Machine Learning मशीन लर्निंग

Comprehensive study guide covering ML concepts, supervised/unsupervised learning, algorithms, and applications for UPSSSC Lower Mains. UPSSSC लोअर मेन्स के लिए ML अवधारणाओं, पर्यवेक्षित/अपर्यवेक्षित शिक्षण, एल्गोरिदम और अनुप्रयोगों को कवर करने वाली मार्गदर्शिका।

Introduction to Machine Learning

Definition

Machine Learning (ML) is a subset of Artificial Intelligence (AI) that focuses on building systems that learn from data to improve performance without explicit programming.

परिभाषा

मशीन लर्निंग (ML) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक उप-क्षेत्र है जो ऐसे सिस्टम बनाने पर केंद्रित है जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना प्रदर्शन में सुधार करने के लिए डेटा से सीखते हैं।

Key Pioneer: Arthur Samuel coined the term 'Machine Learning' in 1959.

Types of Machine Learning

Type (EN)प्रकार (HI)
Supervised Learningसुपरवाइज्ड लर्निंग
Unsupervised Learningअनसुपरवाइज्ड लर्निंग
Reinforcement Learningरीइन्फोर्समेंट लर्निंग

Supervised learning uses labeled data, whereas unsupervised learning finds hidden patterns in unlabeled data.

Core Concepts & Algorithms

Key Algorithms

Common algorithms include Linear Regression (prediction), Decision Trees (classification), and K-Means Clustering.

Regression is used for continuous values, while Classification is for discrete categories.

Applications in Governance

Real-world use

ML is used in fraud detection, predictive maintenance, and natural language processing (NLP) for government digital services.

सरकारी अनुप्रयोग

ML का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने, पूर्वानुमानित रखरखाव और सरकारी डिजिटल सेवाओं के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) में किया जाता है।

Neural Networks & Deep Learning

Deep Learning is a specialized sub-field of ML based on Artificial Neural Networks (ANN) inspired by the human brain structure.

Key Architecture: Layers (Input, Hidden, Output).