आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का ए-टू-जेड: एआई टर्मिनोलॉजी और बज़वर्ड्स वर्थ नोइंग।

गहरी शिक्षा और पर्यावरण से लेकर सुदृढीकरण सीखने और झुंड की बुद्धिमत्ता तक, यहाँ एआई से संबंधित शब्दों की एक आसान शब्दावली जानने लायक है।
जब से Microsoft समर्थित अनुसंधान प्रयोगशाला OpenAI ने नवंबर 2022 में सार्वजनिक परीक्षण के लिए ChatGPT खोला, तब से व्यक्ति और उद्योग जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) चैटबॉट और उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों के लिए आश्चर्यजनक रूप से मानवीय प्रतिक्रिया प्रदान करने की इसकी चमत्कारिक क्षमता पर गदगद हो रहे हैं। सरल हाई स्कूल निबंधों को पूरा करने से लेकर जटिल प्रोग्रामिंग कोड बनाने तक।
जबकि चैटजीपीटी का कौशल निश्चित रूप से प्रभावशाली है, ओपनएआई ने (शायद अनजाने में) जो किया है वह यह दर्शाता है कि मानव कार्यबल को कम करके लागत में कटौती करने के लिए कंपनियों द्वारा एआई को कैसे नियोजित किया जा सकता है। यह, कृत्रिम तथ्यों के साथ एआई को गुमराह करने वाले वकीलों और शोधकर्ताओं की रिपोर्टों के साथ संयुक्त रूप से, दुनिया भर की सरकारों को एआई नियमों को देखने के लिए प्रेरित किया है, खासकर जब यह जनरेटिव एआई टूल्स की बात आती है।

जबकि हम विनियम विभाग में किसी और विकास की प्रतीक्षा कर रहे हैं, इस तथ्य से इनकार नहीं किया जा सकता है कि एआई यहां रहने के लिए है और तकनीकी प्रशंसकों के बीच चर्चा का एक गर्म विषय है।

तो, आगे की हलचल के बिना, यहाँ AI-संबंधित शब्दों की एक आसान शब्दावली जानने लायक है:
एआई का ए-टू-जेड
इससे पहले कि हम दूसरे शब्दों में आएं, यह केवल समझ में आता है कि एआई वास्तव में क्या है, इसे समझने की कोशिश करें।

एआई उन कंप्यूटर सिस्टम के विकास को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्यों को करने में सक्षम हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इसमें एल्गोरिदम और मॉडल का डिज़ाइन और कार्यान्वयन शामिल है जो मशीनों को डेटा से सीखने, तर्क करने, प्राकृतिक भाषा को समझने और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। एआई में मशीन लर्निंग (एमएल), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), कंप्यूटर विजन और रोबोटिक्स सहित विभिन्न उपक्षेत्र शामिल हैं। बड़ी मात्रा में डेटा और पैटर्न का विश्लेषण करके, एआई सिस्टम नई जानकारी को पहचान और अनुकूलित कर सकता है, जटिल समस्याओं को हल कर सकता है, और कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा, वित्त, परिवहन और अन्य क्षेत्रों में प्रगति हो सकती है। एआई का अंतिम लक्ष्य मानवीय संज्ञानात्मक क्षमताओं की नकल करना और मानव क्षमताओं को बढ़ाना है।

ए: स्वचालन
एआई में ऑटोमेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों और तकनीकों का उपयोग करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है जो पारंपरिक रूप से मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले कार्यों या प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है। इसमें बुद्धिमान सिस्टम विकसित करना शामिल है जो स्वतंत्र रूप से कार्यों को निष्पादित कर सकता है, निर्णय ले सकता है और न्यूनतम या बिना मानवीय हस्तक्षेप के कार्य कर सकता है। एआई में ऑटोमेशन एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग, रोबोटिक्स और कॉग्निटिव कंप्यूटिंग का उपयोग संचालन को सुव्यवस्थित करने, दक्षता में सुधार करने और मानवीय त्रुटि को कम करने के लिए करता है। एआई स्वचालन के उदाहरणों में स्वचालित ग्राहक सहायता चैटबॉट, दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन, स्वायत्त वाहन और स्मार्ट होम सिस्टम शामिल हैं। कार्यों को स्वचालित करके, एआई संगठनों और व्यक्तियों को उत्पादकता का अनुकूलन करने, मानव संसाधनों को मुक्त करने और उच्च स्तर की सटीकता और गति प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

बी: बैकप्रोपैजेशन
Backpropagation कृत्रिम बुद्धिमत्ता और तंत्रिका नेटवर्क में एक मौलिक एल्गोरिथम है जिसका उपयोग गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए किया जाता है। यह सीखने की प्रक्रिया के दौरान मॉडल मापदंडों के समायोजन की सुविधा प्रदान करते हुए ग्रेडिएंट्स की कुशल गणना को सक्षम बनाता है। एल्गोरिथ्म नेटवर्क के माध्यम से त्रुटि को वापस प्रचारित करके मॉडल के वजन के संबंध में हानि फ़ंक्शन के ढाल की गणना करता है। ढाल के विपरीत दिशा में वजन को पुनरावृत्त रूप से अद्यतन करके, मॉडल धीरे-धीरे अधिक सटीक भविष्यवाणियां करना सीखता है। Backpropagation प्रशिक्षण जटिल तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर में सहायक रहा है, जिससे उन्हें बड़े डेटासेट से सीखने और छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सुदृढीकरण सीखने जैसे जटिल कार्यों को हल करने की अनुमति मिलती है।

सी: संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन)
कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है जिसे विशेष रूप से संरचित ग्रिड जैसे डेटा, जैसे चित्र या वीडियो को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। CNNs इनपुट डेटा के लिए फ़िल्टर या कर्नेल लागू करने वाली दृढ़ परतों को नियोजित करके स्थानिक और पदानुक्रमित पैटर्न को कैप्चर करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। ये फ़िल्टर परतों को पूल करते समय प्रासंगिक सुविधाओं को निकालते हैं और कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने के लिए डेटा को डाउनसैंपल करते हैं। सीएनएन की स्वचालित रूप से सीखने और जटिल दृश्य पैटर्न को पहचानने की क्षमता ने छवि वर्गीकरण, वस्तु का पता लगाने और छवि निर्माण कार्यों में सफलता हासिल की है। उनकी पदानुक्रमित संरचना और वजन साझाकरण उन्हें कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बनाता है, जिससे बड़े पैमाने पर दृश्य डेटा की रीयल-टाइम प्रोसेसिंग सक्षम हो जाती है। CNNs आधुनिक कंप्यूटर विज़न की आधारशिला हैं और इसने विभिन्न डोमेन में AI अनुप्रयोगों में क्रांति ला दी है।

डी: डीप लर्निंग
एआई में डीप लर्निंग मशीन लर्निंग तकनीकों के एक सबसेट को संदर्भित करता है जिसमें पैटर्न को पहचानने और निर्णय लेने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना शामिल है। यह जटिल डेटा को संसाधित करने और उच्च-स्तरीय अभ्यावेदन निकालने के लिए कई परतों वाले गहरे तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण पर केंद्रित है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम बैकप का उपयोग करते हैं |

About The Author

editor

See author's posts