जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे द्वारा की जाने वाली हर चीज का हिस्सा बनता जा रहा है, वैसे-वैसे एआई एनालिस्ट की भूमिका कई व्यवसायों के लिए अधिक आवश्यक होती जा रही है। इस प्रकार के विश्लेषक डेटा के सेट से सांख्यिकीय जानकारी की निगरानी, आकलन, संग्रह, प्रक्रिया और ट्रैक करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर निर्भर करते हैं।
कई उद्योगों में अपनी भविष्य की दिशा के कारण एआई विश्लेषक का मार्ग उच्च मांग में है, लेकिन यह अधिक महत्वपूर्ण क्यों हो रहा है? एआई विश्लेषक की कुछ जिम्मेदारियां यहां दी गई हैं, और वे प्रौद्योगिकी के भविष्य को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।
1. डिजाइनिंग या विश्लेषण एल्गोरिदम
पैटर्न याद रखने में आप कितने अच्छे हैं? एक एआई विश्लेषक के रूप में, आपको विभिन्न एल्गोरिथम पैटर्न को डिजाइन करने और उनका आकलन करने में एक विशेषज्ञ होने की आवश्यकता है, क्योंकि एआई सॉफ्टवेयर का बड़ा हिस्सा इसी से बनाया गया है। ये एल्गोरिदम लेआउट या रंग, अनुकूलन, गति, उपयोगकर्ता समाचार फ़ीड को अनुकूलित करने, या यहां तक कि छवियां उत्पन्न करने के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं।
एक कृत्रिम बुद्धि विश्लेषक सांख्यिकीय मॉडलिंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन सीखने पर अन्य डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों की एक टीम के साथ काम करता है। उदाहरण के लिए, आप अगले शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेटर पर काम कर सकते हैं, जैसे नाइट कैफे निर्माता.
2. सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों का मूल्यांकन
यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन ठीक से काम कर रहे हैं? मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के आधार पर, एआई विश्लेषक दैनिक आधार पर डेटा की लगातार निगरानी और आकलन करते हैं। इस नौकरी के साथ, आप एआई-आधारित सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों के स्रोत कोड का विश्लेषण करने के लिए ज़िम्मेदार होंगे, जो किसी भी एप्लिकेशन के ठीक से काम करने के लिए महत्वपूर्ण है।
इसमें सीखने और समस्या को सुलझाने में सक्षम कोई भी बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर शामिल हो सकता है, जैसे कंपनी चैटबॉट जो ग्राहकों से बात करते हैं, या Cortana विंडोज पर। इस तरह की उन्नत तकनीक के साथ, सॉफ़्टवेयर की गुणवत्ता ऐसी चीज़ है जिसका आप परीक्षण और परीक्षण करना चाहते हैं, खासकर यदि यह व्यापक दर्शकों के लिए एक व्यावसायिक उत्पाद है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक आभासी सहायक बना रहे हैं, तो आप चाहते हैं कि यह ग्राहकों के प्रश्नों का सही उत्तर दे।
3. अनुसंधान नई एआई प्रौद्योगिकी
क्या आप अपने आप को एक महान शोधकर्ता मानते हैं? एआई हमेशा बदलता रहता है, इसलिए नई तकनीकों पर शोध करने से प्रदर्शन को अनुकूलित करने और समस्याओं को अधिक तेज़ी से हल करने में मदद मिल सकती है। आखिरकार, आज एआई का विकास निरंतर शोध के कारण हुआ है।
निरंतर जानकारी का सामना करते हुए, संगठनों या छोटे व्यवसायों को एक नए प्रकार की प्रणाली की आवश्यकता हो सकती है जो अनुकूलन और सीखती है। नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन से लेकर स्पीच रिकग्निशन, रोबोटिक प्रोसेसिंग या डीप लर्निंग प्रोग्राम्स तक, ऐसे कई तरीके हैं जिनसे यह तकनीक व्यवसायों की सहायता कर सकती है। इस करियर पथ की एक शाखा के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? यहाँ है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बने.
4. परीक्षण प्रोटोटाइप
आपकी महत्वपूर्ण सोच या तर्क कौशल कितने उपयोगी हैं? एक प्रोटोटाइप वह है जहां सभी उत्पाद, चाहे मोबाइल ऐप हो या भौतिक उत्पाद, हमेशा शुरू होते हैं। और जितनी जल्दी वे विकास के इन चरणों को पार कर लेते हैं, उतने ही सफल हो जाते हैं। एआई विश्लेषक प्रोटोटाइप का परीक्षण करके इस प्रक्रिया को और भी आसान बनाते हैं।
प्रोटोटाइप परीक्षण मूल्यवान प्रतिक्रिया प्रदान करता है जिसका उपयोग विश्लेषक महंगी गलतियों से बचने के लिए कर सकते हैं, इसलिए अंतिम उपयोगकर्ता सर्वोत्तम संभव परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ता परीक्षण के माध्यम से किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, ग्राहकों के लिए एक नई प्रौद्योगिकी वेबसाइट पर उपयोग करने के लिए एक चैट सिस्टम। एक अन्य उदाहरण बीटा मोड में किसी ऐप पर उपयोगकर्ता फ़ीडबैक प्राप्त करना हो सकता है। यह किसी भी टीम के लिए मूल्यवान है।
एआई विश्लेषक परीक्षण चरण को बढ़ावा देने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों के आधार पर डेटा विश्लेषण डिजाइन करते हैं। समय के साथ परीक्षण प्रोटोटाइप के माध्यम से, एआई विश्लेषक छिपे हुए अवसरों की एक श्रृंखला को उजागर कर सकते हैं जो कि रचनाकारों से चूक गए होंगे।
5. कंप्यूटर कोड लिखना
क्या आप कंप्यूटर भाषाओं में अद्भुत हैं? एआई विश्लेषकों को कंप्यूटर कोड लिखने में पारंगत होना चाहिए, क्योंकि इसी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण होता है। एआई में, कोडिंग डेटा की तार्किक और विश्लेषणात्मक समझ को बढ़ाता है, इसलिए कोड सीखना एआई विश्लेषकों को बड़े डेटा से संबंधित समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है।
एआई विश्लेषकों को डेटा एकत्र करने, आंकड़ों का विश्लेषण करने या डेटा की कल्पना करने में सहायता करने के लिए आर या एसएएस जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का अच्छा ज्ञान होना चाहिए। कोड को सीखकर, विश्लेषक डेटा को साफ कर सकते हैं, इसे विभिन्न स्वरूपों में बदल सकते हैं, डेटाबेस में त्रुटियों को समझ सकते हैं और अधिक समाधान पेश करने के लिए नए विचार सामने ला सकते हैं।
6. व्यापार उत्पादकता में सहायता करना
जब व्यावसायिक उत्पादकता की बात आती है, तो एआई विश्लेषक व्यवसाय को कई तरह से फलने-फूलने में मदद करते हैं। एआई भविष्य के एनालिटिक्स की भविष्यवाणी करने में सक्षम होने के साथ, विश्लेषक आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क में त्रुटियों को कम कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, यह उन व्यवसायों के लिए बहुत आसान प्रक्रिया है, जिन्हें उत्पादों को जल्दी से आगे बढ़ाने की आवश्यकता है।
एआई विश्लेषक अनुमानित रखरखाव, व्यवसाय निगरानी, ग्राहक अनुभव निगरानी और राजस्व निगरानी के साथ व्यवसायों की उत्पादकता को बढ़ावा देते हैं। यदि समय की कमी या संख्याओं को पूरा करने की आवश्यकता है, तो एआई विश्लेषक इस प्रक्रिया के हर हिस्से को जानता है और किसी भी टीम के लिए अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान है।
7. रिपोर्ट तैयार करना
आज की डिजीटल दुनिया में एआई विश्लेषक डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, क्लाउड कंप्यूटिंग और अन्य से संबंधित पेशेवरों के साथ सहयोग करते हैं। इसे ध्यान में रखते हुए, आपको ऐसी रिपोर्ट तैयार करने में सक्षम होने के लिए उत्कृष्ट संचार की आवश्यकता है जो सटीक और अर्थपूर्ण हों।
कंपनियों को क्रॉस-फंक्शनल टीमों में काम करने के लिए एआई विश्लेषकों की जरूरत होती है, इसलिए यदि आप हमेशा एक संगठित व्यक्ति रहे हैं, तो रिपोर्ट तैयार करना आपकी पसंदीदा जिम्मेदारी हो सकती है। एक एआई विश्लेषक मशीन लर्निंग मॉडल तैयार करने, खरीदने और मॉडलिंग करने के साथ-साथ उत्पादों या मार्केटिंग के संदर्भ में सभी नंबरों को संभालने के लिए जिम्मेदार होता है।
इन पेशेवरों को यह भी पता होना चाहिए कि अनुसंधान, प्रयोग और नए दृष्टिकोणों के विकास पर रिपोर्ट कैसे तैयार करें। एआई विश्लेषक तब अपने निष्कर्ष प्रस्तुत कर सकते हैं, सुझाव दे सकते हैं और भविष्य में कंपनी की सहायता कर सकते हैं। एआई भूमिका के लिए अभ्यास करना चाहते हैं? यहाँ हैं अपनी प्रोजेक्ट रिपोर्ट को सबसे अलग दिखाने के सर्वोत्तम सुझाव!
8. बिजनेस रिटर्न को अधिकतम करना
क्या आप ऐसे व्यवसाय में फलते-फूलते हैं जो इसकी आय बढ़ा सकता है? आप यह नहीं सोचेंगे, लेकिन एक एआई विश्लेषक व्यापार रिटर्न में भारी मात्रा में मूल्य जोड़ता है। लक्षित विपणन, ग्राहक सेवा, स्वचालित कार्यप्रवाह, उत्पाद मूल्य निर्धारण का अनुकूलन, और बहुत कुछ की सहायता से एआई के पास ऐसा करने की काफी क्षमता है।
डेटा का ठीक से विश्लेषण करके, विश्लेषक प्रत्येक तिमाही में अपने कई प्रोजेक्ट लक्ष्यों को बढ़ा और स्थापित कर सकते हैं। एक प्रौद्योगिकी वेबसाइट पर, उदाहरण के लिए, एआई में पिछले खोज परिणामों के आधार पर विज्ञापन सामग्री को वैयक्तिकृत करने की शक्ति है। एआई व्यवसायों को ईमेल पढ़ने के लिए वॉयस असिस्टेंट के साथ वर्कफ्लो को स्वचालित करने में मदद कर सकता है, उदाहरण के लिए, या बुद्धिमान स्क्रीनिंग जो मैलवेयर के लिए स्कैन कर सकते हैं।
एआई विश्लेषक तकनीकी रूप से नवीन हैं
एआई एनालिटिक्स, स्वचालित डेटा विश्लेषण और मशीन प्रौद्योगिकियों के साथ, एक एआई विश्लेषक पेशे में पहले से न सुलझाई जा सकने वाली चुनौतियों को हल करने में मदद करने के लिए डेटा-संचालित ज्ञान शामिल है।
एआई विश्लेषणात्मक कौशल का उपयोग करने से ग्राहक जुड़ाव, प्रोटोटाइप विकास में सुधार, रिपोर्ट में सुधार और व्यावसायिक रिटर्न बढ़ाने में मदद मिलती है। एक एआई विश्लेषक अंततः व्यापार की दुनिया में भविष्य के रास्ते में सुधार कर सकता है, और एक कैरियर पथ के रूप में, बढ़ने की गारंटी है।
