डॉ. प्रकाश हिंदुस्तानी।
अपना-अपना एल्गोरिदम। पर यह एल्गोरिदम है क्या ?
मैंने अपनी जिंदगी में भी एल्गोरिदम फिक्स कर रखा है। प्रॉयोरिटी भी तय है। सबसे पहले मैं खुद, मेरी खुद की सेहत फिर मेरा परिवार -पत्नी, बच्चे, भाई -बहन और मेरे दोस्त। फिर फाइनेंस। यानी मैंने तय कर लिया है कि मेरा दिमाग अब ऐसे संचालित होता है कि कोई भी काम इसी प्राथमिकता के क्रम में होता जाता है। हो सकता है कि आपका क्रम अलग हो।
एल्गोरिदम एक ऐसी प्रक्रिया या निर्देशों का समूह है, जो किसी समस्या को हल करने या किसी भी काम को करने के लिए क्रमबद्ध तरीके से डिजाइन किया जाता है। यानी यह एक स्टेप-बाय-स्टेप प्रक्रिया होती है, जो इनपुट को प्रोसेस करके एक विशिष्ट आउटपुट प्रदान करती है। ये एक रेसिपी की तरह है, जैसे केक बनाने के लिए आपको सामग्री को एक निश्चित क्रम में मिलाना और बेक करना होता है। कम्प्यूटर विज्ञान में, एल्गोरिदम का उपयोग डेटा प्रोसेसिंग, गणना, और स्वचालित कार्यों के लिए किया जाता है। इसकी खूबी यह है कि प्रत्येक चरण स्पष्ट होना चाहिए। एल्गोरिदम को सीमित चरणों में समाप्त भी होना चाहिए।
अब बात करते हैं विभिन्न प्लेटफार्मों पर उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की। इंटरनेट और कंप्यूटर की दुनिया में सबके अपने एल्गोरिदम हैं। वह प्रक्रियाओं को आपम -आप छांट देता है। विभिन्न प्लेटफार्म अलग-अलग प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जो उनकी क्षमता को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
गूगल का सर्च एल्गोरिदम PageRank और RankBrain जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करता है। PageRank वेब पेजों की प्रासंगिकता को उनकी लिंक संरचना के आधार पर रैंक करता है। अधिक लिंक वाले पेज को अधिक महत्वपूर्ण माना जाता है। RankBrain मशीन लर्निंग-आधारित एल्गोरिदम है, जो उपयोगकर्ता के खोज प्रश्नों को समझने और प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए उपयोग किया जाता है। ये एल्गोरिदम खोजे गए कीवर्ड्स के आधार पर डेटाबेस से प्रासंगिक वेब पेज ढूंढते हैं और परिणामों को रैंक करते हैं।
सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म फेसबुक/मेटा का एल्गोरिदम EdgeRank (अब अधिक जटिल मशीन लर्निंग मॉडल में विकसित) और न्यूरल नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदम है। एल्गोरिदम यूज़र की रुचियों, पिछले व्यवहार, और पोस्ट की लोकप्रियता के आधार पर न्यूज फीड में कंटेंट को प्राथमिकता देता है। यह उपयोगकर्ता की पसंद, लाइक्स, शेयर, और कमेंट्स जैसे सिग्नल्स का विश्लेषण करता है।
इंस्टाग्राम का एल्गोरिदम मशीन लर्निंग-आधारित रिकमंडेशन सिस्टम, जो उपयोगकर्ता की गतिविधियों (लाइक्स, कमेंट्स, शेयर), प्रासंगिकता, और समय के आधार पर फीड और रील्स को क्यूरेट करता है। यह उपयोगकर्ता की रुचियों के आधार पर पोस्ट और रील्स को प्राथमिकता देता है, जिससे अधिक इंगेजमेंट हो। यूट्यूब का एल्गोरिदम: रिकमंडेशन एल्गोरिदम है जो न्यूरल नेटवर्क और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। यह उपयोगकर्ता के देखने के इतिहास, खोज इतिहास, और इंगेजमेंट के आधार पर वीडियो सुझाता है। यह 70% वॉच टाइम को प्रभावित करता है।
नेविगेशन ऐप्स (जैसे Google Maps, Waze) एल्गोरिदम होते हैं। इनके एल्गोरिदम: Dijkstra’s Algorithm और A (A Star) Algorithm* हैं। Dijkstra’s Algorithm: ग्राफ में सबसे छोटा रास्ता ढूंढने के लिए उपयोग किया जाता है। A Algorithm*: यह एक ह्युरिस्टिक-आधारित खोज एल्गोरिदम है, जो तेजी से इष्टतम मार्ग ढूंढता है। ये एल्गोरिदम वास्तविक समय में ट्रैफिक डेटा, दुर्घटनाओं, और सड़क की स्थिति के आधार पर सबसे तेज या सबसे छोटा रास्ता सुझाते हैं।
ई-कॉमर्स प्लेटफार्म के प्लैटफॉर्म्स का एल्गोरिदम इस तरह से डिजाइन किया गया है जो रेकमंडेशन एल्गोरिदम (Collaborative Filtering, Content-Based Filtering) कहलाता है। इसमें उपयोगकर्ता की पिछली खरीदारी का इतिहास तो होता ही है साथ ही अन्य उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं के आधार पर सुझाव देता है। ये Content-Based Filtering करता है और उत्पाद की विशेषताओं और उपयोगकर्ता की रुचियों के आधार पर सुझाव देता है। यह अपने सजेशंस को परसनलाइज्ड कर देता है। जैसे प्रकाश हिन्दुस्तानी की पिछली खरीददारी क्या थी? क्या वह वैसी ही दूसरी चीज खरीदना चाहेगा? या फिर अगर वह उसी चीज का दूसरा आर्डर देना चाहेगा तो वह क्या होगा? ये एल्गोरिदम उत्पाद सुझावों को वैयक्तिकृत करते हैं, जिससे बिक्री बढ़ती है।
इसके साथ ही मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम हैं। ये हमारी स्पेलिंग की गलतियों को सुधारकर निर्देश पढ़ते हैं और फिर जवाब देते हैं। अगर मेरी बात पर संदेह हो तो ए आई के किसी भी प्लेटफार्म पर सवाल में स्पेलिंग की गलतियां करके देख लेना। ये एल्गोरिदम डेटा से पैटर्न सीखते हैं, भविष्यवाणियां करते हैं, और स्वचालित निर्णय लेते हैं। उदाहरण के लिए, चेहरा पहचान (फेशियल रिकग्निशन) और डेटा माइनिंग में उपयोग।
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