इसकी व्याख्या: मशीन लर्निंग से जुड़े सवाल-जवाब

Google मशीन लर्निंग को अभी अचानक इतनी अहमियत क्यों दे रहा है?

मशीन लर्निंग कोई नई चीज़ नहीं है बल्कि इसकी जड़ें 18वीं सदी के आंकड़ों में पाई जा सकती है. लेकिन आप सही हैं कि हाल ही में इस पर काफ़ी ध्यान दिया जा रहा है और जिसकी तीन वजहें हैं.

सबसे पहले, हमें बहुत सारे उदाहरण जुटाने पड़ेंगे ताकि कंप्यूटर को बेहतर अनुमान लगाना सिखाया जा सके. फिर चाहे वो उन कामों के लिए ही क्यों न हों, जिन्हें आप या मैं बहुत आसानी से कर सकते हैं (जैसे किसी फ़ोटो में कुत्ते को ढूंढना). इंटरनेट पर बढ़ती गतिविधियों की वजह से, अब हमारे पास उदाहरणों का बहुत बड़ा स्रोत है जिनसे कंप्यूटर सीख सकते हैं. मसलन, अब दुनिया भर की वेबसाइटों पर, हर भाषा में, “कुत्ते” के लेबल वाले लाखों फ़ोटो हैं.

लेकिन बहुत सारे उदाहरण होना ही काफ़ी नहीं है. अब एक वेबकैम को कुत्तों की कुछ फ़ोटो दिखा कर तो उससे कुछ सीखने की उम्मीद नहीं कर सकते न — कंप्यूटर को एक लर्निंग प्रोग्राम की ज़रूरत होती है. हाल ही में इस क्षेत्र में Google समेत कुछ और कंपनियों और लोगों ने ऐसे हौसला बढ़ाने वाले काम किए हैं, जो बताते हैं कि मशीन लर्निंग प्रोग्राम कितने जटिल और कितने ताकतवर हो सकते हैं.

अभी हमारे प्रोग्राम ऐसे नहीं हैं कि उन पर पूरा भरोसा किया जा सके, साथ ही कंप्यूटरों के लिए भी अभी काफ़ी कुछ सीखना बाकी है, इसलिए सही पहचान करने के लिए अगर पैटर्न में मामूली सा बदलाव भी करना हो तो हमें बहुत सारे उदाहरणों को बार-बार देखना पड़ता है. इन सब के लिए बहुत ज़्यादा कंप्यूटिंग पावर और साथ में चलने वाली आधुनिक प्रोसेसिंग की ज़रूरत पड़ती है. हालांकि, सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर के क्षेत्र में इतना विकास हो चुका है कि ऐसा करना मुमकिन है.