Sunday, December 22, 2024
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) का उदय: एक व्यापक दृष्टिकोण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) का उदय: एक व्यापक दृष्टिकोण

1. एआई और एमएल विकास

प्रारंभिक विकास: एआई की अवधारणा पहली बार कैसे और कब सामने आई और प्रमुख विकास क्या थे।

मील के पत्थर: प्रमुख वैज्ञानिक घटनाएँ जैसे 1956 का डार्टमाउथ सम्मेलन और एआई का ऐतिहासिक अनुसंधान और विकास।

तकनीकी प्रगति: बढ़ती कंप्यूटिंग शक्ति और बड़े डेटा की उपलब्धता ने एआई और एमएल को नए स्तरों पर पहुंचा दिया है।

2. एआई और एमएल अनुभाग

एजुकेशनल स्टूडेंट्स (एमएल): सीखने के मुख्य बिंदु, अपर्याप्त नहीं हैं और सीखना करते हैं।

रहस्य दिवस: गहराई क्या है और यह आपको कैसे बनाता है।

भाषा भाषा (एनएलपी): चैरिटी में एआई भाषा को समझें।

कंप्यूटर दृश्य: मशीनों को देखने और समझने की अनुमति दें।

3 अब एआई और एमएल

व्यवसाय: कंपनी एआई का उपयोग करने के लिए -जैसे स्वास्थ्य देखभाल, पैसा, बिक्री और शिक्षा का उपयोग करना।

एआई पर त्वरित संख्या: जानकारी के रूप में उदाहरण, सुंदर स्मार्टलेट और घरों के रूप में।

मीडिया मीडिया और एआई: एआई और विज्ञापन विज्ञापन और डेटा सर्वेक्षण का उपयोग करना।

हीट कंपनी: खोज और वित्तीय प्रसंस्करण की खोज, क्षेत्रों और स्वास्थ्य समस्याओं की पहचान।

4. मशीन लर्निंग के प्रकार और उनके अनुप्रयोग

• पर्यवेक्षित शिक्षण: मॉडलों में डेटा लेबलिंग और प्रशिक्षण का परिचय।

• बिना पर्यवेक्षित शिक्षण: डेटा संग्रह, आकार में कमी, और पैटर्न की खोज।

• सहायक शिक्षा: एक निर्णय लेने की प्रक्रिया, जैसे कि स्व-चालित कार में उपयोग की जाती है।

5. एआई और एमएल के उपयोग के मुख्य क्षेत्र

• स्वास्थ्य देखभाल: रोग की भविष्यवाणी, स्वास्थ्य अनुसंधान और चिकित्सा उपकरणों में एआई का उपयोग करना।

• वित्त और बैंकिंग: फिनटेक क्षेत्र में एआई और धोखाधड़ी की रोकथाम का उपयोग करना।

• ई-कॉमर्स और शॉपिंग: उत्पाद सिफारिशें, ग्राहक व्यवहार का अध्ययन और ग्राहक सेवा में सुधार।

• शिक्षा: एआई और शिक्षण उपकरणों के साथ वैयक्तिकृत शिक्षण।

6. गहन शिक्षा और उसके अनुप्रयोग

• डीप न्यूरल नेटवर्क का परिचय: नेटवर्क डीप लर्निंग में कैसे काम करते हैं और वे पारंपरिक एमएल से कैसे भिन्न हैं।

• कंप्यूटर दृष्टि और छवि पहचान: चेहरा पहचान, वस्तु पहचान और छवि प्रसंस्करण।

• एनएलपी में भाषाई मॉडल: अनुवाद, पाठ निर्माण और चैट।

7. अभ्यास और एआई का उद्भव

• डेटा के रहस्य: रहस्यों को कैसे सहेजें और एआई का उपयोग करें।

• प्रभाव और भविष्य की सेवाएं: एआई और एक नई गतिविधि का ऑटो-उपयोग करने के लिए।

• अलग -अलग चुनौतियों के साथ बीआईएस: कैसे पैसा है और आपको एआई के साथ भेदभाव किया गया है।

• नीति और सरकार: एआई, सरकार की नीति और सरकार की नीति के बढ़ते काम को देखते हुए।

8 समस्याएं और समस्याएं एआई और एमएल

• मूल्य: एआई और एमएल एक सरल जीवन है, उपयोगी डेटा बनाते हैं और गुणवत्ता बढ़ाते हैं।

• चुनौतियां: घटना और प्रतिक्रिया में गणना की गई डेटा की बड़ी मात्रा।

9. आगामी प्रगति की राहें

• अगले वर्ष के वर्षों में एआई और एमएल का विकास: अधिकतम स्थिति में नए विचार।

• कंगुगम और एआई डील एआई: आप कंप्यूटर विज्ञान और अगले स्तर के साथ कैसे मदद कर सकते हैं।

• एक वर्तमान संबंध प्रभाव: एआई और नई पीढ़ी और परिणाम।

निष्कर्ष

• इंटेलिजेंस का भविष्य, एआई और एमएल के क्षेत्र में अच्छा है।

• व्यक्तिगत और सार्वजनिक प्रभाव: एआई का एआई और हर जीवन का जीवन।

• नेत्र भारतीय: भारत में एआई का भविष्य और स्थान।

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