आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग! क्या अंतर है?

मानव मस्तिष्क एक अद्भुत अंग है, लेकिन हमने अभी तक इसकी क्षमताओं को पूरी तरह से नहीं समझा है, लेकिन हमने सफलतापूर्वक ऐसी तकनीकें विकसित की हैं जो उनके कार्यों की नकल करती हैं या लोगों को सोचने के लिए सिखाती हैं कि वे क्या करते हैं। यह हमें बाजार में दो प्रासंगिक विषयों पर लाता है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल)।

एआई और एमएल का उपयोग करके तेजी से परिणाम प्राप्त करने के लिए कई प्रक्रियाओं को स्वचालित किया गया है। सबसे स्पष्ट उदाहरण GOOGLE है। हाँ! खोज इंजन कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके संचालित होता है। आपको क्या लगता है कि Google आपके सभी प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम नहीं है, बल्कि आगे के दिशा-निर्देशों का सुझाव देने में सक्षम है?

एआई और एमएल का उपयोग अक्सर एक दूसरे के साथ किया जाता है, लेकिन एआई और एमएल क्या हैं? और दोनों में क्या अंतर है? आइए जानें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: यह कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र है जो प्रोग्राम और एल्गोरिदम से संबंधित है जो मशीनों को सटीक परिणामों को पहचानने, संसाधित करने और वितरित करने की अनुमति देता है। दूसरे शब्दों में, यह तकनीक है जो कारों को स्मार्ट बना सकती है।

लोगों की लगातार बढ़ती संख्या के साथ, हमें विशिष्ट कार्यों को संभालने के लिए बुद्धिमान मशीनों की आवश्यकता होती है, जिसमें भारी डेटा को संसाधित करना और संग्रहीत करना शामिल है। उदाहरण के लिए, आज हम क्लिक करके शेयरों को निवेश और व्यापार कर सकते हैं, लेकिन ऐसे परिष्कृत एल्गोरिदम हैं जो बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए सुझाव देते हैं कि कौन सा स्टॉक बेहतर कारोबार कर रहा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को दो व्यापक श्रेणियों में विभाजित किया जाता है - सामान्य AI और अनुप्रयुक्त AI। आइए हम प्रत्येक पर एक करीब से नज़र डालें।

जनरल एआई: ये कार्यक्रम एक काम करने के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं, जो आपको एक अनुसूचित नियुक्ति की याद दिलाने या दस्तावेज़ में व्याकरण संबंधी त्रुटियों को ठीक करने के लिए है। वे अपने कार्यों को इतनी अच्छी तरह से करते हैं कि अब आप अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

एप्लाइड एआई: जब कई कार्यों को करने की बात आती है, तो एप्लाइड एआई कार्यक्रम सबसे अच्छे होते हैं। वे विभिन्न क्षेत्रों के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और आपको सबसे अच्छा परिणाम दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप सिरी या Google सहायक से निकटतम इतालवी रेस्तरां के बारे में पूछते हैं, तो यह पहले आपके वर्तमान स्थान को निर्धारित करेगा, फिर उसी भौगोलिक क्षेत्र के सभी रेस्तरां को स्कैन करेगा, फिर इतालवी रेस्तरां और निकटतम से खोज परिणामों को फ़िल्टर करेगा। लंबा संकेत देता है। मशीनें इस जानकारी के सभी का विश्लेषण करने और सटीक परिणाम खोजने के लिए मशीन लर्निंग के तहत परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं।

अब, मशीन लर्निंग क्या है? और कृत्रिम बुद्धि होने पर हमें इसकी आवश्यकता क्यों थी?

मशीन लर्निंग के कारण दो बड़ी सफलताएँ मिलीं।

पहला रहस्योद्घाटन आर्थर सैमुअल द्वारा लाया गया था, जिन्होंने पाया कि बुद्धिमान मशीनों के निर्माण के बजाय अपने स्वयं के सीखने का कार्यक्रम करना संभव हो सकता है।

दूसरा इंटरनेट के बढ़ते उपयोग के कारण है। इससे विश्लेषण के लिए भारी मात्रा में डेटा प्राप्त हुआ। इसलिए इंजीनियरों ने सोचा कि मशीन विश्लेषण सिखाने के बजाय अपनी खुद की सोच को प्रोग्राम करना आसान होगा। और उन्हें इंटरनेट से जोड़ने से आपको दुनिया भर की जानकारी प्राप्त करने की पूरी सुविधा मिलती है। इसने मशीन लर्निंग नामक एक नई लहर शुरू की।

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक फ़ंक्शन है, जो प्रोग्राम्स और एल्गोरिदम को डिजाइन करने का एक विज्ञान है जो मशीन लोगों के बारे में सोच और बना सकती है। उदाहरण के लिए, फेसबुक आपको सबसे ज्यादा जो दिखता है, उसके आधार पर आपको सुझाव देता है।

क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी, चेहरे की पहचान, और अधिक, परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करना जो लगातार मशीन लर्निंग का विश्लेषण करते हैं, पिछले परिदृश्यों के साथ डेटा की तुलना करते हैं और विभिन्न स्थितियों पर प्रतिक्रिया करते हैं। इसका उपयोग एमएल कार्यों जैसी गंभीर समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है।

तीन प्रकार के ML होते हैं:

नियंत्रित एमएल: इस दौर में, हम एल्गोरिदम में परीक्षण के मामले और लक्ष्य परिदृश्य प्रदान करते हैं ताकि यह मामलों का अध्ययन करे और नए डेटा दर्ज किए जाने पर सटीक परिणाम दे। उदाहरण के लिए: क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने, ऑटो-सुधार कार्यक्रम।

अनियंत्रित एमएल: यहां कोई पूर्वनिर्धारित डेटा नहीं है, एल्गोरिथ्म में ही डेटा सॉर्टिंग, पैटर्न चयन और संभावित परिणाम उत्पन्न करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है। उदाहरण के लिए: सभी ई-कॉमर्स वेबसाइटों पर सिफारिश तंत्र।

पुनर्निमित एमएल: इस पद्धति में पर्यावरण और कार्यों के साथ दैनिक इंटरैक्शन शामिल हैं जो लाभ या जोखिम को कम करते हैं। एल्गोरिथ्म अपने प्रभाव को तब तक नहीं रोकता है जब तक कि वह अपनी पूरी क्षमता तक नहीं पहुंच जाता है। उदाहरण के लिए: खेल, फ्लाइंग कार, आदि।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग में बहुत कम अंतर है, दूसरे शब्दों में कहें तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंटेलिजेंट मशीन बनाता है, मशीन लर्निंग उन्हें आत्मनिर्भर बनाता है। इन दो प्रौद्योगिकियों ने दुनिया के व्यापार में क्रांति ला दी है, भले ही कार को फंसने का खतरा हो (हॉलीवुड के लिए धन्यवाद), और अब चलो बैठो और फलों का आनंद लें।