Hello friends!
इस पोस्ट में मशीन लर्निंग क्या है? के बारे में पूरी जानकारी आसान हिंदी भाषा में समझाई गई है।
यदि आप इस टॉपिक के बारे में जानना चाहते हैं, तो इस पोस्ट को पूरा जरूर पढ़ें।
मशीन लर्निंग का मतलब होता है – “मशीन का खुद से सीखना”
जैसे इंसान अनुभव से चीज़ें सीखता है, वैसे ही जब एक कंप्यूटर या मशीन अपने अनुभव यानी डाटा से चीज़ें सीखने लगे, बिना किसी इंसान के बार-बार बताने के, तो उसे “मशीनलर्निंग” कहते हैं।
Table of Contents
उदाहरण से समझिए:
मान लीजिए एक बच्चा है, आपने उसे कई बार दिखाया कि “ये आम है”, “ये केला है”। अब वो बच्चा बार-बार इन चीज़ों को देखकर समझ गया कि कौन सा फल क्या है। अब आप अगर उसे नया फल दिखाएं, तो वो अंदाज़ा लगाता है — ये फल पहले जैसे फलों से मिलता-जुलता है या नहीं।
बस ऐसे ही मशीन लर्निंग में भी होता है। हम मशीन को ढेर सारा डेटा देते हैं (जैसे तस्वीरें, नंबर, टेक्स्ट), और वो उस डेटा से patterns (पैटर्न) सीखती है। फिर जब कोई नया डेटा आता है, तो मशीन खुद ही फैसला लेती है।

मशीन लर्निंग की परिभाषा ( मशीन लर्निंग क्या है? )
“मशीन लर्निंग कंप्यूटर साइंस की एक ऐसी तकनीक है जिसमें कंप्यूटर को खुद से चीज़ें समझने और निर्णय लेने की ताकत दी जाती है, ताकि वह बिना किसी मदद के अपना काम बेहतर कर सके।”
मशीन लर्निंग कब शुरू हुई?
मशीन लर्निंग कोई नया कांसेप्ट नहीं है। 1959 में Arthur Samuel नाम के वैज्ञानिक ने सबसे पहले इस पर काम शुरू किया था। उस समय ये एक प्रयोग था, लेकिन आज मशीन लर्निंग हर जगह है — आपके फोन से लेकर अस्पतालों तक।
मशीन लर्निंग कहां-कहां इस्तेमाल होती है?
•आपका मोबाइल फोन: फेस अनलॉक, गूगल मैप्स की ट्रैफिक प्रेडिक्शन।
•YouTube / Netflix: आपकी पसंद के हिसाब से वीडियो सजेस्ट करना।
•बैंकिंग: फ्रॉड डिटेक्शन (धोखाधड़ी पहचानना)।
•हेल्थ सेक्टर: बीमारियों का अनुमान लगाना जैसे कैंसर का शुरुआती पता लगाना।
मशीन लर्निंग कैसे काम करती है?
- सबसे पहले डेटा इकट्ठा किया जाता है – जैसे हजारों तस्वीरें।
- उस डेटा से मशीन को सिखाया जाता है – ये आम है, ये केला है।
- मशीन पैटर्न पहचानती है।
- अब जब नया डेटा आता है,तो मशीन खुद पहचान लेती है – बिना किसी इंसान की मदद के।
असली ज़िंदगी में फर्क:
| इंसान | मशीन |
|---|---|
| अनुभव से सीखता है | डेटा से सीखती है |
| कई बार गलती करता है | ज़्यादा डेटा मिलने पर सटीक होता है |
| भावना रखता है | तर्क पर आधारित होता है |