विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
हामी अब स्पेस को विस्तार र कम्प्युटर को लागि धन्यवाद subatomic कण को मिनेट जटिलता को गणना गर्न सक्छौं।
कम्प्युटरले मानिसलाई हराउँछ जब यो गणना र गणना गर्न आउँछ, साथै तार्किक हो/होइन प्रक्रियाहरू पछ्याउँछ, यसको सर्किटरी मार्फत प्रकाशको गतिमा यात्रा गर्ने इलेक्ट्रोनहरूलाई धन्यवाद।
यद्यपि, हामी तिनीहरूलाई "बुद्धिमान" को रूपमा देख्दैनौं किनभने, विगतमा, कम्प्युटरहरूले मानिसहरूद्वारा सिकाएको (प्रोग्राम गरिएको) बिना केही गर्न सक्दैन।
मेसिन लर्निङ, गहिरो शिक्षा सहित र कृत्रिम बुद्धि, वैज्ञानिक र टेक्नोलोजी हेडलाइनहरूमा एक बजवर्ड बनेको छ।
मेसिन लर्निङ सर्वव्यापी जस्तो देखिन्छ, तर यो शब्द प्रयोग गर्ने धेरै व्यक्तिहरूले यो के हो, यसले के गर्छ, र यो केको लागि सबैभन्दा राम्रो प्रयोग गरिन्छ भनेर पर्याप्त रूपमा परिभाषित गर्न संघर्ष गर्नेछ।
यो लेखले मेसिन लर्निङलाई स्पष्ट पार्न खोज्छ र यो किन यति फाइदाजनक छ भनेर प्रविधीले कसरी काम गर्छ भन्ने ठोस, वास्तविक-विश्व उदाहरणहरू पनि उपलब्ध गराउँछ।
त्यसपछि, हामी विभिन्न मेसिन लर्निङ विधिहरू हेर्नेछौं र तिनीहरू कसरी व्यापारिक चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न प्रयोग भइरहेका छन् भनी हेर्नेछौं।
अन्तमा, हामी मेसिन लर्निङको भविष्यको बारेमा केही द्रुत भविष्यवाणीहरूको लागि हाम्रो क्रिस्टल बललाई परामर्श गर्नेछौं।
मेशिन लर्निंग भनेको के हो?
मेसिन लर्निङ कम्प्युटर विज्ञानको एउटा अनुशासन हो जसले कम्प्युटरहरूलाई ती ढाँचाहरू के हुन् भनेर स्पष्ट रूपमा सिकाइ नगरी डाटाबाट ढाँचाहरू अनुमान गर्न सक्षम बनाउँछ।
यी निष्कर्षहरू प्रायः डेटाको सांख्यिकीय सुविधाहरूको स्वचालित रूपमा मूल्याङ्कन गर्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्ने र विभिन्न मानहरू बीचको सम्बन्ध चित्रण गर्न गणितीय मोडेलहरू विकास गर्ने आधारमा हुन्छन्।
यसलाई शास्त्रीय कम्प्युटिङसँग तुलना गर्नुहोस्, जुन निर्धारणवादी प्रणालीहरूमा आधारित छ, जसमा हामी स्पष्ट रूपमा कम्प्युटरलाई निश्चित कार्य गर्नका लागि पालना गर्नका लागि नियमहरूको सेट दिन्छौं।
कम्प्युटर प्रोग्रामिङको यो तरिका नियम-आधारित प्रोग्रामिङको रूपमा चिनिन्छ। मेसिन लर्निङ नियममा आधारित प्रोग्रामिङभन्दा फरक छ र त्यसले यी नियमहरू आफैं निकाल्न सक्छ।
मान्नुहोस् कि तपाईं एक बैंक प्रबन्धक हुनुहुन्छ जसले ऋण आवेदन आफ्नो ऋणमा असफल हुने छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न चाहन्छ।
नियम-आधारित विधिमा, बैंक प्रबन्धक (वा अन्य विशेषज्ञहरू) ले कम्प्युटरलाई स्पष्ट रूपमा सूचित गर्नेछन् कि यदि आवेदकको क्रेडिट स्कोर निश्चित स्तर भन्दा कम छ भने, आवेदन अस्वीकार गरिनुपर्छ।
यद्यपि, मेसिन लर्निङ कार्यक्रमले ग्राहकको क्रेडिट मूल्याङ्कन र ऋणका नतिजाहरूमा पहिलेको डाटालाई मात्र विश्लेषण गर्छ र यो थ्रेसहोल्ड आफैंमा के हुनुपर्छ भनेर निर्धारण गर्छ।
मेसिनले अघिल्लो डेटाबाट सिक्छ र यसरी आफ्नै नियमहरू बनाउँछ। निस्सन्देह, यो मेसिन लर्निङमा एउटा प्राइमर मात्र हो; वास्तविक-विश्व मेसिन लर्निङ मोडेलहरू आधारभूत थ्रेसहोल्ड भन्दा धेरै जटिल छन्।
जे होस्, यो मेसिन लर्निङको सम्भावनाको उत्कृष्ट प्रदर्शन हो।
कसरी गर्छ मिसिन सिक्ने?
चीजहरू सरल राख्न, मेसिनहरूले तुलनात्मक डेटामा ढाँचाहरू पत्ता लगाएर "सिक्छन्"। तपाईंले बाहिरी संसारबाट सङ्कलन गर्नुभएको जानकारीको रूपमा डेटालाई विचार गर्नुहोस्। मेसिनलाई जति धेरै डाटा खुवाइन्छ, त्यति नै "स्मार्ट" हुन्छ।
यद्यपि, सबै डाटा समान छैनन्। मान्नुहोस् कि तपाईं टापुमा गाडिएको धनलाई उजागर गर्न जीवनको उद्देश्यको साथ समुद्री डाकू हुनुहुन्छ। तपाइँ पुरस्कार पत्ता लगाउन पर्याप्त मात्रामा ज्ञान चाहानुहुन्छ।
यो ज्ञान, डेटा जस्तै, या त तपाईंलाई सही वा गलत तरिकामा लैजान सक्छ।
जति ठूलो जानकारी/डेटा प्राप्त हुन्छ, त्यहाँ कम अस्पष्टता हुन्छ, र यसको विपरित। नतिजाको रूपमा, तपाईंले सिक्नको लागि आफ्नो मेसिनलाई फिड गरिरहनुभएको डेटाको प्रकारलाई विचार गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
यद्यपि, एक पटक पर्याप्त मात्रामा डाटा उपलब्ध गराएपछि कम्प्युटरले भविष्यवाणी गर्न सक्छ। विगतबाट धेरै विचलित नभएसम्म मेसिनहरूले भविष्यको अनुमान गर्न सक्छन्।
के हुने सम्भावना छ भनी निर्धारण गर्न ऐतिहासिक डेटाको विश्लेषण गरेर मेशिनहरू "सिक्छन्"।
यदि पुरानो डाटा नयाँ डाटासँग मिल्दोजुल्दो छ भने, तपाईंले अघिल्लो डाटाको बारेमा भन्न सक्ने कुराहरू नयाँ डाटामा लागू हुने सम्भावना छ। यो तपाईं अगाडि हेर्न पछाडि हेर्दै हुनुहुन्छ जस्तो छ।
मेसिन लर्निङका प्रकारहरू के के हुन्?
मेसिन लर्निङका लागि एल्गोरिदमहरू प्रायः तीनवटा ठूला प्रकारहरूमा वर्गीकृत गरिन्छ (यद्यपि अन्य वर्गीकरण योजनाहरू पनि प्रयोग गरिन्छ):
- पर्यवेक्षित शिक्षण
- अनसर्वेक्षित शिक्षण
- सुदृढीकरण शिक्षण
पर्यवेक्षित शिक्षण
पर्यवेक्षित मेसिन लर्निङले ती प्रविधिहरूलाई जनाउँछ जसमा मेसिन लर्निङ मोडेललाई चासोको मात्राका लागि स्पष्ट लेबलसहित डाटाको सङ्कलन दिइन्छ (यस मात्रालाई प्राय: प्रतिक्रिया वा लक्ष्य भनिन्छ)।
AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन, अर्ध-निरीक्षण गरिएको सिकाइले लेबल र लेबल नगरिएको डेटाको मिश्रणलाई रोजगार दिन्छ।
यदि तपाइँ लेबल नगरिएको डाटासँग काम गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँले केहि डाटा लेबलिङ गर्न आवश्यक छ।
लेबलिङ भनेको सहायताको लागि नमूनाहरू लेबल गर्ने प्रक्रिया हो मेसिन लर्निङ तालिम मोडेल। लेबलिंग मुख्य रूपमा मानिसहरू द्वारा गरिन्छ, जुन महँगो र समय-उपभोग हुन सक्छ। यद्यपि, त्यहाँ लेबलिङ प्रक्रिया स्वचालित गर्न प्रविधिहरू छन्।
हामीले पहिले छलफल गरेको ऋण आवेदन अवस्था पर्यवेक्षित शिक्षाको उत्कृष्ट दृष्टान्त हो। हामीसँग भूतपूर्व ऋण आवेदकहरूको क्रेडिट मूल्याङ्कन (र सायद आम्दानीको स्तर, उमेर, र यस्तै अन्य) सम्बन्धी ऐतिहासिक तथ्याङ्कहरू थिए र साथै प्रश्नमा रहेको व्यक्तिले उनीहरूको ऋणमा पूर्वनिर्धारित भए वा नभएको बताएको थियो।
प्रतिगमन र वर्गीकरण पर्यवेक्षित सिकाइ प्रविधिका दुई उपसमूह हुन्।
- वर्गीकरण - यसले डाटालाई सही रूपमा वर्गीकृत गर्न एल्गोरिदमको प्रयोग गर्दछ। स्पाम फिल्टरहरू एउटा उदाहरण हुन्। "स्प्याम" एक व्यक्तिपरक वर्ग हुन सक्छ — स्प्याम र गैर-स्प्याम सञ्चारहरू बीचको रेखा धमिलो हुन्छ — र स्प्याम फिल्टर एल्गोरिदमले तपाईंको प्रतिक्रिया (मानिसहरूले स्प्यामको रूपमा चिन्ह लगाउने इमेलको अर्थ) को आधारमा आफूलाई निरन्तर परिष्कृत गर्दैछ।
- सन्दर्भ - यो निर्भर र स्वतन्त्र चर बीचको सम्बन्ध बुझ्न मद्दत गर्दछ। रिग्रेसन मोडेलहरूले धेरै डेटा स्रोतहरूमा आधारित संख्यात्मक मानहरू पूर्वानुमान गर्न सक्छन्, जस्तै निश्चित कम्पनीको लागि बिक्री राजस्व अनुमान। रैखिक प्रतिगमन, लजिस्टिक प्रतिगमन, र बहुपद प्रतिगमन केही प्रमुख प्रतिगमन प्रविधिहरू हुन्।
अनसर्वेक्षित शिक्षण
असुरक्षित शिक्षामा, हामीलाई लेबल नगरिएको डाटा दिइन्छ र केवल ढाँचाहरू खोज्दैछौं। तपाईं Amazon हुनुहुन्छ भनी बहाना गरौं। के हामी ग्राहकको खरिद इतिहासमा आधारित कुनै पनि क्लस्टरहरू (समान उपभोक्ताहरूको समूह) फेला पार्न सक्छौं?
हामीसँग व्यक्तिको प्राथमिकताको बारेमा स्पष्ट, निर्णायक डेटा नभए तापनि, यस उदाहरणमा, उपभोक्ताहरूको एक निश्चित सेटले तुलनात्मक वस्तुहरू खरिद गर्दछ भन्ने कुरा थाह पाएर हामीलाई क्लस्टरका अन्य व्यक्तिहरूले पनि खरिद गरेको कुराको आधारमा खरिद सुझावहरू दिन अनुमति दिन्छ।
Amazon को "तपाईंलाई पनि रुचि हुन सक्छ" क्यारोसेल समान प्रविधिहरू द्वारा संचालित छ।
असुरक्षित सिकाइले क्लस्टरिङ वा एसोसिएसन मार्फत डेटालाई समूहबद्ध गर्न सक्छ, तपाइँ सँगै समूहबद्ध गर्न चाहनु भएकोमा निर्भर गर्दछ।
- क्लस्टर गर्दै - असुरक्षित सिकाइले डाटामा ढाँचाहरू खोजी गरेर यस चुनौतीलाई पार गर्ने प्रयास गर्दछ। यदि त्यहाँ समान क्लस्टर वा समूह छ भने, एल्गोरिदमले तिनीहरूलाई निश्चित रूपमा वर्गीकरण गर्नेछ। अघिल्लो खरिद इतिहासको आधारमा ग्राहकहरूलाई वर्गीकरण गर्ने प्रयास गर्नु यसको उदाहरण हो।
- संघ - पर्यवेक्षण नगरिएको सिकाइले विभिन्न समूहका नियम र अर्थहरू बुझ्ने प्रयास गरेर यस चुनौतीलाई सामना गर्ने प्रयास गर्दछ। एक संघ समस्या को एक बारम्बार उदाहरण ग्राहक खरिद बीच एक लिङ्क निर्धारण गर्दैछ। पसलहरूले कुन सामानहरू सँगै खरिद गरिएका थिए भनेर जान्न इच्छुक हुन सक्छन् र सजिलो पहुँचको लागि यी उत्पादनहरूको स्थिति व्यवस्थित गर्न यो जानकारी प्रयोग गर्न सक्छन्।
सुदृढीकरण अध्ययन
सुदृढीकरण शिक्षा एक अन्तरक्रियात्मक सेटिङमा लक्ष्य-उन्मुख निर्णयहरूको श्रृंखला बनाउन मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिकाउने एक प्रविधि हो। माथि उल्लिखित गेमिङ प्रयोगका केसहरू यसका उत्कृष्ट दृष्टान्त हुन्।
तपाईंले AlphaZero हजारौं अघिल्लो चेस खेलहरू इनपुट गर्नुपर्दैन, प्रत्येकमा "राम्रो" वा "खराब" चाल लेबल गरिएको छ। केवल यसलाई खेलको नियम र लक्ष्य सिकाउनुहोस्, र त्यसपछि यसलाई अनियमित कार्यहरू प्रयास गर्न दिनुहोस्।
कार्यक्रमलाई लक्ष्यको नजिक लैजाने गतिविधिहरूलाई सकारात्मक सुदृढीकरण दिइन्छ (जस्तै ठोस प्यादाको स्थिति विकास गर्ने)। जब कार्यहरूले विपरित प्रभाव पार्छ (जस्तै राजालाई समय भन्दा पहिले सर्ने), तिनीहरूले नकारात्मक सुदृढीकरण कमाउँछन्।
सफ्टवेयरले अन्ततः यो विधि प्रयोग गरेर खेल मास्टर गर्न सक्छ।
सुदृढीकरण शिक्षण रोबोटिक्समा जटिल र कठिन-देखि-इन्जिनियर कार्यहरूको लागि रोबोटहरू सिकाउन व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो कहिलेकाहीँ ट्राफिक प्रवाह सुधार गर्न ट्राफिक संकेतहरू जस्ता सडक पूर्वाधारहरूसँग संयोजनमा प्रयोग गरिन्छ।
मेसिन लर्निङबाट के गर्न सकिन्छ?
समाज र उद्योगमा मेसिन लर्निङको प्रयोगले मानवीय प्रयासहरूको विस्तृत दायरामा प्रगतिको परिणाम हो।
हाम्रो दैनिक जीवनमा, मेसिन लर्निङले अब गुगलको खोज र छवि एल्गोरिदमहरू नियन्त्रण गर्दछ, हामीलाई आवश्यक हुँदा हामीलाई आवश्यक जानकारीसँग अझ सटीक रूपमा मेल खाने अनुमति दिन्छ।
औषधिमा, उदाहरणका लागि, डाक्टरहरूलाई क्यान्सर कसरी फैलिन्छ भनेर बुझ्न र भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्न मेसिन लर्निङलाई आनुवंशिक डेटामा लागू गरिन्छ, जसले थप प्रभावकारी उपचारहरू विकास गर्न अनुमति दिन्छ।
गहिरो अन्तरिक्षबाट डाटा यहाँ विशाल रेडियो टेलिस्कोपहरू मार्फत पृथ्वीमा सङ्कलन भइरहेको छ - र मेसिन लर्निङको साथ विश्लेषण गरिसकेपछि, यसले हामीलाई ब्ल्याक होलको रहस्यहरू खोल्न मद्दत गरिरहेको छ।
रिटेलमा मेसिन लर्निङले खरिदकर्ताहरूलाई उनीहरूले अनलाइन किन्न चाहने कुराहरूसँग जोड्दछ, र पसलका कर्मचारीहरूलाई उनीहरूले आफ्ना ग्राहकहरूलाई ईंट-र-मोर्टार संसारमा प्रदान गर्ने सेवाहरू अनुकूलित गर्न मद्दत गर्दछ।
निर्दोषहरूलाई चोट पुर्याउन चाहनेहरूको व्यवहार अनुमान गर्न आतंकवाद र चरमपन्थी विरुद्धको लडाईमा मेसिन लर्निङ प्रयोग गरिन्छ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) ले कम्प्यूटरहरूलाई मेसिन लर्निङ मार्फत मानव भाषामा हामीसँग कुराकानी गर्न र बुझ्ने अनुमति दिने प्रक्रियालाई जनाउँछ, र यसले अनुवाद प्रविधिको साथसाथै हामीले दिनहुँ बढ्दो रूपमा प्रयोग गर्ने आवाज-नियन्त्रित यन्त्रहरू जस्तै। एलेक्सा, गुगल डट, सिरी र गुगल सहायक।
कुनै प्रश्न बिना, मेशिन शिक्षाले यो एक रूपान्तरण प्रविधि हो भनेर प्रदर्शन गरिरहेको छ।
हाम्रो साथमा काम गर्न सक्षम रोबोटहरू र तिनीहरूको दोषरहित तर्क र अलौकिक गतिको साथ हाम्रो आफ्नै मौलिकता र कल्पनालाई बढावा दिन अब विज्ञान कथा काल्पनिक रहेनन् - तिनीहरू धेरै क्षेत्रहरूमा वास्तविकता बनिरहेका छन्।
मेसिन लर्निङ प्रयोगका केसहरू
Cy. साइबरसुरक्षा
सञ्जालहरू झन् जटिल बन्दै गएपछि, साइबरसुरक्षा विशेषज्ञहरूले सुरक्षा खतराहरूको बढ्दो दायरालाई अनुकूल बनाउन अथक प्रयास गरेका छन्।
द्रुत रूपमा विकसित हुने मालवेयर र ह्याकिङ रणनीतिहरूको सामना गर्नु पर्याप्त चुनौतीपूर्ण छ, तर इन्टरनेट अफ थिंग्स (IoT) उपकरणहरूको प्रसारले साइबर सुरक्षा वातावरणलाई मौलिक रूपमा परिवर्तन गरेको छ।
आक्रमणहरू जुनसुकै बेला र जुनसुकै ठाउँमा हुन सक्छ।
धन्यबाद, मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूले यी द्रुत विकासहरू जारी राख्न साइबरसुरक्षा सञ्चालनहरूलाई सक्षम बनाएको छ।
भविष्यवाणी विश्लेषणात्मक छिटो पत्ता लगाउन र आक्रमणहरूको न्यूनीकरण सक्षम गर्नुहोस्, जबकि मेसिन लर्निङले अवस्थित सुरक्षा संयन्त्रहरूमा असामान्यता र कमजोरीहरू पत्ता लगाउन नेटवर्क भित्र तपाईंको गतिविधिको विश्लेषण गर्न सक्छ।
2. ग्राहक सेवा को स्वचालन
अनलाइन ग्राहक सम्पर्कहरूको बढ्दो संख्याको व्यवस्थापनले धेरै संगठनलाई तनावपूर्ण बनाएको छ।
तिनीहरूसँग तिनीहरूले प्राप्त गरिरहेको सोधपुछको मात्रा ह्यान्डल गर्न पर्याप्त ग्राहक सेवा कर्मचारीहरू छैनन्, र आउटसोर्सिङ मुद्दाहरूको परम्परागत दृष्टिकोण। सम्पर्क केन्द्र आजका धेरै ग्राहकहरूको लागि मात्र अस्वीकार्य छ।
Chatbots र अन्य स्वचालित प्रणालीहरूले अब यी मागहरूलाई सम्बोधन गर्न सक्छन् मेसिन लर्निङ प्रविधिहरूमा भएको प्रगतिको लागि धन्यवाद। कम्पनीहरूले सांसारिक र कम-प्राथमिकता गतिविधिहरू स्वचालित गरेर थप उच्च-स्तर ग्राहक समर्थन गर्न कर्मचारीहरूलाई खाली गर्न सक्छन्।
सही रूपमा प्रयोग गर्दा, व्यवसायमा मेसिन लर्निङले समस्या समाधानलाई स्ट्रिमलाइन गर्न र उपभोक्ताहरूलाई उनीहरूलाई प्रतिबद्ध ब्रान्ड च्याम्पियन बन्न मद्दत गर्ने प्रकारको सहयोगी समर्थन प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
3। सञ्चार
कुनै पनि प्रकारको सञ्चारमा त्रुटिहरू र गलत धारणाहरू बेवास्ता गर्नु महत्त्वपूर्ण छ, तर आजको व्यापारिक सञ्चारमा अझ बढी।
साधारण व्याकरणीय गल्तीहरू, गलत टोन, वा गलत अनुवादहरूले इमेल सम्पर्क, ग्राहक मूल्याङ्कनमा कठिनाइहरूको दायरा निम्त्याउन सक्छ, भिडियो कन्फरेन्सिंग, वा पाठ-आधारित कागजात धेरै रूपहरूमा।
मेशिन लर्निङ सिस्टमहरूमा माइक्रोसफ्टको क्लिपीका दिनहरू भन्दा परे उन्नत सञ्चार छ।
यी मेसिन लर्निङ उदाहरणहरूले व्यक्तिहरूलाई प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, वास्तविक-समय भाषा अनुवाद, र वाणी पहिचान प्रयोग गरेर सरल र सटीक रूपमा सञ्चार गर्न मद्दत गरेको छ।
जबकि धेरै व्यक्तिहरूले स्वत: सुधार गर्ने क्षमताहरू मन पराउँदैनन्, तिनीहरू पनि लाजमर्दो गल्तीहरू र अनुचित टोनबाट सुरक्षित रहनुको कदर गर्छन्।
4. वस्तु पहिचान
डाटा सङ्कलन र व्याख्या गर्ने टेक्नोलोजी केही समयको लागि भएको छ, कम्प्युटर प्रणालीहरूलाई उनीहरूले के हेरिरहेका छन् भनेर बुझ्न सिकाउनु भ्रामक रूपमा गाह्रो काम साबित भएको छ।
मेसिन लर्निङ एप्लिकेसनहरूको कारणले गर्दा उपकरणहरूको बढ्दो संख्यामा वस्तु पहिचान क्षमताहरू थपिँदै छन्।
उदाहरणका लागि, एउटा सेल्फ-ड्राइभिङ अटोमोबाइलले अर्को कार देख्दा पहिचान गर्छ, यद्यपि प्रोग्रामरहरूले यसलाई सन्दर्भको रूपमा प्रयोग गर्नको लागि त्यो कारको सही उदाहरण दिएनन्।
चेकआउट प्रक्रियालाई गति दिन मद्दत गर्न यो प्रविधि अब खुद्रा व्यवसायहरूमा प्रयोग भइरहेको छ। क्यामेराहरूले उपभोक्ताहरूको कार्टमा उत्पादनहरू पहिचान गर्छन् र तिनीहरूले स्टोर छोड्दा स्वचालित रूपमा तिनीहरूको खाता बिल गर्न सक्छन्।
Digital. डिजिटल मार्केटिंग
आजको धेरैजसो मार्केटिङहरू डिजिटल प्लेटफर्महरू र सफ्टवेयर प्रोग्रामहरूको दायरा प्रयोग गरेर अनलाइन गरिन्छ।
व्यवसायहरूले तिनीहरूका उपभोक्ताहरू र तिनीहरूको खरिद व्यवहारको बारेमा जानकारी सङ्कलन गर्दा, मार्केटिङ टोलीहरूले तिनीहरूको लक्षित दर्शकहरूको विस्तृत चित्र निर्माण गर्न र तिनीहरूका उत्पादनहरू र सेवाहरू खोज्नको लागि कुन मानिसहरू बढी इच्छुक छन् भनेर पत्ता लगाउन त्यो जानकारी प्रयोग गर्न सक्छन्।
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूले मार्केटरहरूलाई ती सबै डेटाको अर्थ बनाउन, महत्त्वपूर्ण ढाँचाहरू र विशेषताहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ जसले तिनीहरूलाई सम्भावनाहरूलाई कडाईका साथ वर्गीकरण गर्न अनुमति दिन्छ।
एउटै प्रविधिले ठूलो डिजिटल मार्केटिङ स्वचालन अनुमति दिन्छ। विज्ञापन प्रणालीहरू नयाँ सम्भावित उपभोक्ताहरूलाई गतिशील रूपमा पत्ता लगाउन र तिनीहरूलाई उचित समय र स्थानमा सान्दर्भिक मार्केटिङ सामग्री प्रदान गर्न सेटअप गर्न सकिन्छ।
मेसिन लर्निङको भविष्य
धेरै व्यवसायहरू र ठूला संस्थाहरूले विशेष चुनौतिहरू वा इन्धन नवाचारको सामना गर्न टेक्नोलोजी प्रयोग गर्दा मेसिन लर्निङ निश्चित रूपमा लोकप्रियता प्राप्त गर्दैछ।
यो निरन्तर लगानीले मेसिन लर्निङले ROI उत्पादन गर्दैछ भन्ने बुझाइ देखाउँछ, विशेष गरी माथि उल्लेखित स्थापित र पुन: उत्पादन गर्न मिल्ने प्रयोगका केही केसहरू मार्फत।
जे भए पनि, यदि टेक्नोलोजी नेटफ्लिक्स, फेसबुक, अमेजन, गुगल नक्सा, र यस्तै अन्यका लागि पर्याप्त छ भने, यसले तपाइँको कम्पनीलाई यसको डेटाको अधिकतम बनाउन मद्दत गर्न सक्छ।
नयाँ को रूप मा मेशिन सिकाइ मोडेलहरू विकसित र सुरू भएका छन्, हामी उद्योगहरूमा प्रयोग गरिने अनुप्रयोगहरूको संख्यामा वृद्धि देख्नेछौं।
यो पहिले देखि नै भइरहेको छ अनुहार मान्यता, जुन तपाइँको iPhone मा एक पटक नयाँ प्रकार्य थियो तर अब विशेष गरी सार्वजनिक सुरक्षा संग सम्बन्धित कार्यक्रम र अनुप्रयोगहरु को एक विस्तृत श्रृंखला मा लागू गरिएको छ।
मेशिन लर्निङको साथ सुरु गर्न खोजिरहेका अधिकांश संस्थाहरूको कुञ्जी भनेको उज्यालो भविष्यका दृष्टिकोणहरू हेर्नु र प्रविधिले तपाईंलाई मद्दत गर्न सक्ने वास्तविक व्यापार चुनौतीहरू पत्ता लगाउनु हो।
निष्कर्ष
उत्तर-औद्योगिक युगमा, वैज्ञानिकहरू र पेशेवरहरूले मानिसजस्तै व्यवहार गर्ने कम्प्युटर सिर्जना गर्ने प्रयास गरिरहेका छन्।
सोच्ने मेसिन मानवतामा एआईको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण योगदान हो; यस स्व-चालित मेसिनको अभूतपूर्व आगमनले कर्पोरेट सञ्चालन नियमहरू द्रुत रूपमा परिवर्तन गरेको छ।
सेल्फ-ड्राइभिङ गाडीहरू, स्वचालित सहायकहरू, स्वायत्त उत्पादन कर्मचारीहरू, र स्मार्ट शहरहरूले हालै स्मार्ट मेसिनहरूको व्यवहार्यता प्रदर्शन गरेका छन्। मेसिन लर्निङ क्रान्ति, र मेसिन लर्निङको भविष्य हामीसँग लामो समयसम्म रहनेछ।
जवाफ छाड्नुस्