«Технологическая эволюция - это результат нашего собственного желания вести лучшую жизнь». «Достижения в области технологий могут расширять возможности, прогрессировать и обогащать. История показала это во всех цивилизациях и обществах. Но это также показало, и настоящее и будущее будут продолжать показывать, что это глупо, рискованно, ошибочно и глупо, если мы не поднимем наше индивидуальное и коллективное сознание и внимательность, чтобы сопровождать его - чтобы гарантировать, что мы используем его проницательно, доброжелательно и мудро. . »

Иногда нам кажется, что люди, жившие за тысячи лет до нас, нашли много вещей и техник, которые мы до сих пор не поняли и не освоили. Фактически, мы сделали множество таких скрытых открытий в самом нашем блоге. Но это совершенно другое: что, если я скажу, что технология, которая сегодня составляет основу информации и технологий, сердце миллионов компаний и причина для решения миллиардов проблем, существовала или использовалась за много веков до того, как мы заявили, что открыл это! Да и было это во времена правления Акбара великого! Не могли поверить в то, что прочитали выше? Давайте разберемся вместе, как обычно.

Как видно из названия, я говорю о технологии машинного обучения (M.L). Для тех, кто не знает, что это такое, вот небольшое и простое определение того, что такое машинное обучение: в основном это обучение компьютерной системы или любого устройства с процессором для самостоятельного принятия решений без вмешательства человека или команд.

Система обучается на предыдущих или исторических данных, которые ей передаются, и когда что-либо подобное повторяется снова, система автоматически реагирует без каких-либо внешних стимулов. Таким образом, это в основном принятие решений или реагирование, зная, что все произошло раньше, или обучение с предыдущими данными. Лучшим примером может быть запрос к системе для прогнозирования прибыли / убытка компании путем предоставления сведений о результатах деятельности компании в предыдущие годы. Звучит круто, но как Акбар вообще об этом подумал и где он вообще это использовал?

Акбар был образцом для подражания во всех сферах управления, большинство сводов правил по всему миру до сих пор используют его идеи. Администрация не исключение. Его администрация - одна из лучших в средневековой истории Индии. Он вернул административную политику своих преемников обратно к системе ежегодной оценки, в которой канунго или потомственным держателям земли было приказано предоставить подробную информацию о фактической продукции, климатических условиях, почвенных факторах, местных ценах и т. Д. Такие факты были проверены множеством Офицеры назвали Карорис. Теперь переходит к обучению данных, о котором я говорил.

Он также учредил новую систему под названием Дахсала, в которой собираются данные, как упомянуто выше, вместе со средними ценами на различные культуры, а также средними ценами, преобладающими за последние десять (да) лет. Теперь эти детали были преобразованы в математику (точно так же, как математическая модель или алгоритм в ML), которые использовались для определения надлежащей доли, которую крестьяне должны были платить правительству. Это было сделано с учетом различных проблем, которые могут возникнуть, или хорошего урожая в этом году, путем прогнозирования того, что может произойти в этом году, на основе использованных данных за десять лет. Сногсшибательно, не правда ли! Именно так работает ML?

Дахсала должна была предоставить гражданам разумный налог, предсказывая, что может произойти, или приспосабливаясь к факторам окружающей среды вокруг того, что уже произошло раньше. Итак, можем ли мы называть Dahsala предшественником современного машинного обучения!

Это не означает, что наша история была лучшей и была далеко впереди нас во всем, это просто для того, чтобы напомнить, что история учит нас многому, и если история и технологии сосуществуют, тогда мы можем творить чудеса!