मशीन लर्निंग ही एआयची एक शाखा आहे जी शिकत असलेल्या पद्धती समजून घेण्यास आणि विकसित करण्यास संबंधित आहे", म्हणजेच, अशी पद्धती जी डेटाचा वापर करून कामाच्या संचावर कामगिरी सुधारण्यासाठी करतात. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम नमुना डेटापासून एक मॉडेल तयार करतात, ज्याला प्रशिक्षण डेटा म्हणून संबोधले जाते, जेणेकरून असे करण्यासाठी स्पष्टपणे प्रोग्राम न करता अंदाज किंवा निर्णय घेता येतील. हे सर्वप्रथम १९६० च्या दशकात उदयास आले.
मशीन लर्निंग म्हणजे काय आणि ते प्रथम केव्हा उदयास आले?
Context:मशीन लर्निंग (एमएल) हे चौकशीचे एक क्षेत्र आहे जे "शिक्षण" <unk> म्हणजेच, काही कार्यांवर कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी डेटाचा लाभ घेणारी पद्धती समजून घेण्यासाठी आणि तयार करण्यासाठी समर्पित आहे. याला कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा एक भाग मानले जाते.  मशीन लर्निंग अल्गोरिदम नमुना डेटावर आधारित मॉडेल तयार करतात, ज्याला प्रशिक्षण डेटा म्हणून ओळखले जाते, जेणेकरून स्पष्टपणे असे करण्यासाठी प्रोग्राम न करता अंदाज किंवा निर्णय घेता येतील. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम विविध प्रकारच्या अनुप्रयोगांमध्ये वापरले जातात, जसे की औषध, ईमेल फिल्टरिंग, भाषण ओळख, शेती आणि संगणक दृष्टी, जेथे आवश्यक कार्ये करण्यासाठी पारंपारिक अल्गोरिदम विकसित करणे कठीण किंवा अशक्य आहे.  मशीन लर्निंगचा एक उपसंच संगणकीय आकडेवारीशी जवळचा संबंध आहे, जो संगणकाचा वापर करून अंदाज लावण्यावर लक्ष केंद्रित करतो, परंतु सर्व मशीन लर्निंग हे सांख्यिकीय शिक्षण नाही. गणितीय ऑप्टिमायझेशनचा अभ्यास मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात पद्धती, सिद्धांत आणि अनुप्रयोग डोमेन प्रदान करतो. डेटा मायनिंग हे अभ्यासाचे संबंधित क्षेत्र आहे, जे अनियंत्रित शिक्षणाद्वारे शोध डेटा विश्लेषणावर लक्ष केंद्रित करते.  मशीन लर्निंगच्या काही अंमलबजावणींमध्ये डेटा आणि न्यूरल नेटवर्क्सचा वापर जैविक मेंदूच्या कार्याचे अनुकरण करण्याच्या पद्धतीने केला जातो.  व्यवसायाच्या समस्यांमधील त्याच्या अनुप्रयोगात, मशीन लर्निंगला भविष्यवाणी विश्लेषणे म्हणून देखील संबोधले जाते.  आढावा शिकण्याचे अल्गोरिदम या आधारावर कार्य करतात की भूतकाळात चांगले कार्य केलेले धोरणे, अल्गोरिदम आणि निष्कर्ष भविष्यात चांगले कार्य करणे सुरू ठेवतील. हे निष्कर्ष स्पष्ट असू शकतात, जसे की "गेल्या १०,००० दिवसांपासून सूर्य दररोज सकाळी उगवला आहे, तो कदाचित उद्या सकाळीही उगवेल". ते सूक्ष्म असू शकतात, जसे की "X% कुटुंबांमध्ये भौगोलिकदृष्ट्या वेगळ्या प्रजाती आहेत ज्यात रंग भिन्नता आहेत, म्हणून Y% शक्यता आहे की अज्ञात काळ्या हंस अस्तित्वात आहेत".  मशीन लर्निंग प्रोग्राम हे स्पष्टपणे असे करण्यासाठी प्रोग्राम न करता कार्ये पार पाडू शकतात. यामध्ये संगणक विशिष्ट कामे करण्यासाठी प्रदान केलेल्या डेटावरून शिकतात. कॉम्प्युटरला सोप्या कामांसाठी, अल्गोरिदम प्रोग्राम करणे शक्य आहे जे मशीनला समस्येचे निराकरण करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या सर्व चरणांची अंमलबजावणी कशी करावी हे सांगते; संगणकाच्या बाजूने, शिकण्याची आवश्यकता नाही. अधिक प्रगत कामांसाठी, एखाद्या मनुष्यासाठी आवश्यक अल्गोरिदम तयार करणे आव्हानात्मक असू शकते. प्रत्यक्षात, मानवी प्रोग्रामरने प्रत्येक आवश्यक पाऊल निर्दिष्ट करण्याऐवजी मशीनला स्वतःचा अल्गोरिदम विकसित करण्यास मदत करणे अधिक प्रभावी ठरू शकते.  मशीन लर्निंगच्या शिस्तात संगणकांना अशी कामे पूर्ण करण्यास शिकविण्यासाठी विविध पद्धतींचा वापर केला जातो जिथे कोणताही पूर्णपणे समाधानकारक अल्गोरिदम उपलब्ध नाही. ज्या प्रकरणांमध्ये मोठ्या संख्येने संभाव्य उत्तरे अस्तित्वात आहेत, त्यापैकी काही योग्य उत्तरे वैध म्हणून लेबल करणे हा एक दृष्टीकोन आहे. याचा वापर संगणकासाठी प्रशिक्षण डेटा म्हणून केला जाऊ शकतो ज्यामुळे तो योग्य उत्तरे निश्चित करण्यासाठी वापरत असलेल्या अल्गोरिदममध्ये सुधारणा करू शकतो. उदाहरणार्थ, डिजिटल कॅरेक्टर रिकग्निशनच्या कामासाठी सिस्टमला प्रशिक्षित करण्यासाठी, हस्तलिखित अंकांचा एमएनआयएसटी डेटासेट अनेकदा वापरला गेला आहे.  इतिहास आणि इतर क्षेत्रांशी संबंध हेही पहा: मशीन लर्निंगची टाइमलाइन मशीन लर्निंग हा शब्द १९५९ मध्ये आयबीएमचे कर्मचारी आर्थर सॅम्युएल यांनी तयार केला होता. संगणक गेमिंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता या क्षेत्रात तो अग्रणी होता. या कालखंडात स्व-शिक्षण संगणकाचा पर्यायी शब्द देखील वापरला गेला.  १९६० च्या दशकाच्या सुरुवातीला रेथियन कंपनीने साईबरट्रॉन नावाची पंच टेप मेमरी असलेली एक प्रायोगिक "लर्निंग मशीन" विकसित केली होती, ज्यामध्ये सोनर सिग्नल, इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम आणि भाषण नमुन्यांचे विश्लेषण करण्यासाठी प्राथमिक मजबुतीकरण शिक्षण वापरले गेले होते. मानवी ऑपरेटर/शिक्षकाने त्याला नमुने ओळखण्यासाठी वारंवार "प्रशिक्षित" केले आणि त्याला चुकीच्या निर्णयांचे पुनर्मूल्यांकन करण्यासाठी "गुफ" बटणाने सुसज्ज केले. १९६० च्या दशकात मशीन लर्निंगच्या संशोधनावर निल्सन यांचे लर्निंग मशीनवरचे पुस्तक होते, जे प्रामुख्याने नमुना वर्गीकरणासाठी मशीन लर्निंगशी संबंधित होते. डूडा आणि हार्ट यांनी 1973 मध्ये वर्णन केल्याप्रमाणे, नमुना ओळखण्याशी संबंधित स्वारस्य 1970 च्या दशकातही चालू होते. १९८१ मध्ये संगणकाच्या टर्मिनलवरुन ४० अक्षरे (२६ अक्षरे, १० अंक आणि ४ विशेष चिन्हे) ओळखायला तंत्रिका जाळे शिकते, यासाठी शिकवण्याच्या पद्धतींचा वापर करण्याबाबत एक अहवाल देण्यात आला.  टॉम एम. मिशेल यांनी मशीन लर्निंग क्षेत्रात अभ्यासलेल्या अल्गोरिदमची व्यापकपणे उद्धृत केलेली अधिक औपचारिक व्याख्या प्रदान केलीः "एक संगणक प्रोग्राम काही प्रकारच्या कार्ये टी आणि कार्यप्रदर्शन मोजमाप पीच्या संदर्भात अनुभव ई वरून शिकतो असे म्हटले जाते जर पीने मोजल्याप्रमाणे टी मधील कार्यांमधील त्याची कार्यक्षमता अनुभव ई सह सुधारते. " यंत्राच्या शिकवणीशी संबंधित कार्ये ही परिभाषा मूलतः संज्ञानात्मक दृष्टीने परिभाषित करण्याऐवजी कार्यरत व्याख्या देते. अॅलन ट्युरिंग यांच्या "कंप्युटिंग मशिनरी अँड इंटेलिजन्स" या लेखातील प्रस्तावाचे हे अनुसरण आहे, ज्यामध्ये "मशीन विचार करू शकतात का? " या प्रश्नाची जागा "मशीन जे करू शकतात ते आम्ही (विचार करणारी संस्था म्हणून) करू शकतो का? " या प्रश्नाने घेतली आहे.  आधुनिक काळातील मशीन लर्निंगचे दोन उद्दिष्टे आहेत, एक म्हणजे विकसित केलेल्या मॉडेलवर आधारित डेटाचे वर्गीकरण करणे, दुसरा उद्देश म्हणजे या मॉडेलवर आधारित भविष्यातील परिणामांची भविष्यवाणी करणे. डेटाचे वर्गीकरण करण्यासाठी विशिष्ट एक काल्पनिक अल्गोरिदम कर्करोगाच्या मोल्सचे वर्गीकरण करण्यासाठी प्रशिक्षित करण्यासाठी मॉल्सचे संगणक दृष्टी आणि पर्यवेक्षित शिक्षणाचा वापर करू शकते. स्टॉक ट्रेडिंगसाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदम माहिती देऊ शकते