शर्तों को लेकर बहुत भ्रम है कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), और ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना (डीएल)। इस लेख में, हम किसी भी भ्रम को दूर करने में मदद के लिए इनमें से प्रत्येक क्षेत्र का संक्षिप्त परिचय प्रदान करेंगे।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें सरल एल्गोरिदम से लेकर जटिल सिस्टम तक सब कुछ शामिल है जो डेटा को सॉर्ट कर सकते हैं जो अपने आप सीख सकते हैं और नया कर सकते हैं। मशीन लर्निंग एआई का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने वाले एल्गोरिदम से संबंधित है। डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो डेटा से सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बुद्धिमान मशीनें बनाने की प्रक्रिया है। इसमें एल्गोरिदम, या नियमों के सेट बनाना शामिल है, जो सीख सकते हैं और स्वयं निर्णय ले सकते हैं। एआई का उपयोग ऐसे सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है जो समस्याओं को हल कर सकते हैं, पैटर्न पहचान सकते हैं और भविष्यवाणी कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग एक प्रकार का एआई है जो डेटा से सीखने वाले एल्गोरिदम से संबंधित है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अधिक डेटा दिए जाने पर स्वचालित रूप से सुधार करने में सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, चित्रों में वस्तुओं को स्वचालित रूप से पहचानने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है।
डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो डेटा से सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम अधिक डेटा दिए जाने पर स्वचालित रूप से सुधार करने में सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, चित्रों में वस्तुओं को स्वचालित रूप से पहचानने के लिए एक गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है।
छवि क्रेडिट: Edureka.com
कृत्रिम शिक्षण क्या है?
कृत्रिम शिक्षण (एएल) स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना, डेटा से सीखने के लिए कंप्यूटर प्रोग्रामिंग की एक प्रक्रिया है। एएल मशीन लर्निंग के क्षेत्र से संबंधित है, जो कंप्यूटर को सीखने की अनुमति देने वाले एल्गोरिदम के डिजाइन और विकास से संबंधित है।
एएल का उपयोग चेहरे की पहचान, स्पैम फ़िल्टरिंग और चिकित्सा निदान सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया गया है। हाल के वर्षों में, स्वायत्त वाहनों को विकसित करने के लिए एएल का उपयोग करने में रुचि बढ़ रही है।
एएल एल्गोरिदम को आम तौर पर दो श्रेणियों में विभाजित किया जाता है: पर्यवेक्षित शिक्षण और अनपर्यवेक्षित शिक्षण। जब डेटा को लेबल किया जाता है तो पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक इनपुट के लिए एक ज्ञात सही आउटपुट है। जब डेटा को लेबल नहीं किया जाता है, तो अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक इनपुट के लिए कोई ज्ञात सही आउटपुट नहीं है।
AL एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है, और AL एल्गोरिदम की सटीकता और दक्षता को और बेहतर बनाने के लिए अभी भी बहुत सारे शोध किए जाने की आवश्यकता है। हालाँकि, AL के संभावित अनुप्रयोग विशाल हैं, और उम्मीद है कि आने वाले वर्षों में इस तकनीक की लोकप्रियता बढ़ती रहेगी।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है यह एल्गोरिदम के डिज़ाइन और विकास से संबंधित है जो डेटा से सीख सकता है और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया गया है, जैसे कि चेहरे की पहचान, भाषण पहचान और अनुशंसा प्रणाली।
मशीन लर्निंग एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है, और यह लगातार विकसित हो रहा है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न प्रकार के होते हैं, और प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान होते हैं।
पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार है। ये एल्गोरिदम लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखते हैं। लेबल कुछ भी हो सकते हैं, जैसे कि ईमेल स्पैम है या नहीं, या तस्वीर में बिल्ली है या नहीं।
बिना पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम बिना लेबल वाले डेटा से सीखते हैं। ये एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न ढूंढने का प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए, उनका उपयोग डेटा बिंदुओं को समूहों में क्लस्टर करने के लिए किया जा सकता है। सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम इंसानों की तरह परीक्षण और त्रुटि से सीखते हैं। गेम को बेहतर तरीके से खेलना सीखने के लिए इनका उपयोग अक्सर शतरंज या गो जैसे खेलों में किया जाता है।
मशीन लर्निंग एक शक्तिशाली उपकरण है जिसका उपयोग कई समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितना उन्हें दिया गया डेटा होता है। यदि डेटा खराब गुणवत्ता का है, तो एल्गोरिदम इससे सीख नहीं पाएंगे और अच्छे परिणाम नहीं दे पाएंगे।
डीप लर्निंग क्या है?
कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक्स सहित कई क्षेत्रों में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग किया गया है। कई अलग-अलग प्रकार के गहन शिक्षण एल्गोरिदम हैं, जिनमें कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क, आवर्ती न्यूरल नेटवर्क और ऑटोएनकोडर शामिल हैं।
गहन शिक्षण एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है और लगातार विकसित हो रहा है। हर समय नई वास्तुकला और तकनीकें विकसित की जा रही हैं।
इन चुनौतियों के बावजूद, गहन शिक्षण बहुत अधिक संभावनाओं वाला एक रोमांचक क्षेत्र है। इसने पहले ही कुछ आश्चर्यजनक परिणाम प्राप्त किए हैं और भविष्य में भी ऐसा करना जारी रखेगा।
एआई और मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच अंतर-
1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सभी शब्द कंप्यूटर को निर्णय लेने या कार्य करने के लिए सिखाने के विभिन्न तरीकों का वर्णन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
2. एआई सबसे व्यापक श्रेणी है और इसमें कंप्यूटर को निर्णय लेने या कार्य करने के लिए सिखाने की कोई भी विधि शामिल है।
3. मशीन लर्निंग एआई का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करने पर केंद्रित है, ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना।
4. डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर केंद्रित है।
5. एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सभी का लक्ष्य कंप्यूटर को निर्णय लेना या कार्य करना सिखाना एक ही है, लेकिन वे अपने दृष्टिकोण में भिन्न हैं।
6. एआई सबसे व्यापक श्रेणी है और इसमें कंप्यूटर को निर्णय लेने या कार्य करने के लिए सिखाने की कोई भी विधि शामिल है।
7. मशीन लर्निंग एआई का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करने पर केंद्रित है, ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना।
8. डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर केंद्रित है।
9. एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सभी का लक्ष्य कंप्यूटर को निर्णय लेना या कार्य करना सिखाना एक ही है, लेकिन वे अपने दृष्टिकोण में भिन्न हैं।
10. एआई सबसे व्यापक श्रेणी है और इसमें निर्णय लेने या कार्य करने के लिए कंप्यूटर सिखाने की कोई भी विधि शामिल है। मशीन लर्निंग एआई का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करने पर केंद्रित है, ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर केंद्रित है।
11. एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सभी का लक्ष्य कंप्यूटर को निर्णय लेना या कार्य करना सिखाना एक ही है, लेकिन वे अपने दृष्टिकोण में भिन्न हैं।
12. एआई सबसे व्यापक श्रेणी है और इसमें कंप्यूटर को निर्णय लेने या कार्य करने के लिए सिखाने की कोई भी विधि शामिल है।
13. मशीन लर्निंग एआई का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करने पर केंद्रित है, ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना।
14. डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर केंद्रित है।
15. एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सभी का लक्ष्य कंप्यूटर को निर्णय लेना या कार्य करना सिखाना एक ही है, लेकिन वे अपने दृष्टिकोण में भिन्न हैं।
निष्कर्ष- एआई बनाम मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग
एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सभी ऐसे शब्द हैं जिनका प्रयोग अक्सर एक दूसरे के स्थान पर किया जाता है। हालाँकि, वे वास्तव में एक दूसरे से काफी भिन्न हैं। एआई इन तीनों में सबसे सामान्य है और किसी भी कंप्यूटर सिस्टम को संदर्भित करता है जो स्वयं सीख सकता है। मशीन लर्निंग एआई का एक उपसमूह है जिसमें कंप्यूटर को उदाहरण के आधार पर सीखना शामिल है। डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो मानव मस्तिष्क के कामकाज का अनुकरण करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है।
यदि आप इस दिलचस्प क्षेत्र में अपने करियर के अवसरों का विस्तार करने में रुचि रखते हैं, तो देखें एडुरेका डीप लर्निंग कोर्स. यह पाठ्यक्रम छात्रों को उनके करियर को बढ़ाने के लिए आवश्यक कौशल, तकनीक और उपकरणों के बारे में शिक्षित करता है।
क्या आप अनिश्चित हैं कि मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांतों को समझने के बाद आगे कैसे बढ़ें? विचार करना एडुरेका का मशीन लर्निंग सर्टिफिकेशन, जो आपको इस दिलचस्प पेशे में सफलता के लिए तैयार करेगा। मशीन लर्निंग के सिद्धांतों, बिना पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण में शामिल प्रक्रियाओं और तरीकों, मशीन लर्निंग के गणितीय और अनुमानी घटकों और एल्गोरिदम के निर्माण के लिए व्यावहारिक मॉडलिंग के बारे में जानें। इस कोर्स को पूरा करने के बाद आप मशीन लर्निंग इंजीनियर के पद के लिए तैयार हो जाएंगे।
इसके अतिरिक्त, आप मशीन लर्निंग में मास्टर प्रोग्राम में दाखिला ले सकते हैं। पाठ्यक्रम आपको वास्तविक दुनिया की सेटिंग में मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों पर गहराई से और व्यावहारिक रूप से शिक्षित करेगा। इसके अतिरिक्त, आप सांख्यिकीय विश्लेषण, पायथन और डेटा विज्ञान सहित मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांतों का अध्ययन करेंगे।
यह भी पढ़ें:
- जैस्पर ऐ नि:शुल्क परीक्षण
- जैस्पर एआई कूपन कोड
- लीडपेज बनाम इंस्टापेज
- लीडपेज बनाम अनबाउंस
- सर्वश्रेष्ठ एआई लेखक, सामग्री लेखन सॉफ्टवेयर
- सर्वश्रेष्ठ एआई कॉपी राइटिंग टूल
- आपके Facebook विज्ञापनों को स्वचालित करने के लिए सर्वोत्तम AI उपकरण
- सामग्री स्टूडियो मूल्य निर्धारण
- जैस्पर एआई रिव्यू
- सर्वोत्तम आलेख स्पिनिंग उपकरण कौन से हैं?
