- डॉ. राजेश ओहोळ, करिअर मार्गदर्शक

चौथ्या औद्योगिक क्रांतीच्या सध्याच्या युगात, डिजिटल जगात इंटरनेट ऑफ थिंग्ज डेटा, सायबरसुरक्षा, मोबाईल, व्यवसाय, सोशल मीडिया, आरोग्य इत्यादी डेटाचा खजिना आहे. याचे बुद्धिमत्तापूर्वक विश्लेषण करण्यासाठी आणि संबंधित स्मार्ट आणि स्वयंचलित अनुप्रयोग विकसित करण्यासाठी, कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे ज्ञान, विशेषतः मशिन लर्निंग महत्त्वाचे आहे.

मशिन लर्निंगचे प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र म्हणजे डेटा-चलित भाकितसूचक विश्लेषणाद्वारे बुद्धिमान निर्णय घेणे. उदाहरणार्थ, गुन्हा झाल्यानंतर संशयित किंवा गुन्हेगारांना ओळखणे किंवा क्रेडिट कार्ड फसवणूक होताना शोधणे.

सायबर सुरक्षा ही इंडस्ट्री ४.०च्या आवश्यक क्षेत्रांपैकी एक आहे, जी सामान्यतः नेटवर्क, सिस्टिम, हार्डवेअर आणि डेटाला डिजिटल हल्ल्यांपासून संरक्षित करण्याची पद्धत आहे. मशिन लर्निंग महत्त्वाचे सायबर सुरक्षा तंत्रज्ञान बनले असून ते डेटाचे विश्लेषण करून नमुने ओळखण्यासाठी, एन्क्रिप्टेड ट्रॅफिकमध्ये मालवेअर चांगल्या प्रकारे शोधण्यासाठी, अंतर्गत धोके शोधण्यासाठी, वाईट परिसर ऑनलाइन कुठे आहेत याचा अंदाज लावण्यासाठी, ब्राऊझिंग करताना लोकांना सुरक्षित ठेवण्यासाठी किंवा संशयास्पद क्रियाकलाप उघड करून क्लाऊडमध्ये डेटा सुरक्षित करण्यासाठी सतत शिकते.

इंटरनेट ऑफ थिंग्ज हे इंडस्ट्री ४.०चे आणखी आवश्यक क्षेत्र आहे, जे दररोजच्या वस्तूंना डेटा प्रसारित करण्याची आणि मानवी संवादाशिवाय कार्ये स्वयंचलित करण्याची परवानगी देऊन स्मार्ट ऑब्जेक्टमध्ये बदलते. म्हणूनच, आयओटी ही एक मोठी सीमा मानली जाते जी आपल्या जीवनातील जवळजवळ सर्व क्रियाकलाप वाढवू शकते, जसे की स्मार्ट गव्हर्नन्स, स्मार्ट होम, शिक्षण, संप्रेषण, वाहतूक, किरकोळ विक्री, शेती, आरोग्य सेवा, व्यवसाय आदी.

रोगाचा अंदाज, वैद्यकीय ज्ञान काढणे, डेटामधील नियमितता शोधणे, रुग्ण व्यवस्थापन इत्यादी विविध वैद्यकीय क्षेत्रांमध्ये निदानात्मक आणि भविष्यसूचक समस्या सोडवण्यास मशिन लर्निंग मदत करू शकते.

सर्व मानवी क्रियाकलापांच्या अस्तित्वासाठी शेती आवश्यक आहे. शाश्वत शेती पद्धती पर्यावरणावरील नकारात्मक परिणाम कमी करताना कृषी उत्पादकता सुधारण्यास मदत करतात. शाश्वत शेतीच्या विविध टप्प्यांमध्ये मशिन लर्निंगचा वापर केला जाऊ शकतो. उत्पादनपूर्व टप्प्यात - पीक उत्पादन, मातीचे गुणधर्म, सिंचन आवश्यकता इत्यादींचा अंदाज घेण्यासाठी; हवामान अंदाज, रोग, तण शोधणे, मातीचे पोषक व्यवस्थापन, पशुधन व्यवस्थापन इत्यादींसाठी; प्रक्रिया टप्प्यात - मागणी अंदाज, उत्पादन नियोजन इत्यादींसाठी.

प्रवास इतिहास आणि विविध मार्गांवरून प्रवास करण्याच्या ट्रेंडवर आधारित, मशिन लर्निंग वाहतूक कंपन्यांना विशिष्ट मार्गांवर उद्भवू शकणाऱ्या संभाव्य समस्यांचा अंदाज लावण्यास आणि त्यांच्या ग्राहकांना वेगळा मार्ग स्वीकारण्याची शिफारस करण्यास मदत करू शकते.

या अनुप्रयोग क्षेत्रांव्यतिरिक्त, मशिन लर्निंग-आधारित मॉडेल्स बायोइन्फॉरमॅटिक्स, केमिइनफॉरमॅटिक्स, संगणक नेटवर्क्स, डीएनए सिक्वेन्स वर्गीकरण, अर्थशास्त्र आणि बँकिंग, रोबोटिक्स, प्रगत अभियांत्रिकी आणि इतर अनेक क्षेत्रांमध्येही लागू होऊ शकतात. अशा प्रकारे मशिन लर्निंग-आधारित उपाय एक आशादायक दिशा उघडतात आणि शैक्षणिक आणि उद्योग व्यावसायिकांसाठी तसेच निर्णय घेणाऱ्यांसाठी संभाव्य संशोधन आणि अनुप्रयोगांसाठी वापरले जाऊ शकतात. त्यानुसार, तरुणांना मशिन लर्निंगमधील आव्हाने स्वीकारण्यासाठी त्यांचे कौशल्य वाढवणे आवश्यक आहे.