मशीन लर्निंग एंड फाइनेंस

मशीन लर्निंग क्या है? हिंदी में[What is Machine Learning? in Hindi]

टॉम एम. मिशेल, एक मशीन सीखने के अग्रणी और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय (CMU) के प्रोफेसर, ने Human और Machine Learning के विकास और तालमेल की भविष्यवाणी की। आज का फेसबुक न्यूज फीड एक आदर्श उदाहरण है। न्यूज फ़ीड User Friend content को प्रदर्शित करने के लिए प्रोग्राम किया गया है। यदि कोई उपयोगकर्ता किसी special friends को अक्सर टैग करता है या लिखता है, तो न्यूज़ फ़ीड उस फ्रेंड्स से अधिक कंटेंट प्रदर्शित करने के लिए अपना व्यवहार बदलता है।

मशीन लर्निंग के लिए शीर्ष 5 प्रोग्रामिंग भाषाएँ [Top 5 Programming Languages For Machine Learning
, in Hindi]

1. Python: 1990 के दशक की शुरुआत में पायथन फाउंडेशन द्वारा विकसित, पायथन एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा(High Level programming language) है जिसमें Data Science और Back-end- development सहित कई अलग-अलग उपयोग हैं। एक powerful data analysis tools के रूप में, यह बड़े डेटा प्रौद्योगिकी में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, और Machine Learning वाले डेवलपर्स के एक मजबूत समुदाय ने Artificial intelligence में अपनी स्थिति को ऊंचा करने में मदद की है।
2. R: R 1990 के दशक में विकसित हुआ, आर GNU Project का हिस्सा है। यह Data analysis में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, और आम तौर पर Regression, classification और Decision tree formation जैसे सामान्य Machine Learning के कार्यों पर लागू होता है। यह Statisticians के बीच एक बहुत लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है।
3. जावास्क्रिप्ट:1990 के मध्य में Web development practices में सुधार करने के लिए एक equipment के रूप में विकसित, जावास्क्रिप्ट तब से उस क्षेत्र में सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली भाषाओं में से एक बन गया है। यह एक उच्च-स्तरीय(High Level) और Dynamic form से टाइप की जाने वाली भाषा है जो लचीली(flexible) और बहु-प्रतिमान(Multi-Pattern) है। हालाँकि मशीन लर्निंग में इसके Application limited हैं, Google की Tensorflow.js जैसी High profile projects जावास्क्रिप्ट पर आधारित हैं।
4. C ++: आज की सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाओं में, C ++ शायद सबसे पुरानी है। 1980 के दशक की शुरुआत में बेल लैब्स में विकसित, C ++ डॉक्टोरल रिसर्च से बाहर निकला जिसने सी लैंग्वेज को बढ़ाने की मांग की। दोनों निम्न और उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग क्षमता के साथ सक्षम, C ++ मशीन लर्निंग संदर्भों में अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में उच्च स्तर(High Level) के नियंत्रण और दक्षता के लिए अनुमति देता है।
5. जावा: 1990 के दशक के मध्य में सन माइक्रोसिस्टम्स द्वारा विकसित, जावा को मूल रूप से एक उच्च-स्तरीय(High Level) और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में बनाया गया था जो C ++ के समान दिखता है और लगता है। बेहद लोकप्रिय होने के साथ-साथ, जावा कई प्रकार के एल्गोरिदम को लागू कर सकता है, जो Machine Learning Community के लिए बहुत उपयोगी हैं।

ऑनलाइन मशीन लर्निंग का क्या अर्थ है? [What does online machine learning mean? in Hindi]

ऑनलाइन मशीन लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो डायनामिक इनपुट का उपयोग करती है। यह वास्तविक समय(Real Time) में डेटा लेता है और इसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर लागू करता है। इसे ऑनलाइन मशीन लर्निंग कहा जाता है क्योंकि प्रोग्राम को कुछ नेटवर्क से जुड़ा होना चाहिए जो डायनेमिक इनपुट स्ट्रीम प्रदान करता है।

मशीन लर्निंग एज ए सर्विस (MLaaS) का क्या अर्थ है? [What does machine learning as a service (MLaaS) mean? in Hindi]

Machine Learning as a Service (MLaaS) सेवाओं(Services) की एक श्रेणी है जो क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के भाग के रूप में machine learning equipment provide करती है, जैसा कि नाम से पता चलता है। MLaaS Provider Data Visualization, API, Face Recognition, Natural Language Processing, Predictive Analytics और डीप लर्निंग सहित टूल प्रदान करते हैं। Provider के Data center actual count को मशीन लर्निंग एंड फाइनेंस संभालते हैं।
क्या है.

What is different between Machine Learning & Artificial Intelligence? in Hindi[मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच क्या अंतर है? हिंदी में]

मशीन लर्निंग ने देर से सफलता प्राप्त की है, लेकिन यह Artificial Intelligence प्राप्त करने के लिए सिर्फ एक तरीका है।

1950 के दशक में AI के क्षेत्र के जन्म के समय, एआई को किसी भी कार्य को करने में सक्षम मशीन के रूप में परिभाषित किया गया था जिसे आमतौर पर Artificial Intelligence की आवश्यकता होती है।

एआई सिस्टम आम तौर पर कम से कम कुछ लक्षणों को प्रदर्शित करेगा: Planning, teaching, reasoning, समस्या को हल करना, Knowledge representation, perception, motion and manipulation और, कुछ हद तक, Social intelligence and creativity.

मशीन लर्निंग के साथ, एआई सिस्टम बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले कई अन्य दृष्टिकोण हैं, जिसमें Evolutionary computation भी शामिल है, जहां Algorithms random solution और पीढ़ियों के बीच संयोजन से गुजरते हैं Optimal solutions, and expert systems, जहां कंप्यूटर को नियमों के अनुसार प्रोग्राम किया जाता है। एक विशिष्ट डोमेन में एक मानव विशेषज्ञ के व्यवहार की नकल करने के लिए, उदाहरण के लिए एक हवाई जहाज को ऑटोपायलट सिस्टम।

किस मशीन का उपयोग किया जाता है?[What is used of Machine Learning? in Hindi]

मशीन लर्निंग सिस्टम हमारे चारों ओर उपयोग किए जाते हैं, और आधुनिक इंटरनेट की आधारशिला हैं।

मशीन-लर्निंग सिस्टम का उपयोग यह अनुशंसा करने के लिए किया जाता है कि आप किस उत्पाद को अमेज़ॅन पर खरीदना चाहते हैं या वीडियो जिसे आप नेटफ्लिक्स पर देखना चाहते हैं।

प्रत्येक Google खोज आपके परिणामों को निजीकृत(Personalized) करने के माध्यम से आपकी क्वेरी में भाषा को समझने के लिए कई मशीन-लर्निंग सिस्टम का उपयोग करता है, इसलिए "Bass" के लिए खोज करने वाले मछली पकड़ने के शौकीनों को गिटार के बारे में परिणामों के बारे में जानकारी नहीं है। इसी तरह जीमेल के स्पैम और फ़िशिंग-मान्यता प्रणालियाँ आपके इनबॉक्स को Rogue messages से मुक्त रखने के लिए Machine-learning trained model का उपयोग करती हैं।

मशीन-लर्निंग का उपयोग कौन कर रहा है? [Who is using machine-learning? in Hindi]

बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करने वाले अधिकांश उद्योगों ने Machine Learning की तकनीक के मूल्य को मान्यता दी है। इस डेटा से अंतर्दृष्टि(Insight ) प्राप्त करके - अक्सर वास्तविक समय में - संगठन अधिक कुशलता से काम करने या प्रतियोगियों पर लाभ प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।

PU चंडीगढ़ में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग पर 7 दिवसीय कार्यक्रम शुरू

पंजाब यूनिवर्सिटी चंडीगढ़ में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग पर सात दिवसीय कार्यक्रम की बुधवार से शुरुआत हुई। यह कार्यक्रम ऑनलाइन ही आयोजित किया जा रहा है। पहले दिन हिमाचल प्रदेश के केंद्रीय विश्वविद्यालय के कुलपति प्रो. कुलदीप चंद अग्निहोत्री मुख्य अतिथि के रूप में मशीन लर्निंग एंड फाइनेंस शामिल हुए।

चंडीगढ़, जेएनएन। पंजाब यूनिवर्सिटी (Punjab University) के सेंटर फॉर अकादमिक लीडरशिप एंड एजेकेशनल मैनेजमेंट (कैलम), डिपार्टमेंट ऑफ एजुकेशन और डिपार्टमेंट आफ कंप्यूटर साइंस एंड एप्लिकेशन के सहयोग से सात दिवसीय फैकल्टी डेवलपमेंट प्रोग्राम का आयोजन किया गया। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआइ) एंड मशीन लर्निंग बेसिक एंड एप्लिकेशन प्रोग्राम विषय पर आयोजित वेबिनार में विशेषज्ञों ने इस तकनीक पर अपने विचार रखे।

वेबिनार में मुख्य अतिथि के रूप में हिमाचल प्रदेश के केंद्रीय विश्वविद्यालय के कुलपति प्रो. कुलदीप चंद अग्निहोत्री शामिल हुए। उन्होंने मशीन लर्निंग एंड फाइनेंस बताया कि पिछले कुछ वर्षों से लगभग हर क्षेत्र में मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग काफी बढ़ गया है और यह मनुष्यों को लाभ भी पहुंचा रहा है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोर्स भविष्य के लिए बेहतर है।

कार्यक्रम के समन्वयक डॉ. अनुज शर्मा ने प्रोग्राम की शुरूआत करते हुए मानव जीवन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के महत्व के बारे में बात की। उन्होंने कहा कि एआइ को वास्तविक जीवन की समस्याओं को हल करने और भारत की एआइ पहल को पूरा करने के लिए विभिन्न विषयों पर ध्यान देने की आवश्यकता है। 16 राज्यों और दवा विज्ञान, कानून, गणित, कंप्यूटर विज्ञान, सामाजिक विज्ञान, चिकित्सा, वाणिज्य आदि जैसे विभिन्न विषयों से अब तक 125 पंजीकृत प्रविष्टियाँ प्रदान हुई थीं। इस दौरान पीयू के वीसी प्रो. राजकुमार ने समाज के लिए एआइ के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने कहा कि आने वाले समय में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बहुत सारे अवसर हैं। पंजाब विश्वविद्यालय सक्रिय रूप से विस्तार गतिविधियों, वेबिनार, संकाय विकास कार्यक्रम आदि का संचालन कर रहा है और भविष्य में भी शोधकर्ताओं को भविष्य के निर्देश देने के लिए इस तरह के कार्यक्रम आयोजित किए जाने चाहिए।

लॉकडाउन में 1500 शिक्षकों को किया प्रशिक्षित

डॉ. जतिंदर ग्रोवर, केलम कोऑर्डिनेटर, शिक्षा विभाग, पंजाब विश्वविद्यालय ने साझा किया कि केलम ने 4 एफडीपी का आयोजन किया और लॉकडाउन अवधि के दौरान ऑनलाइन शिक्षा के लिए लगभग 1500 शिक्षकों को प्रशिक्षित किया। उन्होंने चर्चा की कि एआई पर इस तरह के एफडीपी शिक्षकों को कक्षा में इन तकनीकों का अ यास करने और साथ ही शोध करने में मदद करेंगे। इस दौरान कार्यक्रम की चेयरपर्सन और को-ऑर्डिनेटर डॉ. रोहिणी शर्मा ने कहा कि डीसीएसए ने सभी को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के ज्ञान को प्रदान करने में योगदान देने के लिए पहल की है।

रेगुलेटरी सुपरविजन के लिए रिजर्व बैंक AI और ML का करेगा जोरदार इस्तेमाल, बैंक और एनबीएफसी पर होगी नजर

RBI news: आरबीआई अभी भी आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करता है. लेकिन इसे और व्यापक करेगा ताकि सेंट्रल बैंक में सुपरविजन डिपार्टमेंट को और एडवांस बनाया जा सके.

RBI news: भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) अपने बड़े डाटा बेस और बैंक और एनबीएफसी (NBFCs) पर रेगुलेटरी सुपरविजन के लिए आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) का व्यापक इस्तेमाल करने की योजना बना रहा है. पीटीआई की खबर के मुताबिक, केंद्रीय बैंक (reserve Bank of India) इस मकसद को पूरा करने के लिए बाहरी एक्सपर्ट्स को भी हायर करेगा. हालांकि आरबीआई अभी भी आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करता है. लेकिन इसे और व्यापक करेगा ताकि सेंट्रल बैंक में सुपरविजन डिपार्टमेंट को और एडवांस बनाया जा सके.

आरबीआई के क्षेत्राधिकार

खबर के मुताबिक, डिपार्टमेंट ने सुपरवाइजरी एग्जामिनेशन के लिए लीनियर और कुछ मशीन-लर्न मॉडल डेवलप और इस्तेमाल कर रहा है.आरबीआई के सुपरविजन क्षेत्राधिकार में बैंक, शहरी सहकारी बैंक (यूसीबी), एनबीएफसी, भुगतान बैंक, लघु वित्त बैंक, स्थानीय क्षेत्र के बैंक, क्रेडिट सूचना कंपनियों और अखिल भारतीय वित्तीय संस्थान आते हैं. केंद्रीय बैंक ने आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस (artificial intelligence) और मशीन लर्निंग (machine learning) के इस्तेमाल से जुड़े कंसल्टेशन के लिए रुचि पत्र (EoI) जारी किया है.

कंसल्टेंट के पास होगी जिम्मेदारी

जारी रुचि पत्र में कहा गया है कि इस पहल का मकसद रिजर्व बैंक की डेटा आधारित निगरानी क्षमताओं को बढ़ाना है.एआई (AI) और एमएल (ML) एप्लीकेशन के वैश्विक सुपरवाइजरी एप्लीकेशन को ध्यान में रखते हुए, इस प्रोजेक्ट की कल्पना आरबीआई (RBI) ने की है.चयनित कंसल्टेंट को सुपरवाइजरी फोकस के साथ डेटा का पता लगाने और प्रोफाइल करने की जरूरत होगी.

दुनिया में हो रहा इस्तेमाल

दुनिया भर में, रेगुलेटरी और सुपरवाइजरी अथोरिटी मशीन लर्निंग (machine learning) तकनीकों (आमतौर पर 'सुपरटेक' और 'रेगटेक' के रूप में) का इस्तेमाल कर रहे हैं. इनमें से अधिकांश टेक्नोलॉजी पर रिसर्च अभी भी जारी है. हालांकि,वे तेजी से लोकप्रियता और स्टैंडर्ड हासिल कर रही हैं. डेटा कलेक्शन में, रीयल टाइम डेटा रिपोर्टिंग, प्रभावी डेटा प्रबंधन और प्रसार के लिए AI और ML इस्तेमाल किया जाता है.डेटा एनालिटिक्स के लिए, इनका इस्तेमाल किया जा रहा है, जिसमें तरलता जोखिम, बाजार जोखिम, क्रेडिट एक्सपोजर और एकाग्रता जोखिम शामिल हैं

सीयूके में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग पर व्याख्यान आयोजित

सेंट्रल यूनिवर्सिटी ऑफ कश्मीर के इंस्टीट्यूशन इनोवेशन काउंसिल (आईआईसी) के तहत, सूचना प्रौद्योगिकी विभाग ने "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में रिसर्च प्रॉस्पेक्ट्स" पर एक विशेषज्ञ वार्ता का आयोजन किया।

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। सेंट्रल यूनिवर्सिटी ऑफ कश्मीर के इंस्टीट्यूशन इनोवेशन काउंसिल (आईआईसी) के तहत, सूचना प्रौद्योगिकी विभाग ने "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में रिसर्च प्रॉस्पेक्ट्स" पर एक विशेषज्ञ वार्ता का आयोजन किया।

इस अवसर पर बोलते हुए कुलपति प्रो. फारूक अहमद शाह ने कहा, "सामान्य रूप से सूचना प्रौद्योगिकी और विशेष रूप से एआई हमारे जीवन का हिस्सा बन गया है। यहां तक ​​कि दूरदराज के इलाकों में रहने वाले किसान या अनजाने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ब्लॉकचैन, आईओटी आदि जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं।

सभा को संबोधित करते हुए, रजिस्ट्रार, प्रो. एम अफजल जरगर ने कहा, "एआई और इसके अनुप्रयोगों ने हमारे जीवन को आसान बना दिया है और चीजों की भविष्यवाणी करना संभव बना दिया है।" जैसा कि अभियंता दिवस मनाने के लिए कार्यक्रम आयोजित किया जा रहा था, प्रोफेसर जरगर ने विभाग के संकाय और छात्रों को बधाई देते हुए कहा कि किसी भी विकासशील देश में इंजीनियरों की सबसे महत्वपूर्ण भूमिका होती है क्योंकि वे प्रौद्योगिकी से निपटते हैं जो हर पहलू को संचालित करता है। जीवन का।

अपने व्याख्यान में विभाग समन्वयक ए.आर. अफाक आलम खान ने MoE की IIC पहल के बारे में बताया और डीप लर्निंग से संबंधित प्रमुख तकनीकों पर विस्तार से बात की।