"फ़ीचर इंजीनियरिंग: मॉडल प्रदर्शन में सुधार" है, मशीन लर्निंग में फ़ीचर इंजीनियरिंग के महत्वपूर्ण पहलू पर केंद्रित है। यह बताता है कि कैसे कच्चे डेटा को सार्थक विशेषताओं में बदलना मॉडल की भविष्य कहनेवाला शक्ति को बढ़ाता है। स्रोत में डेटा को समझना, सुविधा का चयन करना, सुविधा को बदलना और नई सुविधाओं का निर्माण करना जैसे प्रमुख चरण शामिल हैं। इसमें अधिक फिटिंग और कम्प्यूटेशनल जटिलता जैसी चुनौतियों पर भी चर्चा की गई है। कुल मिलाकर, दस्तावेज़ इस बात पर जोर देता है कि प्रभावी फ़ीचर इंजीनियरिंग कैसे अधिक सटीक और व्याख्या योग्य मॉडल की ओर ले जाती है।

मशीन लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की अवधारणाओं पर केंद्रित है, जो डेटा पर बेहतर प्रदर्शन करने वाले मॉडल बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं। ओवरफिटिंग तब होती है जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा में शोर को बहुत करीब से सीखता है, जिससे नए डेटा पर खराब प्रदर्शन होता है, जबकि अंडरफिटिंग तब होती है जब एक मॉडल बहुत सरल होता है और डेटा में अंतर्निहित पैटर्न को कैप्चर करने में विफल रहता है। स्रोत मॉडल जटिलता को संतुलित करने के लिए विभिन्न रणनीतियों का विवरण देता है, जैसे क्रॉस-वैलिडेशन, रेगुलराइज़ेशन, फ़ीचर सिलेक्शन, प्रूनिंग, और सरल मॉडल का उपयोग करना। अंत में, यह मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग दोनों से बचने के महत्व पर जोर देता है ताकि मजबूत मॉडल विकसित किए जा सकें जो अप्रशिक्षित डेटा पर भी अच्छा प्रदर्शन करें।

डीप लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक क्षेत्र है जो डेटा को संसाधित करने के लिए बहु-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। यह मानव मस्तिष्क के कार्यप्रणाली की नकल करता है, डेटा से पैटर्न सीखता है और विभिन्न उद्योगों में निर्णय लेने में सहायता करता है। डीप लर्निंग में डेटा इनपुट, फीचर एक्सट्रैक्शन, मॉडल प्रशिक्षण और आउटपुट जैसे चरण शामिल हैं। इसके अनुप्रयोगों में स्वास्थ्य सेवा, मोटर वाहन, वित्त, मनोरंजन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं। हालांकि, डीप लर्निंग को बड़ी मात्रा में डेटा और उच्च कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, और इसकी व्याख्या करना कठिन हो सकता है।

तंत्रिका नेटवर्क, जिसे मस्तिष्क-प्रेरित क्रांति के रूप में वर्णित किया गया है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जो मानवीय मस्तिष्क की कार्यप्रणाली का अनुकरण करता है। ये नेटवर्क कृत्रिम न्यूरॉन्स से बने होते हैं जो परतों में व्यवस्थित होते हैं—एक इनपुट परत, एक या अधिक छिपी हुई परतें, और एक आउटपुट परत—जो डेटा को संसाधित करते हैं। वे फॉरवर्ड प्रोपेगेशन और बैकप्रोपेगेशन के माध्यम से सीखते हैं, जिससे उन्हें जटिल पैटर्न को पहचानने और त्रुटियों को कम करने की अनुमति मिलती है। तंत्रिका नेटवर्क छवि और भाषण पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों में उत्कृष्ट हैं, लेकिन उन्हें प्रभावी होने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। यह तकनीक आधुनिक AI का एक आधारशिला है, जिसमें उद्योगों को बदलने और नई संभावनाओं को अनलॉक करने की क्षमता है।

प्रबलित शिक्षण (Reinforcement Learning - RL) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक क्षेत्र है जहाँ एजेंट वातावरण के साथ परस्पर क्रिया करके संचित पुरस्कारों को अधिकतम करना सीखता है। यह लेबल किए गए डेटा पर निर्भर नहीं करता, बल्कि एजेंट, पर्यावरण, स्थिति (state), क्रिया (action), और पुरस्कार (reward) जैसे प्रमुख अवधारणाओं के माध्यम से संचालित होता है। नीति (policy) एजेंट की रणनीति तय करती है, जबकि मूल्य फलन (value function) संभावित पुरस्कारों का अनुमान लगाता है। यह क्षेत्र अन्वेषण (exploration) और शोषण (exploitation) के बीच संतुलन बनाए रखता है और इसे मॉडल-मुक्त और मॉडल-आधारित विधियों में वर्गीकृत किया जाता है। रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहनों जैसे अनुप्रयोगों के बावजूद, मापनीयता और नमूना दक्षता जैसी चुनौतियाँ मौजूद हैं।

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग की अवधारणा को स्पष्ट करते हैं, जो मशीन लर्निंग का एक क्षेत्र है जिसमें बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न खोजे जाते हैं। यह क्लस्टरिंग जैसी तकनीकों पर प्रकाश डालता है, जो समान डेटा बिंदुओं को समूहित करती है, और आयामीता में कमी (डायमेंशनैलिटी रिडक्शन), जो डेटा को सरल बनाती है। स्रोत मार्केटिंग और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे अनुप्रयोगों का भी उल्लेख करता है, जबकि ग्राउंड ट्रुथ की कमी और स्केलेबिलिटी जैसी चुनौतियों को स्वीकार करता है। कुल मिलाकर, यह बिना लेबल वाले डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने में इस पद्धति की शक्ति और महत्व को दर्शाता है।

पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग के मूलभूत सिद्धांतों का परिचय देता है, जो लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके परिणामों की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है। यह स्रोत प्रशिक्षण डेटा, मॉडल, सीखने के एल्गोरिदम और लॉस फ़ंक्शन सहित इसकी प्रमुख अवधारणाओं की व्याख्या करता है। यह डेटा संग्रह से लेकर परिनियोजन तक की प्रक्रिया को रेखांकित करता है और प्रतिगमन (निरंतर आउटपुट के लिए) और वर्गीकरण (श्रेणीबद्ध आउटपुट के लिए) जैसे विभिन्न प्रकारों को प्रस्तुत करता है। अंत में, यह स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे विविध क्षेत्रों में इसके व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालता है, जबकि डेटा गुणवत्ता और ओवरफिटिंग जैसी चुनौतियों को भी स्वीकार करता है।

introduction to machine learning (ML), defining it as an aspect of artificial intelligence that allows computers to learn from data for intelligent decision-making without explicit programming. It outlines core concepts such as the importance of data, the role of algorithms like neural networks, and the processes of training and testing models. The text also differentiates between supervised and unsupervised learning and highlights diverse applications across sectors like healthcare and finance. Finally, it addresses both the benefits of ML, including automation and personalization, and its challenges, such as data privacy and the potential for bias.