चैटजीपीटी, बार्ड और मिडजर्नी जैसे एआई टूल्स को समझने के लिए आवश्यक अवधारणाओं और शब्दजाल को स्पष्ट करें।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की खोज करना भ्रामक तकनीकी शब्दों और निरर्थक शब्दजाल के चक्रव्यूह में प्रवेश करने जैसा महसूस कर सकता है। यह कोई आश्चर्य नहीं है कि एआई से परिचित लोग भी खुद को भ्रम में अपना सिर खुजलाते हुए पा सकते हैं।
इसे ध्यान में रखते हुए, हमने आपको आवश्यक ज्ञान से लैस करने के लिए एक व्यापक AI शब्दावली बनाई है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से लेकर मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग तक, हम सभी आवश्यक AI शब्दों को सरल और सरल भाषा में डिकोड करेंगे।
चाहे आप जिज्ञासु नौसिखिए हों या एआई उत्साही, निम्नलिखित एआई अवधारणाओं को समझना आपको एआई की शक्ति को अनलॉक करने के करीब लाएगा।
1. कलन विधि
एक एल्गोरिथ्म निर्देशों या नियमों का एक सेट है जिसका मशीन किसी समस्या को हल करने या किसी कार्य को पूरा करने के लिए पालन करती है।
2. कृत्रिम होशियारी
एआई मशीनों की मानव बुद्धि की नकल करने और आमतौर पर बुद्धिमान प्राणियों से जुड़े कार्यों को करने की क्षमता है।
3. आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई)
एजीआई, जिसे मजबूत एआई भी कहा जाता है, एआई का एक प्रकार है जिसमें मानव के समान उन्नत खुफिया क्षमताएं होती हैं। जबकि
कृत्रिम सामान्य बुद्धि कभी मुख्य रूप से एक सैद्धांतिक अवधारणा और अनुसंधान के लिए एक समृद्ध खेल का मैदान था, कई एआई डेवलपर्स अब मानते हैं कि अगले दशक में मानवता एजीआई तक पहुंच जाएगी।4. पश्चप्रचार
Backpropagation एक एल्गोरिथम तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग उनकी सटीकता और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। यह आउटपुट में त्रुटि की गणना करके, इसे नेटवर्क के माध्यम से वापस प्रसारित करने और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए कनेक्शन के वजन और पक्षपात को समायोजित करके काम करता है।
5. पक्षपात
एआई पूर्वाग्रह दूसरों की तुलना में अधिक बार कुछ भविष्यवाणियां करने के लिए एक मॉडल की प्रवृत्ति को संदर्भित करता है। किसी मॉडल के प्रशिक्षण डेटा या उसकी अंतर्निहित धारणाओं के कारण पक्षपात हो सकता है।
6. बड़ा डेटा
बिग डेटा एक ऐसा शब्द है जो ऐसे डेटासेट का वर्णन करता है जो पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके संसाधित करने के लिए बहुत बड़े या बहुत जटिल हैं। इसमें निर्णय लेने में सुधार के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि और पैटर्न निकालने के लिए सूचनाओं के विशाल सेट का विश्लेषण करना शामिल है।
7. चैटबॉट
चैटबॉट एक ऐसा प्रोग्राम है जो टेक्स्ट या वॉयस कमांड के माध्यम से मानव उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत का अनुकरण कर सकता है। चैटबॉट मानव-जैसी प्रतिक्रियाओं को समझ और उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे वे ग्राहक सेवा अनुप्रयोगों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाते हैं।
8. संज्ञानात्मक कम्प्यूटिंग
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग एक एआई क्षेत्र है जो विकासशील प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित करता है जो मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं, जैसे धारणा, सीखने, तर्क और समस्या को सुलझाने की नकल करता है।
9. कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा जो मशीन लर्निंग के एल्गोरिदम और गणितीय मॉडल का अध्ययन करती है। यह समझने के लिए सीखने की सैद्धांतिक नींव पर ध्यान केंद्रित करता है कि मशीनें ज्ञान कैसे प्राप्त कर सकती हैं, भविष्यवाणियां कर सकती हैं और अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकती हैं।
10. कंप्यूटर दृष्टि
कंप्यूटर दृष्टि डिजिटल छवियों और वीडियो से दृश्य जानकारी निकालने के लिए मशीनों की क्षमता को संदर्भित करता है। कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम का व्यापक रूप से ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, फेस रिकग्निशन, मेडिकल इमेजिंग और स्वायत्त वाहनों जैसे अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है।
11. डेटा खनन
डेटा माइनिंग बड़े डेटासेट से मूल्यवान ज्ञान प्राप्त करने की प्रक्रिया है। यह निर्णय लेने में सुधार के लिए डेटा में पैटर्न, संबंधों और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण और मशीन सीखने की तकनीक का उपयोग करता है।
12. डेटा विज्ञान
डेटा साइंस में वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और सिस्टम का उपयोग करके डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। यह डेटा माइनिंग की तुलना में अधिक व्यापक है और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए डेटा संग्रह, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग सहित गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करता है।
13. ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
डीप लर्निंग एआई की एक शाखा है जो बड़ी मात्रा में डेटा से सीखने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कई परतों (तंत्रिका नेटवर्क के भीतर जुड़े हुए नोड्स) के साथ करती है। यह मशीनों को जटिल कार्य करने में सक्षम बनाता है, जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, छवि, और वाक् पहचान।
14. जनरेटिव एआई
जनरेटिव एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम और एल्गोरिदम का वर्णन करता है जो टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो और सिमुलेशन बना सकता है। ये AI सिस्टम मौजूदा डेटा से पैटर्न और उदाहरण सीखते हैं और उस ज्ञान का उपयोग नए और मूल आउटपुट बनाने के लिए करते हैं।
15. माया
एआई मतिभ्रम उन उदाहरणों को संदर्भित करता है जहां एक मॉडल तथ्यात्मक रूप से गलत, अप्रासंगिक या निरर्थक परिणाम उत्पन्न करता है। यह कई कारणों से हो सकता है, जिसमें संदर्भ की कमी, प्रशिक्षण डेटा में सीमाएं या आर्किटेक्चर शामिल हैं।
16. हाइपरपैरामीटर
हाइपरपरमेटर्स वे सेटिंग्स हैं जो परिभाषित करती हैं कि एक एल्गोरिथम या मशीन लर्निंग मॉडल कैसे सीखता है और व्यवहार करता है। हाइपरपरमेटर्स में सीखने की दर, नियमितीकरण की ताकत और नेटवर्क में छिपी हुई परतों की संख्या शामिल है। आप अपनी आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इन मापदंडों के साथ छेड़छाड़ कर सकते हैं।
17. बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम)
एलएलएम एक मशीन लर्निंग मॉडल है जो बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित होता है और उपयोगकर्ता इनपुट के लिए सार्थक, प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए दिए गए संदर्भ में अगले टोकन का उत्पादन करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करता है। "बड़ा" शब्द भाषा मॉडल द्वारा व्यापक पैरामीटर के उपयोग को इंगित करता है। उदाहरण के लिए, GPT मॉडल सैकड़ों अरबों पैरामीटर का उपयोग करते हैं एनएलपी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा करने के लिए।
18. यंत्र अधिगम
यंत्र अधिगम मशीनों के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां करने का एक तरीका है। यह एक कंप्यूटर को डेटा के साथ फीड करने और डेटा के भीतर पैटर्न की पहचान करके निर्णय लेने या भविष्यवाणी करने के लिए सशक्त बनाने जैसा है।
19. तंत्रिका नेटवर्क
एक तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क से प्रेरित एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है। इसमें परतों में व्यवस्थित इंटरकनेक्टेड नोड्स या न्यूरॉन्स होते हैं। प्रत्येक न्यूरॉन नेटवर्क में अन्य न्यूरॉन्स से इनपुट प्राप्त करता है, जिससे यह पैटर्न सीखने और निर्णय लेने की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग मॉडल में तंत्रिका नेटवर्क एक प्रमुख घटक है जो उन्हें कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में उत्कृष्टता प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
20. प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एनएलजी)
प्राकृतिक भाषा पीढ़ी संरचित डेटा से मानव-पठनीय पाठ के निर्माण से संबंधित है। एनएलजी सामग्री निर्माण, चैटबॉट्स और वॉयस असिस्टेंट में एप्लिकेशन ढूंढता है।
21. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मानव-पठनीय पाठ या भाषण की व्याख्या करने, समझने और प्रतिक्रिया करने की मशीनों की क्षमता है। इसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें मनोभाव विश्लेषण, पाठ वर्गीकरण और प्रश्न उत्तर शामिल हैं।
22. ओपनएआई
OpenAI एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च लेबोरेटरी है, जिसकी स्थापना 2015 में हुई थी और यह सैन फ्रांसिस्को, यूएसए में स्थित है। कंपनी एआई उपकरण विकसित और तैनात करती है जो इंसानों की तरह स्मार्ट दिखाई दे सकते हैं। OpenAI का सबसे प्रसिद्ध उत्पाद, ChatGPT, नवंबर 2022 में जारी किया गया था और इसे विभिन्न विषयों पर उत्तर प्रदान करने की क्षमता के लिए सबसे उन्नत चैटबॉट के रूप में घोषित किया गया है।
23. पैटर्न मान्यता
पैटर्न पहचान डेटा में पैटर्न की पहचान करने और व्याख्या करने के लिए एआई सिस्टम की क्षमता है। पैटर्न रिकग्निशन एल्गोरिदम चेहरे की पहचान, धोखाधड़ी का पता लगाने और वाक् पहचान में एप्लिकेशन ढूंढते हैं।
24. आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन)
एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क जो फीडबैक कनेक्शन का उपयोग करके अनुक्रमिक डेटा को संसाधित कर सकता है। RNN पिछले इनपुट की मेमोरी को बनाए रख सकते हैं और NLP और मशीनी अनुवाद जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त हैं।
25. सुदृढीकरण सीखना
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जहां एक एआई एजेंट ट्रायल और एरर द्वारा बातचीत के माध्यम से निर्णय लेना सीखता है। एजेंट अपने कार्यों के आधार पर एल्गोरिथम से पुरस्कार या दंड प्राप्त करता है, जो समय के साथ अपने प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए मार्गदर्शन करता है।
26. पर्यवेक्षित अध्ययन
एक मशीन लर्निंग पद्धति जहां वांछित आउटपुट के साथ लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। मॉडल लेबल किए गए डेटा से सामान्यीकरण करता है और नए डेटा पर सटीक भविष्यवाणी करता है।
27. टोकनाइजेशन
टोकनाइजेशन एक टेक्स्ट डॉक्यूमेंट को टोकन नामक छोटी इकाइयों में विभाजित करने की प्रक्रिया है। ये टोकन शब्दों, संख्याओं, वाक्यांशों, प्रतीकों या पाठ में किसी भी तत्व का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जिसके साथ एक प्रोग्राम काम कर सकता है। टोकेनाइजेशन का उद्देश्य पूरे पाठ को एक स्ट्रिंग के रूप में संसाधित किए बिना असंरचित डेटा से सबसे अधिक समझ बनाना है, जो कम्प्यूटेशनल रूप से अक्षम और मॉडल के लिए कठिन है।
28. ट्यूरिंग टेस्ट
1950 में एलन ट्यूरिंग द्वारा पेश किया गया, यह परीक्षण मानव से अप्रभेद्य बुद्धि प्रदर्शित करने के लिए मशीन की क्षमता का मूल्यांकन करता है। ट्यूरिंग टेस्ट इसमें एक मानव न्यायाधीश एक मानव और एक मशीन के साथ बातचीत करता है, बिना यह जाने कि कौन सा है। यदि न्यायाधीश मशीन को मानव से अलग करने में विफल रहता है, तो मशीन को परीक्षण में उत्तीर्ण माना जाता है।
29. अनसुनी शिक्षा
एक मशीन लर्निंग पद्धति जहां मॉडल बिना लेबल वाले डेटासेट से अनुमान लगाता है। यह अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा में पैटर्न खोजता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भाषा को अपनाना
एआई एक तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है जो बदल रहा है कि हम प्रौद्योगिकी के साथ कैसे बातचीत करते हैं। हालाँकि, इतने सारे नए प्रचलित शब्द लगातार उभर रहे हैं, इस क्षेत्र में नवीनतम विकास के साथ बने रहना कठिन हो सकता है।
जबकि कुछ शब्द संदर्भ के बिना अमूर्त लग सकते हैं, मशीन सीखने की बुनियादी समझ के साथ संयुक्त होने पर उनका महत्व स्पष्ट हो जाता है। इन शर्तों और अवधारणाओं को समझना एक शक्तिशाली नींव रख सकता है जो आपको कृत्रिम बुद्धि के दायरे में सूचित निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाएगा।