मशीन लर्निंग बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: मुख्य अंतर

यह बहुत आम बात है कि “मशीन लर्निंग” और “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस” शब्दों का गलत संदर्भ में उपयोग किया जाता है। यह एक आसान गलती है जो की जा सकती है, क्योंकि वे दो अलग लेकिन समान अवधारणाएं हैं जो निकटता से संबंधित हैं। इसके साथ कहा, यह महत्वपूर्ण है कि मशीन लर्निंग, या एमएल, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, या एआई का एक उपसेट है।

इन दो अवधारणाओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आइए पहले प्रत्येक एक को परिभाषित करें:

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई): एआई किसी भी सॉफ्टवेयर या प्रक्रिया है जो मानव विचार और जानकारी को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन की गई है। एआई में कंप्यूटर विजन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), स्वायत्त वाहन, रोबोटिक्स और अंत में, मशीन लर्निंग जैसी विभिन्न प्रौद्योगिकियों और क्षेत्रों को शामिल किया गया है। एआई उपकरणों को जानकारी सीखने और पहचानने में सक्षम बनाता है ताकि समस्याओं का समाधान किया जा सके और अंतर्दृष्टि निकाली जा सके। 
• मशीन लर्निंग (एमएल): मशीन लर्निंग एआई का एक उपसेट है, और यह एक तकनीक है जिसमें डिवाइसों को डेटासेट के लिए दी गई जानकारी सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है बिना मानव हस्तक्षेप के। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समय के साथ डेटा से सीख सकते हैं, जिससे मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता और दक्षता में सुधार होता है। इसे देखने का एक और तरीका यह है कि मशीन लर्निंग एआई की प्रक्रिया है जब यह एआई कार्यों को करता है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मुख्य पहलू

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की कई परिभाषाएं वर्षों में सामने आई हैं, जो इसे थोड़ा जटिल या भ्रमित करने वाला बना देती हैं। लेकिन इसके सरल रूप में, एआई एक क्षेत्र है जो कंप्यूटर विज्ञान और मजबूत डेटासेट को प्रभावी समस्या समाधान के लिए जोड़ती है।

आजकल के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षेत्र में मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसे उपक्षेत्र शामिल हैं, जिनमें एआई एल्गोरिदम होते हैं जो इनपुट डेटा के आधार पर भविष्यवाणी या वर्गीकरण करते हैं।

एआई को कभी-कभी विभिन्न प्रकारों में तोड़ा जाता है, जैसे कि कमजोर एआई या मजबूत एआई। कमजोर एआई, जिसे संकीर्ण एआई या आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (एएनआई) के रूप में भी जाना जाता है, एआई है जिसे विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह हमारे दैनिक जीवन में एआई का सबसे स्पष्ट रूप है, जो एप्पल के सिरी और स्वायत्त वाहन जैसे अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है।

मजबूत एआई में आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) और आर्टिफिशियल सुपर इंटेलिजेंस (एएसआई) शामिल हैं। एजीआई अभी तक केवल सैद्धांतिक है, और यह एक मशीन को मानव के बराबर बुद्धिमत्ता का उल्लेख करता है। एजीआई स्व-जागरूक होगा और जटिल समस्याओं का समाधान करने, सीखने और भविष्य के लिए योजना बनाने में सक्षम होगा। चीजों को और आगे बढ़ाते हुए, एएसआई मानव बुद्धिमत्ता और क्षमता को पार कर जाएगा।

एआई को समझने के एक तरीके के रूप में इसके विभिन्न अनुप्रयोगों पर एक नज़र डालें:

• स्पीच रिकग्निशन: एआई स्पीच रिकग्निशन प्रौद्योगिकियों की कुंजी है। также कंप्यूटर स्पीच रिकग्निशन या स्पीच-टू-टेक्स्ट के रूप में जाना जाता है, यह मानव भाषण को लिखित प्रारूप में अनुवादित करने के लिए एनएलपी पर निर्भर करता है। 
• कंप्यूटर विजन: एआई कंप्यूटरों को डिजिटल छवियों, वीडियो और अन्य दृश्य इनपुट से जानकारी निकालने में सक्षम बनाता है। कंप्यूटर विजन फोटो टैगिंग, स्वास्थ्य देखभाल इमेजिंग, स्वायत्त कारों और बहुत कुछ के लिए उपयोग किया जाता है। 
• ग्राहक सेवा: एआई ग्राहक सेवा उद्योग में चैटबॉट को संचालित करता है, जो व्यवसायों और उनके ग्राहकों के बीच संबंध को बदलता है। 
• फ्रॉड डिटेक्शन: वित्तीय संस्थान एआई का उपयोग संदिग्ध लेनदेन का पता लगाने के लिए करते हैं। 

मशीन लर्निंग के मुख्य पहलू

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम संरचित डेटा पर निर्भर करते हैं ताकि भविष्यवाणी की जा सके। संरचित डेटा वह डेटा है जो लेबल किया गया है, संगठित है और विशिष्ट विशेषताओं के साथ परिभाषित किया गया है। मशीन लर्निंग को आमतौर पर इस डेटा को प्री-प्रोसेस और संगठित करने की आवश्यकता होती है, या यह गहरे शिक्षण एल्गोरिदम द्वारा अधिग्रहित किया जाएगा, जो कि एआई का एक और उपक्षेत्र है।

जब हम मशीन लर्निंग की बड़ी अवधारणा पर नज़र डालते हैं, तो यह जल्दी से स्पष्ट हो जाता है कि यह व्यवसायों के लिए एक अत्यधिक मूल्यवान उपकरण है, चाहे वह किसी भी आकार का हो। यह बड़े पैमाने पर डेटा की उपलब्धता के कारण है जो संगठनों के लिए उपलब्ध है। मशीन लर्निंग मॉडल डेटा को संसाधित करते हैं और व्यावसायिक निर्णय लेने में सुधार करने वाले पैटर्न की पहचान करते हैं, और ये मॉडल स्वयं अपडेट हो जाते हैं और प्रत्येक बार अपनी विश्लेषणात्मक सटीकता में सुधार करते हैं।

मशीन लर्निंग में कई तकनीकें शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक अलग तरह से काम करती है:

• पर्यवेक्षित शिक्षण: लेबल किए गए डेटा एल्गोरिदम को “पर्यवेक्षित” करते हैं और उन्हें डेटा को वर्गीकृत करने और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित करते हैं। 
• अपर्यवेक्षित शिक्षण: एक मशीन लर्निंग तकनीक जो अलेबल्ड डेटा का उपयोग करती है। अपर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल मानव हस्तक्षेप के बिना डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और पैटर्न की खोज कर सकते हैं। 
• पुरस्कार शिक्षण: यह तकनीक मॉडल को निर्णयों की एक श्रृंखला बनाने के लिए प्रशिक्षित करती है, और यह एक पुरस्कार/दंड प्रणाली पर आधारित है। 

एआई/एमएल कौशल सेट में अंतर

अब जब हमने दो अवधारणाओं, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को अलग कर दिया है, तो आपने शायद अनुमान लगाया होगा कि प्रत्येक एक अलग सेट कौशल की आवश्यकता है। एआई या एमएल के साथ जुड़ने के इच्छुक व्यक्तियों के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि वे प्रत्येक के लिए क्या आवश्यक है यह पहचानें।

जब एआई की बात आती है, तो कौशल सेट अधिक सैद्धांतिक होता है rather तकनीकी होने के बजाय, जबकि मशीन लर्निंग के लिए अत्यधिक तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। इसके साथ कहा, दोनों के बीच कुछ ओवरलैप है।

आइए पहले एआई के लिए शीर्ष कौशलों पर एक नज़र डालें:

• डेटा साइंस: एक बहु-विषयक क्षेत्र जो डेटा का उपयोग करके अंतर्दृष्टि प्राप्त करने पर केंद्रित है, डेटा साइंस कौशल एआई के लिए महत्वपूर्ण हैं। इसमें प्रोग्रामिंग से लेकर गणित तक और सांख्यिकीय मॉडलिंग से लेकर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तक शामिल हो सकते हैं। 
• रोबोटिक्स: एआई रोबोटों को कंप्यूटर विजन प्रदान करता है ताकि वे अपने पर्यावरण को नेविगेट और महसूस कर सकें। 
• नैतिकता: एआई से जुड़े किसी भी व्यक्ति को इस प्रौद्योगिकी के नैतिक निहितार्थों के बारे में अच्छी तरह से जानकारी होनी चाहिए। नैतिकता एआई प्रणालियों के तैनाती के संबंध में मुख्य चिंताओं में से एक है। 
• डोमेन ज्ञान: डोमेन ज्ञान के होने से आपको उद्योग को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलेगी। यह आपको विशिष्ट चुनौतियों और जोखिमों का समाधान करने के लिए नवीन तकनीकों को विकसित करने में भी मदद करेगा, जिससे आपके व्यवसाय को बेहतर समर्थन मिलेगा। 
• मशीन लर्निंग: एआई को वास्तव में समझने और इसे सर्वोत्तम तरीके से लागू करने के लिए, आपको मशीन लर्निंग की ठोस समझ होनी चाहिए। जबकि आपको मशीन लर्निंग विकास के हर एक तकनीकी पहलू को जानने की आवश्यकता नहीं है, आपको इसके मूलभूत पहलुओं को जानना चाहिए। 

जब हम मशीन लर्निंग पर नज़र डालते हैं, तो कौशल अधिक तकनीकी हो जाते हैं। इसके साथ कहा, एआई या एमएल के साथ जुड़ने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए यह लाभकारी होगा कि वे इनमें से जितने संभव हो उतने को जानते हैं:

• प्रोग्रामिंग: प्रत्येक मशीन लर्निंग पेशेवर को जावा, आर, पाइथन, सी++, और जावास्क्रिप्ट जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में प्रवीण होना चाहिए। 
• गणित: एमएल पेशेवर व्यापक रूप से एल्गोरिदम और अनुप्रयुक्त गणित के साथ काम करते हैं, जो उन्हें मजबूत विश्लेषणात्मक और समस्या समाधान कौशल के साथ-साथ गणितीय ज्ञान की आवश्यकता है। 
• न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर: न्यूरल नेटवर्क डीप लर्निंग के लिए मूलभूत हैं, जो मशीन लर्निंग का एक उपसेट है। एमएल विशेषज्ञों को इन न्यूरल नेटवर्क्स की गहरी समझ होती है और वे विभिन्न क्षेत्रों में कैसे लागू किए जा सकते हैं। 
• बिग डेटा: मशीन लर्निंग का एक प्रमुख हिस्सा बिग डेटा है, जहां ये मॉडल विशाल डेटासेट का विश्लेषण करते हैं ताकि पैटर्न की पहचान की जा सके और भविष्यवाणियां की जा सकें। बिग डेटा बड़ी मात्रा में डेटा के निष्कर्षण, प्रबंधन और विश्लेषण को कुशलता से संदर्भित करता है। 
• वितरित कंप्यूटिंग: कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा, वितरित कंप्यूटिंग मशीन लर्निंग का एक और मुख्य हिस्सा है। यह वितरित प्रणालियों को संदर्भित करता है जिनके घटक विभिन्न नेटवर्क कंप्यूटरों पर स्थित होते हैं, जो संचार का आदान-प्रदान करके अपनी क्रियाओं को समन्वयित करते हैं।

यह कुछ एआई और एमएल कौशल हैं जिन्हें किसी भी व्यक्ति द्वारा हासिल किया जाना चाहिए जो इन क्षेत्रों में शामिल होना चाहता है। इसके साथ कहा, किसी भी व्यवसायिक नेता को इन कौशलों को सीखने से बहुत लाभ होगा, क्योंकि इससे उन्हें अपनी एआई परियोजनाओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलेगी। और किसी भी एआई परियोजना के लिए सफलता की एक प्रमुख कुंजी एक सक्षम नेतृत्व टीम है जो जानती है कि क्या हो रहा है।

यदि आप जानना चाहते हैं कि आप इनमें से कुछ एआई या एमएल कौशल कैसे प्राप्त कर सकते हैं, तो हमारी डेटा साइंस और मशीन लर्निंग प्रमाणन की सूची देखें।