कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने के बीच का अंतर
आजकल, कृत्रिम बुद्धि और मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीक दो सबसे ट्रेंडिंग तकनीक हैं। कई कंपनियां मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदलने के लिए एआई और एमएल ऐप में निवेश कर रही हैं।
अधिकांश लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के बीच अंतर के बारे में भ्रमित हैं। तो, हम यहां आपकी भ्रम को दूर करने के लिए हैं!
आज, इस लेख में, हम विस्तार करेंगे कि AI क्या है? एमएल क्या है? और एआई और एमएल तकनीकों के बीच बड़ा अंतर क्या है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक स्मार्ट अवधारणा के रूप में परिभाषित किया गया है जो मशीनों को मनुष्यों द्वारा किए गए विभिन्न कार्यों को करने में सक्षम बनाता है। एआई आजकल अपने ऑटो टोमेशन और बुद्धिमान विशेषताओं के साथ अधिक लोकप्रिय हो जाता है।
एआई लंबे समय से बातचीत में है। धीरे -धीरे, तकनीक अगले स्तर पर जा रही है। शोधकर्ताओं ने एआई में कुछ नया ढूंढना जारी रखा है। कृत्रिम होशियारी मशीनें जटिल गणना को हल कर सकती हैं।
ए.आई. मंचित तकनीकों के साथ, यह मानव निर्णय प्रक्रियाओं को प्रतिबिंबित करने और मशीन खुफिया में सुधार करने के लिए सिद्ध किया गया है।
अनावृत करना
एआई कैसे काम करता है और एआई इतना महत्वपूर्ण क्यों है?
- AI प्रत्येक कार्य को स्वचालित कर सकता है जो पहले मानव द्वारा किया गया है
- एआई अक्सर प्रभावी रूप से उच्च-मात्रा वाली मशीन फ़ंक्शन करता है
- उद्योग एआई क्षमताओं का उपयोग करके अपने कार्यों में सुधार कर रहे हैं
- एआई-आधारित एप्लिकेशन, संचार उपकरण और चैटबॉट कंपनियों को डिजिटल मार्केटिंग में सुधार करने में मदद करते हैं
- AI डेटा सिस्टम या नेटवर्क तक अवैध पहुंच की पहचान करने और ट्रैक करने के लिए धोखा खोजने वाली प्रणाली बना सकता है
- एआई भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एमएल का उपयोग करता है
- हेल्थकेयर में एआई ऐप्स उच्च सटीकता के साथ बीमारियों का उपयोग करते थे
- ऑटोमोबाइल में एआई स्वायत्त कारों को विकसित करने के लिए उपयोग किया जाता है
एप्लाइड एआई का क्षेत्र अभी भी प्रगति की निगरानी कर रहा है। हम बता सकते हैं कि एआई में एमएल की प्रगति में अधिक नवाचारों का स्वागत है। एआई के सबसेट के रूप में, मशीन लर्निंग प्रोग्राम डेटा में अधिक मूल्यवान अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियों की पेशकश कर रहा है। इस प्रकार, एमएल एआई में नए अनुसंधान कार्यों का समर्थन कर रहा है।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग को एआई के एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग के रूप में सबसे अच्छा परिभाषित किया गया है, जो कंप्यूटर या मशीन को इनपुट डेटा से सीखने और स्पष्ट प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना अनुभव में सुधार करने की अनुमति देता है। उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का प्राथमिक उद्देश्य सिस्टम को किसी की बातचीत के बिना स्वचालित रूप से सीखने की अनुमति देना है।
मशीन लर्निंग का तेजी से विकास
ए.आई. प्रगति से संचालित, एमएल तकनीकों की मांग तेजी से बढ़ रही है। एमएलएस सॉफ्टवेयर एफटी वेयर भविष्य के परिणामों की सटीक भविष्यवाणियों की अनुमति देता है।
इसके अलावा, इंटरनेट पर बड़ी मात्रा में डिजिटल डेटा एमएल समाधानों की मांग बढ़ा रहा है। विशेष रूप से, डिजिटल व्यवसाय अपने ग्राहकों को विशेषज्ञ रूप से प्रबंधित करने के लिए एमएल और डीप लर्निंग एप्लिकेशन को अपना रहे हैं।
शोधकर्ताओं ने सोचा कि मशीनों के बजाय दोहराने वाले कार्य कैसे करें, प्रदर्शन करें, उन्हें एक बार कोड करना बेहतर है। इस प्रवृत्ति ने मशीन लर्निंग, डीप डांडा शिक्षा, डेटा विश्लेषण और अनुमानित विश्लेषणों के विकास की मांग में वृद्धि की है।
मशीन लर्निंग कैसे काम करती है?
एआई मशीन लर्निंग से अलग कैसे है:
- चरण 1: प्रशिक्षित डेटा सेट से सीखता है
- चरण 2: समान डेटा के समूह से विभिन्न डेटा की पहचान करता है और इसलिए त्रुटि दर को मापता है
- चरण 3: प्रक्रिया की क्षमता में सुधार करने के लिए ध्वनि लक्षणों की पहचान करता है
- चरण 4: सटीक त्रुटि मानदंड देने के लिए डेटा मान्यता और परीक्षण प्रक्रियाएं
- चरण 5: डेटा में संक्रमण
एआई और मशीन लर्निंग के बीच अंतर: कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाम मशीन सीखने
यहाँ AI और ML के बीच शीर्ष अंतर हैं:
उपरोक्त तालिका आपको यह जानने में मदद करती है कि एआई मशीन सीखने से कैसे अलग है। एआई का सबसेट होने के नाते, मशीन लर्निंग और एआई के बीच का अंतर सीखने और अंतर्दृष्टि निष्कर्षण के लिए विशिष्ट है।
एक जनरेटिव AI क्या है?
जनरेटिव एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप है जो वर्तमान डेटा से सीखने के आधार पर छवियों, पाठ या संगीत जैसी मूल सामग्री का उत्पादन करता है। यह वास्तविक उदाहरणों की नकल करने के लिए वास्तविक परिणाम बनाने के लिए जीन और ट्रांसफार्मर जैसे मॉडल का उपयोग करता है। यह प्रौद्योगिकी, मनोरंजन और चिकित्सा जैसे उद्योगों पर लागू होता है।
एआई और मशीन लर्निंग उत्पन्न करने में क्या अंतर है
दोनों उदार एआई (जेनि) और मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अंतर्गत आते हैं, लेकिन अलग -अलग में उपयोग किए जाते हैं। मशीन लर्निंग का उद्देश्य डेटा और भविष्यवाणी या निर्णय पैटर्न को पहचानने के उद्देश्य से मॉडल प्रशिक्षण है, जिसमें डेटा का वर्गीकरण, रुझानों की भविष्यवाणी, या आउटलेट्स की पहचान शामिल है। मशीन लर्निंग में अवलोकन, अवांछित और सुदृढीकरण शिक्षा जैसे तरीके शामिल हैं।
इसके विपरीत, जनरेटिव एआई, मशीन लर्निंग का एक विशेष क्षेत्र है, जिसका उद्देश्य किसी दिए गए प्रॉम्प्ट से नई सामग्री, चित्र, पाठ या संगीत का उत्पादन करना है। एआई और मशीन लर्निंग उत्पन्न करने के बीच मुख्य अंतर ज्यादातर विश्लेषण और भविष्यवाणी के बारे में है।
जनरल एआई और मशीन लर्निंग के बीच एक और अंतर उनके मॉडल प्रशिक्षण लक्ष्यों में है। मशीन लर्निंग मॉडल को अधिकतम सटीकता द्वारा भविष्यवाणी जैसे कार्यों पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इसके विपरीत, AI मॉडल उत्पन्न करने वाले को प्रशिक्षित किया जाता है ताकि वे नए, प्रासंगिक डेटा बनाने के लिए डेटा में बुनियादी ढांचा और वितरण जानकारी पा सकें।
Chatgupt AI या मशीन लर्निंग है
CHATGPT AI तकनीक द्वारा शासित है जो उपयोगकर्ता के संकेतों को बेहतर ढंग से समझने और मानव जैसे उत्तर बनाने के लिए मशीन लर्निंग और गहरी सीखने का उपयोग करता है। भाषा के पैटर्न, संदर्भ और प्रारूप के बारे में जानने के लिए, प्रश्नों का उत्तर देने के लिए, उन्हें बातचीत में शामिल होने और अन्य कार्यों में मदद करने में सक्षम करें, बड़ी संख्या में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। यद्यपि CHATGPT स्वयं मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, यह एक बड़ा AI -Style उपमहाद्वीप है क्योंकि यह प्राकृतिक भाषा वेतन पीढ़ी और समझ जैसे बुद्धिमान व्यवहार को दर्शाता है।
सजावटी नेटवर्क
एक तंत्रिका नेटवर्क के विकास का मुख्य कारण मनुष्यों के रूप में दोहराने के लिए सिस्टम को प्रशिक्षित करना है।
तंत्रिका नेटवर्क प्रणाली डेटा को मानव मस्तिष्क के रूप में वर्गीकृत कर सकती है। ये सिस्टम छवियों की पहचान कर सकते हैं और तत्वों के आधार पर उन्हें वर्गीकृत कर सकते हैं। नीचे दी गई छवि में, तंत्रिका तंत्र इनपुट छवि लेता है, इसे संसाधित करता है, और अंततः पहले से प्राप्त अनुभवों का उपयोग करके ऑब्जेक्ट्स को बग्गू की पहचान करता है।
प्रशिक्षित डेटा के आधार पर, यह विश्वास के साथ निर्णय, भविष्यवाणियां और बयान दे सकता है। एक प्रतिक्रिया लूप के साथ, यह निर्धारित कर सकता है कि अनुमानित निर्णय गलत या उपयुक्त हैं। इस प्रकार, तंत्रिका नेटवर्क सिस्टम भविष्य में होने वाले दृष्टिकोण को बदल सकते हैं।
तदनुसार, एम.एल. ऐप्स इनपुट टेक्स्ट को पढ़ और समझ सकते हैं और पाठ की शिकायत करते हैं जो अभिवादन करते हैं। इसके अलावा, एमएल एप्लिकेशन भी संगीत सुन सकते हैं और तय कर सकते हैं कि वे किसी व्यक्ति को खुश या दुखी करते हैं या नहीं।
सभी एमएल और न्यूरल नेटवर्क सिस्टम से कुछ एप्लिकेशन हैं। सभी अनुसंधान कार्यों के पीछे मुख्य विचार डिजिटल डेटा और इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को समझदारी से जोड़ना है। इस तक पहुंचने के लिए, AI मानव भाषा को प्रभावी ढंग से समझने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का भी उपयोग करता है।
एनएलपी एमएल तकनीकों पर बहुत निर्भर है। एनएलपी-आधारित एप्लिकेशन एक लिखित/बोली जाने वाली भाषा की व्याख्या कर सकते हैं और उसी तरह से उपयोगकर्ता को जवाब दे सकते हैं।
मशीन लर्निंग बनाम तंत्रिका नेटवर्क
| यंत्र अधिगम | सजावटी नेटवर्क |
| कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक क्षेत्र में आता है | मशीन लर्निंग का उप -क्षेत्र |
| मशीनों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना इनपुट डेटा को स्वचालित रूप से सीखने और संसाधित करने में सक्षम बनाता है। | एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है जिसका उपयोग हमारे ब्रान जैसे डेटा/छवियों को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है |
| प्रकार: अवलोकन और अस्वास्थ्यकर शिक्षा के तरीके | प्रकार: दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क |
| अक्सर हेल्थकेयर, रिटेल, ई-सीई मंगल, मूल्य निर्धारण रणनीति, ग्राहक प्रतिधारण, आदि में उपयोग किया जाता है। | वित्त, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा, स्टॉक पूर्वानुमान और आदि पर लागू होता है। |
| Google मैप्स, सिरी और Google खोज मशीन लर्निंग के सबसे अच्छे उदाहरण हैं। | छवि मान्यता, संपीड़न और खोज इंजन एक तंत्रिका नेटवर्क के सबसे अच्छे उदाहरण हैं। |
उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग मार्केट का अवलोकन:
एआई प्रौद्योगिकियों में बढ़ते निवेश, डेटा को संसाधित करने की प्रक्रिया की बढ़ती आवश्यकता और व्यावसायिक कार्यों को प्रबंधित करने के लिए अनुभवी प्रौद्योगिकी की कमी कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार के आकार के मुख्य विकास कारक हैं। 2016-2025 के बीच, 2016 में बाजार का आकार $ 169.41 बिलियन होने की उम्मीद है, जो $ 20.06 बिलियन से 2025 डॉलर है।
निष्कर्ष पर, एआई और एमएल का अगला स्तर व्यवसायों को बहुत बड़ा अवसर देता है
यद्यपि एआई और एमएल तकनीकों के बीच का अंतर पतली है, हम समझ सकते हैं कि एआई और मशीन लर्निंग मॉडल का संयोजन बुद्धिमान व्यावसायिक प्रक्रियाएं प्रदान करता है। विभिन्न उद्योग, स्वास्थ्य सेवा और बैंकिंग से लेकर विनिर्माण और ई-सीई मंगल तक के व्यवसाय के अवसरों को बढ़ा रहे हैं। इस प्रकार, एआई, एमएल, डीप वांडा एजुकेशन और न्यूरल नेटवर्क आपके ब्रांड जागरूकता का विस्तार करते हैं।
उदाहरण के लिए, बिक्री और विपणन टीमें अपने ग्राहकों के व्यवहार को खोजने के लिए एमएल सिस्टम का उपयोग कर रही हैं। इस प्रकार, एआई और मंचित विपणन और बिक्री उद्योग के लिए आवेदन उन्हें विकास लाभ दे रहे हैं। एआई में एकाधिक विकास एमएल प्रौद्योगिकी के विकास की ओर जाता है।
अधिक लाभ जानने के लिए USM में शामिल हों का एआई और एमएल तकनीक।
उम्मीद है कि यह लेख आपको एआई और एमएल के बीच मूल अंतर को समझता है। हम प्रासंगिक अधिक मूल्यवान जानकारी जोड़ना चाहते हैं कृत्रिम होशियारीसुदृढीकरण शिक्षा, कंप्यूटर विजन .NO।
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