कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन शिक्षा के लिए व्यापक गाइड: जो आपको जानना चाहिए

जहां डेटा नया तेल है, वहीं कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन अभिविकास पर आधारित उत्कृष्ट ड्रिलर्स हैं। जानें उन तकनीकी चमत्कारों की मूल बातें जो हमारी यथार्थता को पुनर्निर्धारित कर रहे हैं!

ए.आई. और एम.एल. को परिभाषित करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए.आई.) और मशीन अभिविकास (एम.एल.) - दो बज़बाजाहट के शब्द जो टेक्नोलॉजी दुनिया के गलियारों में गूंजते हैं, वे सामान्यत: गणितीय विज्ञान परिवार के बड़े कदम हैं। वे हमारी पीढ़ी के कोलोसल चाल दर्शाते हैं जिससे स्मार्ट और अधिक समर्थ भविष्य बनाने की दिशा में।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जैसा कि नाम सूचित करता है, मशीनों में बुद्धिमत्ता दाखिल करने का विज्ञान है। यह बुद्धिमत्ता मशीनों को मानव जैसे व्यवहार का अनुकरण करने में सक्षम बनाती है, जैसे प्राकृतिक भाषा को समझना, पैटर्न पहचानना, समस्याओं का समाधान करना और निर्णय लेना। ए.आई. मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकताएँ करने वाले खाते के लिए व्याप्त सिस्टम बनाने का उद्देश्य रखती है।

दूसरी ओर, मशीन अभिविकास, ए.आई. का उपसंग, ज्यादा फोकस करता है। इसमें मशीनों को डेटा से सीखने की क्षमता का परिचय है। ठोस प्रोग्रामिंग की विरूद्धता में जहां मशीनों को स्पष्ट रूप से बताया जाता है कि क्या करना चाहिए, वहीं एम.एल. मशीनों को विशेष तरीके से डेटा से सीखने की क्षमता प्रदान करता है और समय के साथ सुधारता है। एम.एल. का मन सर्वदा इसे परिक्षित करने में होता है जिसे पूर्वानुमान या प्रविष्ट डेटा के आधार पर कार्रवाई ली जाती है।

ए.आई. और एम.एल.: एक संक्षिप्त इतिहास

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन अभिविकास की जड़ें गहरी हैं, जो मध्य-20वीं सदी तक पहुंचती हैं। अलान ट्यूरिंग, सिद्धांती कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में एक प्रमुख व्यक्ति, ने 1950 में प्रश्न उठाया "क्या मशीनें सोच सकती हैं?"। इसने एक चिंगारी बुझाई जो दशकों के नवाचार को प्रेरित करती रही।

"कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द 1956 के डार्टमाउथ सम्मेलन के लिए जॉन मैकार्थी ने बनाया था, जो इसके पहले के प्राथमिक एकादमिक सम्मेलन था। दूसरी तरफ, मॉशीन अभिविकास, ज्यादातर ए.आई. का उपसंग, अधिक फोकस समिक्षा है। यह अलग है। यह नए डेटा से सीखने की क्षमता को मशीनों का प्रस्ताव करता है। अंतर असली प्रोग्रामिंग से है जहां मशीनों को स्पष्ट रूप से बताया जाता है कि क्या करना चाहिए, एम.एल. उनको डेटा से सीखने और समय के साथ सुधारने की क्षमता प्रदान करता है। एम.एल. का मन सर्वदा इसे परिक्षित करने में होता है जिसे पूर्वानुमान या प्रविष्ट डेटा के आधार पर कार्रवाई ली जाती है।

ए.आई. और एम.एल. के बीच अंतर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन अभिविकास के बीच भेदन - महत्वपूर्ण है, हालांकि अक्सर गलत समझा जाता है। ए.आई. आत्मनिर्भर मशीन बुद्धिमत्ता की एक व्यापक दृष्टि है, और एम.एल. वह विशिष्ट पद्धति है जिसका हम यहां उपयोग कर रहे हैं ताकि उस दृष्टि को जीवन में लाया जा सके। एम.एल. ए.आई. के मूल घटकों में से एक है।

दिलचस्पी के लिए उदाहरण में प्रविष्ट करते हैं:

• स्मार्ट थर्मॉस्टेट का विचार करें जो समय के साथ आपकी तापमान पसंदियों को सीखता है। एक एम.एल. से संचालित थर्मॉस्टेट इतिहासक डेटा से सीखता है और आपकी पिछली पसंदों और दिन के समय के आधार पर तापमान समायोजित करता है। हालांकि, यह केवल वही पैटर्न अनुसरण करता है जिसे इसने डेटा से सीखा है।
  
  
  

• दूसरी तरफ, जो एक ए.आई से लैस स्मार्ट थर्मॉस्टेट लगाया गया होता है, वह न केवल आपकी पसंदों सीखता है बल्कि यह भी बाहरी मौसम या यहां तक कि घर में लोग हैं या नहीं जैसे अन्य पैरामीटरों का अध्ययन और विश्लेषण कर सकता है, और तापमान सेटिंग को बीमारी एक नहीं बल्कि अंधकारीन किस्म के निर्णय प्रक्रिया की तरह समायोजित कर सकता है, जो मानव की तरह है।
  
  
  

ए.आई. और एम.एल. के मूल तकनीक

ए.आई. और एम.एल. की क्षमताएं कई मूल तकनीकों द्वारा संचालित होती हैं। यहां कुछ में एक संक्षिप्त खोज है:

1. न्यूरल नेटवर्क: मनुष्य के मस्तिष्क के जुड़वाँ न्यूरॉन संरचना की तुलना में स्थित, न्यूरल नेटवर्क गहरे अध्ययन के लिए मौलिक हैं, जो एम.एल. का एक उपसंग है। ये नोडों के परतें होती हैं जो डेटा पर प्रशिक्षित होती हैं ताकि पूर्वानुमान और निर्णय लिए जा सकें।
   
   

2. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एन.एल.पी.): यह तकनीक मानव संचार और मशीन समझ के बीच की खाई का पुल बनाती है, जिसके लिए मशीनों को मानव भाषा को समझने और प्रतिक्रिया करने की अनुमति होती है।
   
   

3. मशीन अभिविकास एल्गोरिदम: एम.एल. ने डेटा पर आधारित कार्य, पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए उन नियमों और पैटर्नों का अनुसरण करना है।
   
   

4. पुनर्नियंत्रण अभिविकास: एक प्रकार का एम.एल. जहां एक एजेंट कार्र