आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने सभी उद्योगों को अपने कब्जे में ले लिया है और अब यह व्यावसायिक प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। लंबे समय से चले गए हैं जब एआई सिर्फ एक विज्ञान-फाई है जो डेवलपर्स के बीच इसे वास्तविकता में बदलने की कोशिश कर रहा था। कृत्रिम बुद्धि समाधान नवीनतम प्रगति को शामिल करने के लिए विशेषता भागों में से एक है जिसने वर्तमान जीवन को आसान बना दिया है। 1956 में, AI का अस्तित्व व्यक्तियों के लिए एक झटके के रूप में सामने आया, लेकिन समय के साथ, यह व्यवसाय की दुनिया का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया। अब, समय बीतने के साथ, एआई ने वर्तमान तकनीकी वास्तविकता में व्यापक स्थान ले लिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के औद्योगिक प्रभाव को शुरू करने के लिए, हमें यह जानना होगा कि यह वास्तव में क्या है। कई तकनीकों पर AI पर इतना बड़ा प्रभाव है कि इसे सामान्य और व्यापक रूप से जानना आवश्यक हो जाता है। इसलिए, व्यापक दृष्टिकोण रखने से पहले, एआई कंप्यूटर सॉफ्टवेयर है जो समान मानसिकता वाले मानव जैसे वातावरण में गतिविधियों को करने की क्षमता रखता है। हालाँकि, इसमें AI की बारीकियों को कवर करने की कोई क्षमता नहीं है जो अभी भी तकनीकी रूप से सही है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वर्कफ़्लो की गहरी समझ है जो इसे अलग बनाती है।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
डीप लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास का एक संपार्श्विक पहलू है जो सीखने के समान दृष्टिकोण का अनुकरण करने से संबंधित है जिसका उपयोग मानव द्वारा एक निश्चित प्रकार के उन्नत ज्ञान प्राप्त करने के लिए किया जाता है। डीप लर्निंग भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को स्वचालित करने के लिए है, जबकि मशीन लर्निंग रैखिक विमान पर अधिक है, डीप लर्निंग एनालॉग अमूर्तता के आरोही क्रम में जटिलता के पदानुक्रम की ओर अधिक है।
कार्य इनपुट के गैर-रेखीय परिवर्तन और आउटपुट के रूप में एक सांख्यिकीय मॉड्यूल बनाने के लिए इसके उपयोग पर आधारित है जब तक कि यह स्वीकार्य सटीकता के अधिकतम स्तर तक नहीं पहुंच जाता।
आइए अब समझते हैं कि यह 2019 में IoT ऐप डेवलपमेंट के साथ कई चीजें कैसे बदलेगा।
जलवायु परिवर्तन
1970 के बाद से एक प्राकृतिक आपदा के कारण 1.3 मिलियन मौतें हुई हैं जो 2030 तक बढ़कर 1.4 बिलियन हो जाएगी, ऐसे परिदृश्य में जलवायु सूचना विज्ञान का उपयोग एक वरदान होगा। डीप लर्निंग की मदद से, हम डेटा निकालने के लिए दुनिया भर के संसाधनों द्वारा कैप्चर की गई सैटेलाइट इमेज को प्रोसेस कर सकते हैं और फिर उसकी तुलना कर सकते हैं।
इस सृजित जानकारी के माध्यम से हम न केवल जलवायु परिवर्तन पर नज़र रख सकते हैं बल्कि कुछ भू-स्थानों पर आपदाओं के प्रभाव पर भी नज़र रख सकते हैं। डीप लर्निंग, जलवायु परिवर्तन से अधिक सटीक रूप से लड़ने वाले मॉड्यूल की पहचान से संबंधित मुद्दों को भी हल कर सकता है। नवीनतम प्रगति के साथ IoT ऐप डेवलपमेंट कंपनी के गठन के साथ, यह अब जितना हम मान सकते हैं उससे कहीं अधिक आसान है।
सेल्फ ड्राइविंग कारें
21वीं सदी के शुरू होने के बाद भी सेल्फ-ड्राइविंग कारें अभी भी सपने हैं। डीप लर्निंग की मदद से हम इंडिपेंडेंट कारों के पैटर्न को हासिल कर सकते हैं। जैसा कि हम सभी जानते हैं कि गहन शिक्षण का आधार डेटा विश्लेषण है, इसे आगे विभिन्न तरीकों और कैमरों और सेंसर के परिमाण का उपयोग करने की दिशा में निर्देशित किया जा सकता है जो गहन शिक्षण वातावरण के लिए सही संयोजन बनाता है।
ब्लॉग पढ़ें- IoT के लिए भविष्य के लिए तैयार होने के लिए आपको 10 कार्ययोजनाओं का लाभ उठाना चाहिए
इतना ही नहीं, गहन शिक्षण बाधा की पहचान और महत्वपूर्ण निर्णय लेने को आसान और अधिक सुविधाजनक बनाएगा। डीप लर्निंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस का सेल्फ-ड्राइविंग कारों पर व्यापक प्रभाव पड़ता है जो इसे उद्योग का एक अनिवार्य हिस्सा बनाता है।
चिकित्सा प्रगति
चिकित्सा एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें निरंतर नवाचारों की आवश्यकता होती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन की कमाई ने पहले ही मेडिकल टेक्नोलॉजी के क्षेत्र में अपनी पहचान बना ली है। दीप झुकाव भी 2019 में उन्नत अनुसंधान के क्षेत्र में चिकित्सा में एक आवश्यक भूमिका निभा सकता है। यह निदान को आसान बनाता है क्योंकि गहन शिक्षण की मदद से जांच उपकरणों को बढ़ाया जाएगा। सर्जरी में अधिक मशीन समृद्ध अनुभव जल्द ही क्षेत्र के विशेषज्ञों को पछाड़ देगा। साथ ही, दवाओं के अनुसंधान के क्षेत्र में गहन शिक्षा एक नई भूमिका परिवर्तन की शुरुआत करेगी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास चिकित्सा उन्नति के साथ अद्भुत काम करता है और महान उपकारों के साथ काम करता है। गारंटीकृत सहायता के साथ कोई भी आसानी से उन्नत उपयोगकर्ता अनुभव प्राप्त कर सकता है।
इसके अलावा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बहुत सारे फायदे हैं जो इसे काम के बोझ के लिए एक बढ़िया अतिरिक्त बनाते हैं।
- स्मार्ट तकनीक में निर्णय लेना - अब कंपनियां सॉफ्टवेयर की संज्ञानात्मक क्षमता में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निवेश कर रही हैं। इसमें सशक्त कंप्यूटर एल्गोरिदम के साथ यथार्थवादी वातावरण में काम करने के लिए एक व्यवस्थित प्रवाह है। यह व्यापार जगत में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है और भविष्य में अपनी छाप छोड़ सकता है।
- आपूर्ति श्रृंखला - समीकरण में IOT ऐप विकास की भागीदारी के साथ, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन बहुत कुछ हासिल कर सकता है। इसमें संपूर्ण AI समाधानों के साथ एक विशाल स्तर तक पहुंचने की क्षमता है और एक ऐसी मशीन है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लैस है और इसे व्यापारिक दुनिया के लिए एक आवश्यकता बना रही है।
- मोबाइल प्रौद्योगिकी - वर्षों से, स्मार्टफोन हमारी दुनिया का एक अनिवार्य हिस्सा बन गए हैं। यह एआई की भागीदारी के साथ एक शानदार छवि बनाने में कामयाब रहा है जो इसे व्यापार जगत में एक बड़ी उपलब्धि बनाता है।
निष्कर्ष
इसमें कोई शक नहीं है कि AI को आवश्यक आवश्यकता पर ध्यान देना होता है। यह स्मार्ट वर्कफ़्लो में सुधार और संवर्द्धन पर काम करता है। इस स्वचालन प्रवाह का एक रोबोटिक प्रक्रिया पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है जो IoT विकास कंपनी पर केंद्रित है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि एआई प्रभावी उपकरणों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए आवश्यक आवश्यकता को पूरा करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने सभी उद्योगों को अपने कब्जे में ले लिया है और अब यह व्यावसायिक प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। लंबे समय से चले गए हैं जब एआई सिर्फ एक विज्ञान-फाई है जो डेवलपर्स के बीच इसे वास्तविकता में बदलने की कोशिश कर रहा था। कृत्रिम बुद्धि समाधान नवीनतम प्रगति को शामिल करने के लिए विशेषता भागों में से एक है जिसने वर्तमान जीवन को आसान बना दिया है। 1956 में, AI का अस्तित्व व्यक्तियों के लिए एक झटके के रूप में सामने आया, लेकिन समय के साथ, यह व्यवसाय की दुनिया का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया। अब, समय बीतने के साथ, एआई ने वर्तमान तकनीकी वास्तविकता में व्यापक स्थान ले लिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के औद्योगिक प्रभाव को शुरू करने के लिए, हमें यह जानना होगा कि यह वास्तव में क्या है। कई तकनीकों पर AI पर इतना बड़ा प्रभाव है कि इसे सामान्य और व्यापक रूप से जानना आवश्यक हो जाता है। इसलिए, व्यापक दृष्टिकोण रखने से पहले, एआई कंप्यूटर सॉफ्टवेयर है जो समान मानसिकता वाले मानव जैसे वातावरण में गतिविधियों को करने की क्षमता रखता है। हालाँकि, इसमें AI की बारीकियों को कवर करने की कोई क्षमता नहीं है जो अभी भी तकनीकी रूप से सही है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वर्कफ़्लो की गहरी समझ है जो इसे अलग बनाती है।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
डीप लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास का एक संपार्श्विक पहलू है जो सीखने के समान दृष्टिकोण का अनुकरण करने से संबंधित है जिसका उपयोग मानव द्वारा एक निश्चित प्रकार के उन्नत ज्ञान प्राप्त करने के लिए किया जाता है। डीप लर्निंग भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को स्वचालित करने के लिए है, जबकि मशीन लर्निंग रैखिक विमान पर अधिक है, डीप लर्निंग एनालॉग अमूर्तता के आरोही क्रम में जटिलता के पदानुक्रम की ओर अधिक है।
कार्य इनपुट के गैर-रेखीय परिवर्तन और आउटपुट के रूप में एक सांख्यिकीय मॉड्यूल बनाने के लिए इसके उपयोग पर आधारित है जब तक कि यह स्वीकार्य सटीकता के अधिकतम स्तर तक नहीं पहुंच जाता।
आइए अब समझते हैं कि यह 2019 में IoT ऐप डेवलपमेंट के साथ कई चीजें कैसे बदलेगा।
जलवायु परिवर्तन
1970 के बाद से एक प्राकृतिक आपदा के कारण 1.3 मिलियन मौतें हुई हैं जो 2030 तक बढ़कर 1.4 बिलियन हो जाएगी, ऐसे परिदृश्य में जलवायु सूचना विज्ञान का उपयोग एक वरदान होगा। डीप लर्निंग की मदद से, हम डेटा निकालने के लिए दुनिया भर के संसाधनों द्वारा कैप्चर की गई सैटेलाइट इमेज को प्रोसेस कर सकते हैं और फिर उसकी तुलना कर सकते हैं।
इस सृजित जानकारी के माध्यम से हम न केवल जलवायु परिवर्तन पर नज़र रख सकते हैं बल्कि कुछ भू-स्थानों पर आपदाओं के प्रभाव पर भी नज़र रख सकते हैं। डीप लर्निंग, जलवायु परिवर्तन से अधिक सटीक रूप से लड़ने वाले मॉड्यूल की पहचान से संबंधित मुद्दों को भी हल कर सकता है। नवीनतम प्रगति के साथ IoT ऐप डेवलपमेंट कंपनी के गठन के साथ, यह अब जितना हम मान सकते हैं उससे कहीं अधिक आसान है।
सेल्फ ड्राइविंग कारें
21वीं सदी के शुरू होने के बाद भी सेल्फ-ड्राइविंग कारें अभी भी सपने हैं। डीप लर्निंग की मदद से हम इंडिपेंडेंट कारों के पैटर्न को हासिल कर सकते हैं। जैसा कि हम सभी जानते हैं कि गहन शिक्षण का आधार डेटा विश्लेषण है, इसे आगे विभिन्न तरीकों और कैमरों और सेंसर के परिमाण का उपयोग करने की दिशा में निर्देशित किया जा सकता है जो गहन शिक्षण वातावरण के लिए सही संयोजन बनाता है।
ब्लॉग पढ़ें- IoT के लिए भविष्य के लिए तैयार होने के लिए आपको 10 कार्ययोजनाओं का लाभ उठाना चाहिए
इतना ही नहीं, गहन शिक्षण बाधा की पहचान और महत्वपूर्ण निर्णय लेने को आसान और अधिक सुविधाजनक बनाएगा। डीप लर्निंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस का सेल्फ-ड्राइविंग कारों पर व्यापक प्रभाव पड़ता है जो इसे उद्योग का एक अनिवार्य हिस्सा बनाता है।
चिकित्सा प्रगति
चिकित्सा एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें निरंतर नवाचारों की आवश्यकता होती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन की कमाई ने पहले ही मेडिकल टेक्नोलॉजी के क्षेत्र में अपनी पहचान बना ली है। दीप झुकाव भी 2019 में उन्नत अनुसंधान के क्षेत्र में चिकित्सा में एक आवश्यक भूमिका निभा सकता है। यह निदान को आसान बनाता है क्योंकि गहन शिक्षण की मदद से जांच उपकरणों को बढ़ाया जाएगा। सर्जरी में अधिक मशीन समृद्ध अनुभव जल्द ही क्षेत्र के विशेषज्ञों को पछाड़ देगा। साथ ही, दवाओं के अनुसंधान के क्षेत्र में गहन शिक्षा एक नई भूमिका परिवर्तन की शुरुआत करेगी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास चिकित्सा उन्नति के साथ अद्भुत काम करता है और महान उपकारों के साथ काम करता है। गारंटीकृत सहायता के साथ कोई भी आसानी से उन्नत उपयोगकर्ता अनुभव प्राप्त कर सकता है।
इसके अलावा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बहुत सारे फायदे हैं जो इसे काम के बोझ के लिए एक बढ़िया अतिरिक्त बनाते हैं।
- स्मार्ट तकनीक में निर्णय लेना - अब कंपनियां सॉफ्टवेयर की संज्ञानात्मक क्षमता में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निवेश कर रही हैं। इसमें सशक्त कंप्यूटर एल्गोरिदम के साथ यथार्थवादी वातावरण में काम करने के लिए एक व्यवस्थित प्रवाह है। यह व्यापार जगत में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है और भविष्य में अपनी छाप छोड़ सकता है।
- आपूर्ति श्रृंखला - समीकरण में IOT ऐप विकास की भागीदारी के साथ, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन बहुत कुछ हासिल कर सकता है। इसमें संपूर्ण AI समाधानों के साथ एक विशाल स्तर तक पहुंचने की क्षमता है और एक ऐसी मशीन है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लैस है और इसे व्यापारिक दुनिया के लिए एक आवश्यकता बना रही है।
- मोबाइल प्रौद्योगिकी - वर्षों से, स्मार्टफोन हमारी दुनिया का एक अनिवार्य हिस्सा बन गए हैं। यह एआई की भागीदारी के साथ एक शानदार छवि बनाने में कामयाब रहा है जो इसे व्यापार जगत में एक बड़ी उपलब्धि बनाता है।
निष्कर्ष
इसमें कोई शक नहीं है कि AI को आवश्यक आवश्यकता पर ध्यान देना होता है। यह स्मार्ट वर्कफ़्लो में सुधार और संवर्द्धन पर काम करता है। इस स्वचालन प्रवाह का एक रोबोटिक प्रक्रिया पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है जो IoT विकास कंपनी पर केंद्रित है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि एआई प्रभावी उपकरणों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए आवश्यक आवश्यकता को पूरा करता है।
