What is Artificial Intelligence and How Does AI Work In hindi 2021

What is Artificial Intelligence and How Does AI Work In hindi 2021
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What is Artificial Intelligence and How Does AI Work In hindi 2021

What is Artificial Intelligence and How Does AI Work In hindi 2021- इस ब्लॉग में हम क्या क्या कवर करेंगे वो बताते है- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का परिचय, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस के बीच संबंध के बारे में तथा क्लाउड कंप्यूटिंग के बारे में भी |

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इतना आकर्षक डोमेन है कि इसके अनुप्रयोग वस्तुतः अन्य सभी डोमेन में हैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) एक ऐसा डोमेन है जो तेजी से बढ़ रहा है और मदद कर रहा है हमें ऐसे डोमेन के बारे में समझने के लिए यहां एक महत्वपूर्ण बात यह है कि इसके साथ हर समय प्रवृत्तियों का निर्माण होता है विशेष रूप से एआई नई चीजें पॉप अप होती हैं और वे पहले दुनिया भर में तेजी से चलन में हैं।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय देने के लिए हमें जल्दी से एक मिनट का समय लगता है और जिसके बाद हम कुछ सबसे आकर्षक रुझानों में पता लगा सकते हैं जो आज डोमेन में विकसित हो रहे हैं, जब आप यह समझने पर एक नज़र डालते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है, मैं आपसे वादा कर सकता हूँ आप पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सैकड़ों अनुप्रयोगों का उपयोग कर चुके हैं, आप जानते हैं कि आपके आस-पास जहाँ भी आप एक नज़र डालते हैं, वहाँ एक ऐसा अनुप्रयोग है जो या तो छोटे पैमाने पर या बड़े पैमाने पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है जैसे-

टेस्ला सेल्फ- ड्राइविंग कारों के बारे में सोचें, आपके ईमेल स्पैम और इनबॉक्स के लिए कैसे फ़िल्टर किए जाते हैं और अमेज़ॅन पर आपको जिन उत्पादों की सिफारिश की जाती है, उनके बारे में भी आप जानते हैं कि संवर्धित वास्तविकता वाले गेम जैसे पोकेमॉन गो के रूप में और हो सकता है कि आपने एक नया बीएमडब्ल्यू या मर्सिडीज बेंज अच्छी तरह से खरीदा हो, ऐसे रोबोट हैं जिनका उपयोग उन कारों को बनाने के लिए किया जाता है और निश्चित रूप से हम सभी नेटफ्लिक्स, अमेज़ॅन प्राइम और इन सभी अन्य दृश्य प्लेटफार्मों के साथ-साथ वे उपयोग भी करते हैं। 

यह सुरक्षा के बारे में एक महत्वपूर्ण हिस्से में आने से मुझे लगता है कि इन बैंकों द्वारा उपयोग की जाने वाली धोखाधड़ी का पता लगाना एक और शानदार विशेषता है जो एआई राइट का शानदार अनुप्रयोग है, इतना ही नहीं करोना वायरस के लिए टीके के उत्पादन में भी |

जैसे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज की दुनिया में महत्वपूर्ण है इसलिए मूल रूप से सभी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा डोमेन है जहां हम मशीनों को थोड़ा और बुद्धिमान बनाने के लिए आगे बढ़ते हैं और इसे की दिशा में मोड़ते हैं मानव बुद्धि की दिशा निश्चित रूप से हम बहुत दूर हैं,

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के विकास के पीछे के कारकों में से एक है कि अतीत में कितना डेटा विकसित हुआ है कुछ साल और आने वाले वर्षों में यह और कितना बढ़ सकता है, डेटा की मात्रा कैसे बढ़ी है आप समझ सकते हैं कि 2009 के बाद से डेटा की मात्रा में 44 गुना वृद्धि हुई है, सामाजिक वेबसाइटों की मदद से डेटा के विस्फोट ने एक नई अर्थव्यवस्था को जन्म दिया है और इससे लाभ प्राप्त करने के लिए कंपनियों के बीच डेटा के स्वामित्व के लिए एक निरंतर लड़ाई चल रही है, अब आप जानते हैं कि पिछले कुछ वर्षों में डेटा तीव्र गति से बढ़ा है और आगे भी बढ़ता रहेगा,

आइए एआई की आवश्यकता को समझें जैसा कि आप जानते हैं डेटा की मात्रा में वृद्धि ने बड़े डेटा को जन्म दिया है जो बड़ी मात्रा में डेटा को सभालने में मदद करता है, विज्ञान उस डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है इसलिए डेटा से जुड़ा विज्ञान एक नए प्रतिमान की ओर जा रहा है जहां कोई मशीनों को डेटा से सीखना और विभिन्न प्रकार की ड्राइव करना सिखा सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जन्म देने वाली उपयोगी तकनीक है |

आप पूछ सकते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों द्वारा प्रदर्शित इंटेलिजेंस को संदर्भित करता है जो मानव और पशु बुद्धि का अनुकरण करता है इसमें इंटेलिजेंस एजेंट शामिल होते हैं जो स्वायत्त संस्थाएं हैं, किसी दिए गए लक्ष्य पर कृत्रिम बुद्धि एक ऐसी तकनीक है जो लोगों के कंप्यूटरों में तर्क का उपयोग करते हुए मानव बुद्धि की नकल करें यह एक ऐसा कार्यक्रम है जो कारण को समझ सकता है और कार्य कर सकता है |

आइए कुछ ऐसे क्षेत्रों को देखें जहां कृत्रिम बुद्धि का उपयोग किया जाता है एक उदाहरण स्वयं है  -ड्राइविंग कार सेल्फ-ड्राइविंग कार कंप्यूटर नियंत्रित कार हैं जो इन कारों में खुद को चलाते हैं मानव ड्राइवरों को वाहन को सुरक्षित रूप से संचालित करने के लिए नियंत्रण लेने की आवश्यकता नहीं होती है इन कारों को स्वायत्त या चालक रहित कारों के रूप में भी जाना जाता है |

ऐप्पल एआई का उपयोग कैसे करता है iPhone उपयोगकर्ता अनुभव कर सकते हैं  सिरी की आवाज यह आपके आईफोन के माध्यम से नेविगेट करना आसान बनाता है क्योंकि यह आपके वॉयस कमांड को कार्य करने के लिए सुनता है उदाहरण के लिए आप सिरी को अपने दोस्त को कॉल करने या संगीत को गंभीर रूप से खेलने के लिए कह सकते हैं |

हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रयोग फिल्मों में भी देखते हैं एआई की विशेषता वाली फिल्में हमारे द्वारा बनाई गई मशीनों के बारे में हमारी भावनाओं के हमेशा बदलते स्पेक्ट्रम को दर्शाती हैं और यह एआई फिल्मों में रिफ्लेक्ट भी होता है, जो बहुत सी ई-कॉमर्स कंपनियों द्वारा उपयोग की जाती हैं |

आइए देखें कि वे कैसे काम करते हैं कि अमेज़ॅन उपयोगकर्ताओं से डेटा एकत्र करता है और उपयोगकर्ताओं के खरीदारी या खरीदारी पैटर्न के अनुसार सर्वोत्तम उत्पाद की सिफारिश करता है उदाहरण के लिए जब आप अमेज़ॅन स्टोर में किसी विशिष्ट उत्पाद की खोज करते हैं और इसे अपने कार्ट में जोड़ते हैं अमेज़ॅन आपकी पिछली खरीदारी और खोज के आधार पर कुछ प्रासंगिक उत्पादों की सिफारिश करता है  पैटर्न इसलिए चयनित उत्पाद खरीदने से पहले आपको अपनी रुचि के आधार पर सिफारिशें मिलती हैं और एक संभावना है कि आप चयनित उत्पाद के साथ प्रासंगिक उत्पाद भी खरीद सकते हैं यदि आपके पास अन्य उत्पादों के साथ चयनित उत्पाद की तुलना करने का मौका नहीं है |

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के बीच संबंधों को आगे और समझें, भले ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एआई मशीन लर्निंग और डेटा साइंस एक ही डोमेन में आते हैं और एक दूसरे से जुड़े हुए हैं, उनके अपने विशिष्ट अनुप्रयोग हैं और अर्थ आइए इसके बारे में थोड़ा समझने की कोशिश करते हैं इनमें से प्रत्येक शब्द आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम ह्यूमन इंटेलिजेंस मशीन लर्निंग सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभवों से स्वचालित रूप से सीखने और सुधारने की क्षमता प्रदान करता है और एआई मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के बीच संबंधों को दिलचस्प रूप से समझने की कोशिश करें

मशीन लर्निंग (एमएल)  भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक तत्व है, इसलिए पहला कदम डेटा एकत्र करना और डेटा परिवर्तन है यह कदम मूल रूप से डेटा विज्ञान के अंतर्गत आता है, डेटा परिवर्तन एक प्रारूप से डेटा को परिवर्तित करने की प्रक्रिया है या किसी अन्य प्रारूप या संरचना में संरचना डेटा परिवर्तन डेटा प्रबंधन और डेटा एकीकरण जैसी गतिविधियों के लिए महत्वपूर्ण है,

डेटा एकत्र करने के बाद हम डेटा का उपयोग आगामी कार्य करने के लिए करना चाहते हैं और जो हम मशीन का उपयोग करते हैं सीखने की तकनीक जैसे उपयोगी और अनुपयोगी शिक्षण मशीन सीखने की तकनीक है जो किसी दिए गए डेटा सेट से भविष्यवाणियों को निकालने के लिए उपयोग की जाती है

अब आप सोच रहे होंगे कि डीप लर्निंग इमेज कहां आती है डीप लर्निंग मशीन का एक उप क्षेत्र है एल्गोरिदम के साथ शामिल सीखना, यह कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है जो मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स की संरचना और प्रदर्शन पर आधारित होते हैं, डीप लर्निंग सबसे प्रभावी होती है जब डेटा के लिए एक स्पष्ट संरचना नहीं होती है जिसे आप अभी यूज़ कर सकते हैं और सुविधाओं का निर्माण कर सकते हैं। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के बीच संबंध को समझते हैं आइए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बीच संबंधों को देखें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, इंटेलिजेंट मशीन और प्रोग्राम मशीन बनाने की इंजीनियरिंग है लर्निंग सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना पिछले अनुभवों से सीखने की क्षमता प्रदान करता है |

मशीन लर्निंग मशीनों को इंटेलिजेंस हासिल करने की अनुमति देता है जिससे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सक्षम हो जाता है, आइए अब मशीन लर्निंग और डेटासाइंस डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच के संबंध को समझते है जो हाथ से हाथ मिलाकर डेटा साइंस मदद करता है 

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए डेटा का मूल्यांकन करें डेटा साइंस डेटा प्रोसेसिंग के पूरे स्पेक्ट्रम को कवर करता है जबकि मशीन लर्निंग में एल्गोरिथम या सांख्यिकीय पहलू होते हैं डेटा साइंस डेटा स्टेटिस में पैटर्न खोजने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग होता है |

मशीन लर्निंग उसी तकनीक का उपयोग करता है जैसे डेटा साइंस में विभिन्न तकनीकें शामिल हैं जैसे सांख्यिकीय, मॉडलिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और पैटर्न रिकग्निशन मशीन लर्निंग भविष्यवाणियां करके प्रदान किए गए डेटा से एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है |

इसलिए मशीन लर्निंग क्या है- मशीन लर्निंग एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली की क्षमता है डेटा से पैटर्न निकालने से सीखने के लिए यह आमतौर पर आपको लाभदायक अवसरों या खतरनाक जोखिमों को खोजने में मदद करने के लिए अधिक सटीक परिणाम प्रदान करता है अब आपको मशीन लर्निंग की विशेषताओं को समझने के लिए उत्सुक होना चाहिए मशीन लर्निंग डेटा सेट में पैटर्न का पता लगाने के लिए डेटा का उपयोग करता है और बस प्रोग्राम एक्शन तदनुसार पैटर्न डिटेक्शन को पहले से प्राप्त ज्ञान के आधार पर डेटा के वर्गीकरण के रूप में परिभाषित किया जा सकता है या पैटर्न से निकाली गई सांख्यिकीय जानकारी पर यह कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर केंद्रित है |

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग नामक एक विधि में यह सिस्टम को अपने आंतरिक कामकाज को बदलने के लिए सिखाने के लिए बाहरी फीडबैक का उपयोग करता है ताकि अगली बार बेहतर अनुमान लगाया जा सके, यह कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना रिपीट एल्गोरिदम का उपयोग करके छिपी हुई |

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खुद ही खोजने में सक्षम बनाता है मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो पिछले डेटा से सीखता है। विश्वसनीय और दोहराने योग्य निर्णय लेने में मदद करता है, यह सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके एनालिटिकल मॉडल निर्माण को स्वचालित करता है जो डेटा से पैटर्न और संबंधों को टेस्टिंग करते हैं और उन्हें गणितीय समीकरणों के रूप में व्यक्त करते हैं |

आइए मशीन सीखने के अंतर को समझते हैं तो पारंपरिक प्रोग्रामिंग और मशीन सीखने के बीच वास्तविक अंतर क्या है पारंपरिक प्रोग्रामिंग में डेटा और प्रोग्राम कंप्यूटर को प्रदान किया जाता है, यह उन्हें प्रोसेस्ड करता है और आउटपुट देता है, हालांकि मशीन लर्निंग का दृष्टिकोण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में बहुत अलग होता है, दिए गए डेटा पर लागू होते हैं और लागू किए गए परिणाम का आउटपुट देते हैं।

एल्गोरिदम और गणना एक सीखने का मॉडल है जो मशीन को पारंपरिक प्रोग्रामिंग में डेटा से सीखने में मदद करता है आप प्रोग्राम के व्यवहार को कोड करते हैं लेकिन मशीन लर्निंग में आप डेटा से सीखने के लिए मशीन पर बहुत कुछ छोड़ देते हैं अब आइए पहले पारंपरिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण को समझें  परंपरागत रूप से आप किसी समस्या के लिए निर्णय नियमों को हार्ड कोड करेंगे, कार्यक्रम के परिणामों का मूल्यांकन करेंगे और यदि परिणाम संतोषजनक थे तो कार्यक्रम को उत्पादन में तैनात किया जाएगा यदि परिणाम अपेक्षित नहीं थे तो कोई त्रुटियों की समीक्षा करेगा कार्यक्रम को बदल देगा और इसका मूल्यांकन करेगा फिर से यह पुनरावृत्ति प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि किसी को अपेक्षित परिणाम नहीं मिल जाता है,

नई मशीन सीखने के दृष्टिकोण में मशीन सीखने का दृष्टिकोण क्या है निर्णय नियमों को हार्ड- कोडेड नहीं किया जाता है, समस्या को प्राप्त करने या सीखने के लिए प्रशिक्षण डेटा के साथ एक मॉडल को प्रशिक्षित करके हल किया जाता है। एल्गोरिथ्म जो इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध का सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करता है, यह प्रशिक्षित मॉडल है |

ऑटो पायलट टेस्ला कारों के लिए एक वैकल्पिक ड्राइव सिस्टम है, जब ऑटो-पायलट लगे होते हैं तो कारें स्वयं गति को समायोजित कर सकती हैं, आस-पास की बाधाओं का पता लगा सकती हैं, ब्रेक लगा सकती हैं और पार्क कर सकती हैं अब देखते हैं कि रोबोटिक्स मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे करते हैं |

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रोबोट मशीन हैं जिसका उपयोग कुछ कार्यों को करने के लिए किया जा सकता है, रोबोटिक्स के कुछ उदाहरण हैं जहां एक ह्यूमनॉइड रोबोट मनुष्यों की भावनाओं को पढ़ सकता है या एक औद्योगिक रोबोट काउपयोग उत्पादों को इकट्ठा करने और बनाने के लिए किया जाता है, तो आइए मशीन सीखने के कुछ वास्तविक समयके अनुप्रयोगों को देखें।

डेटा माइनिंग क्या है, यह डेटा में छिपे पैटर्न का विश्लेषण करने की विधि है आइए डेटा माइनिंग के कुछ अनुप्रयोगों को देखें, जिसका उपयोग क्रेडिट- कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए विसंगति का पता लगाने के लिए किया जाता है और यह निर्धारित करने के लिए कि कौन से लेनदेन सामान्य खरीद पैटर्न से भिन्न होते हैं, यह भी है बाजार टोकरी विश्लेषण में उपयोग किया जाता है जिसका उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जाता है कि कौन सी वस्तुएं अक्सर एक साथ खरीदी जाती हैं इसका उपयोग समूहीकरण के लिए किया जा सकता है जहां यह उपयोगकर्ताओं को उनके प्रोफाइल के आधार पर वर्गीकृत करता है

मशीन लर्निंग को कई वीडियो गेम में भी लागू किया जाता है ताकि पोकेमॉन गो लड़ाई में डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां दी जा सकें, एक लड़ाई के विजेता की सही भविष्यवाणी करने के लिए बहुत सारे डेटा को ध्यान में रखना है और यह वह जगह है जहां  मशीन लर्निंग उपयोगी हो जाता है एक मशीन लर्निंग क्लासिफायरियर इस डेटा के आधार पर मैच के परिणाम की भविष्यवाणी करेगा आइए मशीन लर्निंग के सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों में से एक पर चलते हैं

जो टेक्स्ट विश्लेषण है यह टेक्स्ट से जानकारी प्राप्त करने की स्वचालित प्रक्रिया है टेक्स्ट का एक उदाहरण  विश्लेषण स्पैम फ़िल्टरिंग है जिसका उपयोग ईमेल में स्पैम का पता लगाने के लिए किया जाता है एक अन्य उदाहरण भावुक विश्लेषण है जिसका उपयोग किसी राय को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है, यह ट्विटर फ़ीड में सार्वजनिक भावना का पता लगाता है या ग्राहकों की शिकायतों को फ़िल्टर करता है इसका उपयोग जानकारी निकालने के लिए भी किया जाता है जैसे कि  विशिष्ट डेटा पता कीवर्ड या संस्थाएं मशीन सीखने के कई अनुप्रयोग हैं स्वास्थ्य सेवा उद्योगने रोग की पहचान की और दवा की खोज की और चिकित्सा इमेजिंग निदान का निर्माण किया और इसी तरह मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाली कुछ कंपनियों ने स्वास्थ्य उद्योग में क्रांति ला दी है |

तो आपको वास्तव में यह जानना होगा कि चूंकि यह एक ऐसा डोमेन है जो ट्रेंड कर रहा है जिसमें एप्लिकेशन और अन्य सभी डोमेन हैं। समय-समय पर प्रवृत्तियों का निर्माण होता है और इन प्रवृत्तियों को उनका उपयोग करके समझना और निश्चित रूप से उनके बारे में सीखना निश्चित रूप से आपके लिए एक शिक्षार्थी के रूप में और निश्चित रूप से कृत्रिम बुद्धि में उत्साही के रूप में बेहद फायदेमंद है कि वह है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और सभी क्लाउड कंप्यूटिंग के बीच एकीकरण तकनीकें जो हमारे पास पहले से हैं |

क्लाउड कंप्यूटिंग अपने आप में एक बहुत ही आकर्षक डोमेन है यह वास्तव में बहुत बड़ा है जो संभालता है टन और टन डेटा, आप रोजाना जानते हैं, सिर्फ हजारों कंपनियां और यह एक बिलियन डॉलर 300 बिलियन है डॉलर मूल्य के उद्योग पर इसलिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक साथ लाना यह सुनिश्चित कर रहा है कि हमारे पास बेहतर तरीके हैं कि हम न केवल इस सभी डेटा आंदोलन की निगरानी कर सकते हैं बल्कि क्लाउड में मौजूद सभी संसाधनों का प्रबंधन भी कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करता है कि दिन के अंत में आपकी लागत नीचे जाओ आपकी दक्षता वृद्धि बढ़ जाती है और निश्चित रूप से आप एक व्यापक दर्शकों के लिए खानपान एक सस्ती कीमत पर बेहतर है,

जहां आप जानते हैं कि क्लाउड कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियां बहुत सारे एआई संबंधित उत्पादों को लागू करती हैं और उनके प्लेटफॉर्म पर भी लाती हैं।  इसके साथ मुझे लगता है कि दूसरी प्रवृत्ति के बारे में हमें वास्तव में बात करनी है कि बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धि कैसे तैयार हो रही है, हमारे पास एआई ऑप्स या कृत्रिम बुद्धि संचालन के रूप में कुछ कहा जाता है, अब इसका उपयोग devops की अवधारणा के समान किया जाता है जैसा कि आप कर सकते हैं  पहले से ही सही जानते हैं, लेकिन विकास और संचालन को एक साथ लाने के बजाय हम डेटा को एक साथ लाने की कोशिश कर रहे हैं और हम कोशिश कर रहे हैं  जी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक साथ लाने के लिए यह देखने के लिए कि अब हम असंरचित डेटा का विश्लेषण कैसे कर सकते हैं

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