मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगचा जन्म:अच्युत गोडबोले-1💡📈⚙️💾⚡🧠🔗🏞️🏗️🌍⚖️🔮🚀✨

[Atul Kaviraje]

मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगचा जन्म: एक विस्तृत विवेचन 🤖🧠

मशीन लर्निंग (यंत्र अधिगम) आणि डीप लर्निंग (गहन अधिगम) हे आधुनिक तंत्रज्ञानाचे असे आधारस्तंभ आहेत ज्यांनी आपल्या जीवनावर खोलवर परिणाम केला आहे. हे केवळ अल्गोरिदम नसून, भविष्याचा पाया आहेत. चला, अच्युत गोडबोले यांच्या शैलीत, त्यांच्या जन्माला आणि विकासाला उदाहरणांसह समजून घेऊया.

कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या संकल्पनेचा उदय (Concept of AI Emerges) 💡
मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगची मुळे कृत्रिम बुद्धिमत्तेत (Artificial Intelligence - AI) आहेत. AI ची कल्पना 1950 च्या दशकात जॉन मॅकार्थीसारख्या दूरदृष्टी असलेल्या वैज्ञानिकांनी मांडली होती. त्यांचे स्वप्न होते की, यंत्रे माणसांसारखी विचार करू शकतील, शिकू शकतील आणि समस्या सोडवू शकतील. सुरुवातीच्या AI मध्ये नियमांवर आणि तर्कावर आधारित प्रणाली (rule-based systems) समाविष्ट होत्या.

उदाहरण: पूर्वनिर्धारित नियमांचे पालन करणारा बुद्धिबळ खेळणारा संगणक.
चिन्ह: 🧠 (मेंदू)
इमोजी: 💭 (विचार करत आहे)

मशीन लर्निंगचा प्रादुर्भाव (Emergence of Machine Learning) 📈
AI च्या सुरुवातीच्या प्रयत्नांवरून हे स्पष्ट झाले की केवळ नियमांवर आधारित प्रणाली जटिल वास्तविक जगातील समस्या सोडवण्यात अक्षम होत्या. येथूनच मशीन लर्निंगचा जन्म झाला. मशीन लर्निंग संगणकांना स्पष्टपणे प्रोग्राम न करता डेटावरून शिकण्याची क्षमता देते. हे अल्गोरिदमना डेटामधील नमुने शोधण्यास आणि अंदाज लावण्यास मदत करते.

उदाहरण: नवीन स्पॅम ईमेल स्वतःहून ओळखायला शिकणारे ईमेल स्पॅम फिल्टर.
चिन्ह: 📊 (चार्ट)
इमोजी: 📈 (वर जाणारा ग्राफ)

प्रारंभिक ML अल्गोरिदम आणि मैलाचे दगड (Early ML Algorithms & Milestones) ⚙️
मशीन लर्निंगच्या सुरुवातीच्या काळात अनेक महत्त्वपूर्ण अल्गोरिदम विकसित झाले. यात रेषीय प्रतिगमन (Linear Regression), निर्णय वृक्ष (Decision Trees), आणि सपोर्ट वेक्टर मशीन्स (Support Vector Machines - SVMs) यांचा समावेश आहे. 1990 च्या दशकात, या अल्गोरिदमनी डेटा विश्लेषण आणि अंदाजात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावली.

उदाहरण: घरांच्या किमतींचा अंदाज लावण्यासाठी रेषीय प्रतिगमनाचा वापर.
चिन्ह: 📐 (मापपट्टी)
इमोजी: 🛠� (साधने)

डेटाची मुबलकता आणि कंप्यूटिंग शक्तीचा विकास (Data Abundance & Computing Power) 💾⚡
मशीन लर्निंगच्या विकासात दोन प्रमुख घटकांनी उत्प्रेरकाचे काम केले: मोठ्या डेटाची (Big Data) उपलब्धता आणि वाढती कंप्यूटिंग शक्ती (Increasing Computing Power). इंटरनेट आणि डिजिटल उपकरणांच्या प्रसाराने मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार होऊ लागला, आणि ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स (GPUs) सारख्या तंत्रज्ञानाने या डेटावर प्रक्रिया करण्याची क्षमता दिली.

उदाहरण: सोशल मीडियावरून लाखो-करोडो वापरकर्त्यांचा डेटा.
चिन्ह: 🌐 (ग्लोब)
इमोजी: 🚀 (रॉकेट)

एकूण इमोजी सारांश:
💡📈⚙️💾⚡🧠🔗🏞�🏗�🌍⚖️🔮🚀✨♾️

संकलन:
अतुल परब
दिनांक: 21.07.2025 - सोमवार
===========================================