बिग डाटा संग AI को भविष्य के छ?

डिजिटल संसारमा सम्भावित विघटनकारी प्रवृत्तिहरू मध्ये एक उदीयमान छ: AI र बिग डाटा। AI कौशलहरू द्रुत रूपमा विश्वको डेटाको घातीय वृद्धिको लागि समात्दै छन्, दूरगामी प्रभावहरू दिनहुँ अधिक स्पष्ट हुँदै गइरहेको छ। ठूलो डेटामा AI ले कस्तो भूमिका खेल्छ भनेर ThinkML ब्लगले राम्रोसँग व्याख्या गरेको छ। एक दशक पहिले, प्रविधिलाई धन्यवाद, किनमेल बानी, रुचि र मन नपर्ने, व्यवहार, र व्यक्तिगत छनोटहरू बारे विस्तृत डेटा प्राप्त गर्न असम्भव थियो। सामाजिक मिडिया खाताहरू र अनलाइन प्रोफाइलहरू, सामाजिक गतिविधिहरू, उत्पादन मूल्याङ्कनहरू, ट्याग गरिएका रुचिहरू, "मन परेको" र साझा सामग्री, भक्ति अनुप्रयोगहरू र कार्यक्रमहरू, र CRM (ग्राहक सम्बन्ध व्यवस्थापन) प्रणालीहरू मार्फत अन्तरदृष्टिपूर्ण डेटा ठूलो डेटा पूलमा थप्न सकिन्छ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता र डाटा विज्ञान के हो?

डाटा विज्ञानले कच्चा, असंरचित डाटा लिने र यसलाई गणितीय सूत्रहरू र वैज्ञानिक विधिहरूको संयोजन प्रयोग गरेर संरचित, फिल्टर गरिएको डाटामा परिणत गर्दैछ। यसले व्यवसायिक विचारहरू पत्ता लगाउँछ र तिनीहरूलाई विभिन्न उपकरण र विधिहरू प्रयोग गरेर व्यावहारिक समाधानहरूमा रूपान्तरण गर्दछ। डाटा माइनिङ, डाटा शुद्धिकरण, डाटा एग्रीगेसन, डाटा हेरफेर, र डाटा विश्लेषण डाटा वैज्ञानिकहरू, इन्जिनियरहरू, र कार्यकारीहरू द्वारा गरिएका कार्यहरू मध्येका छन्।

डाटा विज्ञान एक बहुविषय विषय हो, विज्ञहरूका अनुसार, यसले डेटा निकाल्नका लागि वैज्ञानिक प्रविधिहरू, प्रक्रियाहरू, एल्गोरिदमहरू र प्रणालीहरूलाई संयोजन गर्दछ। साधारणतया मानव बुद्धिको आवश्यकता पर्ने गतिविधिहरू गर्न सक्ने कम्प्युटर प्रणालीहरूको विचार र सिर्जनालाई कृत्रिम बुद्धिमत्ता भनिन्छ।

आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स भनेर चिनिने डेटा विज्ञानको शाखालाई प्रायः मानव मस्तिष्कको लागि स्ट्यान्ड-इनको रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यसले बौद्धिक र स्मार्ट समाधानहरू मार्फत कर्पोरेट प्रक्रिया स्वचालन, दक्षता र उत्पादकता प्रदान गर्दछ। यहाँ वास्तविक-विश्व एआई अनुप्रयोगहरूको केही उदाहरणहरू छन्:

• Chatbots आवाज समर्थन
• स्वचालित सुझावहरू
• अनुवाद सेवा र कम्प्युटर दृष्टि

कम्पनीहरूले डेटा विज्ञान र कृत्रिम बुद्धिमत्ताको साथ अकल्पनीय हासिल गर्न सक्छन्। थप रूपमा, यसले अधिक श्रमिकहरू र व्यक्ति-घण्टाहरूको लागि कल गर्ने प्रक्रियाहरूमा स्वचालन र दक्षता निम्त्याउन सक्छ।

वास्तविक संसारमा बिग डाटा र एआई को आवेदन

ग्राहक डाटा संग्रह

क्षेत्रको कुनै पनि होइन, AI को सिक्ने क्षमता यसको सबैभन्दा ठूलो शक्ति हो। डेटा ढाँचाहरू पत्ता लगाउने यसको क्षमता केवल मूल्यवान छ यदि यो तिनीहरूसँग परिवर्तन हुन सक्छ किनकि तिनीहरू भिन्न हुन्छन् र उतार-चढ़ाव हुन्छन्। AI ले डेटामा आउटलियरहरू पहिचान गरेर उपभोक्ता इनपुट अर्थपूर्ण छ कि छैन भनेर निर्धारण गरेर आवश्यक समायोजन गर्न सक्छ।

एआईको डाटा एनालिटिक्ससँग उत्कृष्ट काम गर्ने क्षमताको कारण आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र बिग डाटा अविभाज्य छन्। अवलोकन डेटा, विशेष गरी लग डाटा, आधुनिक व्यवसायको लागि अत्यन्त मूल्यवान छ। प्रत्येक डेटा इनपुट AI मेसिन लर्निङ र गहिरो शिक्षा द्वारा प्रयोग भइरहेको छ, र यी इनपुटहरू अर्को व्यापार विश्लेषणका लागि नयाँ नियमहरू सिर्जना गर्न प्रयोग भइरहेको छ। यद्यपि, प्रयोग भइरहेको डाटा सबपार डाटा हुँदा समस्याहरू देखा पर्छन्।

उद्यम एनालिटिक्स

फोर्ब्सको रिपोर्ट अनुसार, सबैभन्दा हालको अनुसन्धानले देखाउँछ कि एआई र ठूला डेटाको संयोजनले सबै शारीरिक श्रमको 80% सम्म, डेटा प्रशोधन गतिविधिहरूको 70%, र डेटा सङ्कलन गर्ने कामहरूको 64% सम्म स्वचालित हुन सक्छ। यसले मार्केटिङ र आर्थिक प्रयासहरूमा उनीहरूको फाइदाको अतिरिक्त, दुई विचारहरूले कार्यस्थललाई महत्त्वपूर्ण रूपमा प्रभाव पार्ने सम्भावना रहेको संकेत गर्दछ।

उदाहरणका लागि, पूर्ति र आपूर्ति श्रृंखला सञ्चालनहरू डेटामा धेरै निर्भर छन्; त्यसकारण, तिनीहरू ग्राहक प्रतिक्रियामा वास्तविक-समय अन्तर्दृष्टि दिनको लागि AI मा प्रगतिहरू खोजिरहेका छन्। व्यवसायहरूले ताजा जानकारीको प्रवाहमा उनीहरूको मार्केटिङ, वित्तीय, र रणनीतिक निर्णयहरू आधारित गरेर यो गर्न सक्छन्।

अनिवार्य रूपमा, मेसिन लर्निङ वा गहिरो सिकाइ एल्गोरिदम मार्फत डाटा पास गर्नु अघि एक स्थापित डाटा सङ्कलन (खनन) प्रक्रिया र संरचना हुनुपर्छ। कर्पोरेट डाटा एनालिटिक्समा डिग्री भएका पेशेवरहरूले यस अवस्थामा मद्दत गर्न सक्छन्। कम्पनीहरु जो आफ्नो डाटा एनालिटिक्स को मूल्य अधिकतम गर्न को लागी गम्भीर छन् तिनीहरूलाई उच्च सम्मान गर्नेछ।

इमेल स्प्याम फिल्टरिङ

इमेल स्प्याम हो कि होइन भनेर निर्धारण गर्नको लागि प्राथमिक दृष्टिकोण भनेको फनी इमेलहरू र अत्यधिक छुट भएका उपभोक्ताहरूका लागि वस्तुहरूको प्रचार वा प्रचार गर्न प्रयोग हुने सर्तहरू वा यी जस्तै अन्य तरिकाहरूमा खोज्नु हो।

Naive Bayes, K-nearest छिमेकीहरू, समर्थन भेक्टर मेशिनहरू, र अनियमित जंगलहरू सहित धेरै मेशिन सिकाउने विधिहरूले स्प्याम सञ्चारहरू फिल्टर गर्न र प्राप्त भएको इमेल "स्प्याम सन्देश" हो कि होइन भनेर निर्धारण गर्न सक्छ। न्यूरल नेटवर्क वा अप्टिकल क्यारेक्टर रिकग्निसन (OCR) जस्ता प्रविधिहरू, स्प्याम फिल्टरिङका लागि Gmail जस्ता व्यवसायहरूले पनि प्रयोग गर्ने, उन्नत स्प्याम पत्ता लगाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।

स्वतः सुधार

टेक्स्टिङ वा टाइप गर्दा, AI पद्धतिमा आधारित स्वत: सुधार उत्तम नतिजाहरू प्राप्त गर्न र गल्तीहरू रोक्न धेरै सहयोगी हुन्छ। हिज्जे स्वतः प्रमाणित हुन्छ, र निकटतम दायाँ मानहरू तुरुन्तै लागू हुन्छन्। अर्कोतर्फ, यदि तपाईंको एआई प्रशिक्षणको गुणस्तर बराबर छैन भने, गल्तीहरू हुन सक्छ, र तपाईंले नचाहेको सन्देश पठाउन सक्नुहुन्छ। चुटकुलेलाई एकै ठाउँमा राखेर, स्वत: सुधारले सामान्यतया टेक्स्टिङ गर्दा गलत हिज्जे शब्दहरू द्रुत रूपमा फिक्स गर्ने उत्कृष्ट कार्य गर्दछ।

अनलाइन सहायक

भर्चुअल सहायकहरूले Google AI, Siri, Alexa, Cortana, र अन्य धेरै समावेश गर्दछ। यी सहायकहरूले हामीलाई उनीहरूलाई अर्डर पठाउन दिन्छन्, र आवाज पहिचान प्रविधि प्रयोग गरेर, उनीहरूले हामीले के भनिरहेका छौं भनेर बुझ्ने प्रयास गर्छन् र वास्तविक काम स्वचालित/सम्पादन गर्छन्। एउटा मात्र आवाज आदेशको साथ, हामी कल गर्न, सन्देश वा इमेल पठाउन, वा इन्टरनेट अन्वेषण गर्न यी भर्चुअल सहायकहरू प्रयोग गर्न सक्छौं। यी भर्चुअल सहायकहरूले च्याटबटको रूपमा पनि काम गर्न सक्छन् किनभने हामी उनीहरूसँग कुराकानीमा कुराकानी गर्न सक्छौं।

आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स-संचालित भर्चुअल सहायकहरूसँग सेल फोन र कम्प्युटरहरू भन्दा परको क्षमताहरू छन्। तिनीहरू इम्बेडेड प्रणालीहरू र IoT उपकरणहरूमा कुशलतापूर्वक कर्तव्यहरू पूरा गर्न र तपाईंको वातावरणलाई विनियमित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

अप्टिकल चरित्र मान्यता (OCR)

अन्य डोमेन-विशिष्ट OCR अनुप्रयोगहरू, जस्तै रसिद, इनभ्वाइस, चेक, र कानूनी बिलिङ कागजात OCR, OCR इन्जिनहरू प्रयोग गरी सिर्जना गरिएको छ। OCR टेक्नोलोजी विभिन्न वास्तविक-विश्व परिस्थितिहरूमा प्रयोग गरिन्छ, जसमा व्यावसायिक कागजातहरू जस्तै रसिदहरू, बैंक स्टेटमेन्टहरू, इनभ्वाइसहरू, र चेकहरू र राहदानीहरू जस्ता कागजातहरूका लागि डेटा इनपुट सहित। लाइसेन्स प्लेटहरूको स्वचालित पहिचान, जानकारी निकासी र राहदानी पहिचानको लागि एयरपोर्टहरूमा, अन्य धेरै प्रयोगहरू बीच।

च्याटबट्स

पछिल्लो दस वर्षमा, च्याटबटहरू बढ्दो रूपमा लोकप्रिय भएका छन्। सामान्यतया, च्याटबटहरू विशेष वेबसाइटमा सोधिएका प्रश्नहरूको सबैभन्दा छिटो जवाफ प्रदान गर्न डिजाइन गरिएको हो। च्याटबटले मानव श्रम र लागतलाई न्यूनिकरण गर्दै समय बचत गर्दछ। त्यहाँ धेरै च्याटबटहरू छन्, प्रत्येकले विशेष रूपमा एक वा केही उद्योगहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दछ। तपाइँ कुन प्रकारको च्याटबट सिर्जना गर्न चाहनुहुन्छ भनेर निर्धारण गर्नको लागि निम्न उत्तम तरिका हो: - च्याटबटहरू विकास गर्नको लागि आदर्श रणनीति भनेको तपाइँको लक्षित बजारको संस्था वा निगमहरू पहिचान गर्नु हो। विशेष च्याटबटहरू बनाउनु उत्तम छ किनकि तपाईंले विशेष कार्यको दक्षतालाई उल्लेखनीय रूपमा बढाउन सक्नुहुन्छ।