Machine learning APK 61.0 - निःशुल्क डाउनलोड
अंतिम बार अपडेट किया गया: 29 अगस्त 2023
ऐप की जानकारी
मशीन लर्निंग बुक संदर्भ
ऐप का नाम: Machine learning
एप्लिकेशन आईडी: com.mechine.learn
रेटिंग: 4.8 / 121+
लेखक: Helpful Books
ऐप का आकार: 7.27 MB
विस्तृत विवरण
मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो कंप्यूटर सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना, डेटा के साथ "सीखने" (यानी, एक विशिष्ट कार्य पर उत्तरोत्तर सुधार) की क्षमता देता है।नाम मशीन लर्निंग 1959 में आर्थर सैमुअल द्वारा गढ़ा गया था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में पैटर्न मान्यता और कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी के अध्ययन से विकसित, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के अध्ययन और निर्माण की पड़ताल करता है जो डेटा पर भविष्यवाणियां कर सकते हैं और डेटा पर भविष्यवाणियां कर सकते हैं-ऐसे एल्गोरिदम डेटा-चालित भविष्यवाणियों या निर्णयों को सख्ती से स्थिर कार्यक्रम निर्देशों के बाद पार करते हैं। , 2 नमूना इनपुट से एक मॉडल के निर्माण के माध्यम से। मशीन लर्निंग को कम्प्यूटिंग कार्यों की एक श्रृंखला में नियोजित किया जाता है जहां अच्छे प्रदर्शन के साथ स्पष्ट एल्गोरिदम को डिजाइन करना और प्रोग्रामिंग करना मुश्किल या असंगत है; उदाहरण के अनुप्रयोगों में ईमेल फ़िल्टरिंग, नेटवर्क घुसपैठियों का पता लगाना या डेटा ब्रीच, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR), रैंक टू रैंक और कंप्यूटर विजन के लिए काम करने वाले दुर्भावनापूर्ण अंदरूनी सूत्रों का पता लगाना शामिल है।
मशीन लर्निंग कम्प्यूटेशनल आंकड़ों के साथ निकटता से संबंधित है (और अक्सर ओवरलैप), जो कंप्यूटर के उपयोग के माध्यम से भविष्यवाणी करने पर भी ध्यान केंद्रित करता है। इसमें गणितीय अनुकूलन के लिए मजबूत संबंध हैं, जो क्षेत्र में तरीकों, सिद्धांत और अनुप्रयोग डोमेन को वितरित करता है। मशीन लर्निंग को कभी -कभी डेटा माइनिंग के साथ भ्रमित किया जाता है, जहां बाद वाला सबफील्ड खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है और इसे अनसुफिस्टेड लर्निंग के रूप में जाना जाता है। VII मशीन लर्निंग को भी असुरक्षित किया जा सकता है और इसका उपयोग विभिन्न संस्थाओं के लिए आधारभूत व्यवहार प्रोफाइल सीखने और स्थापित करने के लिए किया जा सकता है और फिर सार्थक विसंगतियों को खोजने के लिए उपयोग किया जाता है।
डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र के भीतर, मशीन लर्निंग एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग जटिल मॉडल और एल्गोरिदम को तैयार करने के लिए किया जाता है जो खुद को भविष्यवाणी के लिए उधार देता है; व्यावसायिक उपयोग में, इसे भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के रूप में जाना जाता है। ये विश्लेषणात्मक मॉडल शोधकर्ताओं, डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और विश्लेषकों को ऐतिहासिक संबंधों और डेटा में रुझानों से सीखने के माध्यम से "विश्वसनीय, दोहराने योग्य निर्णय और परिणाम" और "छिपी हुई अंतर्दृष्टि" का उत्पादन करने की अनुमति देते हैं।
प्रभावी मशीन लर्निंग मुश्किल है क्योंकि पैटर्न ढूंढना कठिन है और अक्सर पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा नहीं होता है, परिणामस्वरूप, मशीन-लर्निंग कार्यक्रम अक्सर वितरित करने में विफल होते हैं
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