कृत्रिम बुद्धिमत्ता र विभिन्न उद्योगहरूमा मेशिन शिक्षाको प्रभाव

कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेशिन लर्नि हालका वर्षहरूमा प्रत्येक उद्योगमा दुई सबैभन्दा लोकप्रिय सर्तहरू हुन्। धेरै उद्योगहरूको लागि, नवीनता यी दुई टर्मिनलहरू वा टेक्नोलोजिकल प्रगतिहरूको वरिपरि घुम्छ। एआई एक फराकिलो अवधारणा हो जुन मेसिनहरूले विभिन्न कार्यहरू प्रभावकारी ढ in्गले गर्दछ कि मानिसहरूले "स्मार्ट" सोच्दछन्। अर्कोतर्फ, एमएल एआईको एक अनुप्रयोग हो जसले मेशिनहरूलाई डाटामा पहुँच दिन्छ र तिनीहरूलाई आफैंले यो सिक्न बनाउँदछ। चाखलाग्दो कुरा के छ भने, इन्टरनेटको विकास र विशाल डिजिटल डाटाको मात्राले एमएलको विकासको लागि मार्ग प्रशस्त गर्यो। दुबै प्रविधिहरूले बिभिन्न उद्योगहरूलाई नवीन र कायम राख्न आफैलाई आकार दिन मद्दत गरेका छन्। दुबै प्रविधिहरूले उद्योगमा सामान्य रूपमा थप्न सक्ने परिवर्तनको बाबजुद, विशिष्ट क्षेत्रहरूमा भएका परिवर्तनहरूको बारेमा छलफल गर्न यो ठूलो हो।

स्वास्थ्य

दुबै एमएल र एआई स्वास्थ्यसेवा क्षेत्रमा व्यापक परिवर्तनको लागि मार्ग प्रशस्त गर्दै छन्। प्रेसिजन औषधि हालका वर्षहरूमा सबैभन्दा नयाँ प्रवृत्ति हो, विशेष गरी क्यान्सर जस्ता घातक रोगहरूमा। औषधिको विकास पूर्ण रूपमा ठूलो डाटा र मेशिन शिक्षामा आधारित छ। एआईको साथ क्लब गरिएको, यो निश्चित परिणामहरूको साथ सबै भन्दा कुशल उपचार विधि सुनिश्चित गर्दछ।

एआई र एमएलले डिएनए अनुक्रमण र बिरामीको ऐतिहासिक मेडिकल डाटा पनि बनाउँदछ, क्लिनिकल र आणविक डेटा सहित, क्याप्चरिंग सरल र प्रविधि संचालित। यसले अन्ततः चिकित्सकहरूलाई उचित निदान गर्न र सबैभन्दा प्रभावकारी उपचार प्रणाली प्रदान गर्न मद्दत गर्दछ। प्रविधिहरूले चिकित्सा अनुसन्धानमा विशेष क्रान्तिहरू जोडे - विशेष गरी जैव प्रौद्योगिकी - डाटा विश्लेषण, सञ्चार र अधिकमा।

यातायात

यातायात अन्य जटिल क्षेत्र हो जुन एआई र एमएलको फाइदा उठाउन सक्छ। व्यक्तिहरूले स्वयं ड्राइभिंग कारहरूको रूपमा क्रान्तिको सुरुवात देखेका छन्। व्यवसाय ईन्साइडरको रिपोर्ट अनुसार २०२० सम्ममा सडकमा १० करोड ड्राइभर रहित कारहरू हुनेछन् - धन्यवाद एलोन कस्तूरी र टेस्ला। चाखलाग्दो कुरा, यो मेशिन लर्निंगको कारणले हो किनकि यो डेटा विश्लेषण गर्न र एल्गोरिदम प्रयोग गरेर विभिन्न आवश्यकताहरूको जवाफ दिनको लागि डिजाइन गरिएको हो - स्वयं ड्राइविंग कारहरूको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कार्य सिद्धान्त।

टेक्नोलोजीले आउने बर्षहरूमा यातायातको विभिन्न ठाडोहरूमा बढी एकीकरण देख्दछ। टेक्नोलोजीले सार्वजनिक यातायात, यातायात पूर्वाधारको दक्ष उपयोग, र अधिक लाभ लिन सक्दछ। यसले दुर्घटनाहरूलाई कम गर्दछ, ट्राफिक भीडलाई कम गर्दछ, ऊर्जाको दक्ष उपयोगको सुनिश्चित गर्दछ, र अधिक।

ब्रान्डिङ

हालका बर्षहरूमा एआई र एमएल दुबैबाट ब्रान्डि inमा ठूलो संख्यामा कम्पनीहरूले लाभ लिन सुरु गरे। ब्रान्डि everyको प्रत्येक प्रक्रियामा, मिशनलाई सरल बनाउन एआई र एमएलमा आधारित धेरै उपकरणहरू छन्। यसले एआई विश्लेषण उपकरणबाट मेशिन लर्निंग लोगो निर्माताहरू र अधिक सबै समावेश सेवाहरू समावेश गर्दछ। जबकि यी सबै उपकरणहरूले व्यवसायमा दक्षता र उत्पादकता प्रदान गर्दछ, यसले ग्राहकहरूलाई राम्रो मूल्य प्रदान गर्दछ। थप रूपमा, व्यवसायहरूमा सम्पूर्ण ब्रान्डि process प्रक्रियाको राम्रो नियन्त्रण हुन्छ, र यसले प्रभावकारी परिणामहरूमा अनुवाद गर्दछ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्र र महत्त्व यस तथ्यबाट हिसाब गर्न सकिन्छ कि हाम्रो देशका प्राय: सबै प्रख्यात विश्वविद्यालयहरू र स्कूलहरू (र विदेशमा पनि) उनीहरूको नियमित पाठ्यक्रममा कृत्रिम खुफिया पाठ्यक्रम पेश गर्दै छन्। युनिभर्सिटीहरू र स्कूलहरू मात्र होइन तर सबै अनलाइन लर्निंग प्लेटफर्महरू, यो Udemy.com वा अपग्रेड वा अन्य कुनै पनि, नयाँ अध्यायहरू र विषयहरू कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेशिन लर्निंग कोर्सहरूमा लगातार थपिदैछन्। केहि सब भन्दा महँगो र लाभदायक अनलाइन प्रीमियम पाठ्यक्रमहरूमा, पाठ्यक्रम लेखक / प्रकाशकहरू / डिजाइनरहरूले सुझाव दिन्छ यदि तपाईं एक मेशिन लर्नि engineer इन्जिनियर वा डाटा वैज्ञानिक हुनुहुन्छ भने, यो कोर्स हो तपाईंको व्यवस्थापक, VP वा CEO ले लिनको लागि सोध्नुहोस् यदि तिनीहरू बुझन चाहनुहुन्छ भने। तपाइँ के गर्न सक्नुहुन्छ (र गर्न सक्नुहुन्न)!

भर्खरका अद्यावधिक अपडेटहरू अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथ्मले विवाहको साइटहरूमा प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको प्राथमिकतामा आधारित मात्र नभएर प्रयोगकर्ताको व्यवहार बुझेर र उपयुक्त वास्तविक-समय प्रोफाइलहरू सुझाव दिदै मिलाउन फेला पार्न मद्दत गरिरहेको छ। शादी डट कमका सीटीओ (चीफ टेक्निकल अफिसर) सिद्धार्थ शर्माले भर्खरको प्रेस विज्ञप्तिमा प्रेस ट्रस्ट अफ इंडियालाई भने कि “एआई एल्गोरिथ्म तपाईले खोजिरहनु भएको भन्दा बढी जान्नुहुन्छ तपाई आफैंलाई सचेत हुन भन्दा बढी! यसले हामीलाई हाम्रो प्रयोगकर्ताहरूको लागि सबै भन्दा राम्रो खेलहरू फेला पार्न मद्दत गर्दछ - प्राथमिकता अनुसार खोजी गरेर मात्र होइन, प्रयोगकर्ता व्यवहार देखाउँदा र समान मिल्दो सुझावहरू प्रदान गरेर। ”

जबकि यो सागरमा एक थोपा मात्र हो, निकट भविष्यमा ऐ र मेशिन लर्निले ग्रह पृथ्वीको प्रत्येक उद्योगमा पाइला टेक्ने आशा गरिन्छ, चाहे यो खोज ईन्जिन होस्, समाचार वितरण, स्मार्टफोन अपरेटिंग प्रणाली, घर सफा गर्ने कार्यहरू। , पूर्वाधार विकास, शेयर बजार, अध्ययन, र सूची जारी छ। हाम्रो ग्रह पृथ्वी, सौर्यमण्डल, र ठाउँ बुझ्न हामीलाई सहायता गर्न कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रमुख भूमिका छ। नासाका वैज्ञानिकहरू हालसम्म करिब 4,000००० एक्सप्लानेटसँग परिचित थिए। तर, हालसालै, टेक्सासको एक स्नातक विद्यार्थीको नेतृत्वमा खगोलविद्हरूको टोलीले पृथ्वीबाट १,२०० प्रकाश-वर्ष भन्दा बढी ताराका परिक्रमा गर्ने दुई ग्रह पत्ता लगायो।

भारत जस्ता धेरै जनसंख्या भएको देशहरूमा माध्यमिक र उच्च माध्यमिक अध्ययनका लागि देशको सबैभन्दा ठूलो शैक्षिक बोर्ड, अर्थात सीबीएसई (केन्द्रीय माध्यमिक शिक्षा बोर्ड) कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेशिन लर्निंगको सम्बन्धमा उल्लेखनीय कदम उठाएको छ। भर्खरका प्रतिवेदनहरूको अनुसार सीबीएसईले शैक्षिक सत्र २०१ .-२० को लागि पाठ्यक्रम र कृत्रिम बुद्धिमत्तालाई नयाँ सीपको विषयको रूपमा प्रस्तुत गर्दछ। सीबीएसईले कक्षा 2019th र for को पाठ्यक्रममा कृत्रिम बुद्धिमत्तालाई नयाँ विषयको रूपमा प्रस्तुत गरेको छ। प्रारम्भमा, त्यहाँ अपेक्षाहरू थिए जुन ११ र १२ कक्षाको पाठ्यक्रममा परिवर्तन हुन सक्छ किनभने एआई र मेशिन शिक्षा स्कूलका विद्यार्थीहरूको लागि पूर्ण रूपमा विदेशी विषयहरू हुन्।

तर अझै पनि, एकै तरीकाले, एउटा सिक्काका दुई फरक पक्षहरू छन्, कृत्रिम बुद्धिमता मुख्यतया, मेशिन लर्निंग होइन, यसको बेफाइदा पनि छ। कुन अर्को प्रश्न लाई जन्म दिन्छ - जस्तै कृत्रिम बुद्धिमत्ता को भविष्य ब्लाकचेन को भविष्य संग बाँधिएको छ? वा, कृत्रिम बुद्धिमत्ताले गम्भीर रूपमा कामहरू लिइरहेको छ? एउटा कुरा निश्चितको लागि हो, कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेशिन शिक्षा एल्गोरिदम सबै दोहोर्याउने रोजगारहरू मार्नेछ।

विनिर्माण

दुबै एमएल र एआईको निर्माण उद्योगमा लागू योग्यताको विस्तृत श्रृंखला छ, आपूर्तिको श्रृंखलालाई समयमै उत्पादनहरू बनाउनबाट। मेशिन लर्निंग एल्गोरिदमले उत्पादनको प्रत्येक चरणमा विश्लेषणको एक उच्च स्तर र भविष्यवाणी गर्ने शुद्धता सुनिश्चित गर्दछ। उत्पादनमा दक्षता सुनिश्चित गर्नुको अलावा यसले निर्माणको अन्य मुख्य मेट्रिक्सलाई पनि सुधार गर्दछ। एमएलले सामग्री खपत कम गर्दछ र अपव्ययता कम गर्दछ, निवारक मर्मत सुधार र एमआरओ सुधार गर्दछ, सर्त अनुगमन प्रक्रियाहरू सक्षम गर्दछ, अपरेशन र फाइनान्समा अधिक सान्दर्भिक डाटा, मार्केटिंग र सोशल मिडिया उपस्थिति सुधार गर्दछ, र अधिक।

निष्कर्ष

सबैले याद गर्नुपर्दछ कि धेरै एआई र एमएल प्रणालीहरू पुनरावृत्ति र सहज एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्दै छन् जुन परिणाममा आधारित परिवर्तन हुन्छ। साथै, प्रणालीसँग निरन्तर सिकाईको डिजाईन छ र नियमित अन्तराल पछि अधिक अनुकूलित परिणामहरूको साथ आउँदछ। यातायात र उत्पादन क्षेत्रहरूले यो देखाईएको छ, र अधिक उद्योगहरू अनुकूलित परिणामहरूको लागि कतारमा छन्। हो! दुबै एआई र एमएल बिभिन्न उद्योगहरूमा क्रान्ति गर्दैछन्।