Akansha YadavData Science & Coding (Python) | MySQL

day-12 of 180 machine learning models vs machine learning algorithms #mlwithakansha

17 Jan 2024 · 1 min

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In this Hindi instructional video, Akansha Yadav clarifies the often‑confused terms “machine‑learning algorithm” and “machine‑learning model.” She explains that an algorithm is the step‑by‑step set of operations—data analysis, preprocessing, visualization, and the mathematical procedures—that we follow to solve a problem. The model, by contrast, is the end product of those operations: a trained artifact that can make predictions on new, unseen data. Akansha walks through the typical ML workflow, showing how the algorithmic steps lead to a ready‑to‑use model, and emphasizes that the model’s usefulness emerges when it is fed with fresh data for inference.

Chapters

मशीन लर्निंग में आपने 2 चीजें सुनी होगी कुछ लोग कहते है मशीन लर्निंग अलगोरिथम और कुछ लोग कहते हैं मशीन लर्निंग मॉडल तो दोनो क्या सेम चीज होती है अलगोरिथम और मॉडल आइये इस चीज को 1 तरीके से समझते हैं तो बात करे तो अलगोरिथम मतलब होता है स्टेप बाय स्टेप इंस्ट्रक्शन स्टेप बाय स्टेप बेसिकली ऑपरेशन जिसके थ्रू हम किसी प्रॉब्लम को सॉल्व कर सके और उसी जगह मॉडल जो होता है वो 1 तरीके का रिजल्ट होता है जो भी हमने ऑपरेशन होता है वो मॉडल मशीन लर्निंग के टाइम्स में अगर हम देखें तो जो भी हम चीजें करते हैं जैसे डेटा को एनालाइज करते हैं को एनालाइज करने के बाद हम उसके ऊपर प्रिडिक्शन करने की कोशिश करते हैं और उसके बीच में जो भी विजुलाइजेशन वगैरा पाठ होता है वो जो सारे स्टेप्स जो हम फॉलो करते है वो अलगोरिहमहोताहै और उसके बाद जो आउटपुट आ जाता है हमारे पास हमारा मॉडल रेडी हो जाता है जब हम उसको असीम डेटा देते हैं तो असीम डेटा के साथ वो हमें जो रिजल्ट देता है उस टाइम पर मॉडल के जाता है और जब हम उसको कर रहे होते हैं तो वे है।