Top 5 artificial intelligence trends in 2022
आप पर नजर रखने वाले Artificial Intelligence की प्रवृत्ति क्या होनी चाहिए?
आप कैसे पहचानते हैं कि कौन सी एक चीज और फिर भी पांच साल में उपयोग में होगी?
यदि आप लैपटॉप सीखने में अपने वैज्ञानिकों के समूह को पढ़ाते हैं तो क्या इससे व्यापार पर असर पड़ेगा?
विभिन्न संगठन इस तकनीक का उपयोग क्या कर रहे हैं और क्या यह उनके लिए काम कर रहा है?
वर्तमान में बिजनेस के लिए मनुष्यों पर एआई ध्यान केंद्रित करता है जिसे लागू किए गए विज्ञान संगठनों और मनुष्यों को आने वाले दशक में अपनाने पर विचार करना चाहिए।
जैसा कि एआई सर्वव्यापी हो जाएगा यह अतिरिक्त रूप से यह समझना मुश्किल हो सकता है कि कौन सा buzzword निवेश के लायक है।
इस लेख में हम उन 5 artificial intelligence घटनाक्रमों पर एक नज़र डालते हैं।
1) Robotic Process Automation (RPA)
Robotic Process Automation (RPA) एक आसान AI तकनीक है हालांकि इसके अलावा सबसे विध्वंसकारक में से एक है। अपनी नौकरी की कल्पना करें आपको कंप्यूटर पर एक उच्च-मात्रा दोहराव वाले मिशन को गति युक्त करने की आवश्यकता है।
हो सकता है कि यह किसी ग्राहक का चालान करने से जुड़ा हो। इसके लिए आपको एक ईमेल अटैचमेंट खोलना होगा एक CRM डेटाबेस में अटैचमेंट से रिप्रोडक्शन रिकॉर्ड फिर एक विशिष्ट डेटाबेस से जुड़ी जानकारी क्लच और इलेक्ट्रॉनिक मेल रिप्लाई में उस नए रिकॉर्ड को शिप करना होगा। समान चुनौती को प्रति दिन एक से अधिक उदाहरणों में Executed किया जाता है और आपको उन पहलों पर काम करने से रोकता है जिनमें आप अधिक शामिल हैं।
रोबोट प्रोसेस ऑटोमेशन एक तरह का सॉफ्टवेयर प्रोग्राम रोबोट है जो इन गाइड रिपेटिटिव कार्यों को कर सकता है। उपरोक्त उदाहरण का उपयोग करते हुए एक RPA डिवाइस ईमेल का अध्ययन करेगा एक सीआरएम में प्रतिकृति जानकारी एक असाधारण डेटाबेस से आंकड़े प्राप्त करेगा और यहां तक कि उन्हें ईमेल उत्तर भी भेज देगा।
यदि मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है तो RPA कर्मचारी को कदम रखने के लिए सूचित करेगा। संक्षेप में RPA ने सांसारिक कर्तव्यों से छुटकारा पा लिया और अधिक से अधिक रोमांचकारी काम के लिए मनुष्यों को मुक्त कर दिया एजेंसियों के लिए एक प्रमुख एआई फैशन पर विचार करने के लिए।
Financial offerings organization Vanguard management के तहत अंतरराष्ट्रीय संपत्ति में $ 5.6 ट्रिलियन है। यह सुनिश्चित करने के लिए RPA का उपयोग करता है कि साधारण खरीद और बिक्री के कार्य करता है। RPA उपकरण अब मानव व्यापारियों के लिए इच्छा को कम नहीं करते हैं। बल्कि दो लोगों के एकत्रीकरण से मानव को अतिरिक्त जटिल नौकरियों पर काम करने की सुविधा मिलती है जिससे प्रारंभ ग्राहकों के लिए एक उच्च औसत वाहक विकसित होता है।
2) Natural language processing (NLP)
Natural language processing कंप्यूटर को सिखाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल लागू करता है कि लिखित और बोली जाने वाली भाषा में क्या कहा जाए इसे कैसे समझा जाए
इसके बहुमूल्य और बढ़ते applications के कारण Natural language processing यकीनन उपयोग आर्थिक मूल्य में AI की शीर्ष शाखाओं में से एक है।
यह मुख्य रूप से खरीदारों में बदल जाता है जो Google होम या अमेज़ॅन एलेक्सा जैसे आवाज इंटरफ़ेस विज्ञान का कार्य करता है। एक स्क्रीन पर चित्रों के साथ लिखने या बातचीत करने के बजाय, हम उन इकाइयों से बात करते हैं जो हमारी अनौपचारिक भाषा को समझ सकते हैं।
3) Reinforcement learning
अपने सबसे आसान स्पष्टीकरण में Reinforcement ज्ञान प्राप्त करना एक इनपुट- और आउटपुट-आधारित गैजेट है जो अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए रिवार्ड गैजेट के उपयोग के साथ-साथ एक सकारात्मक लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए परीक्षण और त्रुटि पर प्रशिक्षण देता है।
इसलिए एक एआई कुछ आँकड़े दर्ज करता है और आउटपुट एक कार्रवाई के रूप में देता है। जब यह सही ढंग से करता है तो यह एक पुरस्कार प्राप्त करता है। जितना अधिक यह अपना कार्य करता है उतना अधिक पुरस्कार डिवाइस को दिया जाता है और इसके विपरीत।
कल्पना करें कि कोई वस्तु या गाजर की लकड़ी की छड़ी है या नहीं इसकी भविष्यवाणी करने के लिए एक एआई एजेंट की कोचिंग लें। यदि यह एक गाजर की ठीक-ठीक भविष्यवाणी करता है तो हम इसे प्लस वन का इनाम देते हैं और यदि यह गलत तरीके से लकड़ी की छड़ी की भविष्यवाणी करता है तो हम इसे माइनस वन का पुरस्कार प्रदान करते हैं।
Reinforcement Learning को उद्धरण से समजते है
अलीबाबा कि प्रसिद्ध चीनी ई-कॉमर्स साइट leveraged reinforcement learning को मार्केटिंग बजट बढ़ने के अलावा 240% की सहायता से ऑन-लाइन मार्केटिंग के लिए फंडिंग पर अपनी वापसी के बारे में जानने के लिए मिल रहा है।
एक लुकअप पेपर में अलीबाबा समूह बताता है कि कैसे Reinforcement का पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है जिसका उपयोग हर घंटे इंप्रेशन के लिए एक marketing campaign developing किया जाता है। कागज में आप देख सकते हैं कि गैजेट का अध्ययन करने वाले इस reinforcement ने विभिन्न बोली प्रणालियों के बेंचमार्क को कैसे बेहतर बनाया।
4) Edge computing
Edge computing से हमारी संपत्तियों और कारों में स्मार्टफ़ोन, स्मार्टवॉच और इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स-सक्षम गैजेट्स के साथ, बहुत सारी जानकारी उड़ रही है। इन सभी आँकड़ों को संसाधित करना एक जटिल अभ्यास है, जिसमें क्लाउड कंप्यूटिंग मशीनों के लिए रिकॉर्ड किए गए रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है, जो मुख्य रूप से हजारों या मीलों दूर के सर्वरों पर आधारित होते हैं।
Edge computing जो गैजेट के लिए आवश्यक servers और statistics storage को अपने smart watch में प्रवेश करने के लिए लेता है और इसे तुरंत डिवाइस पर रखता है। यह वास्तविक समय की सूचना है जो एक अच्छे सौदे में त्वरित कंप्यूटिंग प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करता है और सामुदायिक विलंबता से बचाता है। यदि cloud computing huge data है तो area computing immediate data है।
कंप्यूटिंग नोड एक छोटा सर्वर है जो नजदीकी telecommunications provider के लिए बंद है। नोड का उपयोग करके क्लाउड और आस-पास कंप्यूटिंग विकल्पों के बीच एक पुल बनाता है। इस विधि के परिणामस्वरूप फीस कम हो जाती है और सूचना संगणना पर बहुत कम समय खर्च होता है जिससे consumer के लिए एक त्वरित यात्रा होती है।
Edge computing को उद्धरण से समजते है
अपने किचन काउंटर पर अमेज़न इको पर विचार करें। इको पर एलेक्सा सहायक विज्ञान निश्चित रूप से डिवाइस में नहीं है। यह “Alexa” के “wake-word” को स्वीकार करता है हालाँकि इको को क्लाउड-आधारित सर्वर द्वारा आपके ऑडियो प्रश्न की तकनीक के लिए Wi-Fi से जुड़ना पड़ता है कोई गिनती संख्या कितनी आसान या जटिल होती है।
क्षेत्र कंप्यूटिंग को विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए AI चिप के साथ Amazon “What time is it?” जैसे आसान सवालों को सुलझाना चाहता है। डिवाइस में एक बार प्रतिक्रिया समय को कम करने और एक उच्च व्यक्ति अनुभव की पेशकश।
5) Open-source AI frameworks
Programming world built libraries और frameworks पर किया गया है जो रोजमर्रा के कोडिंग कार्य से अतिरेक लेते हैं।
उदाहरण के लिए React और Angular assist जैसे जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी जल्द ही वेबसाइटों का निर्माण करते हैं और इस तथ्य के कारण कम builders होते हैं कि वे लगातार घटक होते हैं। इसी तरह ओपन-सोर्स एआई प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क ने एआई विज्ञान के सुधार को जल्दी से बढ़ाने की अनुमति दी है।
AI कार्यक्षमता के लिए निर्मित libraries और frameworks के लिए अविश्वसनीय रूप से जटिल सिंथेटिक जीनियस एल्गोरिदम, मॉडल, पाइपलाइन और शिक्षा प्रक्रियाएं अब तकनीक में एक शौक के साथ इन के लिए उपलब्ध हैं।
कहते हैं कि आप एक पीसी दृष्टि-आधारित project का निर्माण करना पसंद करते हैं कुछ open-source AI programming frameworks आपको कोड के बहुत कम उपभेदों के साथ एक लैपटॉप कल्पनाशील और भविष्यद्दर्शी डिवाइस को लागू करने की अनुमति देंगे।
ओपन-सोर्स एआई फ्रेमवर्क को उद्धरण से समजते है
TensorFlow Google के माध्यम से विकसित एक एआई फ्रेमवर्क है जिसे सिंथेटिक खुफिया विभाग के किसी भी विभाग में उपयोग किया जा सकता है। कुछ TensorFlow मॉड्यूल NLP systems की शुरूआत को सरल बनाने में अतिरिक्त सहायता करेंगे। यह सबसे प्रसिद्ध AI फ्रेमवर्क में से एक है मुख्यत इस आधार पर कि TensorFlow 2.0 का सुधार जो ग्राहकों को और भी बेहतर AI सिस्टम बनाने के लिए अनुमोदित करता है।