Artificial intelligence in hindi full details of AI
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक ऐसा विषय है जिस पर दशकों से दर्शन और विज्ञान कथा में चर्चा की गई है, लेकिन यह तेजी से वास्तविकता बन रहा है।
2017 में, AI एक घरेलू नाम बन गया। Google जैसी कंपनियों द्वारा अधिक से अधिक AI अनुप्रयोगों को विकसित करने में अरबों डॉलर का निवेश करने के साथ यह हर दिन समाचार में था।
एआई वास्तव में कुछ आकर्षक विषयों को शामिल करता है, जिसमें हम बुद्धिमान मशीनों को कैसे डिजाइन करते हैं, जब ये मशीनें मनुष्यों की तुलना में अधिक सर्वव्यापी होती हैं, तो हमारा भविष्य कैसा दिख सकता है।
लेकिन वास्तव में यह क्या है? और हम इसे लेकर इतने उत्साहित क्यों हैं?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐसी मशीनें बनाने का विज्ञान है जो इंसानों की तरह सोच सकती हैं। यह ऐसे काम कर सकता है जिन्हें “स्मार्ट” माना जाता है।
एक उदाहरण हो सकता है जब सिरी आपको बताए कि आज आपके शहर में कब बारिश होगी।
इस लेख में, मैं एआई की मूल बातें बताऊंगा ताकि आप बेहतर ढंग से समझ सकें कि अधिक सरल तरीके से क्या मतलब है।
इस लेख में शामिल विषय:
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
- मशीन लर्निंग क्या है?
- डीप लर्निंग क्या है?
लोग वास्तव में AI के बारे में क्या सोचते हैं?
जब लोगों से एआई के बारे में पूछा जाता है, तो वे आमतौर पर टर्मिनेटर जैसी हॉलीवुड की ब्लॉकबस्टर फिल्मों के बारे में सोचते हैं।
यह आश्चर्य की बात नहीं है जब किसी ऐसे व्यक्ति से बात करना जिसने पहले कभी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में कोई उल्लेख नहीं सुना है या नहीं देखा है (एआई) अक्सर टर्मिनेटर जैसी फिल्मों के समान छवियों को जोड़ देता है- ऐसा कुछ जो सटीक प्रतिनिधित्व पर विचार कर सकता है।
उन्हें लगता है कि हम एक ऐसे बिंदु पर हैं जहां एआई हमारे लिए सब कुछ कर सकता है – हमारी नौकरियों का ख्याल रखना, इंसानों से परामर्श किए बिना निर्णय लेना आदि।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में कंप्यूटर का उपयोग उन चीजों को करने के लिए किया जाता है जिन्हें पारंपरिक रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है।
एआई बड़ी मात्रा में डेटा को ऐसे तरीके से प्रोसेस कर सकता है जो मनुष्य नहीं कर सकते। एआई का लक्ष्य पैटर्न को पहचानने, निर्णय लेने और इंसानों की तरह न्याय करने जैसे काम करने में सक्षम होना है। ऐसा करने के लिए, हमें उनमें बहुत सारे डेटा इनपुट करने की आवश्यकता है।
एआई कुछ चीजों की नींव में है, जैसे छवि पहचान और वर्गीकरण। यह भी बदल रहा है कि हम कैसे निर्णय लेते हैं – उदाहरण के लिए, इसका उपयोग ट्रैफिक लाइट सिस्टम की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है या जब आप सुबह अपनी कॉफी प्राप्त करते हैं।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग (एमएल) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपसमुच्चय है और कंप्यूटर को सीखने और इंसानों की तरह कार्य करने का विज्ञान है।
में परंपरागत प्रोग्रामिंग , एक कंप्यूटर इनपुट डेटा और फिर उत्पादन का उत्पादन करने के लिए एक एल्गोरिथ्म दिया जाता है।
यदि किसी कंप्यूटर को संबंधित आउटपुट डेटा के साथ इनपुट डेटा दिया जाता है, तो वह स्वयं एल्गोरिथम सीख सकता है और इसलिए, सही आउटपुट डेटा की भविष्यवाणी करना जारी रखता है, इसे पर्यवेक्षित शिक्षण कहा जाता है ।
वैकल्पिक रूप से, यदि किसी कंप्यूटर को इनपुट डेटा का एक जटिल सेट दिया जाता है जिसमें कोई संगत आउटपुट डेटा नहीं होता है। मशीन निर्णय लेने वालों के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा में संबंधों की पहचान करती है, इसे अनसुपरवाइज्ड लर्निंग कहा जाता है ।
मशीन लर्निंग इतनी बड़ी डील क्यों है?
मशीन लर्निंग के आगमन ने प्रोग्रामिंग को आसान बना दिया है।
इससे पहले, प्रोग्रामर्स को कंप्यूटर को फॉलो करने के लिए निर्देश लिखना होता था।
लेकिन अगर कोई वैरिएबल था जो निर्देशों पर नहीं था, तो यह काम करना बंद कर देगा। समस्या यह है कि प्रौद्योगिकी का विभिन्न तरीकों से उपयोग किया जाता है। नियम लिखने के लिए इतनी सारी चीजें संभव हैं कि यह संभव नहीं है।
मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए, प्रोग्रामर मूल नियम के लिए कुछ बुनियादी सुझाव दे सकते हैं और फिर मशीनों को संभावनाओं से सीखने दे सकते हैं।
चालक रहित कारें एक अच्छा उदाहरण हैं। लोगों को हर संभव चीज़ से निपटने के लिए निर्देश लिखने की ज़रूरत नहीं है जो एक पैदल यात्री को शामिल कर सकता है।
इसके बजाय, वे कार को पैदल चलने वालों को नहीं मारना सिखा सकते हैं और इसे सड़कों के पास पैदल चलने वालों की लाखों तस्वीरें प्रदान कर सकते हैं। इससे कार को यह जानने में मदद मिलेगी कि उसे क्या करना है जब वह भविष्य में कुछ इसी तरह “देखती” है।
कैसे मशीन लर्निंग ने हमारे जीवन को बदल दिया है?
मशीन लर्निंग के साथ, हमारे कंप्यूटर अंततः अधिक बुद्धिमान हो सकते हैं। यह अपने आप में अच्छा नहीं है, इसलिए इसे करने के लिए अन्य चीजों की आवश्यकता होती है।
उदाहरण के लिए, सिफारिशें मशीन लर्निंग द्वारा संचालित होती हैं। यह Google, Netflix और Amazon पर अनुशंसाओं के लिए सही है। यही सिद्धांत Facebook और Instagram विज्ञापनों पर भी लागू होते हैं.
मानव के अलावा किसी अन्य चीज़ के साथ जटिल, समय लेने वाले कार्यों को पूरा करने के लिए अब वास्तव में व्यवहार्य विकल्प हैं।
सभी व्यवसायी लोगों को इस नए विकास को पहचानना चाहिए और अपने दिन-प्रतिदिन के कार्य में इसे ध्यान में रखना चाहिए!
डीप लर्निंग क्या है?
डीप लर्निंग (DL) कहीं अधिक बड़े और अधिक जटिल डेटा सेट को संसाधित, व्याख्या और उपयोग करने में सक्षम है।
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है। नतीजतन, गहन शिक्षा बदले में कहीं अधिक जटिल कार्यों को करने में सक्षम है।
डीप लर्निंग हमें कैसे बदल रहा है?
डीप लर्निंग हमारे दिमाग के कामकाज की नकल करता है। डेटा को कई परतों के माध्यम से संसाधित किया जाता है और अंततः, पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा के साथ, ये तंत्रिका नेटवर्क भाषण पहचान या शतरंज खेलने जैसे बुद्धिमान कार्यों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं!
जबकि मशीन लर्निंग का एक सरल “यदि यह है, तो वह” तंत्र है, गहन शिक्षण में “यदि यह है, तो वह है, तो (x) के बारे में क्या?” दोहराने पर। दूसरे शब्दों में, मशीन लर्निंग एक प्रश्न पूछ सकता है और उसका उत्तर दे सकता है, और उसके बाद मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
डीप लर्निंग एक प्रश्न पूछेगा और उसका उत्तर देगा – लेकिन फिर, उस उत्तर के आधार पर, दूसरा प्रश्न पूछें, और उसका उत्तर दें, इत्यादि इत्यादि।
डीप लर्निंग क्यों मायने रखती है?
डीप लर्निंग सबसे उन्नत और परिष्कृत एआई तकनीक है।
उदाहरण के लिए, यह Google को आपको एक ऐसा खोज परिणाम देने में सक्षम बनाता है जो विशेष रूप से आपकी आवश्यकताओं के लिए तैयार किया गया है – न कि केवल कुछ ऐसा जो उन्हें लगता है कि हर कोई जानना चाहता है।
डीप लर्निंग एक कदम आगे बढ़कर Google को यह बताती है कि दूसरे लोग क्या खोज रहे हैं!
डीप लर्निंग कैसे हमारी मदद कर रही है, इसके कुछ बेहतरीन व्यावहारिक उदाहरण हैं।
कृषि में, गहरी शिक्षा फसलों की उपज की भविष्यवाणी करने में मदद करती है। जल स्तर और पौधों की बीमारियों का पता लगाया जा सकता है ताकि किसान समय पर प्रतिक्रिया दे सकें।
बीमा में, डीप लर्निंग कारों के यातायात दुर्घटनाओं में होने वाले नुकसान का पता लगाने में मदद करती है। यह संभव है क्योंकि गहरी शिक्षा कंप्यूटर को क्षतिग्रस्त कार भागों की पहचान करना सिखा सकती है, यह अनुमान लगा सकती है कि मरम्मत के लिए कितना खर्च आएगा, और क्या होगा इसके बारे में अनुमान लगा सकते हैं।
In medicine, deep learning is changing the way doctors diagnose patients by finding what’s important on medical scans, surveillance images and other diagnostic tests.
Deep Learning has found its prominence in almost every sector of business, E-Commerce, Healthcare, Advertising, Manufacturing, Entertainment, and many other industries.
Conclusion
When you think about artificial intelligence, many futuristic images come to mind. However, AI is quickly becoming a standard part of our everyday lives and it’s crucial for businesses to learn more.
Machine learning could be used by businesses in their every day activities, so it’s important for them to understand how machine learning works so they can take advantage of this powerful technology in their own business operations.
What do YOU think of AI?
Do you believe in AI? Why or why not?
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