2024] मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान | ai pattern recognition in hindi

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By Admin

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पैटर्न हर जगह हैं. यह हमारे दैनिक जीवन के हर पहलू से संबंधित है। हमारे कपड़ों के डिज़ाइन और रंग से लेकर बुद्धिमान आवाज सहायकों के उपयोग तक, हर चीज़ में किसी न किसी प्रकार का मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान शामिल होता है। जब हम कहते हैं कि हर चीज़ में एक पैटर्न होता है या हर चीज़ में एक पैटर्न होता है, तो हमारे मन में सामान्य प्रश्न उठता है कि पैटर्न क्या है? हम यह कैसे कह सकते हैं कि यह हमारे आस-पास की लगभग हर चीज़ और किसी भी चीज़ का गठन करता है? इसे उन प्रौद्योगिकियों में कैसे लागू किया जा सकता है जिनका हम प्रतिदिन उपयोग करते हैं?

खैर, इन सभी सवालों का जवाब सबसे सरल चीजों में से एक है जो हम सभी शायद बचपन से करते आ रहे हैं। जब हम स्कूल में थे, तो हमें अक्सर छूटे हुए अक्षरों की पहचान करने का काम दिया जाता था ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि अगले क्रम में कौन सी संख्या आएगी या आकृति को पूरा करने के लिए बिंदुओं को जोड़ने का काम दिया जाता था। लुप्त संख्या या वर्णमाला की भविष्यवाणी में दी गई संख्याओं या अक्षरों के बाद की प्रवृत्ति का विश्लेषण करना शामिल है। मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान का यही मतलब है।

Table of Contents

पैटर्न पहचान क्या है – what is pattern recognition in Hindi

पैटर्न पहचान क्या है

pattern recognition in ai

पैटर्न पहचान को दिए गए पैटर्न में रुझान (वैश्विक या स्थानीय) की पहचान करने की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है। एक पैटर्न को ऐसी किसी भी चीज़ के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो एक प्रवृत्ति का अनुसरण करती है और किसी प्रकार की नियमितता प्रदर्शित करती है। पैटर्न की पहचान भौतिक, गणितीय या एल्गोरिदम के उपयोग से की जा सकती है। जब हम मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान के बारे में बात करते हैं, तो यह दिए गए डेटा में नियमितताओं की पहचान करने के लिए शक्तिशाली एल्गोरिदम के उपयोग को इंगित करता है। पैटर्न पहचान का व्यापक रूप से नए युग के तकनीकी डोमेन जैसे कंप्यूटर विज़न , वाक् पहचान, चेहरा पहचान आदि में उपयोग किया जाता है।

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मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान एल्गोरिदम के प्रकार 

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान एल्गोरिदम के प्रकार 

what is pattern recognition

प्रमुख प्रकार पर्यवेक्षित शिक्षण, अप्रशिक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण एल्गोरिदम हैं। विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए प्रत्येक प्रकार के अंतर्गत कई एल्गोरिदम मौजूद हैं। मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान एल्गोरिदम के कुछ मुख्य प्रकार यहां दिए गए हैं,

1. मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचानपर्यवेक्षित एल्गोरिदम – Supervised Algorithms in Hindi

पर्यवेक्षित एल्गोरिदम - Supervised Algorithms in Hindi

application of pattern recognition

पैटर्न पहचान और पर्यवेक्षित दृष्टिकोण को वर्गीकरण कहा जाता है। ये एल्गोरिदम पैटर्न की पहचान के लिए दो चरणीय पद्धति का उपयोग करते हैं। पहले चरण में मॉडल का विकास/निर्माण होता है और दूसरे चरण में नई या अनदेखी वस्तुओं की भविष्यवाणी शामिल होती है। इस अवधारणा से जुड़ी प्रमुख विशेषताएं नीचे सूचीबद्ध हैं।

  • दिए गए डेटा को दो सेटों में विभाजित करें- प्रशिक्षण और परीक्षण सेट
  • उपयुक्त मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे एसवीएम (सपोर्ट वेक्टर मशीन), डिसीजन ट्री, रैंडम फॉरेस्ट आदि का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करें। 
  • प्रशिक्षण वह प्रक्रिया है जिसके माध्यम से मॉडल उपयुक्त भविष्यवाणियां करने के लिए दिए गए डेटा में पैटर्न सीखता है या पहचानता है।
  • परीक्षण सेट में पहले से ही अनुमानित मान शामिल हैं।
  • इसका उपयोग प्रशिक्षण सेट द्वारा की गई भविष्यवाणियों को मान्य करने के लिए किया जाता है ।
  •  मॉडल को प्रशिक्षण सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और परीक्षण सेट पर परीक्षण किया जाता है।
  • मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन सही पूर्वानुमानों के आधार पर किया जाता है।
  • मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके पैटर्न को पहचानने के लिए विकसित प्रशिक्षित और परीक्षण किए गए मॉडल को क्लासिफायर कहा जाता है।
  • इस क्लासिफायर का उपयोग अदृश्य डेटा/वस्तुओं के लिए पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है।

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2. मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचानअप्रशिक्षित एल्गोरिदम – Unsupervised Algorithm in Hindi

अप्रशिक्षित एल्गोरिदम

applications of pattern recognition

पैटर्न के लिए पर्यवेक्षित एल्गोरिदम के विपरीत, प्रशिक्षण और परीक्षण सेट का उपयोग करते हैं, ये एल्गोरिदम दृष्टिकोण द्वारा समूह का उपयोग करते हैं। वे डेटा में पैटर्न का निरीक्षण करते हैं और भविष्यवाणी करने के लिए आयाम जैसी उनकी विशेषताओं में समानता के आधार पर उन्हें समूहित करते हैं। मान लीजिए कि हमारे पास सेब, संतरे, नाशपाती और चेरी जैसे विभिन्न प्रकार के फलों की एक टोकरी है। हम मान लेते हैं कि हमें फलों के नाम नहीं मालूम. हम डेटा को बिना लेबल वाला रखते हैं। अब, मान लीजिए कि हम एक ऐसी स्थिति का सामना करते हैं जहां कोई आता है और हमें टोकरी में जोड़े गए एक नए फल की पहचान करने के लिए कहता है। ऐसे मामले में हम क्लस्टरिंग नामक अवधारणा का उपयोग करते हैं 

  • क्लस्टरिंग समान विशेषताओं वाली वस्तुओं को जोड़ती है या समूह बनाती है।
  • किसी नई वस्तु की पहचान के लिए कोई पूर्व ज्ञान उपलब्ध नहीं है।
  • वे पदानुक्रमित और के-मीन्स क्लस्टरिंग जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं ।
  • नई वस्तु की विशेषताओं या गुणों के आधार पर, इसे भविष्यवाणी करने के लिए एक समूह को सौंपा जाता है।

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान के लिए उपकरण

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान के लिए उपकरण

example of pattern recognition

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ सामान्य उपकरण यहां दिए गए हैं। टूल का चुनाव डेटा के प्रकार और समस्या पर निर्भर करता है। मशीन लर्निंग में कई पैटर्न पहचान कार्य इन तकनीकों के संयोजन का उपयोग करते हैं।

अमेज़ॅन लेक्स – Amazon Lakes in Hindi

टेक्स्ट और वाक् पहचान का उपयोग करके चैटबॉट जैसे बुद्धिमान वार्तालाप एजेंटों के निर्माण के लिए अमेज़ॅन द्वारा प्रदान किया गया एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर/सेवा है।

Google क्लाउड ऑटोएमएल – Google Cloud AutoML in Hindi

इस तकनीक का उपयोग न्यूनतम आवश्यकताओं के साथ उच्च गुणवत्ता वाले मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए किया जाता है। यह मॉडल निर्माण के आधार के रूप में तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन-आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क) और सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करता है।

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान – आर-स्टूडियो – R-Studio in Hindi

यह कोड विकास के लिए आर प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करता है। यह पैटर्न पहचान मॉडल के विकास और परीक्षण के लिए एक एकीकृत विकास वातावरण है ।

आईबीएम वॉटसन स्टूडियो – IBM Watson Studio in Hindi

आईबीएम वॉटसन स्टूडियो डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए आईबीएम द्वारा प्रदान किया गया एक ओपन-सोर्स टूल है। इसका उपयोग डेस्कटॉप पर मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए किया जाता है।

Microsoft Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो – Microsoft Azure Machine Learning Studio in Hindi

Microsoft द्वारा प्रदान किया गया, यह टूल मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए ड्रैग एंड ड्रॉप अवधारणा का उपयोग कर रहा है। यह मॉडल निर्माण और उपयोग के लिए जीयूआई (ग्राफिकल यूजर इंटरफेस) आधारित वातावरण प्रदान करता है।

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मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान का दायरा

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान का दायरा

examples of pattern recognition

पैटर्न पहचान एक अभिन्न क्षमता है जो अधिकांश मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के माध्यम से चलती है और निरंतर सीखने और अनुकूलन की अनुमति देती है। पैटर्न पहचान में प्रगति ने एआई और इसके अनुप्रयोगों में कई सफलताएं हासिल की हैं। यहां मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान के दायरे और भूमिका का अवलोकन दिया गया है,

डेटा माइनिंग – Data Mining in Hindi

इसका तात्पर्य विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा से उपयोगी जानकारी निकालना है। डेटा माइनिंग तकनीकों से प्राप्त सार्थक डेटा का उपयोग भविष्यवाणी करने और डेटा विश्लेषण के लिए किया जाता है।

अनुशंसा प्रणाली – Recommendation System in Hindi

ऑनलाइन शॉपिंग के लिए समर्पित अधिकांश वेबसाइटें अनुशंसा प्रणाली का उपयोग करती हैं। ये सिस्टम प्रत्येक ग्राहक की खरीदारी से संबंधित डेटा एकत्र करते हैं और ग्राहक खरीद के पैटर्न में रुझानों की पहचान करके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (machine learning algorithms) का उपयोग करके सुझाव देते हैं।

इमेज प्रोसेसिंग – Image Processing in Hindi

इमेज प्रोसेस मूल रूप से दो प्रकार की होती है – डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग और एनालॉग इमेज प्रोसेसिंग। डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग उपग्रहों जैसे दूर के स्रोतों से प्राप्त छवि की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए बुद्धिमान मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है।

जैव सूचना विज्ञान – Bioinformatics in Hindi

यह विज्ञान का एक क्षेत्र है जो जैविक डेटा से संबंधित भविष्यवाणियां करने के लिए गणना उपकरण और सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है । उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि किसी ने प्रयोगशाला में एक नया प्रोटीन खोजा है लेकिन प्रोटीन का क्रम ज्ञात नहीं है। जैव सूचना विज्ञान उपकरणों का उपयोग करते हुए, समान पैटर्न के आधार पर अनुक्रम की भविष्यवाणी करने के लिए अज्ञात प्रोटीन की तुलना डेटाबेस में संग्रहीत प्रोटीन की एक बड़ी संख्या से की जाती है।

विश्लेषण – Analysis in Hindi

पैटर्न पहचान का उपयोग महत्वपूर्ण डेटा रुझानों की पहचान के लिए किया जाता है। इन रुझानों का उपयोग भविष्य की भविष्यवाणियों के लिए किया जा सकता है । लगभग हर क्षेत्र में विश्लेषण की आवश्यकता होती है चाहे वह तकनीकी हो या गैर-तकनीकी। उदाहरण के लिए, ट्विटर पर किसी व्यक्ति द्वारा किए गए ट्वीट प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके पोस्ट में पैटर्न की पहचान करके भावना विश्लेषण में मदद करते हैं।

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान के लाभ – Benefits of pattern recognition in Hindi

पैटर्न पहचान के लाभ - Benefits of pattern recognition in Hindi

pattern recognition application

पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करने से किसी व्यक्ति को बड़ी संख्या में लाभ मिलते हैं। यह न केवल रुझानों के विश्लेषण में मदद करता है बल्कि भविष्यवाणियां करने में भी मदद करता है।

  • यह अलग-अलग दूरी और कोण पर वस्तुओं की पहचान करने में मदद करता है।
  • आसान और अत्यधिक स्वचालित.
  • यह रॉकेट विज्ञान नहीं है और इसके लिए लीक से हटकर सोचने की क्षमता की आवश्यकता नहीं है।
  • बिक्री के संबंध में मूल्यवान भविष्यवाणियाँ करने के लिए वित्त उद्योग में अत्यधिक उपयोगी ।
  • वास्तविक समय की समस्याओं का कुशल समाधान ।
  • फोरेंसिक विश्लेषण और डीएनए (डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड) अनुक्रमण  के लिए चिकित्सा क्षेत्र में उपयोगी ।

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मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान का महत्व – Importance of pattern recognition in machine learning in Hindi

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान का महत्व - Importance of pattern recognition in machine learning in Hindi

pattern recognition applications

  • पैटर्न पहचान सबसे छोटे छिपे हुए या अप्राप्य डेटा की भी पहचान और भविष्यवाणी करती है।
  •  यह अदृश्य डेटा के वर्गीकरण में मदद करता है।
  • यह सीखने की तकनीकों का उपयोग करके उपयुक्त भविष्यवाणियाँ करता है।
  • यह अलग-अलग दूरी पर किसी वस्तु को पहचानता और पहचानता है।
  • यह न केवल अनदेखे डेटा की भविष्यवाणी करने में मदद करता है बल्कि उपयोगी सुझाव देने में भी मदद करता है।

पी एटर्न मान्यता के अनुप्रयोग – Applications of Pattern Recognition in Hindi

पी एटर्न मान्यता के अनुप्रयोग - Applications of Pattern Recognition in Hindi

pattern recognition example

  • प्रवृत्ति विश्लेषण – पैटर्न पहचान दिए गए डेटा में प्रवृत्ति की पहचान करने में मदद करती है जिस पर उचित विश्लेषण किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, किसी विशेष कंपनी या संगठन द्वारा की गई बिक्री के हालिया रुझानों को देखकर, भविष्य की बिक्री की भविष्यवाणी की जा सकती है।
  • कंप्यूटर विज़न – उपयोगकर्ता इनपुट के रूप में एक छवि या वीडियो देकर सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करता है। मशीन समान पैटर्न खोजने के लिए इसकी तुलना अपने डेटाबेस में संग्रहीत हजारों या शायद लाखों छवियों से करती है। आवश्यक विशेषताओं का चित्रण एक एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जाता है जो मुख्य रूप से समान दिखने वाली वस्तुओं और पैटर्न को समूहीकृत करने के लिए निर्देशित होता है। इसे कंप्यूटर विज़न कहा जाता है। उदाहरण, कैंसर का पता लगाना।
  • बायोमेट्रिक डिवाइस – ये डिवाइस चेहरे की पहचान और फिंगरप्रिंट पहचान प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके प्रमाणीकरण और सुरक्षा सुरक्षित करते हैं। छिपे हुए पहलू पर, चेहरे और फिंगरप्रिंट पहचान जैसी प्रौद्योगिकियों के उपयोग को सक्षम करने वाला आधार मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है।

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निष्कर्ष (conclusion)

21वीं सदी मशीन लर्निंग में सबसे चर्चित शब्दों में से एक है। लोकप्रिय मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों और फायदों के कारण इसकी अत्यधिक मांग है । इसने अपनी अद्भुत क्षमताओं से सभी उद्योगों में क्रांति ला दी है। मशीन लर्निंग के अलग-अलग क्षेत्र और दायरे हैं जिनमें से कुछ में पैटर्न पहचान, डेटा माइनिंग, विश्लेषण आदि शामिल हैं।

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान का आज लगभग हर उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, चाहे वह तकनीकी हो या गैर-तकनीकी।इसने विभिन्न प्रवृत्तियों के विश्लेषण और दृश्यीकरण में मदद की है। इससे न केवल विश्लेषण और भविष्यवाणी करने की दक्षता और आसानी बढ़ी है बल्कि क्षेत्र में रोजगार के अवसर भी बढ़े हैं। माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, अमेज़ॅन जैसी शीर्ष पायदान की कंपनियां उपयोगी भविष्यवाणियां करने के लिए पैटर्न पहचान और डेटा विश्लेषण की कला में कुशल व्यक्तियों की तलाश कर रही हैं। इस प्रकार, हम यह कहकर निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि पैटर्न पहचान मशीन लर्निंग में सबसे उन्नत क्षेत्रों में से एक है।

मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

Q. मशीन लर्निंग पैटर्न की पहचान कैसे करती है?

Ans. पैटर्न पहचान मशीन लर्निंग का व्युत्पन्न है जो आने वाले पैटर्न और नियमितताओं को पहचानने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करता है। यह डेटा पाठ और छवियों से लेकर ध्वनि या अन्य निश्चित गुणों तक कुछ भी हो सकता है। यह तकनीक अपरिचित वस्तुओं में भी आंशिक रूप से छिपे हुए पैटर्न को जल्दी और सटीक रूप से पहचान सकती है

Q. पैटर्न पहचानने के लिए किस AI सिस्टम को प्रशिक्षित किया जा सकता है?

Ans. तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न पहचान
तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके एआई पैटर्न पहचान वर्तमान में पैटर्न का पता लगाने के लिए सबसे लोकप्रिय तरीका है। तंत्रिका नेटवर्क समानांतर उप-इकाइयों पर आधारित होते हैं जिन्हें न्यूरॉन्स कहा जाता है जो मानव निर्णय लेने का अनुकरण करते हैं।

Q. पैटर्न पहचान का उपयोग किन क्षेत्रों में किया जाता है?

Ans. पैटर्न पहचान में विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग होते हैं, जिनमें छवि प्रसंस्करण, भाषण और फिंगरप्रिंट पहचान, हवाई फोटो व्याख्या, अनुबंध और तस्वीरों जैसे स्कैन किए गए दस्तावेजों में ऑप्टिकल चरित्र पहचान और यहां तक कि चिकित्सा इमेजिंग और निदान भी शामिल हैं।

Q. क्या AI पैटर्न का पता लगा सकता है?

Ans. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने पिछले कुछ वर्षों में उल्लेखनीय प्रगति की है और विभिन्न क्षेत्रों में अपनी क्षमता साबित की है। पैटर्न पहचानने की इसकी बेहतर क्षमता मनुष्यों से अधिक है, जिससे अब तक अनदेखी अंतर्दृष्टि और अवसर मिलते हैं

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