पारंपरिक मशीन लर्निंग अभी भी प्रासंगिक है क्या?

हाल के वर्षों में, जेनरेटिव एआई ने जटिल एआई कार्यों को हल करने में आशाजनक परिणाम दिखाए हैं। आधुनिक एआई मॉडल जैसे चैटजीपीटी, बार्ड, एलएएमए, डीएलएल-ई.3, और एसएएम ने बहु-विषयक समस्याओं जैसे दृश्य प्रश्न उत्तर, सेगमेंटेशन, तर्क, और सामग्री जेनरेशन में उल्लेखनीय क्षमता दिखाई है।

इसके अलावा, मल्टीमॉडल एआई तकनीकें उभरी हैं, जो एक साथ कई डेटा मॉडलिटी जैसे कि पाठ, छवियों, ऑडियो, और वीडियो को संसाधित करने में सक्षम हैं। इन प्रगति के साथ, यह पूछना स्वाभाविक है: क्या हम पारंपरिक मशीन लर्निंग (एमएल) के अंत की ओर बढ़ रहे हैं?

इस लेख में, हम पारंपरिक मशीन लर्निंग लैंडस्केप की स्थिति को आधुनिक जेनरेटिव एआई नवाचारों के संदर्भ में देखेंगे।

पारंपरिक मशीन लर्निंग क्या है? – इसकी सीमाएं क्या हैं?

पारंपरिक मशीन लर्निंग एक व्यापक शब्द है जो मुख्य रूप से सांख्यिकी से प्रेरित विभिन्न अल्गोरिदम को कवर करता है। पारंपरिक एमएल अल्गोरिदम के दो मुख्य प्रकार हैं पर्यवेक्षित और अप्रवेक्षित। ये अल्गोरिदम संरचित डेटासेट से मॉडल विकसित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

मानक पारंपरिक मशीन लर्निंग अल्गोरिदम में शामिल हैं:

• रिग्रेशन अल्गोरिदम जैसे कि लीनियर, लासो और रिज।
• के-मीन्स क्लस्टरिंग।
• प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण (पीसीए)।
• सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम)।
• ट्री आधारित अल्गोरिदम जैसे कि निर्णय पेड़ और रैंडम फॉरेस्ट।
• बूस्टिंग मॉडल जैसे कि ग्रेडिएंट बूस्टिंग और एक्सजीबूस्ट।

पारंपरिक मशीन लर्निंग की सीमाएं

पारंपरिक एमएल की निम्नलिखित सीमाएं हैं:

1. सीमित स्केलेबिलिटी: ये मॉडल अक्सर बड़े और विविध डेटासेट के साथ स्केल करने में असमर्थ होते हैं।
2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फीचर इंजीनियरिंग: पारंपरिक एमएल को मॉडल आवश्यकताओं के अनुसार डेटासेट को परिवर्तित करने के लिए व्यापक प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, फीचर इंजीनियरिंग समय लेने वाली और जटिल डेटा फीचर्स के बीच संबंधों को पकड़ने के लिए कई पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है।
3. उच्च-आयामी और असंरचित डेटा: पारंपरिक एमएल जटिल डेटा प्रकार जैसे कि छवियों, ऑडियो, वीडियो और दस्तावेजों के साथ संघर्ष करता है।
4. अदृश्य डेटा के लिए अनुकूलन: ये मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा के हिस्से नहीं थे जो वास्तविक दुनिया के डेटा के लिए अच्छी तरह से अनुकूल नहीं हो सकते हैं।

न्यूरल नेटवर्क: मशीन लर्निंग से गहरे शिक्षण और आगे

न्यूरल नेटवर्क (एनएन) मॉडल पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडलों की तुलना में बहुत अधिक जटिल हैं। सबसे सरल एनएन – मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (एमएलपी) में कई न्यूरॉन्स शामिल हैं जो जानकारी को समझने और कार्य करने के लिए एक साथ जुड़े हुए हैं, जैसे कि मानव मस्तिष्क कार्य करता है।

न्यूरल नेटवर्क तकनीकों में प्रगति ने मशीन लर्निंग से गहरे शिक्षण में संक्रमण के लिए आधार बनाया है। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर विजन कार्यों (वस्तु का पता लगाना और छवि सेगमेंटेशन) के लिए उपयोग किए जाने वाले एनएन को कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) कहा जाता है, जैसे कि अलेक्सनेट, रेसनेट, और योलो.

आज, जेनरेटिव एआई तकनीक न्यूरल नेटवर्क तकनीकों को एक कदम आगे ले जा रही है, जिससे यह विभिन्न एआई डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त कर रही है। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों (जैसे कि पाठ सारांश, प्रश्न उत्तर, और अनुवाद) के लिए उपयोग किए जाने वाले न्यूरल नेटवर्क को ट्रांसफॉर्मर कहा जाता है। प्रमुख ट्रांसफॉर्मर मॉडल में बेर्ट, जीपीटी-4, और टी5 शामिल हैं। ये मॉडल स्वास्थ्य सेवा, खुदरा, विपणन, वित्त जैसे उद्योगों पर प्रभाव डाल रहे हैं।

क्या हमें अभी भी पारंपरिक मशीन लर्निंग अल्गोरिदम की आवश्यकता है?

न्यूरल नेटवर्क और उनके आधुनिक संस्करणों जैसे ट्रांसफॉर्मर ने बहुत ध्यान आकर्षित किया है, पारंपरिक एमएल तरीके अभी भी महत्वपूर्ण हैं। आइए देखें कि वे अभी भी प्रासंगिक क्यों हैं।

1. सरल डेटा आवश्यकताएं

न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है, जबकि एमएल मॉडल छोटे और सरल डेटासेट के साथ महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। इसलिए, एमएल को छोटे संरचित डेटासेट और इसके विपरीत के लिए गहरे शिक्षण की तुलना में पसंद किया जाता है।

2. सरलता और व्याख्यात्मकता

पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल सरल सांख्यिकीय और संभाव्यता मॉडल पर आधारित होते हैं। उदाहरण के लिए, रेखीय प्रतिगमन में एक बेस्ट-फिट लाइन इनपुट-आउटपुट संबंध को कम से कम वर्गों के तरीके से स्थापित करती है, जो एक सांख्यिकीय संचालन है।

इसी तरह, निर्णय पेड़ संभाव्यता सिद्धांतों का उपयोग करके डेटा को वर्गीकृत करते हैं। ऐसे सिद्धांतों का उपयोग व्याख्यात्मकता प्रदान करता है और एमएल अल्गोरिदम के कार्यों को समझने में एआई प्रैक्टिशनर्स की मदद करता है।

आधुनिक एनएन आर्किटेक्चर जैसे ट्रांसफॉर्मर और डिफ्यूजन मॉडल (जो आमतौर पर स्टेबल डिफ्यूजन या मिडजॉर्नी जैसी छवि जेनरेशन के लिए उपयोग किए जाते हैं) में एक जटिल बहुस्तरीय नेटवर्क संरचना होती है। ऐसे नेटवर्क को समझने के लिए उन्नत गणितीय अवधारणाओं की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि उन्हें ‘ब्लैक बॉक्स’ भी कहा जाता है।

3. संसाधन की दक्षता

आधुनिक न्यूरल नेटवर्क जैसे कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को उनकी गणना आवश्यकताओं के अनुसार महंगे जीपीयू क्लस्टर पर प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, जीपीटी4 को कथित तौर पर 90 से 100 दिनों के लिए 25000 एनवीडिया जीपीयू पर प्रशिक्षित किया गया था।

हालांकि, महंगे हार्डवेयर और लंबे प्रशिक्षण समय हर प्रैक्टिशनर या एआई टीम के लिए व्यावहारिक नहीं है। दूसरी ओर, पारंपरिक मशीन लर्निंग अल्गोरिदम की गणना दक्षता प्रैक्टिशनर्स को सीमित संसाधनों के साथ भी महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देती है।

4. सभी समस्याओं के लिए गहरे शिक्षण की आवश्यकता नहीं है

गहरे शिक्षण सभी समस्याओं का निरपेक्ष समाधान नहीं है। कुछ परिदृश्य हैं जहां एमएल गहरे शिक्षण की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है।

उदाहरण के लिए, सीमित डेटा के साथ चिकित्सा निदान और पूर्वानुमान में, एक एमएल अल्गोरिदम जैसे कि विचित्रता का पता लगाने के लिए रेमेड गहरे शिक्षण की तुलना में बेहतर परिणाम देता है। इसी तरह, पारंपरिक मशीन लर्निंग कम गणना क्षमता वाले परिदृश्यों में एक लचीला और कुशल समाधान है।

मुख्य रूप से, किसी भी समस्या के लिए सबसे अच्छे मॉडल का चयन संगठन या प्रैक्टिशनर की आवश्यकताओं और समस्या की प्रकृति पर निर्भर करता है।

2023 में मशीन लर्निंग

लियोनार्डो एआई का उपयोग करके जेनरेट की गई छवि

2023 में, पारंपरिक मशीन लर्निंग गहरे शिक्षण और जेनरेटिव एआई के साथ प्रतिस्पर्धा करते हुए विकसित हो रही है। इसका उद्योग में विशेष रूप से संरचित डेटासेट के साथ कई उपयोग हैं।

उदाहरण के लिए, कई फास्ट-मूविंग कंज्यूमर गुड्स (एफएमसीजी) कंपनियां टेबुलर डेटा के साथ काम करती हैं और एमएल अल्गोरिदम पर महत्वपूर्ण कार्यों जैसे कि व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें, मूल्य अनुकूलन, इन्वेंट्री प्रबंधन और सप्लाई चेन अनुकूलन के लिए निर्भर करती हैं।

इसके अलावा, कई दृष्टि और भाषा मॉडल अभी भी पारंपरिक तकनीकों पर आधारित हैं और हाइब्रिड दृष्टिकोण और उभरते अनुप्रयोगों में समाधान प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, एक हालिया अध्ययन “क्या हम वास्तव में समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए गहरे शिक्षण मॉडल की आवश्यकता है?” में चर्चा की गई है कि कैसे ग्रेडिएंट-बूस्टिंग रिग्रेशन ट्री (जीबीआरटी) गहरे न्यूरल नेटवर्क की तुलना में समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए अधिक कुशल हैं।

एमएल की व्याख्यात्मकता अभी भी बहुत मूल्यवान है, जिसमें शाप (शैपले एडिटिव एक्सप्लेनेशन) और लाइम (लोकल इंटरप्रिटेबल मॉडल-एग्नोस्टिक एक्सप्लेनेशन) जैसी तकनीकें शामिल हैं। ये तकनीकें जटिल एमएल मॉडल को समझाने में मदद करती हैं और उनकी भविष्यवाणियों के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं, जिससे एमएल प्रैक्टिशनर्स को अपने मॉडल को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है।

अंत में, पारंपरिक मशीन लर्निंग विभिन्न उद्योगों में स्केलेबिलिटी, डेटा जटिलता, और संसाधन सीमाओं को संबोधित करने के लिए एक मजबूत समाधान बनी हुई है। ये अल्गोरिदम डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमानिक मॉडलिंग के लिए अविश्वसनीय हैं और डेटा वैज्ञानिक के शस्त्रागार का एक हिस्सा बने रहेंगे।

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