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1. A I and Machine Learning beginner’s सीखें
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence, AI) और मशीन लर्निंग (Machine Learning, ML) आधुनिक
तकनीकों को समझने और सूचना प्रसंस्करण क्षेत्र में विज्ञानी और इंजीनियरिंग को आगे बढ़ाने क
े लिए महत्वपूर्ण हैं। AI
और ML का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में संभवत: व्यापक हो रहा है, जैसे नेटवर्क सुरक्षा, वित्त, विनिर्माण, स्वास्थ्य
देखभाल, वाणिज्यिक वाणिज्य और बहुत क
ु छ।
AI मशीनों को मानवों की तरह सोचने और कार्रवाई करने की क्षमता प्रदान करने का प्रयास है। यह एक विशाल और
विस्तृत क्षेत्र है जिसमें बहुत सारे उप-क्षेत्र शामिल हैं, जैसे नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, कम्प्यूटर विजन, स्वर संशोधन,
रोबोटिक्स और बहुत क
ु छ। इसमें बहुत सारी तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जिसमें संगणक विज्ञान, अवकाशीय
शिक्षण, अभिकल्पनीय गहन शिक्षण और समानुकरण शामिल हैं।
ML, AI का एक उप-सेट है जो क
ं प्यूटर सिस्टम को डेटा से सीखने और नई जानकारी और कार्रवाई का अनुमान लगाने
की क्षमता प्रदान करता है। इसका उद्देश्य यह होता है कि क
ं प्यूटर सिस्टम जानकारी को स्वतः संरचित कर सक
े और
उसे नई डेटा और आवश्यकताओं क
े आधार पर समझ सक
े ।
ML तकनीकों को सीखने क
े लिए डेटा सेट का उपयोग किया जाता है और उन्हें इंप्युटेशनल मॉडल द्वारा प्रसंस्कृ त किया
जाता है, जिसे अल्गावच्छेदक (Classifier) या परामिति स्थापित करने की क्षमता कहा जाता है। एक बार जब मॉडल
तैयार हो जाता है, तो इसे नए डेटा पर जांचा जा सकता है और उसक
े आधार पर निर्णय लिया जा सकता है।
ML में कई प्रकार क
े अल्गावच्छेदक (Classifier) हो सकते हैं, जैसे समरूपी बायजीयन (Naive Bayes), समरूपी
आधारबिंदु (Support Vector Machines), निर्णायक वृद्धि पेड़ (Decision Trees) और नेटवर्क आधारित
अल्गावच्छेदक (Neural Network-based Classifiers)। ये अल्गावच्छेदक विभिन्न डेटा प्रकारों और समस्याओं क
े
लिए उपयोगी होते हैं।

2. ML और AI में सफलता प्राप्त करने क
े लिए डेटा का अच्छी तरह से संरचित करना, उचित अभिकल्पनीय गहन शिक्षण
ट्रेनिंग करना, उचित हाइपरपैरामीटर चयन करना और मॉडल को समानुकरण करने क
े लिए प्रशिक्षण देना आवश्यक
होता है।
ML और AI क
े उपयोग से हम विभिन्न कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, जैसे वाणिज्यिक उपयोग, नवीनतम समाचार
की विश्लेषण, ग्राहक सेवा, चिकित्सा निदान, वाहन स्वचालितकरण, संगणक सुरक्षा और बहुत क
ु छ। ये तकनीक
ें सतत
रूप से विकसित हो रही हैं और भविष्य में इसका उपयोग बढ़ाने की उम्मीद है।
एआई और एमएल शुरुआती ट्यूटोरियल क
ै से सीखें| How Learn AI and
ML beginner’s Tutorial
Artificial Intelligence और Machine Learning क
े शुरुआती ट्यूटोरियल्स सीखने क
े लिए निम्नलिखित साधनों
का उपयोग कर सकते हैं:
ऑनलाइन ट्यूटोरियल्स और मुफ्त पाठ्यक्रम: आप वेबसाइट्स और ऑनलाइन प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध एआई और
एमएल कोर्सों का उपयोग कर सकते हैं। Coursera, edX, Udacity, Kaggle, DataCamp, और YouTube जैसे
संसाधनों पर विश्वसनीय और मान्यता प्राप्त पाठ्यक्रम उपलब्ध हैं।
बुक्स और पुस्तकालय: एआई और एमएल की आधिकारिक पुस्तकों का अध्ययन करना भी आपको मदद कर सकता
है। क
ु छ प्रमुख पुस्तक
ें “Artificial Intelligence: A Modern Approach” by Stuart Russell and Peter Norvig,
“Pattern Recognition and Machine Learning” by Christopher Bishop, “Deep Learning” by Ian
Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville हैं। आप अपनी स्थानीय पुस्तकालय से या ऑनलाइन
पुस्तकालय जैसे Open Library से इन पुस्तकों को उधार ले सकते हैं।
कठिनाईयों का हल खोजें: कठिनाइयों का सामना करते समय नए एल्गोरिदम्स, टेक्निक्स और मॉडलों का अध्ययन
करना बहुत महत्वपूर्ण होता है। यह बात विशेष रूप से अपनाने योग्य परियोजनाओं क
े लिए होती है, जहां आप नए
समस्याओं का सामना करते हैं। Stack Overflow, GitHub, Kaggle और फोरम जैसे समुदायों में खोज करें और अन्य
विकसितकर्ताओं से सहायता लें।

3. प्रैक्टिस करें: एक अच्छी संगठित प्रैक्टिस कार्यक्रम की अनुसंधान करें जिसमें आप अभ्यास कर सकते हैं और
वास्तविक जीवन में प्रयोग कर सकते हैं। यह आपको बेहतरीन परिणाम देगा और आपकी समझ में सुधार करेगा।
कई तकनीकी ब्लॉग और पोडकास्ट का अध्ययन करें: आप विभिन्न वेबसाइट्स और पोडकास्ट पर उपलब्ध तकनीकी
संसाधनों का अध्ययन कर सकते हैं। Medium, Towards Data Science, KDnuggets और DataCamp जैसे
वेबसाइट्स एआई और एमएल क
े बारे में उपयोगी आलेख और ट्यूटोरियल प्रदान करते हैं।
मशीन लर्निंग क
े उपयोग और विशेषताएं? | Uses and features of
Machine Learning?
मशीन लर्निंग कई उपयोगों और विशेषताओं क
े साथ आता है। यहां क
ु छ प्रमुख मशीन लर्निंग क
े उपयोग और विशेषताएं
हैं:
वित्तीय संगठनों में अनुरोध विश्लेषण: बैंक, बीमा, निवेश बैंकिं ग और अन्य वित्तीय संगठन मशीन लर्निंग का उपयोग
करक
े ग्राहकों क
े अनुरोधों को विश्लेषण करते हैं। इससे क्र
े डिट स्कोरिंग, फ्रॉड डिटेक्शन, विपणन रणनीति और निवेश
सलाह में सुधार होता है।
वाणिज्यिक उपयोग: विभिन्न उद्योगों में मशीन लर्निंग का उपयोग व्यापार विश्लेषण, विपणन क
े लिए संदेशों की
विश्लेषण, वेब पर खोज का समर्थन, उत्पाद सिफारिश, खरीददार का आकलन, इंवेंट्री नियंत्रण, विपणन रणनीति, मूल्य
निर्धारण, वाणिज्यिक विश्लेषण और अधिक क
े लिए किया जाता है।
स्वास्थ्य देखभाल: मशीन लर्निंग स्वास्थ्य देखभाल में अहम भूमिका निभाता है। यह रोगों क
े निदान, इलाज योजनाओं
का विश्लेषण, औषधीय पदार्थों क
े साथ अनुभव और रोग क
े जोखिम का अनुमान लगाने में मदद करता है।
संगणक सुरक्षा: मशीन लर्निंग संगणक सुरक्षा में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह साइबर हमलों की पहचान
करने, आपत्तिजनक गतिविधियों का पता लगाने और उन्हें रोकने में मदद करता है।
स्वचालित वाहन: मशीन लर्निंग का उपयोग स्वचालित वाहन सूरक्षा और स्वायत्तता में होता है। यह ऑटोनोमस गाड़ियों
को संभव रोगों, आपत्तिजनक गतिविधियों, ट्रैफिक नियमों क
े उल्लंघन और उचित नेविगेशन क
े लिए प्रशिक्षित करने में
मदद करता है।

4. मशीन लर्निंग की क
ु छ मुख्य विशेषताएं शामिल हैं:
स्वतंत्रता और स्वायत्तता: मशीन लर्निंग आधारित सिस्टम स्वतंत्रता और स्वायत्तता क
े साथ काम कर सकते हैं, जिसक
े
कारण वे नए और अज्ञात स्थितियों में भी समस्याओं का समाधान कर सकते हैं।
संगणक क्षमता: मशीन लर्निंग सिस्टम संगणक क्षमता को संवारने की क्षमता रखते हैं, जिसक
े कारण वे बड़े और
जटिल डेटा सेट पर भी काम कर सकते हैं।
सतत अद्यतन: मशीन लर्निंग मॉडल नई डेटा क
े साथ सतत अद्यतन कर सकते हैं, जिससे उनकी क्षमता और प्रदर्शन
में सुधार होता है।
विश्वसनीयता: मशीन लर्निंग आधारित सिस्टम संख्यात्मक तथ्यों और डेटा पर आधारित होते हैं, जिससे उनकी
निष्पक्षता और विश्वसनीयता होती है।
मशीन लर्निंग का इतिहास? | History of Machine Learning?
मशीन लर्निंग का इतिहास प्रारंभिक संगणक विज्ञान, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और संगणक विज्ञान क
े साथ
गहराया जाता है। यह एक योग्यता विकसित करने का क्षेत्र है जो क
ं प्यूटरों को डेटा से सीखने और स्वतंत्र रूप से
निर्धारित कार्यों को करने की क्षमता प्रदान करता है।
यहां मशीन लर्निंग क
े क
ु छ महत्वपूर्ण पहलुओं का उल्लेख है:
1950 और 1960: इस दशक में, एलान ट्यूरिंग ने एक मशीन बनाई जो रंगों को पहचान सकती थी, जिसे एलान
ट्यूरिंग टेस्ट क
े रूप में जाना जाता है। उसक
े बाद आर्थर सैम्युएल ने चेस खेलने क
े लिए प्रोग्राम विकसित किया और
इसे भारतीय खिलाड़ी विश्वनाथन आनंद क
े खिलाफ खेलने क
े लिए उपयोग किया गया।
1970 और 1980: इस दशक में, मशीन लर्निंग क
े कई अल्गोरिदम्स और तकनीकों का विकास हुआ। इसमें
क्लसिफायर, रीजनिंग और न्यूरल नेटवर्क्स शामिल हैं। यह दौर बड़े डेटा सेट पर काम करने की क्षमता में सुधार लाने क
े
लिए महत्वपूर्ण था।

5. 1990 और 2000: इस दशक में, विजुअल डेटा एनालिटिक्स और जेनेटिक एल्गोरिदम्स जैसी तकनीकों का विकास
हुआ। यह बड़े संख्या में डेटा पर काम करने की क्षमता को बढ़ाने में मदद करता है।
2010 और आगे: इस दशक में, डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स क
े बड़े पैमाने पर उपयोग की गई। यह उच्च स्तरीय
एल्गोरिदम्स क
े विकास क
े लिए मशीन लर्निंग को एक नई दरबार में ले गया है। आजकल, डेटा विज्ञान और मशीन
लर्निंग उद्योग क
े विभिन्न क्षेत्रों में अन्वेषण और उपयोग हो रहा है।
AI लर्निंग मशीन लर्निंग का लाभ? | Benefit of Learning Machine
Learning?
मशीन लर्निंग का अध्ययन करने क
े कई लाभ हैं। यह तकनीक विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग हो रहा है और निम्नलिखित
क
ु छ महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है:
समस्या क
े समाधान का क्षमता: मशीन लर्निंग आपको विभिन्न समस्याओं क
े समाधान क
े लिए एक प्रोग्राम बनाने में
मदद करता है। यह एक योग्यता विकसित करता है जो क
ं प्यूटर को स्वतंत्र रूप से सीखने और नए डेटा पर आधारित
निर्धारित कार्यों को करने की क्षमता प्रदान करता है।
उत्पादों और सेवाओं की अद्यतन: मशीन लर्निंग क
े द्वारा, क
ं पनियों को उत्पादों और सेवाओं को अद्यतित रखने और
उन्हें उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं क
े अनुसार विकसित करने की क्षमता मिलती है। यह उच्च स्तरीय
व्यक्तिगतकृ त अनुभव और समायोजन प्रदान करने क
े लिए अनुक
ू ल उत्पादों और सेवाओं क
े निर्माण को संभव बनाता
है।
डेटा एनालिटिक्स: मशीन लर्निंग की मदद से, बड़े और जटिल डेटा सेट पर काम करने में सुधार होता है। यह डेटा को
विश्लेषण करक
े अपूर्णताओं, प्रतिबंधों और नियमितताओं का पता लगाने में मदद करता है, जो बाद में संगठनों को नई
और सुधारित निर्णय लेने क
े लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
स्वतंत्र और आधारित निर्णय: मशीन लर्निंग क
े उपयोग से, क
ं प्यूटर प्रोग्राम अपने आप सीखते हैं और नए डेटा पर
आधारित निर्णय लेते हैं। यह आपको स्वतंत्रता और अद्यतन की सुविधा प्रदान करता है, जिससे आपक
े पास समय,
श्रम और संसाधनों की बचत होती है।

6. मशीन लर्निंग का उपयोग कहाँ है? | Where is Uses of Machine
Learning?
मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में हो रहा है। यहां क
ु छ मुख्य उपयोग क्षेत्रों का उल्लेख किया गया है:
विपणन और विक्रय: मशीन लर्निंग विपणन और बिक्री क्षेत्र में अहम भूमिका निभा रहा है। यह उद्योगों को
उपयोगकर्ताओं क
े व्यवहार, आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं को समझने क
े लिए डेटा का उपयोग करता है और उन्हें
उच्च स्तरीय व्यक्तिगतकृ त अनुभव प्रदान करने में मदद करता है।
वित्तीय सेवाएं: मशीन लर्निंग वित्तीय सेवाओं में उपयोग हो रहा है, जैसे कि रिस्क विश्लेषण, अनुमानित वित्तीय मूल्यों
की गणना, अवैध व्यवहार की पहचान, और ग्राहकों क
े लिए व्यक्तिगतकृ त निवेश सलाह देने में मदद करता है।
स्वास्थ्य सेवाएं: मशीन लर्निंग चिकित्सा और स्वास्थ्य सेवाओं में भी उपयोग होता है। यह बीमारी क
े पहले चिह्नों की
पहचान, विवरणित रोग परिणाम की पूर्वानुमान, चिकित्सा चयन की सलाह, बायोमेडिकल डेटा क
े विश्लेषण, और
चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने में मदद करता है।
उद्योग और निर्माण: मशीन लर्निंग का उपयोग उद्योग और निर्माण सेक्टर में आवश्यकताओं की पूर्ति करने, प्रबंधन
क
े लिए सुझाव देने, उत्पाद की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने और प्रक्रियाओं को सुधारने क
े लिए हो रहा है।
वाणिज्यिक और वित्तीय संगठन: मशीन लर्निंग वाणिज्यिक और वित्तीय संगठनों में खुदरा बिक्री क
े लिए उत्पन्न डेटा
की व्याख्या करता है, ग्राहकों क
े बारे में विश्लेषण प्रदान करता है, वाणिज्यिक रिस्कों का मूल्यांकन करता है, और
वित्तीय अपशिष्ट क
े लिए मूल्यांकन देता है।
मशीन लर्निंग क
े बारे में क
ै से सीखें? | How learn of Machine
Learning?
मशीन लर्निंग क
े बारे में सीखने क
े लिए निम्नलिखित कदमों का पालन कर सकते हैं:
अवधारणाओं का समझें: मशीन लर्निंग की अवधारणाओं को समझें, जैसे संगणक विज्ञान, सांदर्भिक अवधारणाएं,
अधिगम करने और निर्धारित करने क
े तरीक
े आदि।

7. आधारभूत प्रोग्रामिंग: पायथन, जावा, या सी++ जैसी किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा का अध्ययन करें। प्रोग्रामिंग का ज्ञान
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने और अनुसरण करने में मदद करेगा।
मशीन लर्निंग की प्रमुख अवधारणाओं की समझ: संपर्क वादी शिक्षा, निरुक्ति, संग्रहण, अनुक
ू लन, यातायात,
नवीनीकरण, गहन अधिगम, आदि।
ऑनलाइन संसाधनों का उपयोग करें: वेबसाइट, वीडियो ट्यूटोरियल, मुद्रण पुस्तक, वेबिनार, ब्लॉग्स, और ऑनलाइन
कोर्सेस जैसे संसाधनों का उपयोग करें। कई प्लेटफॉर्म ऑनलाइन मशीन लर्निंग कोर्सेस प्रदान करती हैं, जहां आप
विभिन्न विषयों पर वीडियो लेक्चर्स, प्रैक्टिस अभ्यास, और परीक्षाएं प्राप्त कर सकते हैं।
प्रैक्टिस करें: सीखने क
े साथ-साथ, मशीन लर्निंग अल्गोरिदम्स को प्रैक्टिस करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। वास्तविक डेटा
सेट का उपयोग करक
े प्रोजेक्ट्स पर काम करें और अधिकांश अभ्यास क
े माध्यम से आपकी क्षमताओं को मजबूत करें।
समुदाय में शामिल हों: वेबसाइट, फोरम, यूट्यूब चैनल, और सोशल मीडिया जैसे समुदाय क
े हिस्से बनें। मशीन लर्निंग
क
े साथ अनुभवी लोगों से संपर्क करें, समस्याओं को साझा करें, और अद्यतन और नवीनीकरणों क
े बारे में जानें।