मशीन लर्निंग इनफेरेंस क्या है? इनफेरेंस अप्रोचेस का परिचय

मशीन लर्निंग इनफेरेंस का परिचय

मान लीजिए आपने एक बेहतरीन मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित किया है जो बिज़नेस टीम को प्रासंगिक सिफारिशें देकर अधिक ग्राहकों तक पहुँचने में मदद करता है। अगला तार्किक कदम है प्रशिक्षित मॉडल को कंपनी के इन्फ्रास्ट्रक्चर में शामिल करना ताकि व्यवसाय नए ग्राहकों की जानकारी पर भविष्यवाणियाँ कर सके। ऐसे मौजूदा मॉडल का उपयोग करने की प्रक्रिया को इनफेरेंस कहा जाता है। 

मशीन लर्निंग इनफेरेंस महत्वपूर्ण है क्योंकि यह मॉडल को वास्तविक दुनिया के उपयोग-केस जैसे भविष्यवाणी, वर्गीकरण, या सिफारिशों के लिए इस्तेमाल करने योग्य बनाता है। 

इस ब्लॉग के अंत तक, आपको समझ आ जाएगा कि मशीन लर्निंग इनफेरेंस कैसे काम करता है, यह पारंपरिक मशीन लर्निंग ट्रेनिंग से कैसे भिन्न है, और मौजूदा इनफेरेंस अप्रोचेस का एक अवलोकन—उनके फायदे, चुनौतियाँ, और वास्तविक जीवन में कुछ अनुप्रयोगों के साथ।

मशीन लर्निंग इनफेरेंस बनाम ट्रेनिंग

सबसे पहले ध्यान रखने वाली बात यह है कि मशीन लर्निंग इनफेरेंस और मशीन लर्निंग ट्रेनिंग एक नहीं हैं, और ये किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के दो अलग-अलग चरणों में लागू होते हैं। इस अनुभाग में कैसी कोज़िर्कोव के रेस्टोरेंट वाले उदाहरण के जरिए इन दोनों के अंतर को सहज ढंग से समझाया गया है। 

उन्होंने बताया कि एक अच्छी पिज्ज़ा (यानी मूल्यवान उत्पाद) बनाने के लिए एक रेसिपी (मॉडल या फ़ॉर्मूला) चाहिए जो बताती है कि किन उपकरणों (एल्गोरिद्म) से किन सामग्रियों (गुणवत्ता वाले डेटा) को कैसे तैयार करना है। 

अगर किचन से खाना ही न आए तो सर्विस नहीं होगी। और अगर ग्राहक लगातार भोजन की सराहना न करें तो किचन (डेटा साइंस टीम) भी मूल्यवान नहीं रहेगा। 

अच्छा कस्टमर अनुभव और बेहतर रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट के लिए दोनों टीमें साथ काम करती हैं।

किचन (डेटा साइंस टीम) और सर्विस एरिया (बिज़नेस टीम)

मशीन लर्निंग ट्रेनिंग

किसी मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ट्रेनिंग और वैलिडेशन डेटा का उपयोग किया जाता है। ट्रेनिंग डेटा से मॉडल विकसित होता है, जबकि वैलिडेशन डेटा से मॉडल के पैरामीटर फाइन-ट्यून होते हैं ताकि वह यथासंभव मजबूत बने। यानी ट्रेनिंग चरण के अंत में मॉडल को नए डेटा पर कम त्रुटियों के साथ भविष्यवाणी करने में सक्षम होना चाहिए। इस चरण को हम किचन साइड मान सकते हैं।

हमारी विस्तृत गाइड What is Machine Learning से आप जानेंगे कि मशीन लर्निंग क्या है, यह AI और डीप लर्निंग से कैसे अलग है, और डेटा साइंस के सबसे रोमांचक क्षेत्रों में से एक क्यों है।

मशीन लर्निंग इनफेरेंस

जैसे व्यंजन तभी परोसे जा सकते हैं जब वे खाने के लिए तैयार हों, उसी तरह मशीन लर्निंग मॉडल को भविष्यवाणी के लिए इस्तेमाल करने से पहले प्रशिक्षित और वैलिडेट किया जाना चाहिए। मशीन लर्निंग इनफेरेंस रेस्टोरेंट की इसी स्थिति जैसा है। बेहतर और अधिक सटीक नतीजों के लिए दोनों पर ध्यान देना ज़रूरी है, ताकि ग्राहक और व्यवसाय—दोनों संतुष्ट हों। 

अंतर को समझने का महत्व

मशीन लर्निंग इनफेरेंस और ट्रेनिंग के बीच अंतर जानना महत्वपूर्ण है, क्योंकि प्रोडक्शन एनवायरनमेंट में तैनाती के बाद दोनों के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधनों का बेहतर आवंटन करने में यह मदद करता है। 

आमतौर पर मॉडल का प्रदर्शन प्रोडक्शन में घट जाता है। अंतर की सही समझ से मॉडलों के सही औद्योगिकीकरण की रणनीतियाँ अपनाने और उन्हें समय के साथ मेंटेन करने में मदद मिलती है।

इनफेरेंस और ट्रेनिंग के बीच चुनने के प्रमुख बिंदु

इनफेरेंस मॉडल का उपयोग करना या एक नया मॉडल प्रशिक्षित करना—यह समस्या के प्रकार, अंतिम लक्ष्य, और उपलब्ध संसाधनों पर निर्भर करता है। 

मुख्य विचार बिंदुओं में, पर सीमित नहीं, टाइम-टू-मार्केट, संसाधन बाधाएँ या विकास लागत, मॉडल प्रदर्शन, और टीम की विशेषज्ञता शामिल हैं।

1. टाइम-टू-मार्केट। ट्रेनिंग और मौजूदा मॉडल के इस्तेमाल के बीच चयन करते समय उपलब्ध समय पर विचार करना ज़रूरी है। कई बार प्री-ट्रेंड मॉडल का उपयोग कम समय लेता है और बिज़नेस टीम को प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त दे सकता है।
   
   
2. संसाधन बाधाएँ या विकास लागत। उपयोग-केस के अनुसार, किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा और ट्रेनिंग संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है। वहीं, अक्सर इनफेरेंस मॉडल का उपयोग कम संसाधन मांगता है, जिससे कम समय में बेहतर प्रदर्शन हासिल करना आसान हो जाता है।
    
3. मॉडल प्रदर्शन। मशीन लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण एक आवर्तक प्रक्रिया है और हर बार मजबूत मॉडल की गारंटी नहीं देता। इनफेरेंस मॉडल का उपयोग इन-हाउस मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन दे सकता है। आजकल मॉडल की व्याख्येयता और पक्षपात शमन महत्वपूर्ण हैं, और इन क्षमताओं को शामिल करने के लिए इनफेरेंस मॉडलों को अपडेट करने की आवश्यकता पड़ सकती है।
   
   
4. टीम की विशेषज्ञता। एक मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए ट्रेनिंग और औद्योगिकीकरण—दोनों में गहरी विशेषज्ञता चाहिए। यह विशेषज्ञता हमेशा उपलब्ध होना चुनौतीपूर्ण हो सकता है; इसलिए इनफेरेंस मॉडलों पर निर्भर रहना बेहतर विकल्प बन सकता है।   

मशीन लर्निंग में बायेज़ियन इनफेरेंस

बायेज़ियन इनफेरेंस मशीन लर्निंग की एक तकनीक है जो एल्गोरिद्म को नए साक्ष्य के आधार पर अपने पूर्व ज्ञान को Bayes' theorem का उपयोग करके अपडेट कर भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाती है। 

लेकिन Bayes' theorem क्या है? 

यह घटना A की संभाव्यता का वर्णन करती है, यह जानते हुए कि दूसरी घटना B घटित हुई है। सूत्र नीचे दिया गया है: 

बायेज़ प्रमेय

P(A): prior → घटना A के घटित होने की संभाव्यता, अन्य घटनाओं के बारे में किसी जानकारी के बिना।

P(B): वह नॉर्मलाइज़िंग कॉन्स्टेंट जो पश्च संभाव्यता घटना B की गणना में सहायक है।

P(A|B): posterior → घटना A के घटित होने की संभाव्यता, यह जानते हुए कि घटना B घटित हुई है।

P(B|A): likelihood → घटना B के घटित होने की संभाव्यता, अगर A घटित होती है।

इस जानकारी के साथ, आइए बायेज़ियन इनफेरेंस के फायदे और इसके कुछ वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों को समझते हैं।

हमारे Naive Bayes Classification Tutorial using Scikit-learn से आप Python की Scikit-learn पैकेज का उपयोग करके Naive Bayes क्लासिफायर बनाना और उसका मूल्यांकन करना सीखेंगे।

बायेज़ियन इनफेरेंस के फायदे

बायेज़ियन इनफेरेंस के कई फायदे हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. लचीलेपन। बायेज़ियन इनफेरेंस को रैखिक और गैर-रैखिक दोनों प्रकार के मॉडलों पर लागू किया जा सकता है और विभिन्न मशीन लर्निंग समस्याओं—जैसे रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग आदि—में इस्तेमाल किया जा सकता है।
2. अधिक सहज। नए डेटा से पूर्व से पश्च ज्ञान में जाना इंसानों द्वारा नई जानकारी के आधार पर अपने विश्वासों को अपडेट करने जैसा है, जो अधिक सहज है। उदाहरण के लिए, अगर किसी के पास यह पूर्व धारणा है कि कल बर्फबारी होगी और वह मौसम की जानकारी देखता है, तो वह व्यक्ति उसी अनुसार अपने विश्वास में बदलाव करेगा।
3. व्याख्येय। मॉडल भविष्यवाणियों के संभावित मानों पर उत्पन्न संभाव्यता-वितरण आसानी से समझे जा सकते हैं, जो निर्णय-निर्माताओं को जोखिम सहिष्णुता के अनुरूप निर्णय लेने में मदद करते हैं।

मशीन लर्निंग में बायेज़ियन इनफेरेंस के अनुप्रयोग

नीचे मशीन लर्निंग में बायेज़ इनफेरेंस के कुछ वास्तविक-world अनुप्रयोग दिए गए हैं:

1. क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाना। बायेज़ इनफेरेंस का उपयोग फ्रॉड गतिविधियों का पता लगाने में किया जा सकता है। प्रक्रिया ऐतिहासिक डेटा के आधार पर किसी ट्रांज़ैक्शन के धोखाधड़ी होने की पूर्व संभाव्यता से शुरू होती है। बाद में, जैसे ही नया डेटा उपलब्ध होता है—जैसे ट्रांज़ैक्शन राशि या ग्राहक की खरीदारी हिस्ट्री—Bayes' theorem का उपयोग करके पूर्व जानकारी को अपडेट कर ट्रांज़ैक्शन की पश्च संभाव्यता निकाली जाती है, ताकि तय हो सके कि वह धोखाधड़ी है या नहीं। 
2. चिकित्सीय निदान। मेडिकल डायग्नोसिस में Bayes' theorem का उपयोग पहले के मामलों के डेटा का विश्लेषण कर यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि किसी मरीज को किसी रोग की कितनी संभावना है। बायेज़ियन पद्धति विभिन्न कारकों पर विचार कर सकती है जो नतीजे को प्रभावित करते हैं, और बाइनरी नतीजों की तुलना में अधिक समझाने योग्य प्रायिक अनुमानों का निर्माण करती है।
3. इमेज प्रोसेसिंग। इमेज प्रोसेसिंग में बायेज़ियन इनफेरेंस के कई अनुप्रयोग हैं। उदाहरण के लिए, Markov Chain Monte Carlo और Bayes theorem जैसी तकनीकों का उपयोग करके छवियों से शोर हटाने में इसे लागू किया जा सकता है।
4. स्पीच प्रोसेसिंग। Bayesian nonparametric clustering (BNC) का उपयोग नॉनपैरामेट्रिक हायरार्किकल न्यूरल नेटवर्क में स्पीच और इमोशन रिकग्निशन करने के लिए किया जाता है। यह प्रक्रिया समान कार्यों पर अन्य अत्याधुनिक मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती है।

मशीन लर्निंग में कॉज़ल इनफेरेंस

कॉज़ल इनफेरेंस AI और मशीन लर्निंग में इस्तेमाल होने वाला सांख्यिकीय दृष्टिकोण है, जिसका उपयोग गुणों के बीच कारण-परिणाम संबंधों को समझने के लिए किया जाता है। 

उदाहरण के लिए, मार्केटिंग में निर्णय-निर्माता यह समझना चाह सकते हैं कि कौन-सा अभियान सबसे अधिक कन्वर्ज़न रेट देता है। कॉज़ल इनफेरेंस का उपयोग कन्वर्ज़न रेट और मार्केटिंग कैंपेन के बीच कारणात्मक संबंध को पहचानने में सहायता कर सकता है, ताकि कन्वर्ज़न अधिकतम किए जा सकें। 

हमारा Statistical inference with R कोर्स आपको सांख्यिकीय इनफेरेंस के कोर कौशलों से परिचित कराएगा, जो आपके सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडलों को समझने, व्याख्या करने और ट्यून करने के लिए आवश्यक हैं।

मशीन लर्निंग में कॉज़ल इनफेरेंस का महत्व

कॉज़ल इनफेरेंस मशीन लर्निंग में कई कारणों से महत्वपूर्ण है, जिनमें कुशल भविष्यवाणी और निष्पक्षता शामिल हैं। आइए संक्षेप में इन्हें देखें।

1. कुशल भविष्यवाणी। कई मशीन लर्निंग उपयोग-केस में केवल सहसंबंध विश्लेषण पर्याप्त नहीं होता, क्योंकि सहसंबंध हमेशा कारणता का संकेत नहीं देता। कॉज़ल इनफेरेंस मशीन लर्निंग इंजीनियरों को वेरिएबल्स के बीच अंतर्निहित कारणात्मक संबंधों की पहचान करने देता है, जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ संभव होती हैं।
2. निष्पक्षता। कॉज़ल इनफेरेंस का उपयोग करके किसी दिए गए डेटा में पक्षपात के अंतर्निहित कारणों की पहचान की जा सकती है। इससे निर्णय-निर्माता उचित कदम उठाकर डेटा में पक्षपात को कम कर सकते हैं, और परिणामस्वरूप बेहतर मशीन लर्निंग मॉडल विकसित कर सकते हैं। 

मशीन लर्निंग में कॉज़ल इनफेरेंस लागू करने की चुनौतियाँ

अन्य मशीन लर्निंग तकनीकों की तरह, मशीन लर्निंग में कॉज़ल इनफेरेंस को लागू करने के साथ अपनी चुनौतियाँ आती हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं, पर सीमित नहीं हैं: 

1. बड़े और गुणवत्तापूर्ण डेटा। मान्य कारणात्मक निष्कर्ष के लिए बड़े और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। लेकिन वास्तविक दुनिया का डेटा अक्सर अव्यवस्थित होता है, और डेटा को त्रुटिरहित बनाने के लिए उपयुक्त अप्रोच खोजना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
2. व्याख्येयता। कारणता के आकलन में प्रयुक्त विधियाँ अक्सर जटिल होती हैं और परिणामों की बेहतर व्याख्या के लिए सशक्त सांख्यिकीय विशेषज्ञता के साथ-साथ अध्ययन-क्षेत्र के उन्नत डोमेन ज्ञान की आवश्यकता होती है। 
3. मिश्रित कारक (कंफाउंडिंग वेरिएबल्स)। ये वेरिएबल्स स्वतंत्र और आश्रित—दोनों से संबंधित होते हैं। यह कारक स्वतंत्र वेरिएबल्स के वास्तविक कारणात्मक प्रभाव को पक्षपाती कर सकता है; जिससे कारणात्मक प्रभाव का सटीक आकलन करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

निष्कर्ष

इस लेख में मशीन लर्निंग इनफेरेंस क्या है, यह मशीन लर्निंग ट्रेनिंग से कैसे अलग है, और दोनों में से किसी एक को चुनते समय किन महत्वपूर्ण सिफारिशों पर विचार करना चाहिए—इन सब पर चर्चा की गई। बायेज़ियन और कॉज़ल इनफेरेंस को रेखांकित करने के साथ-साथ, मशीन लर्निंग में उनके महत्व और चुनौतियों को भी दर्शाया गया है। 

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि वास्तविक जीवन में किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल को उपयोगी बनाने के लिए इनफेरेंस अनिवार्य है। केवल इनफेरेंस के जरिए ही मॉडल मौजूदा अनुप्रयोगों में एकीकृत किए जा सकते हैं और व्यवसायों व विभिन्न हितधारकों द्वारा बेहतर बिज़नेस इम्पैक्ट के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।