मशीन लर्निंग बनाम आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस: मुख्य अंतर

यह बहुत आम बात है कि “मशीन लर्निंग” और “आर्टिफ़िशियल 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, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस, या एआई का एक उपसेट है।

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

• आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई): एआई किसी भी सॉफ्टवेयर या प्रक्रिया है जो मानव विचार और जानकारी प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन की गई है। एआई में कंप्यूटर विजन, नेचरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), स्वायत्त वाहन, रोबोटिक्स, और अंत में, मशीन लर्निंग जैसी विभिन्न प्रौद्योगिकियों और क्षेत्रों को शामिल किया जाता है। एआई उपकरणों को जानकारी सीखने और पहचानने में सक्षम बनाता है ताकि समस्याओं का समाधान किया जा सके और अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके। 
• मशीन लर्निंग (एमएल): मशीन लर्निंग एआई का एक उपसेट है, और यह एक तकनीक है जिसमें उपकरणों को डेटा दिए जाने के बाद मानव हस्तक्षेप के बिना जानकारी सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समय के साथ डेटा से सीख सकते हैं, जिससे समग्र मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता और कुशलता में सुधार होता है। इसे दूसरे तरीके से देखा जा सकता है कि मशीन लर्निंग वह प्रक्रिया है जो एआई एआई कार्यों को करते समय करता है। 

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के मुख्य पहलू

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

एआई को कभी-कभी विभिन्न प्रकारों में विभाजित किया जाता है, जैसे कि कमजोर एआई या मजबूत एआई। कमजोर एआई, जिसे संकीर्ण एआई या आर्टिफ़िशियल 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 आर्टिफ़िशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) और आर्टिफ़िशियल सुपर इंटेलिजेंस (एएसआई) शामिल हैं। एजीआई अभी तक केवल सैद्धांतिक है, और यह एक मशीन को मानवों के बराबर बुद्धिमत्ता का उल्लेख करता है। एजीआई स्व-जागरूक होगा और जटिल समस्याओं का समाधान करने, सीखने और भविष्य की योजना बनाने में सक्षम होगा। इसके अलावा, 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। इसे कंप्यूटर स्पीच रिकग्निशन या स्पीच-टू-टेक्स्ट के रूप में भी जाना जाता है, यह एनएलपी पर निर्भर करता है ताकि मानव भाषण को लिखित प्रारूप में अनुवादित किया जा सके। 
• कंप्यूटर विजन: एआई कंप्यूटरों को डिजिटल छवियों, वीडियो और अन्य दृश्य इनपुट से जानकारी निकालने में सक्षम बनाता है। कंप्यूटर विजन फोटो टैगिंग, स्वास्थ्य इमेजिंग, स्वायत्त कारों और बहुत कुछ के लिए उपयोग किया जाता है। 
• ग्राहक सेवा: एआई ग्राहक सेवा उद्योग में चैटबॉट्स को सक्षम बनाता है, जो व्यवसायों और उनके ग्राहकों के बीच संबंध को बदलता है। 
• फ्रॉड डिटेक्शन: वित्तीय संस्थान एआई का उपयोग संदिग्ध लेनदेन की पहचान करने के लिए करते हैं। 

मशीन लर्निंग के मुख्य पहलू

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्यवाणियां करने के लिए संरचित डेटा पर निर्भर करते हैं। संरचित डेटा वह डेटा है जो लेबल, संगठित और विशिष्ट विशेषताओं के साथ परिभाषित किया जाता है। मशीन लर्निंग को आमतौर पर इस डेटा को प्रोसेस और व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है, या यह गहरे शिक्षण एल्गोरिदम द्वारा अधिकृत हो जाएगा, जो 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 प्रोसेस करते हैं और व्यवसायिक निर्णय लेने में सुधार करने वाले पैटर्न की पहचान करते हैं, और ये मॉडल स्वयं अपडेट होते हैं और प्रत्येक बार अपनी विश्लेषणात्मक सटीकता में सुधार करते हैं।

मशीन लर्निंग में कई तकनीकें शामिल हैं, प्रत्येक एक अलग तरीके से काम करती है:

• सुपरवाइज्ड लर्निंग: लेबल वाला डेटा एल्गोरिदम को “सुपरवाइज” करता है और उन्हें डेटा को वर्गीकृत करने और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित करता है। 
• अनसुपरवाइज्ड लर्निंग: एक मशीन लर्निंग तकनीक जो अनलेबल डेटा का उपयोग करती है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल मानव हस्तक्षेप के बिना डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और पैटर्न की खोज कर सकते हैं। 
• रिनफोर्समेंट लर्निंग: यह तकनीक मॉडल को एक श्रृंखला में निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करती है, और यह एक पुरस्कार/दंड प्रणाली पर आधारित है। 

एआई/एमएल कौशल में अंतर

अब जब हमने आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की दो अवधारणाओं को अलग कर दिया है, तो आपने शायद अनुमान लगाया होगा कि प्रत्येक के लिए अलग कौशल सेट की आवश्यकता है। एआई या एमएल में शामिल होने के इच्छुक व्यक्तियों के लिए, यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि प्रत्येक के लिए क्या आवश्यक है।

एआई के संबंध में, कौशल सेट अधिक सैद्धांतिक होने की प्रवृत्ति है rather than तकनीकी, जबकि मशीन लर्निंग के लिए उच्च तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। इसके साथ कहा, दोनों के बीच कुछ ओवरलैप है।

आइए पहले आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के लिए शीर्ष कौशलों पर 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 शामिल हो सकते हैं, और वे डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकीय मॉडलिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करने में मदद करते 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 एआई प्रौद्योगिकी के नैतिक निहितार्थों के बारे में अच्छी तरह से जानकारी होनी चाहिए। नैतिकता एआई प्रणालियों के तैनाती के बारे में मुख्य चिंताओं में से एक है। 
• डोमेन ज्ञान: डोमेन ज्ञान के साथ, आप उद्योग को बेहतर ढंग से समझेंगे। यह आपको विशिष्ट चुनौतियों और जोखिमों का समाधान करने के लिए नवाचारी प्रौद्योगिकियों को विकसित करने में भी मदद करेगा, जिससे आपके व्यवसाय को बेहतर समर्थन मिलेगा। 
• मशीन लर्निंग: एआई को वास्तव में समझने और इसका सर्वोत्तम तरीके से उपयोग करने के लिए, आपके पास 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, यह किसी को भी एआई या एमएल में शामिल होने के लिए लाभदायक होगा कि वे इनमें से जितने संभव हो उतने कौशलों को जानें।

• 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 गणितीय ज्ञान की आवश्यकता है। 
• न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर: न्यूरल नेटवर्क गहरे शिक्षण के लिए मूलभूत हैं, जो मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है। एमएल विशेषज्ञों के पास न्यूरल नेटवर्क 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 बड़े डेटासेट का विश्लेषण करते हैं और पैटर्न की पहचान करते हैं और भविष्यवाणियां करते हैं। बिग डेटा बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलता से निकालने, प्रबंधन और विश्लेषण को 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 अपने कार्यों को समन्वयित करने के लिए संचार का आदान-प्रदान करते हैं।

एआई और एमएल कौशल के ये कुछ ही हैं जो किसी को भी इन क्षेत्रों में शामिल होने के लिए प्राप्त करने चाहिए। इसके साथ कहा, किसी भी व्यवसायिक नेता को इन कौशलों को सीखने से बहुत लाभ होगा, क्योंकि इससे उन्हें अपने 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 इनमें से कुछ एआई या एमएल कौशल प्राप्त करने के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो हमारी सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस और मशीन लर्निंग प्रमाणन की सूची देखें।