एक्सेल में मशीन लर्निंग? यह 'एडवेंट कैलेंडर' आपको क्या छिपा रहा है - असली खेल समझिए!
एक्सेल में 'आइसोलेशन फॉरेस्ट' का डेमो? यह सिर्फ एक ट्यूटोरियल नहीं, बल्कि डेटा साइंस के लोकतंत्रीकरण का खतरनाक खेल है।
मुख्य बिंदु
- •एक्सेल में जटिल ML एल्गोरिदम का प्रदर्शन केवल सुविधा नहीं, बल्कि ओपन-सोर्स टूल से ध्यान भटकाने का प्रयास है।
- •जो लोग केवल 'वन-क्लिक' समाधानों पर निर्भर रहेंगे, वे मशीन लर्निंग की नींव को कभी नहीं समझ पाएंगे।
- •यह कदम माइक्रोसॉफ्ट के इकोसिस्टम में नियंत्रण को मजबूत करता है, जिससे वास्तविक डेटा साइंटिस्ट और उपभोक्ता के बीच खाई बढ़ेगी।
- •असली शक्ति को समझने के लिए प्रोग्रामिंग (जैसे पायथन) सीखना अपरिहार्य है।
हुक: क्या एक्सेल अब डेटा साइंटिस्ट की नौकरी खा जाएगा?
हाल ही में, डेटा साइंस की दुनिया में एक अजीबोगरीब खबर छाई हुई है: एक 'मशीन लर्निंग एडवेंट कैलेंडर' के आठवें दिन, किसी ने एक्सेल स्प्रेडशीट के अंदर 'आइसोलेशन फॉरेस्ट' जैसे जटिल एल्गोरिदम को चलाने का तरीका बताया। यह खबर तेजी से वायरल हो रही है, खासकर उन लोगों के बीच जो मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं। लेकिन रुकिए। यह सिर्फ एक मजेदार ट्यूटोरियल नहीं है। यह एक गहरा षड्यंत्र है, एक ऐसा कदम जो डेटा साइंस के भविष्य को पूरी तरह से बदल सकता है। असली सवाल यह नहीं है कि यह 'कैसे' किया गया, बल्कि यह है कि यह 'क्यों' किया गया।
मांस (The Meat): सुविधा या जाल?
'आइसोलेशन फॉरेस्ट' एक शक्तिशाली विसंगति (Anomaly) पहचान तकनीक है। इसे पारंपरिक रूप से पायथन (Python) या आर (R) जैसे प्रोग्रामिंग वातावरण की आवश्यकता होती है। इसे एक्सेल में लाना, सतह पर, डेटा साइंस के लोकतंत्रीकरण (Democratization of Data science" class="text-primary hover:underline font-medium" title="Read more about Science">Science) जैसा दिखता है। यह उन छोटे व्यवसायों और विश्लेषकों के लिए एक वरदान जैसा लगता है जिनके पास जटिल कोडिंग सेटअप नहीं है। लेकिन यह एक भ्रम है। यह सुविधा नहीं, बल्कि नियंत्रण का एक नया रूप है।
जो लोग डेटा विश्लेषण में नए हैं, वे इस 'आसान' तरीके से मोहित हो जाएंगे। वे शायद यह मान लेंगे कि उन्हें अब प्रोग्रामिंग की गहराई में जाने की ज़रूरत नहीं है। यह मशीन लर्निंग सीखना आसान बना सकता है, लेकिन यह इसे उथला भी बनाता है।
असली विजेता और हारने वाला कौन है?
इस तथाकथित क्रांति का असली विजेता कौन है? यह माइक्रोसॉफ्ट और उन कंपनियों को फायदा पहुंचाता है जो नहीं चाहते कि आम उपयोगकर्ता ओपन-सोर्स टूल (जैसे पायथन) की जटिलता और स्वतंत्रता को समझें। वे चाहते हैं कि आप उनके इकोसिस्टम (एक्सेल) में ही रहें, जहां वे आपके डेटा और आपके काम करने के तरीके पर अधिक नियंत्रण रख सकते हैं।
हारने वाले कौन हैं? वे महत्वाकांक्षी डेटा साइंटिस्ट हैं जो सतही ज्ञान से संतुष्ट हो जाएंगे। वे मशीन लर्निंग की नींव को कभी नहीं समझ पाएंगे। वे 'ब्लैक बॉक्स' टूल के गुलाम बनकर रह जाएंगे, न कि एल्गोरिदम के मास्टर। एक्सेल में विसंगति पहचानना एक बात है; उस विसंगति के पीछे के गणित और पूर्वाग्रहों (Biases) को समझना दूसरी बात है। यह लेख केवल एक ट्रिकी डेमो है, न कि वास्तविक कौशल का निर्माण।
यह क्यों मायने रखता है: नियंत्रण की लड़ाई
डेटा साइंस अब केवल अकादमिक या विशेषज्ञ क्षेत्र नहीं रहा; यह आर्थिक शक्ति का केंद्र है। जब शक्तिशाली उपकरण (जैसे आइसोलेशन फॉरेस्ट) को एक बंद, मालिकाना प्लेटफॉर्म (एक्सेल) में सीमित कर दिया जाता है, तो यह डेटा तक पहुंच और उसके उपयोग पर एकाधिकार को मजबूत करता है। यह एक ऐसा कदम है जो ओपन-सोर्स आंदोलन के खिलाफ जाता है। यदि आप वास्तव में मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं, तो आपको उन उपकरणों की सीमाओं को जानना होगा जो उन्हें संचालित करते हैं। एक्सेल की सीमाएं स्पष्ट हैं। (अधिक जानकारी के लिए, डेटा साइंस में ओपन-सोर्स के महत्व पर एक नज़र डालें - विकिपीडिया)
भविष्य की भविष्यवाणी: आगे क्या होगा?
अगले दो वर्षों में, हम देखेंगे कि माइक्रोसॉफ्ट इसी तरह के 'वन-क्लिक' AI फीचर्स को अन्य Office उत्पादों में तेजी से एकीकृत करेगा। यह AI को 'उपयोगिता' के रूप में बेचेगा, न कि एक 'विज्ञान' के रूप में। हालांकि, इसके समानांतर, वास्तविक उद्यमी और शोधकर्ता पायथन और जूपिटर नोटबुक (Jupyter Notebooks) की ओर और अधिक रुख करेंगे, जिससे डेटा साइंस की दुनिया में एक 'पेशेवर' और एक 'उपभोक्ता' वर्ग के बीच गहरी खाई पैदा हो जाएगी। जो लोग एक्सेल पर टिके रहेंगे, वे केवल डेटा के उपभोक्ता बनकर रह जाएंगे, निर्माता नहीं। (डेटा साइंस में हालिया रुझानों पर रॉयटर्स की रिपोर्ट देखें)
निष्कर्ष
एक्सेल में आइसोलेशन फॉरेस्ट चलाना मजेदार हो सकता है, लेकिन इसे क्रांति मत समझिए। यह एक आकर्षक खिलौना है जो आपको वास्तविक शक्ति से दूर रखता है। यदि आप डेटा की दुनिया में नेतृत्व करना चाहते हैं, तो आपको कोड की दुनिया में उतरना ही होगा।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
आइसोलेशन फॉरेस्ट (Isolation Forest) क्या है और यह एक्सेल में क्यों महत्वपूर्ण है?
आइसोलेशन फॉरेस्ट एक कुशल एल्गोरिदम है जिसका उपयोग डेटासेट में विसंगतियों (Outliers) या असामान्य बिंदुओं की पहचान करने के लिए किया जाता है। इसे एक्सेल में दिखाना यह दर्शाता है कि जटिल मशीन लर्निंग अब प्रोग्रामिंग के बिना भी संभव हो सकती है, हालांकि यह सतही ज्ञान तक सीमित है।
मशीन लर्निंग सीखने के लिए एक्सेल का उपयोग करना एक अच्छा विचार क्यों नहीं है?
एक्सेल एक शानदार डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और गणना उपकरण है, लेकिन यह मशीन लर्निंग की जटिलताओं, जैसे कि मॉडल ट्यूनिंग, पूर्वाग्रहों को समझने और बड़े डेटासेट को संभालने के लिए आवश्यक लचीलापन और पारदर्शिता प्रदान नहीं करता है। यह केवल एक 'उपयोगकर्ता' बनाता है, 'निर्माता' नहीं।
डेटा साइंस के लोकतंत्रीकरण (Democratization) का नकारात्मक पहलू क्या है?
नकारात्मक पहलू यह है कि जब उपकरण बहुत आसान हो जाते हैं, तो उपयोगकर्ता यह मान लेते हैं कि वे समझते हैं कि वे क्या कर रहे हैं। इससे गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं और वास्तविक कौशल विकास रुक जाता है। यह डेटा साइंस को एक 'जादू' की तरह प्रस्तुत करता है, जबकि यह एक कठोर विज्ञान है। (<a href="https://www.nytimes.com/">न्यूयॉर्क टाइम्स</a> के अनुसार, डेटा साक्षरता की कमी एक बड़ा जोखिम है)।
क्या एक्सेल में ML का उपयोग करने से प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता समाप्त हो जाएगी?
बिल्कुल नहीं। एक्सेल केवल विशिष्ट, पूर्व-निर्मित कार्यों के लिए उपयोगी है। उच्च-स्तरीय अनुसंधान, कस्टम मॉडल विकास, या बड़े पैमाने पर परिनियोजन (Deployment) के लिए, पायथन या आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में महारत हासिल करना आवश्यक रहेगा।