આ લેખ વાંચતા પહેલા અમે ભલામણ કરીએ છીએ કે તમે વાંચો શું છે Data Science, તે શું કરે છે અને કયા ઉદ્દેશ્યો સાથે
મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ દ્વારા એનિમેટેડ મશીન, સેવામાં પ્રવેશતા પહેલા, શીખવાના તબક્કામાંથી પસાર થાય છે, જે શીખવાનું છે, જે તાલીમ તરીકે વધુ જાણીતું છે. આ તબક્કામાં મશીન ઉપલબ્ધ ઐતિહાસિક માહિતીનો અભ્યાસ કરે છે.
મશીન લર્નિંગના ગુણો અને ક્લાસિકલ પ્રોગ્રામિંગ અને મશીન લર્નિંગ વચ્ચેના તફાવતોમાં જતાં પહેલાં, ચાલો એક ઉદાહરણ જોઈએ જે ચોક્કસપણે અમને વધુ સારી રીતે સમજવામાં મદદ કરશે.
ધારો કે અમે મોટરવે પર મુસાફરીના સમયને લગતી શ્રેષ્ઠ ટ્રાફિક પરિસ્થિતિઓમાં અમારા પ્રોગ્રામની માહિતીમાંની એક સાથે વાતચીત કરીએ છીએ, જેથી અમને પ્રતિસાદ આપવા સક્ષમ એલ્ગોરિધમને સૂચના આપવામાં આવે કે જાણે તે વૉઇસ સહાયક હોય.
દરેક પાથ માટે અમે નીચેની માહિતી અલ્ગોરિધમને સંચાર કરીશું:
પછી વૉઇસ સહાયક દ્વારા અમે મશીનને કહેવા જઈશું:
જેમ કે અમે વૉઇસ સહાયક દ્વારા ડેટાનો સંચાર કર્યો છે, અમારો પ્રોગ્રામ આ પ્રકારનું ટેબલ ફીડ કરશે:
આખરે જો અમારું મશીન મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ દ્વારા એનિમેટેડ હોય, તો તે પૂરી પાડવામાં આવેલી માહિતીમાંથી શીખ્યા હશે, અને આમ મુસાફરીના સમયના સ્વરૂપમાં પરિણામની આગાહી કરશે. તેથી અમે અમારા પ્રોગ્રામમાં એક પ્રશ્ન પૂછી શકીએ છીએ: "તુરિનથી મિલાન 1000 કાર અને ડીઝલ સાથે ... કેટલો સમય લાગે છે?"
ઉદાહરણ અચોક્કસ છે, પરંતુ વાસ્તવિક છે. જો કે, તે મશીન લર્નિંગના હેતુનો સારાંશ આપવામાં મદદ કરે છે.
ઉદાહરણમાંથી સંકેત લઈને, ચાલો ક્લાસિકલ પ્રોગ્રામિંગ અને મશીન લર્નિંગ વચ્ચેનો તફાવત જોવાનો પ્રયાસ કરીએ.
પરંપરાગત રીતે, પ્રોગ્રામર જે ક્લાસિક કોડ લખે છે તે આવશ્યક છે:
પછી માણસની બુદ્ધિનો ઉપયોગ પ્રોગ્રામ કોડ લખવા માટે થાય છે જે સમસ્યાને હલ કરી શકે છે.
આ કિસ્સામાં, પ્રોગ્રામરે પ્રાપ્ત માહિતીને સંગ્રહિત અને સંરચિત કરવા માટેની સિસ્ટમ વિશે વિચારવું પડશે. ત્યારપછી, જ્યારે ક્લાસિકલ પ્રોગ્રામિંગ સાથે લખેલી એપ્લિકેશનના ઓપરેટર પ્રશ્ન પૂછે છે, ત્યારે મશીન સૌથી નજીકની જાણીતી માહિતી સાથે જવાબ આપશે, જે સંગ્રહિત છે તેના જેવી જ.
મશીન લર્નિંગમાં, તે છેકૃત્રિમ બુદ્ધિ પ્રોગ્રામના ઐતિહાસિક ડેટાનો અભ્યાસ કરવા માટે, સમસ્યાના ઉકેલ માટે લાગુ કરવા માટે મોડેલ બનાવવા માટે સક્ષમ છે, અને અંતે મશીન પ્રોગ્રામરને મોડેલ ઉપલબ્ધ કરાવે છે.
મશીન લર્નિંગ દ્વારા એનિમેટેડ મશીનમાં, પ્રોગ્રામ મુસાફરીના સમયની આગાહી કરવા માટે જાતે જ શીખે છે કારણ કે સેવામાં પ્રવેશતા પહેલા મશીન શીખવાના તબક્કામાંથી પસાર થઈ ચૂક્યું છે. પછી મશીન મોડેલ દ્વારા નિર્ધારિત અને અર્થઘટનના આધારે વાસ્તવિકતાની સૌથી નજીક, સૌથી વાજબી માહિતી સાથે જવાબ આપવાનું શીખી ગયું.
મશીન લર્નિંગમાં, મોડેલ પ્રક્રિયાનું હૃદય બની જાય છે. એકવાર જનરેટ અને શિક્ષિત થયા પછી, તે ઉપલબ્ધ રાખી શકાય છે. નવા ડેટા સાથેની દરેક નવી ક્વેરી, તાલીમ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ફોર્મેટની સમાન, નવું પરિણામ આપશે.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટની ભૂમિકામાં થોડો ફેરફાર થાય છે, એટલે કે, તેણે પ્રશિક્ષણ તબક્કા દ્વારા, મોડેલની પેઢી સુધી પ્રોગ્રામ સાથે જવું પડશે. આ કરવા માટે તે વ્યૂહરચના પસંદ કરવા, હેતુઓનું આયોજન કરવા, ડેટા તૈયાર કરવા અને સૌથી ઉપર મોડલની અસરકારકતા તેમજ સુધારણાની કોઈપણ શક્યતા ચકાસવા માટે તેનું પરીક્ષણ કરવાનું ધ્યાન રાખશે.
આ પ્રક્રિયાને દરેક પુનરાવૃત્તિમાં સુધારેલ અને વાસ્તવિક તત્વો ઉમેરવાના ઉદ્દેશ્ય સાથે ઘણી વખત પુનરાવર્તિત કરી શકાય છે. આ રીતે તમે અનુગામી પગલાઓ માટે શ્રેષ્ઠ ઉકેલની નજીક જઈ શકો છો, તાલીમમાં સુધારો કરી શકો છો, પરીક્ષણમાં સુધારો કરી શકો છો અને તેથી મશીન.
અંતિમ ધ્યેય હંમેશા એક મોડેલ બનાવવાનું છે જે ઐતિહાસિક ડેટાને જાણે છે, તેના તર્ક અને પેટર્નને સમજે છે અને તેથી ભવિષ્યની પરિસ્થિતિઓના પરિણામની આગાહી કરવામાં સક્ષમ છે.
Ercole Palmeri: ઇનોવેશન વ્યસની
એપલ વિઝન પ્રો કોમર્શિયલ વ્યુઅરનો ઉપયોગ કરીને કેટેનિયા પોલીક્લીનિક ખાતે ઓપ્થેલ્મોપ્લાસ્ટી ઓપરેશન કરવામાં આવ્યું હતું…
રંગ દ્વારા સુંદર મોટર કૌશલ્ય વિકસાવવાથી બાળકોને લેખન જેવી વધુ જટિલ કુશળતા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે. રંગ કરવા માટે…
નૌકાદળ ક્ષેત્ર એ સાચી વૈશ્વિક આર્થિક શક્તિ છે, જેણે 150 અબજના બજાર તરફ નેવિગેટ કર્યું છે...
ગયા સોમવારે, ફાઇનાન્શિયલ ટાઇમ્સે OpenAI સાથેના સોદાની જાહેરાત કરી હતી. FT તેના વિશ્વ કક્ષાના પત્રકારત્વને લાઇસન્સ આપે છે...
