आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने दुनिया को तूफान से घेर लिया है, और जिम्मेदार निर्णय निर्माताओं की तरह, आप बेहतर व्यावसायिक प्रक्रियाओं और उन्नत उपयोगकर्ता अनुभव के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने के बारे में सोच रहे होंगे।
हालाँकि, परिणाम इरादे से नहीं आते हैं, बल्कि विकास और कार्यान्वयन से आते हैं। यह हमें दिन की हमारी पहली चर्चा में लाता है: एआई प्रौद्योगिकी को लागू करने के कारकों की पहचान करना।
एआई/एमएल प्रौद्योगिकी को लागू करते समय विचार करने के लिए 10 प्रमुख कारक
AI और ML तकनीक विभिन्न उद्योगों को बदल रही है। इसमें बीमा वित्त, खुदरा, स्वास्थ्य सेवा, विनिर्माण और अन्य प्रमुख उद्योग शामिल हैं। व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन और बेहतर दक्षता, एआई और एमएल उन तकनीकों में से एक है जो भविष्य को परिभाषित करने वाली है। यह दोहराए जाने वाले कार्यों की लाभप्रदता और स्वचालन को चलाता है। यह आपको उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने में भी मदद करता है।
हालांकि, तकनीक का कार्यान्वयन थोड़ा मुश्किल है। आपको आसानी से उपलब्ध संसाधनों और एक मजबूत रणनीति की आवश्यकता है। संक्षेप में, आपको प्रौद्योगिकी का उपयोग केवल प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिए नहीं करना चाहिए, बल्कि आपको परिणाम प्राप्त करने और अपना तेज़ ROI देने के लिए इसकी आवश्यकता है।
अपने प्रयासों को व्यर्थ जाने से रोकने के लिए, आपको आगे एक व्यावसायिक योजना की आवश्यकता है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों के निष्पादन की तैयारी करनी चाहिए। यह आपको व्यवसाय परिवर्तन के लिए तैयार करने और प्रक्रिया और उत्पाद विकास में सुधार करने में मदद करेगा। यह आपको प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन के दौरान उत्पन्न होने वाली संभावित बाधाओं की पहचान करने में भी मदद करेगा।
- पहचानें कि क्या AI आपकी परियोजना की आवश्यकता के लिए फायदेमंद है
इससे पहले कि आप सही डॉट नेट डेवलपमेंट कंपनी ढूंढना शुरू करें जो तकनीक के कार्यान्वयन में आपकी मदद कर सके, ऐसे समय होते हैं जब उद्योग में हर कोई एआई तकनीक पर पागल हो जाता है, और आप पर भी इसका उपयोग करने का दबाव होता है। लेकिन कई बार समाधान के लिए AI तकनीक की आवश्यकता नहीं होती है। इसके लिए आपको जांच करने की आवश्यकता है ताकि आप अपने संसाधनों को गलत दिशा में आवंटित न करें।
एक बार जब आप इस बिंदु पर पहुंच जाते हैं कि एआई आपके व्यवसाय की जरूरतों को पूरा करने के लिए लागत प्रभावी समाधान है। आप एक डॉट नेट डेवलपमेंट कंपनी ढूंढना शुरू कर सकते हैं जो सही टेक्नोलॉजी पार्टनर के रूप में काम कर सके।
- प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट या एमवीपी डेवलपमेंट पर विचार करें
बस यह सुनिश्चित करने के लिए, आप यह पुष्टि करने के लिए PoC या MVP विकास का उपयोग कर सकते हैं कि AI समाधान आपको वह मूल्य प्रदान कर रहा है जिसकी आप अपेक्षा कर रहे हैं। न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद और अवधारणा का प्रमाण आपको एक बुनियादी उत्पाद देने जा रहा है जो आपको कम लागत और समय में इसकी कार्यक्षमता के उत्पाद का परीक्षण करने की अनुमति देता है। इन समाधानों के साथ, आपको उत्पाद को पूरा करने, इसे लागू करने और बाद में महसूस करने के लिए महीनों तक इंतजार नहीं करना पड़ेगा कि आपका निवेश बेकार था।
- जानिए कैसे AI आपके मौजूदा ऑपरेशन को बदल सकता है
संयोजन में प्रयुक्त एआई और एमएल का बहुत बड़ा दायरा है। आप इसे विभिन्न संयोजनों में उपयोग कर सकते हैं, अपने व्यवसाय के संचालन में सुधार कर सकते हैं और दोहराए जाने वाले अधिकांश कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं। अपने संगठन के विभिन्न विभागों से बात करें और उनकी चुनौतियों के बारे में जानें।
देखें कि क्या आप अपने व्यवसाय संचालन को बेहतर बनाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कर सकते हैं। प्रौद्योगिकी और प्रक्रिया परिवर्तन के साथ आने वाली चुनौतियों की पहचान करें। आप अपने मौजूदा व्यवसाय संचालन को बदलने के लिए अन्य सेवाओं जैसे क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं , चैटबॉट्स, ओमनीचैनल ग्राहक सहायता आदि का उपयोग कर सकते हैं।
- वर्तमान प्रणाली के साथ एआई समाधान का एकीकरण
अपने वर्तमान सिस्टम का आकलन करें और जानें कि क्या नया AI सिस्टम आपके व्यवसाय के संचालन को बेहतर बनाने में आपकी मदद करेगा। नए एआई समाधान को मौजूदा प्रक्रियाओं में हस्तक्षेप नहीं करना चाहिए। यह आवश्यक है कि समाधान आपको लागत प्रभावी और उपयोगकर्ता के अनुकूल अनुभव प्रदान करे।
एक नए टूल को एकीकृत करने से आपकी टीम वर्क और समग्र कर्मचारी उत्पादकता प्रभावित हो सकती है। आरओआई की पहचान करना और अपने संगठन के लिए मूल्यवान समायोजन का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर और बिजनेस एप्लीकेशन सिस्टम।
- स्थापना प्रक्रिया
कुछ एआई समाधान लागू करने और उपयोग करने में आसान हैं, जबकि अन्य नहीं हैं। यह सब प्रक्रिया की जटिलता पर निर्भर करता है। हालांकि, प्रत्येक समाधान भिन्न होता है, और कुछ को सहायक सेवाओं में सक्रिय रूप से शामिल होने के लिए सेवा प्रदाता या आईटी विभाग की आवश्यकता हो सकती है। इंस्टालेशन और सिस्टम को ऊपर उठाने और चलाने पर शुरू से अंत तक चर्चा की जानी चाहिए। पार्टी या सदस्यों की पहचान करना भी महत्वपूर्ण है जिन्हें इसे स्थापित करने और सिस्टम को बनाए रखने की आवश्यकता होगी।
- अंतिम उपयोगकर्ताओं द्वारा अपनाना सुनिश्चित करें
प्रत्येक एआई विकास कंपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए आधुनिक प्रौद्योगिकी समाधानों को शामिल करने के लिए नए तरीकों पर काम कर रही है। एआई समाधान आपकी व्यावसायिक यात्रा को बदलने और प्रक्रियाओं को सरल बनाने में आपकी मदद कर सकते हैं। सिस्टम को उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाना और प्रशिक्षण और सहायता प्रदान करना, सीखने की अवस्था को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है ताकि सिस्टम को अंतिम-उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोग में आसान बनाया जा सके।
- डेटा आवश्यकताएँ
इससे पहले कि आप उत्पाद पर काम करना शुरू करें, AI प्रोजेक्ट को बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है; उन चीजों की पहचान करें जो परियोजना को सफल बनाने के लिए आवश्यक होंगी।
विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं के बारे में जानने के लिए एआई विकास कंपनी के साथ अपनी चिंताओं को संप्रेषित करें। आपको डेटा संग्रहण, प्रबंधन और सुरक्षा में पाई जाने वाली जटिलताओं को सीखना, पकड़ना और उनका विश्लेषण करना चाहिए क्योंकि डेटा एक प्रेरक शक्ति है और अनुकूलन के विभिन्न स्तरों पर काम करता है। डेटा वेयरहाउसिंग की ज़रूरतों के बारे में जानें, जैसे कि सही स्टोरेज फॉर्मेट, डेटा को सुरक्षित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करना, और सामान्यीकरण।
- सुरक्षा आवश्यकताएँ
विभिन्न उद्योगों और क्षेत्रों में AI का उपयोग किया जा रहा है। लेकिन चूंकि तकनीक नई है, इसलिए सुरक्षा जैसे कारकों पर चर्चा करना महत्वपूर्ण है। अन्य सॉफ़्टवेयर समाधान, जैसे सुरक्षा, एक महत्वपूर्ण चिंता का विषय हैं। आपको नए व्यावसायिक कार्यों और उपयोगकर्ताओं की सेवा के लिए अपने सिस्टम को संशोधित और अपग्रेड करने के बारे में सीखना चाहिए।
व्यवसायों को संभावित सुरक्षा खतरों के प्रभाव को समझना चाहिए। अपने डेटा और सिस्टम को हमले से बचाने के लिए उचित उपायों के बारे में प्रौद्योगिकी प्रदाता से परामर्श लें।
हेल्थकेयर और फिनटेक जैसे उद्योग डेटा भेद्यता और साइबर हमलों के लिए अत्यधिक प्रवण हैं। कई उद्योगों के अपने नियम और मानक होते हैं; सिस्टम को अपडेट करना जरूरी है।
- बुनियादी ढांचे की आवश्यकताएं
प्रत्येक AI समाधान दूसरे से भिन्न होता है। विभिन्न उपयोगिता और कार्यान्वयन प्रक्रियाएं एक अलग आईटी बुनियादी ढांचे की मांग करती हैं। बुनियादी ढांचे में सुधार के लिए आपको जो संसाधन आवंटित करने होंगे, उसे समझने के लिए आपके लिए इसे प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों के साथ चलाना आवश्यक है। व्यावसायिक दक्षता सुनिश्चित करने के लिए बड़े पैमाने पर उपयोग करने के लिए नए समाधान को अपनाएं और रखें।
- अनुकूलित समाधान
तकनीकी साझेदार से आपको ऐसा समाधान प्रदान करने के लिए कहना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो आपके संगठन-विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करता हो। तीसरे पक्ष के प्रदाताओं के बारे में जानें, विशेष वर्कफ़्लो मॉडल, अन्य मौजूदा अनुप्रयोगों के बीच एकीकृत कार्य, आदि, विकास से पहले चर्चा करने के लिए आवश्यक है।
एक बार जब आप इन कारकों की पहचान कर लेते हैं, तो यह सही एंड्रॉइड ऐप डेवलपमेंट कंपनी या सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी खोजने का समय है जो AI एकीकृत समाधानों में आपकी मदद कर सके।
एआई विकास सेवा प्रदाताओं को काम पर रखना
एआई प्रोफेशनल्स की जरूरत तेजी से बढ़ रही है। आप विशेषज्ञों को नियुक्त करना चुन सकते हैं, लेकिन चूंकि तकनीक काफी नई है, संसाधन दुर्लभ हैं, और यह केवल विकास लागत को बढ़ा सकता है। सबसे बढ़कर, सही एआई विकास कंपनी को काम पर रखने के लिए प्रयास, समय और परिप्रेक्ष्य की आवश्यकता होगी। तो, यहां एक छोटी सी मार्गदर्शिका है जो आपको यह पहचानने में मदद करेगी कि आप किन कौशलों की तलाश कर रहे हैं और आपके विकास के लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए आपके लिए क्या रोडमैप होना चाहिए।
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बाजार को अधिक एआई विशेषज्ञों की जरूरत है, और घर में एक व्यक्ति को काम पर रखना काफी महंगा होने वाला है, क्योंकि आपको बुनियादी ढांचे में निवेश करना होगा। यूके में एआई डेवलपर को काम पर रखने पर आपको लगभग £45.00 प्रति घंटा खर्च करना पड़ सकता है। अमेरिका में एआई डेवलपर को काम पर रखने की लागत $70- $110 प्रति घंटे तक हो सकती है।
सबसे अच्छा विकल्प जो हम सुझाते हैं वह है अपतटीय विकास के साथ जाना। भारत में डेवलपर्स अत्यधिक अनुभवी हैं। आप $45 डॉलर से कम में किसी विशेषज्ञ AI डेवलपर को नियुक्त कर सकते हैं, जिससे आपकी विकास लागत काफी कम हो जाएगी। इसी तरह, आप अन्य दक्षिण एशियाई कंपनियों के डेवलपर्स को काम पर रख सकते हैं।
एआई सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी को काम पर रखने के लिए सही रोडमैप को परिभाषित करने में आपकी मदद करने के लिए। यदि यह पहली बार है जब आप सॉफ्टवेयर विकास के दौर से गुजर रहे हैं, तो एआई सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी को काम पर रखने के लिए कुछ बातों को ध्यान में रखना आवश्यक है। आइए स्किलसेट में गोता लगाने से पहले उन कारकों को देखें।
एआई सॉफ्टवेयर डेवलपर में आपको जिन कौशलों की तलाश करनी चाहिए
हायरिंग प्रक्रिया शुरू करने से पहले, आपको खुद को तकनीक से परिचित कराना होगा। आपके सॉफ़्टवेयर उत्पादों के कार्यान्वयन में प्रौद्योगिकी का दायरा आपकी रचनात्मकता और समाधानों की समझ से परिभाषित होता है।
एआई शब्दावली के त्वरित परिचय के साथ अपना शोध शुरू करें। शब्दजाल और कुछ काफी अस्पष्ट तकनीकी शब्द थोड़े भ्रमित करने वाले होंगे। एआई सॉफ्टवेयर के विकास के लिए एआई डेवलपर का मूल कौशल नितांत आवश्यक है।
- डेटा विज्ञान कौशल
एआई तकनीक डेटा द्वारा संचालित होती है, और एआई सॉफ्टवेयर डेवलपर में आपको जो पहला कौशल देखना चाहिए, वह है डेटा को संभालना और विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना। आंकड़ों में एक मजबूत पृष्ठभूमि की भी सिफारिश की जाती है।
- मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग
एआई डेटा से सीखता है और विभिन्न डेटा बिंदुओं के माध्यम से अपनी समझ को गहरा करके इसके संचालन में लगातार सुधार करता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आपको उदाहरणों से सामान्यीकरण करके कुछ कार्य करने की अनुमति देता है। एल्गोरिथ्म आपको बिना किसी स्पष्ट निर्देश के किसी समस्या को हल करने का सही तरीका खोजने में मदद करता है; यह डेटा की उपलब्धता के साथ भविष्यवाणी करना आसान बनाता है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो मानव मस्तिष्क की संरचना के आधार पर एक विशिष्ट मॉडल, एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को और अधिक जटिल बनाता है।
- पायथन, आर, और जावा
प्रोग्रामिंग भाषा प्रवीणता आवश्यक है। लोकप्रिय एआई और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों में से कम से कम एक में धाराप्रवाह होना जरूरी है। बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन और जटिल परिदृश्यों से निपटना आवश्यक है।
ये कुछ बुनियादी AI कौशल हैं जिनसे आपको AI विकास कंपनी का मूल्यांकन करने में आसानी होगी। और आपको परियोजना के तकनीकी पहलुओं पर कंपनी का मार्गदर्शन करने के लिए गहन ज्ञान की आवश्यकता नहीं होगी।
एआई सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी की आपके साथ संगतता की जांच कैसे करें?
- परामर्श
जब आप प्रौद्योगिकी की दुनिया में बहुत नए हैं और यह नहीं जानते कि आधुनिक प्रौद्योगिकी समाधानों के साथ अपनी समस्याओं को कैसे हल किया जाए, तो आपको इस प्रक्रिया में मार्गदर्शन करने के लिए प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों पर भरोसा करना चाहिए।
एआई तकनीक की बात करें तो, विकास कंपनी के पास विकास के दौरान और बाद में आपके लिए एक सरल सड़क होनी चाहिए। उनका ज्ञान और विशेषज्ञता आपको प्रौद्योगिकी के बारे में अपने दृष्टिकोण को व्यापक बनाने और लागत प्रभावी समाधानों के साथ विशिष्ट समस्याओं को हल करने की अनुमति देगी। इस प्रकार परामर्श विकास प्रक्रिया का एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा है, और आपको किसी कंपनी को काम पर रखते समय इस कारक को अनदेखा नहीं करना चाहिए।
- सेवाएं और समाधान
यदि आप पहले से ही समस्या के बारे में जानते हैं और आपके पास एक सुझाया गया समाधान है, तो आप सॉफ्टवेयर विकास कंपनियों द्वारा प्रदान की जाने वाली समान सेवाओं को ढूंढकर सीधे शुरुआत कर सकते हैं। एक बार जब आप उनके साथ अपनी परियोजना साझा करते हैं, तो वे आपको उपलब्ध संसाधनों की प्रोफाइल देंगे, उनका साक्षात्कार करेंगे और सही सेवा प्रदाता का चयन करेंगे।
सही समाधान प्रदाता खोजने के दौरान ये दो प्रमुख परिदृश्य हैं जिन्हें आपको अपने साथ चलाना चाहिए। इसके बाद, आपको कुछ अन्य कारकों की पहचान करनी होगी, जैसे समाधान का वैयक्तिकरण, उद्यम उत्पाद विकास, विश्लेषणात्मक डैशबोर्ड, तृतीय पक्ष एकीकरण, क्लाउड एकीकरण सेवाएं , विकास के तरीके, और बहुत कुछ।
- भविष्यवादी दृष्टिकोण
पिछले चार सालों में एआई 270 फीसदी बढ़ा है। 2021 के अंत तक, यह उम्मीद की जाती है कि 80% नई प्रौद्योगिकियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित होंगी।
साथ ही, कंपनियां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उत्पादों के साथ काम करेंगी और मशीन लर्निंग पर आधारित समाधान लागू करेंगी। यह केवल और अधिक बढ़ने वाला है, और इस प्रकार आपको बाजार में प्रथम-प्रस्तावक लाभ प्राप्त करने का अवसर नहीं छोड़ना चाहिए।
पहचानें कि आप तकनीक के साथ क्या करना चाहते हैं, आप कौन से डेटा बिंदु एकत्र करना चाहते हैं, आप उन्हें कैसे एकत्र करेंगे, और मशीन लर्निंग के आधार पर आप उन्हें कैसे लागू करना चाहते हैं। अपनी AI विकास कंपनी को इन सभी कारकों के बारे में बताएं। क्या आपके पास तिमाहियों और वर्षों के लिए कोई योजना है ताकि आपके पास उत्पाद को आंशिक रूप से लॉन्च करने और उत्पाद के विकास पर काम करना जारी रखने की गुंजाइश हो।
- एक स्पष्ट मूल्य प्रस्ताव के लिए पूछें
जैसा कि हमने पहले चर्चा की, किसी भी तकनीक का कार्यान्वयन सिर्फ उसके लिए नहीं किया जाना चाहिए। आपको आरओआई पर चर्चा करनी चाहिए। हमेशा इस बात की स्पष्ट समझ होना अच्छा है कि आपको अपने निवेश से कैसे लाभ होगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, बिग डेटा और अन्य तकनीकों का उपयोग करें जो आपके समाधान की दक्षता में सुधार करने में आपकी मदद कर सकते हैं। साथ ही, इन तकनीकों से क्या अंतर आएगा।
कुछ उत्पाद मुख्य रूप से एआई-आधारित होते हैं, और वे प्रौद्योगिकी के उपयोग के बिना मौजूद नहीं हो सकते। डेटा समाधान इस प्रकार के तकनीकी समाधान का एक बेहतरीन उदाहरण हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपको बेहतर खोज परिणाम प्रदान कर सकता है, सुधार सुझा सकता है और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार कर सकता है। एआई विकास कंपनी आपको ऐसे समाधान प्रदान करेगी जो आपको अपने लक्ष्यों को सर्वोत्तम और सही गति से पूरा करने में मदद करें।
विकास कंपनी को यह सूचित करना हमेशा अच्छा होता है कि निवेश से आपकी क्या अपेक्षाएं हैं। ऐसे समाधान का सुझाव देना जो आपके लक्ष्यों को सर्वोत्तम रूप से पूरा करता हो, महत्वपूर्ण है। अपनी एआई विकास कंपनी के साथ अपनी बातचीत में पारदर्शी रहें।
- क्लाउड में पता साइबर सुरक्षा
क्लाउड एकीकरण सेवाएं आपको बड़ी मात्रा में डेटा प्रबंधित करने में मदद करने के लिए मापनीयता प्रदान करती हैं। भले ही 90% कंपनियां क्लाउड सेवाओं का उपयोग करती हैं और इस तकनीक में रुचि लगातार बढ़ रही है। कुछ निर्णयकर्ता अभी भी क्लाउड-आधारित समाधानों की भूमिका के बारे में सोच रहे हैं। अधिकांश चिंताएं डेटा सुरक्षा से संबंधित हैं।
एआई / एमएल डेवलपर में देखने के लिए आवश्यक कौशल
डेवलपर्स का साक्षात्कार करते समय, आपको कुछ तकनीकी कौशलों की तलाश करनी चाहिए जो आपकी परियोजनाओं की सफलता सुनिश्चित करेंगे। इन उन्नत तकनीकों में आपके उत्पाद के भाग्य को बदलने की शक्ति है।
एमएल / एआई आईटी, फिनटेक, स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा और परिवहन के लिए आधुनिक समाधान बनाने में आपकी मदद कर सकता है। और यह केवल शुरू हो रहा है। एआई तकनीक से अधिक मूल्य प्राप्त करने पर कंपनियां अधिक से अधिक लेजर केंद्रित होती जा रही हैं। एक्सपेरिमेंट फेज से बाहर निकलकर यह जल्द ही एक्सीलरेशन मोड में जाने वाली है। इसका मतलब है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियर विकास प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए तैयार होंगे।
एआई / एमएल समाधान प्रदाता में देखने के लिए यहां सात कौशल हैं।
- प्रोग्रामिंग भाषा
एक मशीन लर्निंग विशेषज्ञ को निम्नलिखित प्रोग्रामिंग भाषाओं में अनुभव होना चाहिए। गिटहब के मुताबिक, यहां दस सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग भाषाएं हैं जो बिल्कुल जरूरी हैं।
- अजगर
- सी++
- जावास्क्रिप्ट
- जावा
- टाइपप्रति
- सीप
- सी#
- जूलिया
- आर
- स्केला
जबकि मशीन लर्निंग रिपॉजिटरी के बीच अजगर एक आम भाषा है, कुछ उभरती हुई प्रौद्योगिकियां हैं जो समान रूप से फायदेमंद हैं, जैसे कि स्काला। जब बड़े डेटा ढांचे के साथ बातचीत करने की बात आती है, तो अपाचे स्पार्क पर व्यापक रूप से भरोसा किया जाता है।
- डेटा इंजीनियरिंग
मशीन सीखने के विकास में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक आपके सिस्टम द्वारा उत्पन्न कच्चे डेटा को संसाधित और संग्रहीत करना है। किसी कंपनी के पास डेटा को संसाधित करने, साफ करने और संग्रहीत करने वाली पाइपलाइनों को निकालने, बदलने और लोड करने की क्षमता होना आवश्यक है। सही निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण विभागों को डेटा उपलब्ध होना चाहिए। इसमें महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक उपकरण, भविष्य कहनेवाला उपकरण भी शामिल होना चाहिए। डेटा सेवा प्रदाताओं जैसे AWS, Microsoft, आदि का ज्ञान भी महत्वपूर्ण है।
- गणितीय और एल्गोरिथम ज्ञान
एल्गोरिदम और लागू गणित के व्यापक सेट में कुछ स्तर की विशेषज्ञता वाले डेवलपर्स की तलाश करें। एक उम्मीदवार के पास समस्या-समाधान और विश्लेषणात्मक कौशल होना चाहिए। सांख्यिकी और संभाव्यता की सिद्धांत समझ आपको समस्या को बेहतर ढंग से समझने और उसे हल करने की अनुमति देती है। इसकी बुनियाद इसी में है।
संभाव्यता और आंकड़ों के ज्ञान वाले सॉफ्टवेयर पेशेवर आपको विभिन्न एआई मॉडल को समझने की अनुमति देते हैं। ये सिद्धांत उन्हें जटिल एल्गोरिदम सीखने में मदद करते हैं। प्रोग्रामर की पूर्व-आवश्यकता प्रोग्रामर को अधिक कुशल बनाएगी। इससे उन्हें बुनियादी सांख्यिकीय विधियों के माध्यम से नेविगेट करने और इसके मॉडल मूल्यांकन मीट्रिक का उपयोग करने की अनुमति मिलनी चाहिए।
- वितरित कंप्यूटिंग में दक्षता
बड़े डेटा सेट को प्रबंधित करने की क्षमता आपको एकल मशीन के माध्यम से डेटा संसाधित करने में मदद करती है। और इसलिए, पूरे क्लस्टर में वितरित डेटा इंजीनियरों के लिए वितरित कंप्यूटिंग में कुशल होने के लिए इसे और अधिक आवश्यक बनाता है, एआई पेशेवरों के रूप में उनके कौशल को तेज करता है।
- यूनिक्स टूल्स पर अच्छा कमांड
चूंकि AI में अधिकांश प्रोसेसिंग लिनक्स-आधारित मशीनों पर होगी, प्रोग्रामर को यूनिक्स टूल्स जैसे awk, Grep, सॉर्ट, फाइंड, कट, tr, आदि में महारत हासिल करने की आवश्यकता होगी। उन्हें कार्यों से अच्छी तरह वाकिफ होना चाहिए और कैसे इन उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है।
- उन्नत सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों के ज्ञान का विस्तार
एमएल की फीचर निष्कर्षण विशेषता प्रौद्योगिकी के सबसे डिजाइनिंग भागों में से एक है। उन्नत सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम जैसे वेवलेट्स, कर्वलेट, शीरलेट्स, कंटूरलेट्स, बैंडलेट आदि के माध्यम से विभिन्न समस्याओं को हल करने के लिए एक डेवलपर की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, एक एआई / एमएल डेवलपर को समय-आवृत्ति विश्लेषण की समझ की आवश्यकता होती है। तर्क का कार्यान्वयन। अन्य महत्वपूर्ण अवधारणाओं में कनवल्शन, फूरियर विश्लेषण आदि शामिल हैं।
- रचनात्मकता
इस बीच, आप महसूस कर सकते हैं कि एमएल और एआई सभी प्रौद्योगिकी और संख्या के बारे में हैं, यह भी एक बहुत ही रचनात्मक क्षेत्र है। ऐसे पेशेवर खोजें जो रचनात्मक समाधानों के माध्यम से कठिन समस्याओं को हल करने पर केंद्रित हों।
- भविष्य के समाधानों के साथ बने रहने की क्षमता
एआई विकास के चरण में है, और लगभग हर दिन नए विकास हो रहे हैं। आपके द्वारा काम पर रखे गए एआई पेशेवर को नई चीजें सीखने का जुनून होना चाहिए। यह आवश्यक है कि वे उद्योग में नवीनतम तकनीक और विकास के साथ खुद को अपडेट रखें। उन्हें अपने कौशल को अद्यतन करने के लिए प्रयास करना चाहिए और उन्नत विकास उपकरण, सिद्धांतों, एल्गोरिदम आदि से परिचित होना चाहिए।
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ऊपर लपेटकर
सही एआई विकास कंपनी चुनने के लिए आपको एक व्यापक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। यह आपको प्रौद्योगिकी का सर्वोत्तम उपयोग करने के लिए आवश्यक परिप्रेक्ष्य प्रदान करेगा। ऐसे कई कारक हैं जिन पर आपको विचार करने की आवश्यकता है। आपको इस बात पर ध्यान देने की आवश्यकता है कि कंपनी के साथ संवाद करना कितना आसान है और वे आपके पाठ्यक्रम में आपकी मदद करने के लिए कितने खुले हैं।
साथ ही, समाधानों का विकास और कार्यान्वयन केवल शुरुआत है। एक लंबी सड़क बनने जा रही है और आपको उसी रवैये को दोहराने की आवश्यकता है जो आप वर्तमान में कर रहे हैं। ऐसे बहुत से और बहुत सारे कारक हैं जिन पर आपको विचार करना है और आप अपने लाभ के लिए सबसे आशाजनक तकनीकों में से एक का उपयोग कैसे कर सकते हैं। एक स्पष्ट गेम प्लान और सही टेक्नोलॉजी पार्टनर के साथ, आप आसानी से यात्रा करने में सक्षम होंगे।