इस ब्लॉग में हम जानेंगे Ai यानी Artificial Intelligence कैसे काम करता है उसके पीछे क्या मैकेनिज्म होता है
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक तकनीक है जिसके द्वारा कंप्यूटर और मशीनें मानवों जैसे सोचने, सीखने और कार्य करने की क्षमता प्राप्त करती हैं।
AI उन तकनीकों का एक समूह है जो मशीनों को आपातकालीन निर्णय लेने और समस्याओं को हल करने की क्षमता प्रदान करते हैं जो पहले सिर्फ मानवों द्वारा किए जाते थे।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को काम करने के लिए बहुत सारे एल्गोरिदम और तकनीक का प्रयोग किया जाता है, जिसे कंप्यूटर को इंसान जैसे सोचने और काम करने की शक्ति प्राप्त हो सके। ऐसे काम करने के लिए आम तौर पर इन स्टेप को फॉलो क्या जाता है :
#1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने के लिए सबसे पहला काम डेटा का संग्रह और विश्लेषण करना होता है। यह डेटा कई तरह की हो सकती है, जैसे टेक्स्ट, छवि, वीडियो, आदि। इस डेटा के संग्रह के बाद, डेटा साइंटिस्ट्स और मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा को संसाधित करने और उसमें से फीचर्स (विशेषताएं) का चयन करने के लिए अल्गोरिथ्म इस्तेमाल करते हैं। फिर, एक मॉडल या एल्गोरिथ्म विकसित किया जाता है,
जिसे ट्रेनिंग डेटा के साथ ट्यून किया जाता है ताकि वह नए डेटा पर सही जवाब दे सके। आखिरकार, जब मॉडल ट्रेन हो जाता है, तो उसे टेस्ट डेटा पर परीक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है। अगर मॉडल सही जवाब देता है, तो उसे प्रयोग किया जा सकता है। इसके बाद, इंजीनियर मॉडल को डिप्लॉय करते हैं, जिसे आधुनिक उपकरणों या सिस्टमों में शामिल किया जा सके
#2. डेटा ट्रेनिंग: एक बार डेटा कलेक्ट करने के बाद, उस डेटा को एक मशीन लर्निंग मॉडल में फीड किया जाता है। मशीन लर्निंग मॉडल को डेटा के पैटर्न को पहचानने के लिए ट्रेन किया जाता है।
#3. मॉडल मूल्यांकन: एक बार मॉडल ट्रेन करने के बाद, उसकी सटीकता को मूल्यांकन किया जाता है। इसके लिए टेस्ट डेटासेट का प्रयोग किया जाता है, जिस तरह के मॉडल को नए डेटा के साथ कैसे परफॉर्म करने की शामता होती है।
#4. मॉडल डिप्लॉयमेंट: आखिरी में, जब मॉडल सही तरह से ट्रेन और मूल्यांकन होता है, यूज डिप्लॉयमेंट किया जाता है। मॉडल का प्रयोग करके, रियल-टाइम डेटा के साथ काम किया जा सकता है।
#5. नियंत्रित मशीन सीखना (Supervised Machine Learning): इस प्रकार के AI मॉडल में, सही और गलत के लिए लेबल लगाए गए डेटा का उपयोग करके मॉडल को सीखाया जाता है। इसमें डेटा सेट से जानकारी प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
#6.अनुपूरक मशीन सीखना (Unsupervised Machine Learning): इस प्रकार के AI मॉडल में, डेटा के लेबल नहीं होते हैं। इस प्रकार के मॉडल से एक से अधिक फीचर्स को समूहों में विभाजित करने की कोशिश की जाती है जो एक-दूसरे से अलग होते हैं।
#7. अभ्यास आधारित मशीन सीखना (Reinforcement Machine Learning): इस प्रकार के AI मॉडल में, मॉडल एक क्रिया को निष्पादित करता है जो इसके लिए प्रशंसा और दंड का उपयोग करता है।
#8. लघु-तर्क संग्रह (Naive Bayes): इस मॉडल में, डेटा सेट के अनुसार एक निष्कर्ष निकाला जाता है जो कि प्रत्येक फ़ीचर के आधार पर निर्धारित किया जाता है।
#9. रूढ़िवादी मॉडल (Rule-Based Model): इस मॉडल में, निर्धारित नियमों के आधार पर अनुमान बनाया जाता है। उदाहरण के लिए, एक ऑनलाइन खरीददारी कंपनी अपने ग्राहकों के व्यवहार के आधार पर उन्हें विभिन्न विकल्पों के लिए सुझाव दे सकती है।
#10. समर्थन वेक्टर मशीन (Support Vector Machine): इस मॉडल में, एक लिनियर या गैर-लिनियर फ़ंक्शन का उपयोग करके अनुमान बनाया जाता है। इस मॉडल का उपयोग उत्पाद की गुणवत्ता को निर्धारित करने जैसी कार्यों के लिए किया जाता ह
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