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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को समझने के लिए 10 आवश्यक शर्तें

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आवश्यक शर्तों का खुलासा करके एआई के रहस्य को उजागर करना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हाल के दिनों में एक चर्चा का विषय बन गया है और निश्चित रूप से यहीं रहेगा। और, निःसंदेह, यह उन असंख्य अनुप्रयोगों के कारण है जिन्हें हम प्रतिदिन खोजते हैं, न केवल एलएंडडी के लिए बल्कि कई क्षेत्रों में। इसलिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को समझना जरूरी है। हालाँकि, AI से जुड़ा शब्दजाल कभी-कभी भारी पड़ सकता है। यहां, हम दस आवश्यक AI शब्दों की रूपरेखा प्रस्तुत करते हैं!

  1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)
  2. मशीन लर्निंग (एमएल)
  3. डीप लर्निंग (डीएल)
  4. कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन)
  5. बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)
  6. जनरेटिव ए.आई
  7. तत्पर
  8. चेन-ऑफ़-थॉट (सीओटी) संकेत
  9. टोकन
  10. माया

समझने के लिए 10 आवश्यक एआई शर्तें

कृत्रिम होशियारी

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर सिस्टम के विकास को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य कर सकता है जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इसमें बुद्धिमान व्यवहार को अनुकरण करने के लिए प्रौद्योगिकियों और तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। एआई को अपने स्मार्टफोन पर वर्चुअल असिस्टेंट के रूप में सोचें जो आपके वॉयस कमांड को समझ सकता है, सिफारिशें प्रदान कर सकता है और समय के साथ आपकी प्राथमिकताओं से सीख सकता है।

यंत्र अधिगम

मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल शामिल होते हैं जो कंप्यूटर को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना किसी विशिष्ट कार्य पर अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने में सक्षम बनाते हैं। यह पैटर्न पहचान और डेटा से सीखने पर केंद्रित है। आपका ईमेल स्पैम फ़िल्टर एक मशीन-लर्निंग सिस्टम है जो आपके कार्यों और प्रतिक्रिया के आधार पर स्पैम संदेशों को पहचानना और फ़िल्टर करना सीखता है। मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपसमूह है। डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और बड़े भाषा मॉडल मशीन लर्निंग के भीतर उन्नत तकनीकें हैं।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जिसमें कई परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क (गहरे तंत्रिका नेटवर्क) शामिल होते हैं। ये नेटवर्क स्वचालित रूप से डेटा से सुविधाएँ निकालना सीख सकते हैं और बड़ी मात्रा में डेटा के आधार पर जटिल निर्णय ले सकते हैं। तस्वीरों में चेहरे की पहचान गहन शिक्षा का परिणाम है, जहां सिस्टम किसी व्यक्ति को पहचानने के लिए आंख, नाक और मुंह जैसी विशेषताओं की पहचान करना सीखता है।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क संरचना से प्रेरित कम्प्यूटेशनल मॉडल हैं। इनमें परतों में व्यवस्थित इंटरकनेक्टेड नोड्स (न्यूरॉन्स के रूप में) होते हैं, प्रत्येक परत डेटा को संसाधित और परिवर्तित करती है। उदाहरण के लिए, हस्तलेखन पहचान सॉफ़्टवेयर हस्तलिखित पाठ को समझने और डिजिटल वर्णों में परिवर्तित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। तंत्रिका नेटवर्क मशीन लर्निंग और गहन शिक्षण दोनों के लिए मौलिक हैं। गहन शिक्षा कई परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करती है।

बड़ा भाषा मॉडल

बड़े भाषा मॉडल उन्नत एआई मॉडल हैं जिन्हें बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो उन्हें मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है। सिरी या एलेक्सा जैसे आभासी सहायक प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को समझने और उनका जवाब देने के लिए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करते हैं। बड़े भाषा मॉडल गहन शिक्षण का उत्पाद हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यापक क्षेत्र का हिस्सा हैं।

जनरेटिव ए.आई

जेनरेटिव एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को संदर्भित करता है जो टेक्स्ट, चित्र या संगीत जैसी नई सामग्री बनाने में सक्षम है। ये सिस्टम मौजूदा डेटा पैटर्न से सीखते हैं और ताज़ा, मूल सामग्री उत्पन्न करते हैं। जेनरेटिव एआई उन उपकरणों के पीछे है जो यथार्थवादी दिखने वाली छवियां बना सकते हैं, या सहायक उपकरण लिख सकते हैं जो किसी विषय पर आधारित सामग्री बनाने में मदद करते हैं, जैसे कि चैटजीपीटी या कोपायलट। जेनरेटिव एआई एआई के व्यापक क्षेत्र के भीतर एक प्रकार का एप्लिकेशन है और इसमें अक्सर बड़े भाषा मॉडल का उपयोग शामिल होता है।

तत्पर

प्रॉम्प्ट किसी विशिष्ट कार्य को करने के लिए AI सिस्टम को दिया गया एक इनपुट या निर्देश है। यह एक प्रश्न, वाक्य या आदेश हो सकता है जो एआई की प्रतिक्रिया शुरू करता है। किसी भाषा मॉडल से यह पूछना, “इस अंग्रेजी पाठ का फ़्रेंच में अनुवाद करें,” मॉडल के लिए फ़्रेंच अनुवाद तैयार करने का एक संकेत है। एक अन्य उदाहरण एक विशिष्ट विषय क्षेत्र में परिदृश्य-आधारित प्रश्न बनाने का निर्देश है। एआई सिस्टम को निर्देश देने के लिए संकेत आवश्यक हैं, और वे बड़े भाषा मॉडल और जेनरेटिव एआई से जुड़े कार्यों में भूमिका निभाते हैं।

चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग

चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग एआई सिस्टम में उपयोग की जाने वाली एक तकनीक है जिसमें सिस्टम को संकेतों की एक श्रृंखला प्रदान करना शामिल है जो इसे विचारों के तार्किक अनुक्रम के माध्यम से निर्देशित करता है। यह तकनीक एआई मॉडल को प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में संदर्भ और सुसंगतता बनाए रखने में मदद करती है। यह बड़े भाषा मॉडल को इसके द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं के पीछे के तर्क को समझाने के लिए भी प्रोत्साहित करता है।

उदाहरण के लिए, आप “मौसम का वर्णन करें” जैसे संकेत से शुरुआत कर सकते हैं, उसके बाद “यह बाहरी गतिविधियों को कैसे प्रभावित करता है?” मॉडल दूसरे प्रॉम्प्ट पर अधिक सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए पहले प्रॉम्प्ट से संदर्भ का उपयोग करता है। यह तकनीक तब उपयोगी होती है जब हमें संकेतों के तार्किक अनुक्रम के माध्यम से एआई मॉडल का मार्गदर्शन करने की आवश्यकता होती है।

टोकन

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में, टोकन पाठ की एक इकाई है जिसे एआई द्वारा संसाधित किया जाता है, जो आमतौर पर एक शब्द या शब्द के एक हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए, वाक्य में “एआई अद्भुत है।” टोकन “एआई”, “है”, और “अद्भुत” हो सकते हैं। हालाँकि, किसी टोकन में वर्णों या शब्दों के संदर्भ में कोई निश्चित लंबाई नहीं होती है। इसके बजाय, भाषा और सामग्री की जटिलता के आधार पर टोकन भिन्न हो सकते हैं।

व्यावहारिकता के लिए, आप इस अनुमान को ध्यान में रखते हुए टोकन की गणना कर सकते हैं कि आमतौर पर, एक टोकन एक शब्द के लगभग तीन-चौथाई के बराबर होता है। टेक्स्ट डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण में टोकन मौलिक हैं, जो व्यापक एआई क्षेत्र के भीतर बड़े भाषा मॉडल और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से संबंधित कार्यों में एक महत्वपूर्ण पहलू है।

माया

मतिभ्रम उन उदाहरणों को संदर्भित करता है जिनमें एआई मॉडल ऐसे आउटपुट उत्पन्न करता है जो वास्तविक डेटा पर आधारित नहीं होते हैं, बल्कि प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैटर्न या पूर्वाग्रहों पर आधारित होते हैं। इसके परिणामस्वरूप गलत या गलत आउटपुट हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, पाठ तैयार करते समय, मॉडल प्रशिक्षण डेटा के आधार पर काल्पनिक विवरण पेश कर सकता है, जिससे संभावित रूप से गलत या पक्षपातपूर्ण जानकारी युक्त गलत सूचना फैल सकती है।

मतिभ्रम विभिन्न एआई मॉडल में हो सकता है, जिनमें जेनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल पर आधारित मॉडल भी शामिल हैं। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि एआई सिस्टम असली और नकली के बीच अंतर नहीं कर सकता है। इसलिए, जब भी संभव हो तथ्यों की जांच करना और उचित आधार प्रदान करना हमारी ज़िम्मेदारी है।

निष्कर्ष

एआई शब्दावली को समझना निर्देशात्मक डिजाइनरों, डेवलपर्स, उत्साही लोगों और एल एंड डी के लिए एआई पर विचार करने में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु है। इसके अलावा, इन शर्तों से परिचित होने से आपको क्षेत्र की खोज करते समय अधिक आत्मविश्वास मिलेगा। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये आवश्यक एआई शब्द केवल शब्दजाल नहीं हैं, बल्कि वे नवाचार, समस्या-समाधान और अनंत संभावनाओं की मूलभूत अवधारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं!

यदि आपको एआई टूल की खोज करने या इन अवधारणाओं को अपनी सीखने की पहल में एकीकृत करने में और सहायता की आवश्यकता है, तो कृपया बेझिझक हमसे संपर्क करें।

छवि क्रेडिट:

  • लेख के मुख्य भाग में इन्फोग्राफिक लेखक द्वारा बनाया/आपूर्ति किया गया था।

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अर्थ लर्निंग इंक

अर्थ एक पूर्ण-सेवा शिक्षण डिज़ाइन फर्म है। हम शिक्षण, जुड़ाव और तकनीकी दृष्टिकोण से उनकी डिजिटल शिक्षण पहल को डिजाइन करने के लिए संगठनों के साथ साझेदारी करते हैं।

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