સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
હવે આપણે જગ્યાના વિસ્તરણની ગણતરી કરી શકીએ છીએ અને કોમ્પ્યુટરને આભારી સબએટોમિક કણોની મિનિટની જટિલતાઓની ગણતરી કરી શકીએ છીએ.
જ્યારે ગણતરી અને ગણતરીની વાત આવે છે, તેમજ તાર્કિક હા/ના પ્રક્રિયાઓને અનુસરવાની વાત આવે છે ત્યારે કોમ્પ્યુટર માનવોને હરાવી દે છે, તેના સર્કિટરી દ્વારા પ્રકાશની ઝડપે મુસાફરી કરતા ઇલેક્ટ્રોનને આભારી છે.
જો કે, આપણે ઘણીવાર તેમને "બુદ્ધિશાળી" તરીકે જોતા નથી કારણ કે, ભૂતકાળમાં, કમ્પ્યુટર્સ મનુષ્યો દ્વારા શીખવવામાં (પ્રોગ્રામ કરેલા) વિના કંઈપણ કરી શકતા ન હતા.
ડીપ લર્નિંગ સહિત મશીન લર્નિંગ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ, વૈજ્ઞાનિક અને ટેક્નોલોજી હેડલાઇન્સમાં એક બઝવર્ડ બની ગયો છે.
મશીન લર્નિંગ સર્વવ્યાપી હોવાનું જણાય છે, પરંતુ ઘણા લોકો કે જેઓ આ શબ્દનો ઉપયોગ કરે છે તેઓ તે શું છે, તે શું કરે છે અને તેનો શ્રેષ્ઠ ઉપયોગ શેના માટે થાય છે તે પર્યાપ્ત રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે સંઘર્ષ કરશે.
આ લેખ મશીન લર્નિંગને સ્પષ્ટ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે જ્યારે તે શા માટે આટલી ફાયદાકારક છે તે સમજાવવા માટે ટેક્નોલોજી કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેના નક્કર, વાસ્તવિક-વિશ્વના ઉદાહરણો પણ પ્રદાન કરે છે.
પછી, અમે વિવિધ મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓ જોઈશું અને જોઈશું કે વ્યવસાયિક પડકારોને સંબોધવા માટે તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે થઈ રહ્યો છે.
અંતે, અમે મશીન લર્નિંગના ભાવિ વિશે કેટલીક ઝડપી આગાહીઓ માટે અમારા ક્રિસ્ટલ બોલની સલાહ લઈશું.
મશીન લર્નિંગ શું છે?
મશીન લર્નિંગ એ કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનની એક વિદ્યા છે જે કોમ્પ્યુટરને તે પેટર્ન શું છે તે સ્પષ્ટપણે શીખવવામાં આવ્યા વિના ડેટામાંથી પેટર્નનો અંદાજ કાઢવા સક્ષમ બનાવે છે.
આ તારણો વારંવાર ડેટાના આંકડાકીય લક્ષણોનું આપમેળે મૂલ્યાંકન કરવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવા અને વિવિધ મૂલ્યો વચ્ચેના સંબંધને દર્શાવવા માટે ગાણિતિક મોડલ વિકસાવવા પર આધારિત છે.
ક્લાસિકલ કમ્પ્યુટિંગ સાથે આનો વિરોધાભાસ કરો, જે નિર્ણાયક પ્રણાલીઓ પર આધારિત છે, જેમાં અમે સ્પષ્ટપણે કમ્પ્યુટરને ચોક્કસ કાર્ય કરવા માટે તેને અનુસરવા માટે નિયમોનો સમૂહ આપીએ છીએ.
પ્રોગ્રામિંગ કોમ્પ્યુટરની આ રીતને નિયમ આધારિત પ્રોગ્રામિંગ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. મશીન લર્નિંગ નિયમો-આધારિત પ્રોગ્રામિંગ કરતાં અલગ છે અને તે કરતાં વધુ પ્રદર્શન કરે છે જેમાં તે આ નિયમોને તેની જાતે જ કાઢી શકે છે.
ધારો કે તમે એક બેંક મેનેજર છો જે નક્કી કરવા માંગે છે કે શું તેમની લોન પર લોન અરજી નિષ્ફળ જશે.
નિયમો-આધારિત પદ્ધતિમાં, બેંક મેનેજર (અથવા અન્ય નિષ્ણાતો) સ્પષ્ટપણે કોમ્પ્યુટરને જાણ કરશે કે જો અરજદારનો ક્રેડિટ સ્કોર ચોક્કસ સ્તરથી નીચે હોય, તો અરજી નકારવી જોઈએ.
જો કે, મશીન લર્નિંગ પ્રોગ્રામ ક્લાયંટ ક્રેડિટ રેટિંગ અને લોન પરિણામો પરના પહેલાના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરશે અને નક્કી કરશે કે આ થ્રેશોલ્ડ તેના પોતાના પર શું હોવું જોઈએ.
મશીન અગાઉના ડેટામાંથી શીખે છે અને આ રીતે પોતાના નિયમો બનાવે છે. અલબત્ત, આ માત્ર મશીન લર્નિંગ પર પ્રાઈમર છે; વાસ્તવિક દુનિયાના મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ મૂળભૂત થ્રેશોલ્ડ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ જટિલ છે.
તેમ છતાં, તે મશીન શિક્ષણની સંભવિતતાનું ઉત્તમ પ્રદર્શન છે.
કેવી રીતે કરે છે મશીન શીખો?
વસ્તુઓને સરળ રાખવા માટે, મશીનો તુલનાત્મક ડેટામાં પેટર્ન શોધીને "શીખશે". ડેટાને તમે બહારની દુનિયામાંથી એકત્રિત કરો છો તે માહિતી તરીકે ધ્યાનમાં લો. મશીનને જેટલો વધુ ડેટા આપવામાં આવે છે, તે "સ્માર્ટ" બને છે.
જો કે, તમામ ડેટા સમાન નથી. ધારો કે તમે ટાપુ પર દફનાવવામાં આવેલી સંપત્તિને ઉજાગર કરવાના જીવન હેતુ સાથે ચાંચિયા છો. તમને ઇનામ શોધવા માટે નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં જ્ઞાનની જરૂર પડશે.
આ જ્ઞાન, ડેટાની જેમ, તમને સાચા કે ખોટા માર્ગે લઈ જઈ શકે છે.
જેટલી વધારે માહિતી/ડેટા હસ્તગત કરવામાં આવે છે, તેટલી ઓછી અસ્પષ્ટતા હોય છે અને તેનાથી ઊલટું. પરિણામે, શીખવા માટે તમે તમારા મશીનને કયા પ્રકારના ડેટા ફીડ કરી રહ્યાં છો તે ધ્યાનમાં લેવું મહત્વપૂર્ણ છે.
જો કે, એકવાર નોંધપાત્ર માત્રામાં ડેટા પૂરો પાડવામાં આવે તે પછી, કમ્પ્યુટર આગાહી કરી શકે છે. મશીનો ભવિષ્યની અપેક્ષા રાખી શકે છે જ્યાં સુધી તે ભૂતકાળથી વધુ વિચલિત ન થાય.
શું થવાની સંભાવના છે તે નિર્ધારિત કરવા માટે ઐતિહાસિક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીને મશીનો "શીખશે".
જો જૂનો ડેટા નવા ડેટાને મળતો આવે છે, તો તમે અગાઉના ડેટા વિશે જે કહી શકો છો તે નવા ડેટા પર લાગુ થવાની સંભાવના છે. એવું લાગે છે કે તમે આગળ જોવા માટે પાછળ જોઈ રહ્યા છો.
મશીન લર્નિંગના પ્રકારો શું છે?
મશીન લર્નિંગ માટેના અલ્ગોરિધમ્સને વારંવાર ત્રણ વ્યાપક પ્રકારોમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે (જોકે અન્ય વર્ગીકરણ યોજનાઓનો પણ ઉપયોગ થાય છે):
- નિરીક્ષણ શિક્ષણ
- અનસપરીઝ ભણતર
- મજબૂતીકરણ શીખવી
નિરીક્ષણ શિક્ષણ
સુપરવાઇઝ્ડ મશીન લર્નિંગ એ તકનીકોનો સંદર્ભ આપે છે જેમાં મશીન લર્નિંગ મોડેલને રસના જથ્થા માટે સ્પષ્ટ લેબલ્સ સાથે ડેટાનો સંગ્રહ આપવામાં આવે છે (આ જથ્થાને ઘણીવાર પ્રતિસાદ અથવા લક્ષ્ય તરીકે ઓળખવામાં આવે છે).
AI મૉડલ્સને તાલીમ આપવા માટે, અર્ધ-નિરીક્ષિત શિક્ષણ લેબલ વગરના અને લેબલ વગરના ડેટાના મિશ્રણનો ઉપયોગ કરે છે.
જો તમે લેબલ વગરના ડેટા સાથે કામ કરી રહ્યાં છો, તો તમારે કેટલાક ડેટા લેબલિંગની જરૂર પડશે.
લેબલીંગ એ સહાય માટે નમૂનાઓને લેબલ કરવાની પ્રક્રિયા છે મશીન લર્નિંગની તાલીમ મોડેલ લેબલિંગ મુખ્યત્વે લોકો દ્વારા કરવામાં આવે છે, જે ખર્ચાળ અને સમય માંગી શકે છે. જો કે, લેબલીંગ પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરવાની તકનીકો છે.
અમે પહેલાં ચર્ચા કરેલી લોન અરજીની પરિસ્થિતિ નિરીક્ષિત શિક્ષણનું ઉત્તમ ઉદાહરણ છે. અમારી પાસે ભૂતપૂર્વ લોન અરજદારોના ક્રેડિટ રેટિંગ્સ (અને કદાચ આવક સ્તર, ઉંમર અને તેથી વધુ) સંબંધિત ઐતિહાસિક ડેટા તેમજ ચોક્કસ લેબલ્સ હતા જે અમને જણાવે છે કે પ્રશ્નમાં વ્યક્તિએ તેમની લોનમાં ડિફોલ્ટ કર્યું છે કે નહીં.
રીગ્રેસન અને વર્ગીકરણ એ નિરીક્ષિત શિક્ષણ તકનીકોના બે સબસેટ છે.
- વર્ગીકરણ - તે ડેટાને યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત કરવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. સ્પામ ફિલ્ટર્સ એક ઉદાહરણ છે. "સ્પામ" એક વ્યક્તિલક્ષી શ્રેણી હોઈ શકે છે-સ્પામ અને નોન-સ્પામ સંચાર વચ્ચેની રેખા અસ્પષ્ટ છે-અને સ્પામ ફિલ્ટર અલ્ગોરિધમ તમારા પ્રતિસાદના આધારે પોતાને સતત શુદ્ધ કરી રહ્યું છે (જેનો અર્થ એ છે કે ઈમેઈલ કે જે માણસો સ્પામ તરીકે ચિહ્નિત કરે છે).
- રીગ્રેસન - આશ્રિત અને સ્વતંત્ર ચલો વચ્ચેના જોડાણને સમજવામાં તે મદદરૂપ છે. રીગ્રેસન મોડલ્સ અમુક ચોક્કસ કંપની માટે વેચાણ આવક અંદાજ જેવા કેટલાક ડેટા સ્ત્રોતોના આધારે સંખ્યાત્મક મૂલ્યોની આગાહી કરી શકે છે. લીનિયર રીગ્રેસન, લોજીસ્ટીક રીગ્રેસન અને પોલીનોમીયલ રીગ્રેશન એ કેટલીક અગ્રણી રીગ્રેશન તકનીકો છે.
અનસપરીઝ ભણતર
અસુરક્ષિત શિક્ષણમાં, અમને લેબલ વગરનો ડેટા આપવામાં આવે છે અને માત્ર પેટર્ન શોધી રહ્યા છીએ. ચાલો ડોળ કરીએ કે તમે એમેઝોન છો. શું આપણે ક્લાયંટના ખરીદ ઇતિહાસના આધારે કોઈ ક્લસ્ટર (સમાન ગ્રાહકોના જૂથો) શોધી શકીએ?
અમારી પાસે વ્યક્તિની પસંદગીઓ વિશે સ્પષ્ટ, નિર્ણાયક ડેટા ન હોવા છતાં, આ ઉદાહરણમાં, ફક્ત એ જાણીને કે ગ્રાહકોનો ચોક્કસ સમૂહ તુલનાત્મક માલ ખરીદે છે, અમને ક્લસ્ટરમાં અન્ય વ્યક્તિઓએ પણ શું ખરીદ્યું છે તેના આધારે ખરીદી સૂચનો કરવાની મંજૂરી આપે છે.
એમેઝોનના “તમને પણ રસ હોઈ શકે છે” કેરોયુઝલ સમાન તકનીકો દ્વારા સંચાલિત છે.
તમે શું એકસાથે ગ્રૂપ કરવા માંગો છો તેના આધારે અસુરક્ષિત શિક્ષણ ક્લસ્ટરિંગ અથવા એસોસિએશન દ્વારા ડેટાને જૂથબદ્ધ કરી શકે છે.
- ક્લસ્ટરીંગ - ડેટામાં પેટર્ન શોધીને આ પડકારને પહોંચી વળવા માટે દેખરેખ વિનાનું શિક્ષણ પ્રયાસ કરે છે. જો ત્યાં સમાન ક્લસ્ટર અથવા જૂથ હોય, તો અલ્ગોરિધમ તેમને ચોક્કસ રીતે વર્ગીકૃત કરશે. અગાઉના ખરીદ ઇતિહાસના આધારે ગ્રાહકોને વર્ગીકૃત કરવાનો પ્રયાસ કરવો એ તેનું ઉદાહરણ છે.
- એસોસિયેશન - અસુરક્ષિત શિક્ષણ વિવિધ જૂથોના અંતર્ગત નિયમો અને અર્થોને સમજવાનો પ્રયાસ કરીને આ પડકારનો સામનો કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. એસોસિએશનની સમસ્યાનું વારંવારનું ઉદાહરણ ગ્રાહકની ખરીદી વચ્ચેની લિંક નક્કી કરવાનું છે. સ્ટોર્સ એ જાણવામાં રસ ધરાવી શકે છે કે કયો સામાન એકસાથે ખરીદવામાં આવ્યો હતો અને આ માહિતીનો ઉપયોગ સરળતાથી ઍક્સેસ માટે આ ઉત્પાદનોની સ્થિતિ ગોઠવવા માટે કરી શકે છે.
મજબૂતીકરણ લર્નિંગ
રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ એ ઇન્ટરેક્ટિવ સેટિંગમાં ધ્યેય-લક્ષી નિર્ણયોની શ્રેણી લેવા માટે મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને શીખવવાની તકનીક છે. ઉપર જણાવેલ ગેમિંગ ઉપયોગના કિસ્સાઓ આના ઉત્તમ ચિત્રો છે.
તમારે પહેલાની હજારો ચેસ રમતો AlphaZero ને ઇનપુટ કરવાની જરૂર નથી, દરેક "સારી" અથવા "નબળી" મૂવ લેબલવાળી. તેને ફક્ત રમતના નિયમો અને ધ્યેય શીખવો અને પછી તેને રેન્ડમ કૃત્યો અજમાવવા દો.
પ્રોગ્રામને ધ્યેયની નજીક લઈ જતી પ્રવૃત્તિઓને હકારાત્મક મજબૂતીકરણ આપવામાં આવે છે (જેમ કે નક્કર પ્યાદાની સ્થિતિ વિકસાવવી). જ્યારે કૃત્યોની વિપરીત અસર થાય છે (જેમ કે રાજાને અકાળે સ્થાનાંતરિત કરવું), ત્યારે તેઓ નકારાત્મક મજબૂતીકરણ મેળવે છે.
સોફ્ટવેર આખરે આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને રમતમાં નિપુણતા મેળવી શકે છે.
મજબૂતીકરણ શીખવી જટીલ અને મુશ્કેલ-થી-એન્જિનિયર ક્રિયાઓ માટે રોબોટ્સ શીખવવા માટે રોબોટિક્સમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. ટ્રાફિકના પ્રવાહમાં સુધારો કરવા માટે કેટલીકવાર તેનો ઉપયોગ રોડવે ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર, જેમ કે ટ્રાફિક સિગ્નલ સાથે કરવામાં આવે છે.
મશીન લર્નિંગથી શું કરી શકાય?
સમાજ અને ઉદ્યોગમાં મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ માનવીય પ્રયત્નોની વિશાળ શ્રેણીમાં પ્રગતિમાં પરિણમે છે.
અમારા રોજિંદા જીવનમાં, મશીન લર્નિંગ હવે Google ની શોધ અને ઇમેજ એલ્ગોરિધમ્સને નિયંત્રિત કરે છે, અમને જ્યારે જરૂર હોય ત્યારે અમને જરૂરી માહિતી સાથે વધુ સચોટ રીતે મેચ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
દવામાં, ઉદાહરણ તરીકે, ડોકટરોને કેન્સર કેવી રીતે ફેલાય છે તે સમજવા અને અનુમાન કરવામાં મદદ કરવા માટે આનુવંશિક ડેટા પર મશીન લર્નિંગ લાગુ કરવામાં આવે છે, જે વધુ અસરકારક ઉપચાર વિકસાવવા માટે પરવાનગી આપે છે.
ઊંડા અવકાશમાંથી ડેટા અહીં વિશાળ રેડિયો ટેલિસ્કોપ દ્વારા પૃથ્વી પર એકત્રિત કરવામાં આવી રહ્યો છે - અને મશીન લર્નિંગ સાથે વિશ્લેષણ કર્યા પછી, તે અમને બ્લેક હોલના રહસ્યોને ઉઘાડવામાં મદદ કરી રહ્યું છે.
રિટેલમાં મશીન લર્નિંગ ખરીદદારોને તે વસ્તુઓ સાથે જોડે છે જે તેઓ ઓનલાઈન ખરીદવા ઈચ્છે છે અને દુકાનના કર્મચારીઓને તેઓ તેમના ગ્રાહકોને ઈંટ-અને-મોર્ટાર વિશ્વમાં પ્રદાન કરે છે તે સેવાને અનુરૂપ બનાવવામાં મદદ કરે છે.
આતંક અને ઉગ્રવાદ સામેની લડાઈમાં નિર્દોષોને નુકસાન પહોંચાડવા ઈચ્છતા લોકોના વર્તનની અપેક્ષા રાખવા માટે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (એનએલપી) એ મશીન લર્નિંગ દ્વારા કમ્પ્યુટર્સને માનવ ભાષામાં અમારી સાથે સમજવા અને વાતચીત કરવાની મંજૂરી આપવાની પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપે છે, અને તેના પરિણામે અનુવાદ તકનીક તેમજ વૉઇસ-નિયંત્રિત ઉપકરણોનો અમે દરરોજ વધુને વધુ ઉપયોગ કરીએ છીએ, જેમ કે એલેક્સા, ગૂગલ ડોટ, સિરી અને ગૂગલ સહાયક.
કોઈ પ્રશ્ન વિના, મશીન લર્નિંગ દર્શાવે છે કે તે એક પરિવર્તનશીલ તકનીક છે.
આપણી સાથે કામ કરવામાં સક્ષમ રોબોટ્સ અને આપણી પોતાની મૌલિકતા અને કલ્પનાને તેમના દોષરહિત તર્ક અને અતિમાનવીય ગતિથી વેગ આપવા માટે હવે વિજ્ઞાનની કાલ્પનિક કલ્પના નથી રહી – તે ઘણા ક્ષેત્રોમાં વાસ્તવિકતા બની રહી છે.
મશીન લર્નિંગ ઉપયોગના કિસ્સાઓ
1. સાયબર સલામતી
જેમ જેમ નેટવર્ક્સ વધુ જટિલ બની ગયા છે, સાયબર સુરક્ષા નિષ્ણાતોએ સતત વિસ્તરતી સુરક્ષા જોખમોની શ્રેણીને સ્વીકારવા માટે અથાક મહેનત કરી છે.
ઝડપથી વિકસતા માલવેર અને હેકિંગ યુક્તિઓનો સામનો કરવો એ પર્યાપ્ત પડકારરૂપ છે, પરંતુ ઈન્ટરનેટ ઓફ થિંગ્સ (IoT) ઉપકરણોના પ્રસારે સાયબર સુરક્ષા વાતાવરણને મૂળભૂત રીતે બદલી નાખ્યું છે.
કોઈપણ સમયે અને કોઈપણ જગ્યાએ હુમલા થઈ શકે છે.
સદ્ભાગ્યે, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સે આ ઝડપી વિકાસ સાથે ચાલુ રાખવા માટે સાયબર સુરક્ષા કામગીરીને સક્ષમ કરી છે.
આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણો હુમલાઓની ઝડપી તપાસ અને શમનને સક્ષમ કરો, જ્યારે મશીન લર્નિંગ વર્તમાન સુરક્ષા મિકેનિઝમ્સમાં અસાધારણતા અને નબળાઈઓ શોધવા માટે નેટવર્કની અંદર તમારી પ્રવૃત્તિનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે.
2. ગ્રાહક સેવાનું ઓટોમેશન
ઓનલાઈન ક્લાયન્ટ સંપર્કોની વધતી જતી સંખ્યાને સંચાલિત કરવાથી ઘણી સંસ્થામાં તાણ આવી છે.
તેઓ જે પૂછપરછ પ્રાપ્ત કરી રહ્યાં છે તેના જથ્થાને હેન્ડલ કરવા માટે તેમની પાસે પૂરતા ગ્રાહક સેવા કર્મચારીઓ નથી, અને આઉટસોર્સિંગ મુદ્દાઓ માટે પરંપરાગત અભિગમ સંપર્ક કેન્દ્ર આજના ઘણા ગ્રાહકો માટે અસ્વીકાર્ય છે.
ચેટબોટ્સ અને અન્ય સ્વયંસંચાલિત સિસ્ટમો હવે મશીન લર્નિંગ તકનીકોમાં પ્રગતિને કારણે આ માંગણીઓને સંબોધિત કરી શકે છે. કંપનીઓ ભૌતિક અને નિમ્ન-અગ્રતાવાળી પ્રવૃત્તિઓને સ્વચાલિત કરીને વધુ ઉચ્ચ-સ્તરની ગ્રાહક સહાય હાથ ધરવા માટે કર્મચારીઓને મુક્ત કરી શકે છે.
જ્યારે યોગ્ય રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે, ત્યારે વ્યવસાયમાં મશીન લર્નિંગ સમસ્યાના ઉકેલને સુવ્યવસ્થિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે અને ગ્રાહકોને મદદરૂપ સપોર્ટનો પ્રકાર પ્રદાન કરે છે જે તેમને પ્રતિબદ્ધ બ્રાંડ ચેમ્પિયન બની જાય છે.
3. વાતચીત
કોઈપણ પ્રકારના સંદેશાવ્યવહારમાં ભૂલો અને ગેરસમજોને ટાળવું મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ આજના વ્યવસાયિક સંદેશાવ્યવહારમાં તે વધુ છે.
સરળ વ્યાકરણની ભૂલો, ખોટો સ્વર, અથવા ભૂલભરેલા અનુવાદો ઇમેઇલ સંપર્ક, ગ્રાહક મૂલ્યાંકનમાં ઘણી મુશ્કેલીઓનું કારણ બની શકે છે, વિડિઓ કોન્ફરન્સિંગ, અથવા ઘણા સ્વરૂપોમાં ટેક્સ્ટ-આધારિત દસ્તાવેજીકરણ.
મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ માઇક્રોસોફ્ટના ક્લિપ્પીના માથાના દિવસોની બહાર સારી રીતે અદ્યતન સંચાર ધરાવે છે.
આ મશીન લર્નિંગ ઉદાહરણોથી વ્યક્તિઓને કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા, રીઅલ-ટાઇમ ભાષા અનુવાદ અને વાણી ઓળખનો ઉપયોગ કરીને સરળ અને ચોક્કસ રીતે વાતચીત કરવામાં મદદ મળી છે.
જ્યારે ઘણી વ્યક્તિઓ સ્વતઃ સુધારક ક્ષમતાઓને નાપસંદ કરે છે, ત્યારે તેઓ શરમજનક ભૂલો અને અયોગ્ય સ્વરથી સુરક્ષિત રહેવાનું મૂલ્ય પણ માને છે.
4. ઑબ્જેક્ટ ઓળખ
જ્યારે ડેટા એકત્ર કરવા અને અર્થઘટન કરવાની ટેક્નોલોજી થોડા સમય માટે છે, ત્યારે કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સ તેઓ શું જોઈ રહ્યાં છે તે સમજવા માટે શીખવવું એ કપટભર્યું મુશ્કેલ કાર્ય સાબિત થયું છે.
મશીન લર્નિંગ એપ્લીકેશનને કારણે ઉપકરણોની વધતી જતી સંખ્યામાં ઓબ્જેક્ટ ઓળખ ક્ષમતાઓ ઉમેરવામાં આવી રહી છે.
ઉદાહરણ તરીકે, સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલ, જ્યારે તે બીજી કારને જુએ છે ત્યારે તેને ઓળખે છે, પછી ભલે પ્રોગ્રામરોએ તેને સંદર્ભ તરીકે ઉપયોગ કરવા માટે તે કારનું ચોક્કસ ઉદાહરણ ન આપ્યું હોય.
ચેકઆઉટ પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવામાં મદદ કરવા માટે હવે રિટેલ વ્યવસાયોમાં આ ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરવામાં આવી રહ્યો છે. કેમેરા ગ્રાહકોના કાર્ટમાંના ઉત્પાદનોને ઓળખે છે અને જ્યારે તેઓ સ્ટોરમાંથી બહાર નીકળે છે ત્યારે તેમના એકાઉન્ટને આપમેળે બિલ કરી શકે છે.
5. ડિજિટલ માર્કેટિંગ
ડિજિટલ પ્લેટફોર્મ અને સોફ્ટવેર પ્રોગ્રામ્સની શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને, આજનું મોટાભાગનું માર્કેટિંગ ઑનલાઇન કરવામાં આવે છે.
જેમ જેમ વ્યવસાયો તેમના ગ્રાહકો અને તેમની ખરીદીની વર્તણૂકો વિશે માહિતી એકત્રિત કરે છે, માર્કેટિંગ ટીમો તે માહિતીનો ઉપયોગ તેમના લક્ષ્ય પ્રેક્ષકોની વિગતવાર ચિત્ર બનાવવા માટે કરી શકે છે અને શોધી શકે છે કે કયા લોકો તેમના ઉત્પાદનો અને સેવાઓ શોધવા માટે વધુ વલણ ધરાવે છે.
મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ માર્કેટર્સને તે તમામ ડેટાને સમજવામાં મદદ કરે છે, નોંધપાત્ર પેટર્ન અને લક્ષણો શોધવામાં મદદ કરે છે જે તેમને શક્યતાઓને ચુસ્તપણે વર્ગીકૃત કરવાની મંજૂરી આપે છે.
આ જ તકનીક મોટા ડિજિટલ માર્કેટિંગ ઓટોમેશનને મંજૂરી આપે છે. નવા સંભવિત ગ્રાહકોને ગતિશીલ રીતે શોધવા અને તેમને યોગ્ય સમયે અને સ્થળ પર સંબંધિત માર્કેટિંગ સામગ્રી પ્રદાન કરવા માટે એડ સિસ્ટમ્સ સેટ કરી શકાય છે.
મશીન લર્નિંગનું ભવિષ્ય
મશીન લર્નિંગ ચોક્કસપણે લોકપ્રિયતા મેળવી રહ્યું છે કારણ કે વધુ વ્યવસાયો અને વિશાળ સંસ્થાઓ ચોક્કસ પડકારો અથવા ઇંધણની નવીનતાનો સામનો કરવા માટે ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરે છે.
આ સતત રોકાણ એ સમજણ દર્શાવે છે કે મશીન લર્નિંગ ROI ઉત્પન્ન કરે છે, ખાસ કરીને ઉપરોક્ત સ્થાપિત અને પુનઃઉત્પાદન કરી શકાય તેવા ઉપયોગના કેટલાક કેસો દ્વારા.
છેવટે, જો ટેક્નોલોજી Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps અને તેથી વધુ માટે પૂરતી સારી છે, તો શક્યતા છે કે તે તમારી કંપનીને તેના ડેટાનો મહત્તમ ઉપયોગ કરવામાં પણ મદદ કરી શકે.
નવા તરીકે મશીન શિક્ષણ મૉડલ વિકસિત અને લૉન્ચ કરવામાં આવ્યા છે, અમે એપ્લિકેશન્સની સંખ્યામાં વધારો જોઈશું જેનો ઉપયોગ સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં કરવામાં આવશે.
આ પહેલાથી જ સાથે થઈ રહ્યું છે ચહેરો માન્યતા, જે એક સમયે તમારા iPhone પર એક નવું કાર્ય હતું પરંતુ હવે તે પ્રોગ્રામ્સ અને એપ્લિકેશન્સની વિશાળ શ્રેણીમાં લાગુ કરવામાં આવી રહ્યું છે, ખાસ કરીને જાહેર સુરક્ષા સાથે સંબંધિત.
મશીન લર્નિંગ સાથે પ્રારંભ કરવાનો પ્રયાસ કરતી મોટાભાગની સંસ્થાઓ માટે ચાવી એ છે કે ઉજ્જવળ ભવિષ્યવાદી દ્રષ્ટિકોણને ભૂતકાળમાં જોવું અને વાસ્તવિક વ્યવસાયિક પડકારોને શોધવાનું છે જેમાં ટેક્નોલોજી તમને મદદ કરી શકે છે.
ઉપસંહાર
ઔદ્યોગિકીકરણ પછીના યુગમાં, વૈજ્ઞાનિકો અને વ્યાવસાયિકો એક કમ્પ્યુટર બનાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છે જે માનવીઓની જેમ વધુ વર્તે છે.
થિંકિંગ મશીન એ માનવતા માટે એઆઈનું સૌથી મહત્વપૂર્ણ યોગદાન છે; આ સ્વ-સંચાલિત મશીનના અસાધારણ આગમનથી કોર્પોરેટ ઓપરેટિંગ નિયમોમાં ઝડપથી પરિવર્તન આવ્યું છે.
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ વાહનો, સ્વચાલિત સહાયકો, સ્વાયત્ત ઉત્પાદન કર્મચારીઓ અને સ્માર્ટ શહેરોએ તાજેતરમાં સ્માર્ટ મશીનોની કાર્યક્ષમતા દર્શાવી છે. મશીન લર્નિંગ ક્રાંતિ અને મશીન લર્નિંગનું ભવિષ્ય લાંબા સમય સુધી અમારી સાથે રહેશે.
એક જવાબ છોડો