए सबसे अच्छा हाइपरप्लेन खोजता है।

4.)नाइव बेयस (naive bayes): बेयस के प्रमेय पर आधारित यह एल्गोरिथ्म पाठ वर्गीकरण और स्पैम फ़िल्टरिंग में बहुत उपयोगी है।

5.)के-नियरेस्ट नेबर्स (केएनएन) (K-Nearest Neighbors (KNN)):एक सरल एल्गोरिथ्म है जो फीचर स्पेस में अपने के-नियरेस्ट नेबर्स के बीच बहुसंख्यक वर्गों के आधार पर नए डेटा पॉइंट्स को वर्गीकृत करता है।

Applications Of Machine Learning:

1.)प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) (Natural Language Processing (NLP)): एनएलपी मशीनों को मानव भाषा को समझने, समझाने और बनाने की क्षमता प्रदान करता है। यह आभासी सहायकों, भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण और अन्य कार्यों में शक्ति देता है। 

2.)कंप्यूटर दृष्टि (computer vision): छवि और वीडियो विश्लेषण कार्यों में मशीन लर्निंग का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जैसे वस्तु पता लगाना, चेहरे की पहचान और स्वचालित वाहन।

3.)सिफारिश प्रणाली (Recommendation System): सिफारिश प्रणाली ई-कॉमर्स और सामग्री मंच उत्पादों, फिल्मों, संगीत आदि का सुझाव देकर ग्राहक के अनुभवों को व्यक्तिगत बनाती है। 

4.)स्वास्थ्य सेवा (Health care): मशीन लर्निंग रोग निदान, व्यक्तिगत उपचार योजनाओं, दवा खोज और चिकित्सा छवि विश्लेषण में सहायता करता है। 

5.)वित्त (finance): वित्तीय संस्थान एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, जोखिम मूल्यांकन और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।

6.)स्वायत्त प्रणालियाँ (autonomous systems): स्व-चालित कारों, ड्रोनों और रोबोटिक्स के निर्माण में मशीन लर्निंग का महत्वपूर्ण योगदान है, जो उन्हें अपने वातावरण को समझने और प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है।

Challenges In Machine Learning:

1.)डेटा गुणवत्ता (data quality): सटीक और विश्वसनीय मॉडल प्रशिक्षण के लिए उच्च गुणवत्ता का डेटा आवश्यक है।

2.)ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग (Overfitting and Underfitting): मॉडल बहुत जटिल हो सकते हैं (ओवरफिटिंग) या बहुत सरल हो सकते हैं (अंडरफिटिंग)।

3.)व्याख्यात्मकता (explainability): विश्वास और जवाबदेही के बारे में चिंता पैदा करने वाले कुछ मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है. गहरे तंत्रिका नेटवर्क इससे विशेष है।

4.)पक्षपात और निष्पक्षता (Fairness and impartiality): मॉडल को प्रशिक्षण डेटा से पूर्वाग्रह मिल सकता है, जिससे भेदभावपूर्ण या अनुचित भविष्यवाणियां हो सकती हैं।

5.)मापनीयता (scalability): बड़े डेटासेट को संभालना और जटिल मॉडल को प्रशिक्षित करना कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन हो सकता है।

वर्तमान समय में प्रौद्योगिकी क्षेत्र में Machine Learning बहुत महत्वपूर्ण है। जैसे ऐप्स और वेबसाइटें, यह हमारे दैनिक उपयोग में मदद करता है। लेकिन यह अभी भी बदल रहा है, और हमें सोचना होगा कि इसका सही और निष्पक्ष उपयोग कैसे करें।

Machine Learning Course In Hindi

यहां 20 प्रचलित Machine Learning Course की सूची दी गई है।

1.)Machine Learning by Andrew Ng on Coursera 

Website: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

2.)Applied AI Course by Analytics Vidhya 

Website: https://www.analyticsvidhya.com/

3.)Machine Learning Certification by Edureka 

Website: https://www.edureka.co/

4.)Data Science and Machine Learning Bootcamp with R by Udemy

Website: https://www.udemy.com/

5.)Intro to Machine Learning with Python by Udacity 

Website: https://www.udacity.com/

6.)Advanced Certification in Machine Learning and Cloud by IIT Madras & UpGrad 

Website: https://www.upgrad.com/

7.)Machine Learning Course by Simplilearn 

Website: https://www.simplilearn.com/

8.)Data Science and Machine Learning Bootcamp with Python by Udemy 

Website: https://www.udemy.com/

9.)Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science by Udemy 

Website: https://www.udemy.com/

10.)Certificate Program in AI & Machine Learning by Manipal ProLearn

Website: https://www.manipalprolearn.com/

11.)Postgraduate Program in AI and Machine Learning by IIIT Bangalore & UpGrad 

Website: https://www.upgrad.com/

12.)Machine Learning Foundation Nanodegree by Udacity 

Website: https://www.udacity.com/

13.)Machine Learning Online Course by Great Learning 

Website: https://www.greatlearning.in/

14.)Machine Learning Engineer Master's Program by Simplilearn 

Website: https://www.simplilearn.com/

15.)Certificate Program in Machine Learning & AI by IIM Lucknow 

Website: https://www.iiml.ac.in/

16.)AI and Machine Learning Program by Jigsaw Academy 

Website: https://www.jigsawacademy.com/

17.)Foundations of Machine Learning by NPTEL 

Website: https://nptel.ac.in/

18.)Machine Learning Specialization by University of Washington on Coursera 

Website: https://www.coursera.org/

19.)Online Machine Learning Course by TalentSprint 

Website: https://www.talentsprint.com/

20.)AI & Machine Learning Program by BridgeLabz Solutions LLP 

Website: https://bridgelabz.com/ 

Machine Learning Job In Hindi

भारत में Machine Learning काफी लोकप्रिय हो रहा है, जो बहुत सारी नई नौकरियों को खुला रखता है। लेकिन यह जानना महत्वपूर्ण है कि नौकरी बाजार निरंतर बदलता रहता है, इसलिए शायद कुछ पदों की मांग उतनी नहीं होगी जितनी पहले थी। भारत में यहां कुछ आम मशीन लर्निंग नौकरियां हैं।

1.)मशीन लर्निंग इंजीनियरः विशेष व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल और एल्गोरिदम बनाने, बनाने और लागू करने का काम करता है।

2.)डेटा साइंटिस्ट: सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके जटिल डेटा सेटों का विश्लेषण और विश्लेषण करके महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है और डेटा-संचालित निर्णय लेता है।

3.)आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इंजीनियर: AI-आधारित समाधान बनाने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर दृष्टि और सिफारिश प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने पर ध्यान देता है।

4.)कंप्यूटर दृष्टि इंजीनियर: वे छवि और वीडियो विश्लेषण, वस्तु पता लगाने और चेहरे की पहचान जैसे कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों को बनाने में माहिर हैं।

5.)प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंजीनियर: भावना विश्लेषण, चैटबॉट, भाषा अनुवाद और भाषण पहचान जैसे एनएलपी प्रौद्योगिकियों पर काम करता है।

6.)डीप लर्निंग इंजीनियरः डीप न्यूरल नेटवर्क पर ध्यान केंद्रित है और इमेज रिकग्निशन, स्पीच रिकग्निशन और नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग जैसे अनुप्रयोगों पर काम करता है।

7.)डेटा इंजीनियरः डेटा बुनियादी ढांचे, पाइपलाइनों और भंडारण प्रणालियों का विकास और प्रबंधन करता है, जो मशीन लर्निंग परियोजनाओं के लिए आवश्यक हैं।

8.)बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्टः व्यावसायिक हितधारकों को रिपोर्ट और अंतर्दृष्टि देने के लिए डेटा निकालता और विश्लेषित करता है, अक्सर मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हुए।

9.)अनुसंधान वैज्ञानिक (मशीन लर्निंग/Artificial Intelligence): उन्नत AI एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग में शामिल हैं।

10.)AI उत्पाद प्रबंधकः AI-संचालित उत्पादों का विकास नियंत्रित करता है, क्रॉस-फंक्शनल टीमों के साथ काम करता है और उत्पाद रणनीति बनाता है।

11.)AI एथिसिस्टः AI और मशीन लर्निंग सिस्टम के नैतिक मुद्दों पर चर्चा करता है, निष्पक्षता, पारदर्शिता और उत्तरदायित्व सुनिश्चित करता है।

12.)डेटा विश्लेषकः डेटा एकत्र करने, साफ करने और विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जो निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करता है और रुझानों की पहचान करता है।

13.)Robotics Engineer: मशीन लर्निंग और AI तकनीकों को लागू करके स्वचालन और स्वायत्तता के लिए बुद्धिमान रोबोटिक प्रणालियों को डिजाइन और बनाता है।

14.)IOT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) डेटा साइंटिस्टः आईओटी उपकरणों और सेंसर से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने में मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है विभिन्न उद्देश्यों के लिए।

15.)प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स विशेषज्ञ: प्रेडिक्टिव मॉडल बनाकर रुझानों और परिणामों का पूर्वानुमान करता है. यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

16.)क्वांटम विश्लेषक: मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों को बनाने के लिए वित्तीय डेटा का विश्लेषण करता है और सांख्यिकीय तकनीक और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

17.)इमेज प्रोसेसिंग इंजीनियरः छवि वृद्धि, विभाजन और मान्यता से संबंधित अनुप्रयोगों पर काम करता है, मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके।

18.)स्वास्थ्य देखभाल डेटा विश्लेषक: चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करता है, चिकित्सा छवि का विश्लेषण करता है और मशीन लर्निंग मॉडल को रोगी निदान और व्यक्तिगत उपचार में लागू करता है।

19.)धोखाधड़ी विश्लेषक/धोखाधड़ी का पता लगाने वाला विशेषज्ञ: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके वित्तीय लेनदेन और ऑनलाइन प्लेटफार्मों में धोखाधड़ी की गतिविधियों का पता लगाता है और उन्हें रोकता है।

20.)विपणन डेटा वैज्ञानिक: ग्राहक व्यवहार विश्लेषण, लक्षित विज्ञापन और ग्राहक विभाजन के लिए मशीन सीखने की तकनीक का उपयोग करता है।

ये भारत में मशीनों का उपयोग करने वाली कई नौकरियों के कुछ उदाहरण हैं। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह क्षेत्र हमेशा बदलता रहता है, जिससे नई नौकरियां मिल सकती हैं। नौकरी के नवीनतम रुझानों और अवसरों को जानते रहना एक अच्छा विचार है।

Machine Learning Job Salary In Hindi

भारत में मशीन लर्निंग और AI में काम करने वाले लोगों को कुछ चीजों के आधार पर अलग-अलग वेतन मिल सकता है। इनमें नौकरी का प्रकार, व्यक्ति का अनुभव, कहाँ वे काम करते हैं, कंपनी कितनी बड़ी है और किस क्षेत्र में वे हैं शामिल हैं। लोगों को मिलने वाली राशि भी अलग-अलग कंपनियों और भागों में भिन्न हो सकती है। भारत। यहां कुछ गलत अनुमान दिए गए हैं कि इनमें से कुछ पदों पर लोगों को क्या भुगतान किया जा सकता है।

1. Machine Learning Engineer: ₹6,00,000 to ₹15,00,000 per annum
2. Data Scientist: ₹6,50,000 to ₹18,00,000 per annum
3. Artificial Intelligence (AI) Engineer: ₹6,00,000 to ₹15,00,000 per annum
4. Computer Vision Engineer: ₹7,00,000 to ₹18,00,000 per annum
5. Natural Language Processing (NLP) Engineer: ₹6,00,000 to ₹15,00,000 per annum
6. Deep Learning Engineer: ₹6,50,000 to ₹16,00,000 per annum
7. Data Engineer: ₹6,00,000 to ₹15,00,000 per annum
8. Business Intelligence Analyst: ₹4,50,000 to ₹12,00,000 per annum
9. Research Scientist (Machine Learning/AI): ₹8,00,000 to ₹20,00,000 per annum
10. AI Product Manager: ₹10,00,000 to ₹25,00,000 per annum
11. AI Ethicist: Salary information may vary as this is a relatively new and evolving field.
12. Data Analyst: ₹3,00,000 to ₹8,00,000 per annum
13. Robotics Engineer: ₹6,50,000 to ₹15,00,000 per annum
14. IoT (Internet of Things) Data Scientist: ₹6,00,000 to ₹15,00,000 per annum
15. Predictive Analytics Specialist: ₹6,50,000 to ₹16,00,000 per annum
16. Quantitative Analyst (Quant): ₹6,00,000 to ₹20,00,000 per annum
17. Image Processing Engineer: ₹6,50,000 to ₹15,00,000 per annum
18. Healthcare Data Analyst: ₹6,00,000 to ₹15,00,000 per annum
19. Fraud Analyst/Fraud Detection Specialist: ₹6,00,000 to ₹14,00,000 per annum
20. Marketing Data Scientist: ₹6,50,000 to ₹16,00,000 per annum

 ये वेतन श्रेणियाँ व्यक्तिगत परिस्थितियों के अनुसार बदल सकती हैं और केवल अनुमान हैं। किसी को अधिक पैसा मिल सकता है अगर उनकी नौकरी बहुत मांग में है या उनके पास विशेष कौशल या अतिरिक्त शिक्षा है। इसके अलावा, बड़े शहरों में रहने वाले लोग अधिक पैसा कमा सकते हैं क्योंकि वहां माल और नौकरियां अधिक महंगी हैं।

FAQs

1.)Machine Learning क्या है?

मशीन लर्निंग एक प्रकार का कंप्यूटर स्मार्ट है जो कंप्यूटर को जानकारी देखकर सीखने में मदद करता है, लेकिन वास्तव में क्या करना है, नहीं बताता।

2.)Machine Learning का भविष्य क्या है?

भविष्य में स्मार्ट और बेहतर शिक्षण उपकरण बनेंगे। इनका बहुत सारा काम होगा। वे दूसरों से अधिक आसानी से बात करेंगे और समझेंगे। भी, मशीनें अपने आप काम करने में सक्षम होंगी बिना किसी को बताए। लोग यह भी सुनिश्चित करेंगे कि मशीनें ईमानदार और निष्पक्ष हों।

3.)Machine Learning और Deep Learning में क्या अंतर है?

डीप लर्निंग एक खास प्रकार का कंप्यूटर लर्निंग है जो बहुत सारी जानकारी को समझने और याद रखने के लिए मस्तिष्क जैसे भागों से बने एक बड़े नेटवर्क का उपयोग करता है। यह सीखने और समस्याओं को हल करने के लिए एक बेहद स्मार्ट कंप्यूटर मस्तिष्क का उपयोग करने की तरह है।