हम एक प्रौद्योगिकी संचालित दुनिया में रहते हैं। सब कुछ और हर कोई किसी न किसी तरह से तकनीक पर निर्भर करता है। विभिन्न क्षेत्र तकनीकी उद्योग बनाते हैं।
वे नवाचारों और प्रौद्योगिकी का आधार बनाते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस तकनीक की दो महत्वपूर्ण शाखाएँ हैं जो आधुनिक नवाचारों में बहुत योगदान देती हैं।
चाबी छीन लेना
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुद्धिमान सिस्टम विकसित करने पर केंद्रित है जो मानव निर्णय लेने का अनुकरण कर सकता है, जबकि डेटा साइंस बड़े डेटासेट से अंतर्दृष्टि निकालने से संबंधित है।
- एआई के लिए व्यापक एल्गोरिदम और प्रोग्रामिंग भाषा ज्ञान की आवश्यकता होती है, जबकि डेटा साइंस सांख्यिकीय और विश्लेषणात्मक कौशल पर जोर देता है।
- एआई सिस्टम समय के साथ सीख सकते हैं और अनुकूलन कर सकते हैं, जबकि डेटा साइंस मुख्य रूप से भविष्यवाणियां करने के लिए पिछले डेटा का विश्लेषण करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम डेटा साइंस
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और के बीच अंतर डेटा विज्ञान यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों को स्वायत्त निकायों के रूप में काम करने की क्षमता देती है, दूसरी ओर डेटा विज्ञान डेटा से संबंधित है। कई कंपनियों के लिए उन चीजों के निर्माण के लिए डेटा महत्वपूर्ण है जो मांग में हैं और ग्राहकों द्वारा पसंद किए जाएंगे। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग ऐसी मशीनें बनाने के लिए किया जाता है जिनका उपयोग डेटा प्रोसेसिंग के लिए किया जाता है।
जीवित जीवों की प्राकृतिक बुद्धि की नकल करने के लिए कृत्रिम बुद्धि का निर्माण किया गया था। लेकिन, यह मशीनों और रोबोट को दिया जाता है। इस तकनीक वाली मशीनें आसपास के आधार पर अपने आप कार्य कर सकती हैं।
नए आविष्कारों में इस तकनीक को व्यापक रूप से शामिल किया गया है। वैक्यूम क्लीनर, रेफ्रिजरेटर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाले ऑटोमोबाइल का विपणन किया जा रहा है। लोग इस तकनीक वाले उपकरण पसंद करते हैं क्योंकि इससे समय और काम कम लगता है।
डेटा विज्ञान अज्ञात वास्तविक तथ्यों या घटनाओं को समझने के लिए सांख्यिकी, सूचना विज्ञान और डेटा विश्लेषण का एकीकरण है। डेटा विज्ञान में गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान आदि सहित विभिन्न क्षेत्रों के सिद्धांतों पर विचार किया जाता है।
यह उभरते हुए क्षेत्रों में से एक है और डेटा वैज्ञानिक मांग में हैं। डेटा वैज्ञानिकों को बहु-प्रतिभाशाली होना चाहिए ताकि वे विभिन्न चीजों को आपस में जोड़ सकें और उनका विश्लेषण कर सकें।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | Artificial Intelligence | डाटा विज्ञान |
|---|---|---|
| टूल्स | शॉटगन, टेन्सरफ़्लो, पायटॉर्च, काफ़, आदि | पायथन, आर, एसएएस, एसपीएसएस |
| समारोह | स्वायत्तता और अनुभूति के साथ मशीनें बनाने के लिए | डेटा में छिपे हुए पैटर्न का विश्लेषण और पता लगाने के लिए |
| डेटा का प्रकार | मानकीकृत | संरचित या असंरचित |
| आवेदन | हेल्थकेयर, रोबोटिक्स, ट्रांसपोर्ट | मार्केटिंग, विज्ञापन |
| विस्तार | वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम का कार्यान्वयन | डेटा ऑपरेशन किए जाते हैं |
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
वर्ष 1956 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को शिक्षाविदों का एक अनुशासन बनाया गया था। तब से इस क्षेत्र को समर्थन के साथ-साथ आलोचनाओं का भी सामना करना पड़ा है। शुरुआती समय में इस क्षेत्र में शोध के लिए निष्कर्षों की कमी भी एक बड़ा संकट था।
कई नए तरीकों की कोशिश की गई है और कई काम किए गए हैं, लेकिन कुछ जैसे समस्या-समाधान और पशु व्यवहार में मानव मस्तिष्क के कार्य की नकल करना छोड़ दिया गया है।
इस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उपयोग करके निर्मित मशीनों को कुछ विशेष विशेषताओं जैसे स्वचालित रूप से चलने, धारणा, भाषा की पहचान आदि के लिए डिज़ाइन किया गया है।
समस्या-समाधान तकनीकों को नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता आविष्कारों में भी शामिल किया गया है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मुख्य लक्ष्य मानव दिमाग की तरह कार्य करने की क्षमता वाली मशीनें बनाना था।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का आज व्यापक अनुप्रयोग है। यह Google जैसे सर्च इंजन में पाया जाता है।
नेटफ्लिक्स और अमेज़ॅन प्राइम जैसे स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म की सिफारिश प्रणाली भी फिल्मों और वेब श्रृंखलाओं पर उपयोगकर्ता की पसंद को पहचानने और उन्हें समान फिल्मों की सिफारिश करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है।
अमेज़न का असिस्टेंट एलेक्सा और एप्पल का सिरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा भी विकसित किए गए हैं। मोबाइल में चेहरा पहचान का उपयोग किया जाता है और स्पैम फ़िल्टरिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता शामिल होती है।
उपयोगकर्ताओं को एक अद्भुत अनुभव प्रदान करने के लिए खेलों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता भी शामिल है।
इसका उपयोग चित्रों और कविता जैसी कला बनाने, गणित और भौतिकी के प्रमेयों को साबित करने, जैव रसायन में प्रोटीन की संरचना को कम समय में पहचानने के लिए भी किया जाता है।
प्रोटीन संरचना को पूरा करने और पहचानने में वर्षों लगने वाली प्रक्रियाओं को कृत्रिम बुद्धिमत्ता से आसान बना दिया गया है।
डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस कई क्षेत्रों का संयोजन है। डेटा सेट डेटा का बड़ा संग्रह है, इन डेटा सेट का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में उत्पन्न होने वाली विभिन्न समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।
विश्लेषण के लिए डेटा सेट तैयार किया जाता है, फिर समस्याएँ तैयार की जाती हैं और डेटा का विश्लेषण करके समाधान ढूंढे जाते हैं। सूचना विज्ञान, सांख्यिकी, गणित, ग्राफिक डिजाइन, व्यवसाय, संचार आदि क्षेत्र डेटा विज्ञान का हिस्सा हैं।
डेटा साइंस शब्द का उपयोग शुरुआत में जेफ वू द्वारा सांख्यिकी के विकल्प के रूप में किया गया था। कुछ लोगों ने इसे कंप्यूटर विज्ञान के विकल्प के रूप में इस्तेमाल किया है लेकिन कई इससे असहमत हैं।
कई वैज्ञानिक अभी भी मानते हैं कि डेटा साइंस कोई अलग क्षेत्र नहीं है बल्कि सांख्यिकी का दूसरा नाम है। डेटा विज्ञान और सांख्यिकी के बीच संबंध विवादास्पद बना हुआ है।
डेटा साइंस का पहले का आवेदन वित्त में था। कंपनियों को होने वाले नुकसान को कम करने में मदद करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त किया गया था।
यह बैंकिंग कंपनियों पर लागू होता है जहां डेटा वैज्ञानिक ग्राहक प्रोफ़ाइल और अन्य सुविधाओं के आधार पर डेटा विभाजित करते हैं। चिकित्सा में, ट्यूमर का पता लगाने और बनावट की पहचान करने की प्रक्रिया में डेटा विज्ञान का उपयोग किया गया था।
जीनोमिक्स जैसे क्षेत्रों में, व्यक्तिगत दवा खोज के अनुसंधान में डेटा विज्ञान उपयोगी रहा है। ड्रग की खोज अतीत में एक थकाऊ प्रक्रिया थी लेकिन, अब इसे डेटा साइंस और की मदद से सरल बनाया गया है यंत्र अधिगम.
डेटा साइंस का उपयोग किसी दवा की सफलता प्रतिशत का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। इसका दवा उद्योग पर व्यापक प्रभाव पड़ा है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस के बीच मुख्य अंतर
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक मॉडल को लागू कर रहा है जिसे विशिष्ट कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया था जबकि डेटा साइंस में समाधान खोजने के लिए डेटा संग्रह का विश्लेषण करना शामिल है
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा बनता है, जबकि डेटा साइंस विभिन्न सांख्यिकीय, गणितीय और कंप्यूटर-आधारित तकनीकों का उपयोग करता है
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक जटिल क्षेत्र है लेकिन इसे डेटा साइंस की तुलना में सरल माना जाता है। डेटा साइंस में एक निष्कर्ष पर आने के लिए कई टूल और चरण शामिल होते हैं जो बोझिल हो सकते हैं
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडलों को स्वायत्त रूप से कार्य करने की क्षमता देता है। लेकिन, डेटा साइंस का मुख्य लक्ष्य डेटा में छिपे पैटर्न का पता लगाना है ताकि इसे लाभकारी तरीके से इस्तेमाल किया जा सके
- मानव संज्ञानात्मक समझ को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में प्रेरणा के रूप में उपयोग किया जाता है जबकि डेटा विज्ञान सांख्यिकी का उपयोग करके मॉडल बनाने के बारे में है।
अंतिम अद्यतन: 13 फरवरी, 2024
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संदीप भंडारी ने थापर विश्वविद्यालय (2006) से कंप्यूटर में इंजीनियरिंग में स्नातक की उपाधि प्राप्त की है। उनके पास प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 20 वर्षों का अनुभव है। उन्हें डेटाबेस सिस्टम, कंप्यूटर नेटवर्क और प्रोग्रामिंग सहित विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में गहरी रुचि है। आप उनके बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं जैव पृष्ठ.
