मशीन लर्निंग बनाम। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: क्या अंतर है?

बहुत से buzzwords अक्सर उपयोग किए जाते हैं लेकिन तकनीकी क्षेत्र में अलग-अलग अर्थों के साथ। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) इसके उदाहरण हैं। हालांकि वे जुड़े हुए हैं, वे समान नहीं हैं। हम एआई और एमएल के बीच के अंतर, उनके उपयोग और उनके भविष्य की जांच करेंगे।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग की एक शाखा है जो सक्षम मशीनों के निर्माण पर केंद्रित है सीखने, समस्याओं को हल करने, निर्णय लेने और अन्य सभी कार्य जो पारंपरिक रूप से मानव द्वारा किए जाते हैं बुद्धि।

अपने सरलतम रूप में, एआई एक मशीन की एक व्यक्ति की तरह सोचने और व्यवहार करने की क्षमता को संदर्भित करता है। पैटर्न और अंतर्दृष्टि खोजने के लिए एआई सिस्टम द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित किया जाना चाहिए जो लोग तुरंत नहीं देख सकते हैं। ये प्रणालियाँ तब निर्णय ले सकती हैं, मुद्दों का समाधान खोज सकती हैं, या अपने द्वारा प्राप्त ज्ञान का उपयोग करके गतिविधियाँ कर सकती हैं।

1950 के दशक से ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के बारे में चर्चा होती रही है। फिर भी, प्रसंस्करण शक्ति, बड़े डेटा और मशीन सीखने की तकनीकों में हाल के विकास ने एआई के लिए बार बढ़ा दिया है। एआई पहले से ही हमारे दैनिक जीवन का एक आवश्यक घटक है, आभासी सहायकों, सिफारिश प्रणालियों और चालक रहित वाहनों सहित विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है। और भविष्य में, एआई जीवन के कई और क्षेत्रों को बाधित कर सकता है.

मशीन लर्निंग (एमएल) क्या है?

निर्माण के तरीके और मॉडल जो कंप्यूटर को अनुभव से सीखने और समय के साथ बेहतर होने की अनुमति देते हैं स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना मशीन लर्निंग (एमएल) का फोकस है, जो कृत्रिम का एक सबसेट है बुद्धिमत्ता। दूसरे शब्दों में, यह कंप्यूटर को डेटा प्रदान करके और उन्हें इससे सीखने की अनुमति देकर किसी विशेष कार्य को करने का तरीका सिखाने की एक तकनीक है।

भविष्य बतानेवाला विश्लेषक, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, छवि और ऑडियो पहचान, और अन्य क्षेत्र मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम की स्वचालित पैटर्न पहचान और सीखने की क्षमताओं से लाभान्वित हो सकते हैं।

मशीन लर्निंग को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और सुपरवाइज्ड लर्निंग। पर्यवेक्षित शिक्षण में, कंप्यूटर को एक डेटासेट का उपयोग करके सिखाया जाता है जिसे प्रत्येक इनपुट के आउटपुट के साथ लेबल किया गया है। इस लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके इनपुट और आउटपुट चर के बीच सहसंबंध सीखकर, कंप्यूटर नए इनपुट के लिए आउटपुट का पूर्वानुमान लगा सकता है।

गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए कंप्यूटर को बिना लेबल वाले डेटासेट के साथ प्रस्तुत किए जाने के बाद पैटर्न और संबंधों को स्वयं पहचानने की आवश्यकता होती है। अंतिम लेकिन कम नहीं, सुदृढीकरण सीखने में, कंप्यूटर अपने परिवेश के साथ बातचीत करके और विशेष कार्यों के लिए पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करके नए कौशल को चुनता है।

मशीनों के लिए यह संभव है कि वे डेटा से सीखें और विभिन्न दृष्टिकोणों और एल्गोरिदम का उपयोग करके भविष्यवाणियां या विकल्प बनाएं, जो मशीन सीखने के व्यापक विषय में शामिल हैं। इसी प्रकार, डीप लर्निंग मशीन लर्निंग की एक शाखा है यह पैटर्न को पहचानने और भविष्यवाणियां करने के लिए उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को भारी मात्रा में डेटा को उजागर करने पर जोर देता है। इसलिए, डीप लर्निंग एक अत्यधिक विशिष्ट और परिष्कृत प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसका उपयोग किया जाता है जटिल पैटर्न और संबंधों को समझने के लिए बहु-परत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आंकड़े।

एआई और एमएल के बीच महत्वपूर्ण अंतर

हालांकि एआई और एमएल निकट से जुड़े हुए हैं, फिर भी कई महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं जो उन्हें एक दूसरे से अलग करती हैं। एआई और एमएल के बीच कुछ प्राथमिक अंतर निम्नलिखित हैं:

1. स्कोप: एआई का क्षेत्र विशाल है और इसमें एमएल सहित कई तरह की तकनीकें शामिल हैं। इसके विपरीत, एमएल एआई की एक शाखा है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां या विकल्प बनाने में मदद करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल और एल्गोरिदम का उपयोग करने पर केंद्रित है।
2. दृष्टिकोण: मानव अनुभूति और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की नकल करने वाले एल्गोरिदम को डिजाइन करना एक सामान्य एआई रणनीति है। इसके विपरीत, एमएल का मुख्य लक्ष्य डेटा पर एल्गोरिदम को लिंक और पैटर्न खोजने के लिए प्रशिक्षित करना है जिसका उपयोग भविष्यवाणियों या विकल्पों को बनाने के लिए किया जा सकता है।
3. डेटा आवश्यकताएँ: पूर्व-प्रोग्राम किए गए नियमों और अनुमानों का उपयोग करके, AI एल्गोरिदम को छोटे डेटासेट या बिल्कुल भी डेटा के साथ काम करने के लिए बनाया जा सकता है। इसके विपरीत, पैटर्न और लिंक खोजने के लिए एमएल एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटासेट का उपयोग किया जाना चाहिए।
4. लचीलापन: जबकि एआई एल्गोरिदम को विभिन्न प्रकार के कार्यों से निपटने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है, उन्हें अक्सर विशेष उद्देश्यों के लिए तैयार किया जाता है। दूसरी ओर, एमएल एल्गोरिदम आमतौर पर अधिक अनुकूलनीय होते हैं और इसका उपयोग मुद्दों और चुनौतियों की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने के लिए किया जा सकता है।
5. मानव भागीदारी: एआई अक्सर एल्गोरिदम बनाने पर जोर देता है जो मानव क्षमताओं या निर्णय लेने को पूरक या प्रतिस्थापित कर सकता है। दूसरी ओर, एमएल आमतौर पर दोहराए जाने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करने या मानव निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए लागू होता है।

मानव अनुभूति और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के अनुकरण पर ध्यान देने के साथ, एआई एक बड़ा क्षेत्र है जो एमएल सहित विभिन्न दृष्टिकोणों को फैलाता है। मशीन लर्निंग का लक्ष्य, इसके विपरीत, कंप्यूटर को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने की अनुमति देना है।

एआई और एमएल के अनुप्रयोग

एआई और एमएल का उपयोग अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में किया जाता है जैसे:

1. प्राकृतिक भाषाई प्रसंस्करण (एनएलपी): उपयोग में चैटबॉट, भावना विश्लेषण, वाक् पहचान और भाषा अनुवाद शामिल हैं।
2. धोखाधड़ी का पता लगाना, जोखिम प्रबंधन और पोर्टफोलियो अनुकूलन वित्तीय क्षेत्र में अनुप्रयोग हैं।
3. सिफ़ारिशें करने की प्रणालियाँ: उदाहरणों में किताबों और फ़िल्मों के साथ-साथ उत्पादों के लिए सुझाव देना शामिल है।
4. फेस आइडेंटिफिकेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सीन रिकग्निशन इसके कुछ उपयोग हैं एआई छवि और वीडियो पहचान प्रौद्योगिकी.
5. स्व-ड्राइविंग ऑटोमोबाइल और ड्रोन उपयोग में स्वायत्त वाहनों के दो उदाहरण हैं।
6. निदान और उपचार के लिए योजना बनाना, नई दवाओं की खोज करना और रोगियों पर नज़र रखना स्वास्थ्य सेवा उद्योग में सभी अनुप्रयोग हैं।

एआई और एमएल की विभिन्न क्षेत्रों में परिवर्तनकारी परिवर्तन लाने की क्षमता तेजी से स्पष्ट हो रही है क्योंकि उनके अनुप्रयोग अधिक विविध और परिष्कृत हो गए हैं। ये प्रौद्योगिकियां कंपनियों और संगठनों को अपने संचालन को सुव्यवस्थित करने, लागत में कटौती करने और बेहतर निर्णय लेने की अनुमति देकर उद्योगों के भविष्य पर गहरा प्रभाव डालने के लिए तैनात हैं।

एआई और मशीन लर्निंग के लाभ और कमियां

हमारे समय की दो सबसे आकर्षक और आशाजनक प्रौद्योगिकियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग हैं।

उनके पास हमारे जीवन के विभिन्न पहलुओं को बदलने की शक्ति है, जिसमें एक दूसरे के साथ हमारे रिश्ते, हमारे आसपास के लोग और पर्यावरण, साथ ही साथ हमारे काम करने और सीखने का तरीका शामिल है। हालांकि एआई और एमएल के कई फायदे हैं, लेकिन महत्वपूर्ण नैतिक मुद्दे भी हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है।

उदाहरण के लिए चिंताएं हैं एआई रोजगार को कैसे प्रभावित कर सकता है और अर्थव्यवस्था। यह सुनिश्चित करना भी महत्वपूर्ण है कि नई प्रौद्योगिकियां इस तरह से बनाई और कार्यान्वित की जाती हैं जो लोगों की स्वायत्तता और गोपनीयता का सम्मान करती हैं।

एआई और मशीन लर्निंग का व्यापक प्रभाव है

दो प्रौद्योगिकियां जो हमारे जीवन, एआई और एमएल के कई पहलुओं को बदल रही हैं, अलग-अलग हैं लेकिन संबंधित हैं। जबकि ML AI के क्षेत्र में उपयोग की जाने वाली एक विशेष तकनीक है, AI एक बहुत बड़ा क्षेत्र है जो कई अन्य तकनीकों को शामिल करता है।

आने वाले वर्षों में एआई और एमएल दोनों कई उद्योगों को बदलने के लिए तैयार हैं। उनके पास स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग और परिवहन सहित क्षेत्रों में व्यापक अनुप्रयोग हैं। वे किसी भी नई तकनीक की तरह महत्वपूर्ण सामाजिक और नैतिक चुनौतियों को भी सामने लाते हैं, जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है।