मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जिसमें सिस्टम स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए गए नियमों का पालन करने के बजाय डेटा में पैटर्न पहचानते हैं और उनका उपयोग भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए करते हैं।
मशीन लर्निंग में, हर स्थिति के लिए चरण-दर-चरण नियम लिखने के बजाय, आप ऐतिहासिक डेटा पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। मॉडल प्रशिक्षण डेटा में मौजूद सांख्यिकीय संबंधों और पैटर्न को पकड़ता है और उन्हें आंतरिक पैरामीटर के रूप में संग्रहीत करता है। इसके बाद वह इन सीखे हुए पैटर्न का उपयोग नए, पहले न देखे गए डेटा पर भविष्यवाणी करने के लिए करता है। जितना अधिक प्रासंगिक, साफ डेटा उपलब्ध होता है, परिणाम आमतौर पर उतने ही विश्वसनीय होते हैं।
मोटे तौर पर, तीन तरीके हैं: सुपरवाइज्ड लर्निंग, जिसमें मॉडल को लेबल किए गए उदाहरणों पर प्रशिक्षित किया जाता है; अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, जिसमें वह बिना लेबल वाले डेटा में खुद संरचना ढूंढता है; और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, जिसमें एक सिस्टम प्रयास, त्रुटि और फ़ीडबैक के जरिए सीखता है। सामान्य तकनीकों में सरल डिसीजन ट्री और लीनियर मॉडल से लेकर जटिल न्यूरल नेटवर्क तक शामिल हैं। कौन-सा तरीका सबसे उपयुक्त है यह डेटा के प्रकार, हाथ में लिए गए कार्य, और परिणामों में जरूरी पारदर्शिता की मात्रा पर निर्भर करता है।
व्यवसायों में, मशीन लर्निंग को अक्सर वहां लागू किया जाता है जहां डेटा की बड़ी मात्रा जमा होती है और पैटर्न लोगों के लिए मैन्युअल रूप से ट्रैक करना बहुत जटिल हो जाता है, उदाहरण के लिए मांग, उपकरण खराबी, या गुणवत्ता विचलन की भविष्यवाणी में। हालांकि, प्रशिक्षित मॉडल कोई तय नियम-पुस्तिका नहीं है; प्रक्रियाओं और परिस्थितियों के बदलने के साथ इसे नियमित रूप से जांचा और फिर से प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि परिणामों की गुणवत्ता सीधे अंतर्निहित डेटा की गुणवत्ता और प्रतिनिधित्व-क्षमता पर निर्भर करती है।
व्यावहारिक उदाहरण
एक मेटल फैब्रिकेशन शॉप तीन मिलिंग मशीनों से 18 महीने का सेंसर डेटा इकट्ठा करती है, जिसमें कंपन, तापमान और करंट ड्रॉ शामिल हैं। इस डेटा को दर्ज खराबी रिकॉर्ड के साथ मिलाकर एक मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है, और वह उन पैटर्न को पहचानना सीख जाता है जो आमतौर पर बेयरिंग फेल होने से लगभग 48 घंटे पहले दिखते हैं। हर 400 परिचालन घंटों पर होने वाले पहले के तय रखरखाव शेड्यूल के बजाय, टीम को अब लक्षित अलर्ट मिलते हैं, जिससे पहले साल में अनियोजित Downtime में लगभग 30 प्रतिशत की कमी आती है।
Leanshift कैसे मदद करता है
मशीन लर्निंग डेटा में ऐसे पैटर्न सामने लाती है जो अन्यथा किसी प्रक्रिया में छिपे रह जाते, और इस तरह निरंतर सुधार को जानकारी का एक अतिरिक्त स्रोत देती है। यह Gemba पर जाकर सीधे अवलोकन करने की जगह नहीं लेती, बल्कि उसके साथ मिलकर काम करती है: जहां Kaizen आपकी नजर को पैना बनाता है, वहीं मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा के डेटा में दोहराए जाने वाले पैटर्न को दृश्यमान बनाती है। आखिरकार, लक्ष्य इन जानकारियों को बेहतर निर्णयों में बदलना और शॉप फ्लोर पर अधिक लोगों को खुद सुधार पहचानने और आगे बढ़ाने में मदद करना है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या मशीन लर्निंग के लिए हमेशा बड़ी मात्रा में डेटा चाहिए होता है?
जरूरी नहीं। कुछ तरीके छोटे लेकिन साफ, प्रतिनिधि डेटासेट पर भी अच्छी तरह काम करते हैं, हालांकि बड़ी मात्रा आमतौर पर विश्वसनीयता बढ़ाती है।
क्या मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक ही चीज़ हैं?
नहीं, मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उप-क्षेत्र है। AI व्यापक शब्द है, जबकि मशीन लर्निंग एक विशिष्ट तरीके का वर्णन करता है जो सिस्टम को डेटा से सीखने देता है।
आपको कैसे पता चलेगा कि कोई मॉडल वाकई विश्वसनीय है?
आप इसे उस डेटा पर परखते हैं जिसका प्रशिक्षण के दौरान उपयोग नहीं किया गया था, और समय के साथ इसकी भविष्यवाणी सटीकता पर नजर रखते रहते हैं, क्योंकि वास्तविक दुनिया की प्रक्रियाएं बदलती रहती हैं।