Artificial intelligence in Hindi

(Artificial Intelligence )आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या हैऔर यह कैसे काम करता है ?

What is artificial Intellence

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

आज की दुनिया में, तकनीक बहुत तेजी से बढ़ रही है, और हम दिन-ब-दिन विभिन्न नई तकनीकों के संपर्क में आ रहे हैं।

यहाँ, कंप्यूटर विज्ञान की उभरती हुई तकनीकों में से एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो बुद्धिमान मशीनें बनाकर दुनिया में एक नई क्रांति लाने के लिए तैयार है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब हमारे चारों ओर है। यह वर्तमान में विभिन्न उपक्षेत्रों के साथ काम कर रहा है, सामान्य से लेकर विशिष्ट तक, जैसे कि सेल्फ-ड्राइविंग कार, शतरंज खेलना, थेओरम को साबित करना, संगीत बजाना, पेंटिंग करना आदि।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दो शब्दों आर्टिफिशियल और इंटेलिजेंस से बना है, जहां आर्टिफिशियल “मानव निर्मित” को परिभाषित करता है और इंटेलिजेंस “सोचने की शक्ति” को परिभाषित करता है, इसलिए एआई का अर्थ है “एक मानव निर्मित सोच शक्ति”
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तब मौजूद होता है जब एक मशीन में सीखने, तर्क करने और समस्याओं को हल करने जैसे मानव आधारित कौशल हो सकते हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ आपको कुछ काम करने के लिए किसी मशीन को प्रीप्रोग्राम करने की जरूरत नहीं है, इसके बावजूद आप प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम के साथ एक मशीन बना सकते हैं जो खुद की बुद्धि के साथ काम कर सकती है, और वह है एआई का कमाल।

ऐसा माना जाता है कि AI कोई नई तकनीक नहीं है, और कुछ लोगों का कहना है कि ग्रीक मिथक के अनुसार, शुरुआती दिनों में यांत्रिक पुरुष थे जो मनुष्यों की तरह काम और व्यवहार कर सकते थे।हिंदू महाकाव्य भी एआई, रोबोट से भरे हुए हैं |

Why artificial Intelligence ?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्यों?

 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानने से पहले हमें यह जान लेना चाहिए कि AI का क्या महत्व है और हमें इसे क्यों सीखना चाहिए। AI के बारे में जानने के कुछ मुख्य कारण निम्नलिखित हैं:

  • AI की मदद से, आप ऐसे सॉफ़्टवेयर या डिवाइस बना सकते हैं जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को बहुत आसानी से और सटीकता के साथ हल कर सकते हैं जैसे कि स्वास्थ्य संबंधी समस्याएं, मार्केटिंग, ट्रैफ़िक समस्याएं आदि।
  • एआई की मदद से आप अपने पर्सनल वर्चुअल असिस्टेंट जैसे कॉर्टाना, गूगल असिस्टेंट, सिरी आदि बना सकते हैं।
    एआई की मदद से आप ऐसे रोबोट बना सकते हैं जो ऐसे माहौल में काम कर सकें जहां इंसानों का अस्तित्व खतरे में पड़ सकता है।
  • AI अन्य नई तकनीकों, नए उपकरणों और नए अवसरों के लिए मार्ग खोलता है।

Objective of artificial intelligence

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उद्देश्य

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मुख्य उद्देश्य निम्नलिखित हैं:

  • मानव मस्तिष्क की प्रतिलिपि बनाएँ
  • ज्ञान-गहन कार्यों को हल करें
  • धारणा और क्रिया का बुद्धिमान संबंध बनाएं
    एक ऐसी मशीन का निर्माण करना जो मानवीय बुद्धि की आवश्यकता वाले कार्यों को कर सके
  • थेओरम सिद्ध करना
  • शतरंज खेलना
  • कुछ सर्जिकल ऑपरेशन की योजना बनाएं
  • ट्रैफिक में कार चलाना
  • कुछ ऐसी प्रणाली बनाना जो बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित कर सके, स्वयं नई चीजें सीख सके, प्रदर्शित कर सके, समझा सके और अपने उपयोगकर्ता को सलाह दे सके।

How artificial intelligence work

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कैसे काम करता है?

मशीन लर्निंग: Machine Learning

ML एक मशीन को सिखाता है कि पिछले अनुभव के आधार पर निष्कर्ष और निर्णय कैसे लें। यह पैटर्न की पहचान करता है, मानव अनुभव को शामिल किए बिना संभावित निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए इन डेटा बिंदुओं के अर्थ का अनुमान लगाने के लिए पिछले डेटा का विश्लेषण करता है। डेटा का मूल्यांकन करके निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए यह अपनेआप काम करता है और मानव समय बचाता है और उन्हें बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।

डीप लर्निंग: Deep Learning 

यह एक मशीन को सिखाता है कि कैसे परिणामों को विभाजित करने, तर्क करने और भविष्यवाणी करने के लिए परतों के माध्यम से इनपुट को तैयार करता है।

तंत्रिका नेटवर्क: Neural Networks

वे एल्गोरिदम की एक श्रृंखला है जो विभिन्न बहुत से वेरिएबल्स के बीच संबंधों को पकड़ती है और डेटा को मानव मस्तिष्क के रूप में पेश करती है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सी:

Natural Language Processing

एनएलपी एक मशीन द्वारा किसी भाषा को पढ़ने, समझने, उसकी व्याख्या करने का विज्ञान है। एक बार जब एक मशीन समझ जाती है कि उपयोगकर्ता क्या संवाद करना चाहता है, तो वह उसी के अनुसार प्रतिक्रिया करता है।

कंप्यूटर विज़न: computer Vision 

कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम एक छवि को तोड़कर और वस्तुओं के विभिन्न भागों का अध्ययन करके एक छवि को समझने की कोशिश करता है। यह मशीन को छवियों के एक सेट से वर्गीकृत करने और सीखने में मदद करता है, ताकि पिछली टिप्पणियों के आधार पर बेहतर आउटपुट निर्णय लिया जा सके।

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग: Cognitive Computing

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग एल्गोरिदम पाठ/भाषण/छवियों/वस्तुओं का विश्ले

What does artificial intelligence contain

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में क्या शामिल है?

मशीन या सॉफ्टवेयर के लिए उपरोक्त कारकों को प्राप्त करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को निम्नलिखित की आवश्यकता होती है:

  • गणित
  • जीवविज्ञान
  • मनोविज्ञान
  • समाज शास्त्र
  • कंप्यूटर विज्ञान
  • न्यूरॉन्स अध्ययन
  • सांख्यिकी

 

  • Mathematics
  • Psychology
  • Sociology
  • Computer science
  • Neurons Studies
  • Statistics

benefits of artificial intelligence

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कुछ मुख्य लाभ निम्नलिखित हैं:

कम गलतियों के साथ उच्च  सटीकता:

एआई मशीन या सिस्टम कम गलतियों और उच्च सटीकता के लिए होते हैं क्योंकि यह पूर्व-अनुभव या जानकारी के अनुसार निर्णय लेता है।

हाई-स्पीड:

एआई सिस्टम बहुत तेज गति और तेजी से निर्णय लेने वाले हो सकते हैं, क्योंकि एआई सिस्टम शतरंज के खेल में एक शतरंज चैंपियन को हरा सकते हैं।

उच्च विश्वसनीयता:

एआई मशीनें अत्यधिक विश्वसनीय हैं और उच्च सटीकता के साथ एक ही काम को कई बार कर सकती हैं।

जोखिम भरे क्षेत्रों के लिए उपयोगी:

एआई मशीनें बम को डिफ्यूज करने, समुद्र तल की खोज करने जैसी स्थितियों में मददगार हो सकती हैं, जहां मानव को काम पर रखना जोखिम भरा हो सकता है।

डिजिटल सहायक:

एआई उपयोगकर्ताओं को डिजिटल सहायता प्रदान करने के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है जैसे कि एआई तकनीक वर्तमान में विभिन्न ई-कॉमर्स वेबसाइटों द्वारा ग्राहकों की आवश्यकता के अनुसार उत्पादों को दिखाने के लिए उपयोग की जाती है।

सार्वजनिक उपयोगिता के रूप में उपयोगी:

एआई सार्वजनिक उपयोगिताओं के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है जैसे कि सेल्फ-ड्राइविंग कार जो हमारी यात्रा को सुरक्षित और परेशानी मुक्त बना सकती है, सुरक्षा उद्देश्य के लिए चेहरे की पहचान, मानव-भाषा में मानव के साथ संवाद करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण , आदि।

Disadvantages of Artificial Intelligence

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के नुकसान

हर तकनीक के कुछ नुकसान होते हैं, और वही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए जाता है। अभी भी इतनी फायदेमंद तकनीक होने के कारण, इसके कुछ नुकसान हैं जिन्हें हमें AI सिस्टम बनाते समय अपने दिमाग में रखना होगा। एआई के नुकसान निम्नलिखित हैं:

उच्च लागत:

एआई की हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की आवश्यकता बहुत महंगी है क्योंकि इसे वर्तमान विश्व आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए बहुत सारे रखरखाव की आवश्यकता होती है।

लीक से हटकर नहीं सोच सकते:

यहां तक ​​कि हम एआई के साथ स्मार्ट मशीनें बना रहे हैं, लेकिन फिर भी वे लीक से हटकर काम नहीं कर सकते, क्योंकि रोबोट केवल वही काम करेगा जिसके लिए उन्हें प्रशिक्षित किया गया है, या प्रोग्राम किया गया है।

भावनाएँ और भावनाएँ नहीं:

AI मशीनें एक उत्कृष्ट प्रदर्शनकर्ता हो सकती हैं, लेकिन फिर भी इसमें भावना नहीं होती है इसलिए यह मानव के साथ किसी भी प्रकार का भावनात्मक लगाव नहीं बना सकती है, और कभी-कभी उपयोगकर्ताओं के लिए हानिकारक हो सकती है यदि उचित देखभाल न की जाए।

मशीनों पर निर्भरता बढ़ाएँ:

प्रौद्योगिकी की वृद्धि के साथ, लोग उपकरणों पर अधिक निर्भर होते जा रहे हैं और इसलिए वे अपनी मानसिक क्षमताओं को खो रहे हैं।

कोई रचनात्मकता नहीं:

चूंकि मनुष्य इतने रचनात्मक हैं और कुछ नए विचारों की कल्पना कर सकते हैं लेकिन फिर भी एआई मशीनें मानव बुद्धि की इस शक्ति को हरा नहीं सकती हैं और रचनात्मक और कल्पनाशील नहीं हो सकती हैं।

एनालिटिक्स में AI: टॉप यूज केस और टूल्स

एआई प्रौद्योगिकियों का एक संग्रह है जो डेटा के बड़े सेट से अंतर्दृष्टि और पैटर्न निकालने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। एआई उन अंतर्दृष्टि और पैटर्न का उपयोग भविष्यवाणियां करने के लिए कर सकता है कि परिणाम क्या हैं। यह समय के साथ अपनी भविष्यवाणियों को सुधारना भी सीख सकता है।

यह एआई को निर्णय लेने के लिए एनालिटिक्स डेटा का उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एकदम सही बनाता है। हम Google Analytics, ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म, बिजनेस इंटेलिजेंस सिस्टम, कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम और CRM जैसे सिस्टम का उपयोग करके डेटा विश्लेषण की बात कर रहे हैं।

एनालिटिक्स में एआई के साथ, आप अपने पास पहले से मौजूद डेटा से अधिक मूल्य प्राप्त कर सकते हैं, उस डेटा को एकीकृत कर सकते हैं, और अपने डेटा के आधार पर तेजी से मूल्यवान भविष्यवाणियां कर सकते हैं।

analytics एनालिटिक्स उपयोग के मामलों में एआई

नई खोजें
एआई बड़े डेटासेट में आत्मचिंतन और पैटर्न खोजने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जिसे मनुष्य अभी नहीं देख सकते हैं। यह बड़े पैमाने पर और गति से भी करता है।

आज, AI मौजूद है जो आपके वेबसाइट डेटा एनालिटिक्स के बारे में आपके द्वारा पूछे गए सवालों के जवाब देगा। (सोचें “किस चैनल की रूपांतरण दर सबसे अधिक थी?”)

एआई एनालिटिक्स टूल आपके एनालिटिक्स में देखे जाने वाले अवसरों के आधार पर कार्रवाई की सिफारिश भी कर सकता है।

व्यापार और मार्केटिंग  परिणामों की भविष्यवाणी करें

एआई आपको परिणामों  के सफल पाठ्यक्रमों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है।

 

एआई-पावर्ड सिस्टम सैकड़ों स्रोतों से डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और इस बारे में भविष्यवाणियां कर सकते हैं कि क्या काम करता है और क्या नहीं।

 

एआई आपके ग्राहकों के बारे में डेटा एनालिटिक्स में भी गहराई से गोता लगा सकता है और उपभोक्ता वरीयताओं, उत्पाद विकास और मार्केटिंग चैनलों के बारे में भविष्यवाणियां कर सकता है।

पूर्वानुमान मांग

अपनी भविष्य कहनेवाला क्षमताओं के लिए धन्यवाद, AI उपलब्ध स्टॉक, मौसमी रुझानों, पिछले खरीद व्यवहार, और बहुत कुछ के आधार पर उत्पाद की मांग का अनुमान लगाने के लिए आपके एनालिटिक्स डेटा का उपयोग कर सकता है।

 

इस डेटा विश्लेषण के आधार पर, व्यवसाय सुधार कर सकते हैं कि वे उत्पादों को कैसे स्टॉक करते हैं, इन्वेंट्री खरीदते हैं, या सामग्री खरीदते हैं। वे अन्य व्यवसाय या विपणन निवेश की योजना बनाने के लिए AI मांग पूर्वानुमान का भी उपयोग कर सकते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दुनिया को हर पहलू में बदल रहा है। अब यह एक सच्चाई है कि पिछले दशक के अंत से ‘डेटा नया तेल है’। मैन्युफैक्चरिंग, कम्युनिकेशन, इंश्योरेंस, हैवी इंजीनियरिंग, डिफेंस से लेकर हेल्थकेयर तक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बिजनेस और इनोवेशन को चला रहा है।

10 steps to start career in data science 5 Data Analytics Projects for Beginners 5 Excel Data Analysis Functions You Need to Know 5 Things in Your Resume from Getting Your First Job in Data Science 6 Ways Data Scientists Are Helping the Agricultural Sector 8 Strategies for Pharmaceutical Companies to Use Analytics for Success Applications of Data Science in the Retail Sector Best Data Analytics training in Dehradun Why to learn Best Data science Training in Dehradun Categories of SQL command to know for Data Analysis