तकनीक ने पिछली सदी की तुलना में जीवन को बहुत आसान बना दिया है। तकनीकी उपकरणों की प्रत्येक नई पीढ़ी के साथ, सॉफ्टवेयर अपग्रेड भी महत्वपूर्ण हो गए हैं।
इसी तरह, मानव जाति के लाभ के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ने सॉफ्टवेयर उद्योग पर हावी होना शुरू कर दिया है। उनके बीच भेद करना आवश्यक है।
चाबी छीन लेना
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ऐसी मशीनें बनाने की व्यापक अवधारणा है जो मानव जैसी बुद्धि की आवश्यकता वाले कार्य कर सकती है। इसके विपरीत, मशीन लर्निंग (एमएल) एआई का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
- एमएल स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना मशीनों को अपने प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि एआई में नियम-आधारित सिस्टम और विशेषज्ञ सिस्टम सहित विभिन्न दृष्टिकोण शामिल हैं।
- एआई अनुप्रयोगों में रोबोटिक्स, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न शामिल हो सकते हैं, जबकि एमएल तकनीकों का उपयोग आमतौर पर डेटा विश्लेषण, पैटर्न पहचान और अनुशंसा प्रणालियों में किया जाता है।
Artificial Intelligence vs मशीन लर्निंग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर सिस्टम बनाने की क्षमता को संदर्भित करता है जो मानव विचार, क्षमताओं, व्यवहार का अनुकरण कर सकता है और विभिन्न जटिल कार्य कर सकता है। मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों और एल्गोरिदम का उपयोग करके मशीनें बनाने का काम करती है जो केवल उन्हीं विशिष्ट कार्यों को कर सकती हैं जिनके लिए उन्हें प्रशिक्षित किया गया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को संक्षिप्त रूप में AI भी कहा जाता है। यह मशीनों को मानवीय गुण प्रदान करने की एक जटिल विधि है।
दैनिक जीवन में इसके कई अनुप्रयोग हैं और इंजीनियर और कंप्यूटिंग विशेषज्ञ इसका उपयोग करके क्रांति लाने के लिए बार-बार प्रयास कर रहे हैं। यह सभी प्रकार के इनपुट का उपयोग करता है।
मशीन लर्निंग को संक्षेप में एमएल भी कहा जाता है।
यह एप्लाइड कंप्यूटिंग का एक और हिस्सा है जो सूचना के बड़े हिस्से की व्याख्या करने के एल्गोरिदम और सांख्यिकीय तरीकों पर अपना पूरा जोर देता है। बाजार में विभिन्न पाठ्यक्रम उपलब्ध हैं और कौशल को बढ़ाने से बड़े पैमाने पर तकनीकी पहुंच को आसान बनाने में मदद मिलती है।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | Artificial Intelligence | मशीन लर्निंग |
|---|---|---|
| परिभाषा | आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को मैकेनिकल सिस्टम द्वारा सामना किए जाने वाले इंटेलिजेंस डेफिसिट के लिए एक सिस्टम द्वारा किए गए स्मार्ट वर्क के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। | मशीन लर्निंग एक सरल शब्द है जिसका तात्पर्य उस प्रक्रिया से है जिसके माध्यम से एक प्रणाली अधिक सटीक डेटा की सेवा के तरीकों को आत्मसात करती है। |
| निगमन का मुख्य उद्देश्य | यह निर्णय लेने में मदद करता है जब मनुष्य संभावनाओं का पता लगाने के लिए अनुपलब्ध होते हैं। | यह भविष्य में पहुंच के लिए डिजिटल प्रणाली के ज्ञान आधार को बढ़ाने में मदद करता है। |
| सामान्य समाधान प्रदान किया गया | आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव समस्याओं के समाधान प्रदान करता है। | मशीन लर्निंग डिजिटल दुनिया की निर्जीव समस्याओं का समाधान प्रदान करता है। |
| प्रचार में शामिल प्रक्रियाएं | तकनीकी एल्गोरिदम और व्याख्या के अन्य पहलुओं का उपयोग किया जाता है। | सांख्यिकीय तरीके और मेमोरी प्रोसेसर मशीन को उपयोगकर्ता से सीखने में मदद करते हैं। |
| सीखने के लिए प्रोत्साहन | आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने के लिए मानव प्रकृति को समझने के लिए विशेष इनपुट की आवश्यकता होती है। | मशीन लर्निंग कार्यों को बढ़ाने के लिए पहले से ही फीड किए गए विवरण का उपयोग करता है। |
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, एक अवधारणा के रूप में, 1950 के आसपास रहा है। हालांकि इसे हमेशा एक खतरे के रूप में देखा जाता है, जो मानव बुद्धि पर हावी होने की ओर ले जाता है, इसके साथ ही इसके फायदे भी हैं।
यांत्रिक व्याख्या के संदर्भ में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांत लोगों को स्मार्टफोन के समान संदर्भ में डेस्कटॉप और लैपटॉप तक पहुंचने की अनुमति देते हैं। इसके साथ कई विशेषताएं जुड़ी हुई हैं जिनके लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अनुपस्थिति में बहुत अधिक मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आगे दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है - सामान्य कृत्रिम बुद्धि और संकीर्ण कृत्रिम बुद्धि। पूर्व शाखा तकनीकी दुनिया के विविध कार्यों से निकटता से संबंधित है, जिसमें मल्टीटास्किंग शामिल है और एक ही समय सीमा में कई समस्याओं का समाधान प्रदान करता है।
दूसरी ओर, संकीर्ण संस्करण, जैसा कि नाम से पता चलता है, केवल विशिष्टताओं वाले कार्यों के लिए उपयुक्त है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सावधानी से संभालना सबसे अच्छा है क्योंकि दुरुपयोग से गंभीर परिणाम हो सकते हैं जो ज्यादातर मामलों में बड़े पैमाने पर मानवता के खिलाफ जाते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कई वास्तविक उदाहरण हैं जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कारें, टाइपिंग के दौरान ऑटोकरेक्ट फीचर्स, भीड़भाड़ वाले स्थानों को प्रदर्शित करने वाले मानचित्र और ऑटो-पायलट मोड पर छोड़े जा सकने वाले विमान। फिर भी, मानवीय चेतना को AI द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग को तकनीकी प्रगति के एक अलग उपसमुच्चय के रूप में व्याख्या किया जा सकता है, जो डिजिटल क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ कभी भी प्रतिच्छेद नहीं करता है। के आगमन के साथ मेटावर्स और अन्य संबंधित कार्यक्रमों में, मशीन लर्निंग का महत्व आसमान छू गया है।
इसे पहली बार 1959 में प्रकाश में लाया गया था आईबीएम. इसके समावेश के बाद से, इस क्षेत्र में मानवता की बेहतरी के लिए अनगिनत परिवर्तन हुए हैं।
मशीन लर्निंग, हालांकि एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जाता है, जो अन्य चरों से काफी स्वतंत्र है। मशीन मानक संचालन प्रक्रिया को समझने के लिए सिस्टम में फीड किए गए डेटा का उपयोग करती है।
दूसरे शब्दों में, मशीन निर्धारित पैटर्न पर काम करने के बजाय मानव बुद्धि के अनुसार निष्कर्ष तक पहुँचने के लिए मार्गों को संशोधित करती है।
यह यांत्रिक कार्य की आवश्यकता को प्रतिस्थापित नहीं करता है लेकिन उसी तर्ज पर तकनीकी भावना में सुधार करने का प्रयास करता है। मशीन लर्निंग को भविष्य के डेटा में हेरफेर करने के लिए मौजूदा डेटा से सीखे गए सबक के रूप में भी जाना जाता है।
उदाहरण के लिए, इस सिद्धांत का उपयोग तब किया जाता है जब कोई व्यक्ति वेब पर किसी उत्पाद की खोज करता है और फिर कुछ दिनों के लिए समान या निकट संबंधी विज्ञापन प्राप्त करता है। मशीन लर्निंग के उपयोग में साइबर धोखाधड़ी का पता लगाना, अनुसरण किए जाने वाले पृष्ठों के सुझाव आदि शामिल हैं।
के बीच मुख्य अंतर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को तकनीकी रूप से विकसित बुद्धि के रूप में परिभाषित किया गया है। दूसरी ओर, मशीन लर्निंग को पिछले अनुभवों के आधार पर एक नई प्रणाली द्वारा डिजिटल डेटा के सचेत संचालन के रूप में परिभाषित किया गया है।
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मुख्य उद्देश्य उन समस्याओं को हल करना है जिनमें मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है जबकि मशीन लर्निंग डिजिटल एनालिटिक्स के दायरे से बाहर काम नहीं करती है।
- निर्णय लेने की प्रक्रिया को कृत्रिम बुद्धिमत्ता विधियों द्वारा बढ़ाया जाता है, जबकि व्याख्यात्मक उद्देश्यों के लिए ज्ञान का आधार मशीन सीखने के दायरे में विस्तारित होता है।
- एआई केवल एल्गोरिदम पर निर्भर करता है जबकि एमएल में आंकड़े और याद रखना भी शामिल है।
- एआई को उपन्यास उत्तेजनाओं की आवश्यकता है जबकि एमएल पहले से मौजूद डेटा की उपस्थिति में आसानी से कार्य कर सकता है।
अंतिम अद्यतन: 13 जुलाई, 2023
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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.
