विषयसूची:
- शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कुछ प्रमुख लाभ यहां दिए गए हैं जो समग्र सीखने के अनुभव में मदद करते हैं।
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फायदे और नुकसान
- उद्यम में एआई के उपयोग की तीन सीमाएं यहां दी गई हैं जिन्हें तकनीकी और व्यावसायिक नेता अनदेखा कर देते हैं।
वीडियो: AI और मशीन लर्निंग के क्या फायदे हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
संक्षेप में, एआई और मशीन लर्निंग जिस तरह से हम कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए डेटा की शक्ति का उपयोग करते हैं, हमें ब्रांड लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए नए उपकरण प्रदान करते हैं। चाहे हम उच्च निजीकरण, बेहतर और गहन उपभोक्ता के बारे में बात कर रहे हों बुद्धि , बाजार के लिए उच्च गति, आदि।
लोग यह भी पूछते हैं, सीखने के लिए AI का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कुछ प्रमुख लाभ यहां दिए गए हैं जो समग्र सीखने के अनुभव में मदद करते हैं।
- अनुकूलित शिक्षा।
- पर्यवेक्षण प्रदर्शन।
- पाठ्यचर्या के लिए उत्पादक प्रतिक्रिया।
- छात्रों को महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया प्रदान करना।
- शिक्षा एक मजेदार अनुभव बन जाएगा।
- साथियों के साथ वैश्विक बातचीत।
इसी तरह, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है यह इंसानों की मदद कैसे कर सकता है? कृत्रिम होशियारी (एआई) मशीनों के लिए अनुभव से सीखना, नए इनपुट को समायोजित करना और प्रदर्शन करना संभव बनाता है मानव - जैसे कार्य। अधिकांश एआई उदाहरण जो आप आज सुनते हैं - शतरंज खेलने वाले कंप्यूटर से लेकर सेल्फ-ड्राइविंग कारों तक - गहन सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं।
ऊपर के अलावा, कृत्रिम बुद्धि के पक्ष और विपक्ष क्या हैं?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फायदे और नुकसान
- मानव त्रुटि में कमी: "मानव त्रुटि" वाक्यांश का जन्म इसलिए हुआ क्योंकि मनुष्य समय-समय पर गलतियाँ करता है।
- इंसानों के बजाय जोखिम लेता है:
- 24x7 उपलब्ध:
- दोहराव वाली नौकरियों में मदद करना:
- डिजिटल सहायता:
- तेज़ निर्णय:
- दैनिक अनुप्रयोग:
- नए आविष्कार:
एआई की सीमाएं क्या हैं?
उद्यम में एआई के उपयोग की तीन सीमाएं यहां दी गई हैं जिन्हें तकनीकी और व्यावसायिक नेता अनदेखा कर देते हैं।
- आंकड़े। एआई को अपना काम करने के लिए, मॉडल को डेटा पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है।
- ज्ञान की कमी। एआई के लिए एक और सीमा यह है कि मशीनें अक्सर वह नहीं जानती हैं जो वे नहीं जानते हैं, पारमेंटर ने कहा।
- पक्षपात।
सिफारिश की:
कौन से उद्योग मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं?
बड़े डेटा के साथ काम करने वाले अधिकांश उद्योगों ने मशीन लर्निंग तकनीक के मूल्य को मान्यता दी है। मशीन लर्निंग हेल्थकेयर उद्योग में व्यापक रूप से लागू है। वित्तीय सेवा उद्योग। खुदरा उद्योग। मोटर वाहन उद्योग। सरकारी संस्थाएं। परिवहन उद्योग। तेल और गैस उद्योग
हम मशीन लर्निंग का उपयोग किसके लिए कर सकते हैं?
यहां, हम मशीन लर्निंग के कुछ उदाहरण साझा करते हैं जिनका हम हर रोज उपयोग करते हैं और शायद यह नहीं जानते कि वे एमएल द्वारा संचालित हैं। आभासी व्यक्तिगत सहायक। यात्रा करते समय भविष्यवाणियां। वीडियो निगरानी। सोशल मीडिया सर्विसेज। ईमेल स्पैम और मैलवेयर फ़िल्टरिंग। ऑनलाइन ग्राहक सहायता। खोज इंजन परिणाम शोधन
मशीन लर्निंग में वर्गीकरण एल्गोरिदम क्या हैं?
यहां हमारे पास मशीन लर्निंग में वर्गीकरण एल्गोरिदम के प्रकार हैं: रैखिक क्लासिफायर: लॉजिस्टिक रिग्रेशन, नाइव बेयस क्लासिफायर। निकटतम पड़ोसी। समर्थन वेक्टर मशीन। निर्णय के पेड़। बढ़े हुए पेड़। यादृच्छिक वन। तंत्रिका जाल
आप उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे लागू करते हैं?
एक साधारण तकनीकी स्टैक के साथ उत्पादन के लिए अपना पहला एमएल मॉडल तैनात करें स्थानीय सिस्टम पर मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करें। अनुमान तर्क को फ्लास्क एप्लिकेशन में लपेटना। फ्लास्क एप्लिकेशन को कंटेनरीकृत करने के लिए डॉकर का उपयोग करना। डॉकर कंटेनर को AWS ec2 इंस्टेंस पर होस्ट करना और वेब-सेवा का उपभोग करना
क्या हम मशीन लर्निंग के लिए जावा का उपयोग कर सकते हैं?
जावा इस डोमेन में एक अग्रणी प्रोग्रामिंग भाषा नहीं है, लेकिन तीसरे पक्ष के ओपन सोर्स लाइब्रेरी की मदद से, कोई भी जावा डेवलपर मशीन लर्निंग को लागू कर सकता है और डेटा साइंस में प्रवेश कर सकता है। आगे बढ़ते हुए, आइए जावा में मशीनलर्निंग के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी देखें