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

[Atul Kaviraje]

Birth of Machine Learning and Deep Learning-Achyut Godbole-

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग का जन्म: एक विस्तृत विवेचन 🤖🧠

मशीन लर्निंग (यंत्र अधिगम) और डीप लर्निंग (गहन अधिगम) आधुनिक तकनीक के ऐसे स्तंभ हैं जिन्होंने हमारे जीवन को गहराई से प्रभावित किया है। ये केवल एल्गोरिदम नहीं, बल्कि भविष्य की नींव हैं। आइए, अच्युत गोडबोले जी की शैली में, इनके जन्म और विकास को उदाहरणों सहित समझते हैं।

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अवधारणा का उदय (Concept of AI Emerges) 💡
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की जड़ें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) में निहित हैं। AI का विचार 1950 के दशक में जॉन मैकार्थी जैसे दूरदर्शी वैज्ञानिकों ने रखा था। उनका सपना था कि मशीनें इंसानों की तरह सोच सकें, सीख सकें और समस्याओं को हल कर सकें। शुरुआती AI में नियमों और तर्क पर आधारित प्रणालियाँ (rule-based systems) शामिल थीं।

उदाहरण: एक शतरंज खेलने वाला कंप्यूटर जो पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करता था।
सिंबल: 🧠 (मस्तिष्क)
इमोजी: 💭 (सोच रहा है)

2. मशीन लर्निंग का प्रादुर्भाव (Emergence of Machine Learning) 📈
AI के शुरुआती प्रयासों से यह स्पष्ट हुआ कि केवल नियमों पर आधारित प्रणालियाँ जटिल वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में अक्षम थीं। यहीं से मशीन लर्निंग का जन्म हुआ। मशीन लर्निंग कंप्यूटरों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की क्षमता प्रदान करती है। यह एल्गोरिदम को डेटा में पैटर्न खोजने और भविष्यवाणियाँ करने में मदद करता है।

उदाहरण: ईमेल स्पैम फ़िल्टर जो नए स्पैम ईमेल को खुद ही पहचानना सीखता है।
सिंबल: 📊 (चार्ट)
इमोजी: 📈 (ऊपर की ओर बढ़ता ग्राफ)

3. प्रारंभिक ML एल्गोरिदम और मील के पत्थर (Early ML Algorithms & Milestones) ⚙️
मशीन लर्निंग के शुरुआती दिनों में कई महत्वपूर्ण एल्गोरिदम विकसित हुए। इनमें रैखिक प्रतिगमन (Linear Regression), निर्णय वृक्ष (Decision Trees), और सपोर्ट वेक्टर मशीनें (Support Vector Machines - SVMs) शामिल हैं। 1990 के दशक में, इन एल्गोरिदम ने डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई।

उदाहरण: घरों की कीमतों का अनुमान लगाने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग।
सिंबल: 📐 (पैमाना)
इमोजी: 🛠� (उपकरण)

4. डेटा की बहुतायत और कंप्यूटिंग शक्ति का विकास (Data Abundance & Computing Power) 💾⚡
मशीन लर्निंग के विकास में दो प्रमुख कारकों ने उत्प्रेरक का काम किया: बड़े डेटा (Big Data) की उपलब्धता और बढ़ती कंप्यूटिंग शक्ति (Increasing Computing Power)। इंटरनेट और डिजिटल उपकरणों के प्रसार से भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न होने लगा, और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) जैसी तकनीकों ने इस डेटा को प्रोसेस करने की क्षमता दी।

उदाहरण: सोशल मीडिया से लाखों-करोड़ों उपयोगकर्ताओं का डेटा।
सिंबल: 🌐 (ग्लोब)
इमोजी: 🚀 (रॉकेट)

5. न्यूरल नेटवर्क का पुनरुत्थान (Resurgence of Neural Networks) 🧠🔗
मशीन लर्निंग के एक उपक्षेत्र के रूप में न्यूरल नेटवर्क (Neural Networks) 1980 के दशक में प्रस्तावित किए गए थे, लेकिन कंप्यूटिंग सीमाओं के कारण वे पूरी तरह से विकसित नहीं हो पाए। जब डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति बढ़ी, तब न्यूरल नेटवर्क ने फिर से ध्यान आकर्षित किया। ये मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित होते हैं, जिसमें नोड्स (न्यूरॉन्स) परतें बनाते हैं।

उदाहरण: हस्तलिखित अंकों को पहचानने वाला न्यूरल नेटवर्क।
सिंबल: 🕸� (जाला)
इमोजी: 🧠 (मस्तिष्क)

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

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