हाल ही में, "द इकोनॉमिस्ट्स" ने इस तथ्य पर जोर दिया कि डेटा लोगों के पास सबसे मूल्यवान वस्तु बन गया है। जब छोटे-छोटे डेटा को बड़े पैमाने पर संयोजित किया जाता है, तो इसे बिग डेटा कहा जाता है। जबकि हम बड़े डेटा को हमलों से बचाने में व्यस्त हैं, यह चुपचाप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास में योगदान दे रहा है। तुम पूछते हो कैसे? खैर, मशीन लर्निंग, एआई का एक वर्ग तेजी से सुधार कर रहा है और इसे "सूचना वृद्धि की रणनीति" कहा जा सकता है। सीधे शब्दों में कहें, एआई बनाने, परीक्षण करने और तैयार करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है।
इस तथ्य से इनकार नहीं किया जा सकता है कि एआई में विभिन्न क्षेत्रों को बढ़ावा देने की अपार क्षमता है। इसका वित्तीय फर्मों, ऑटोमोबाइल उद्योग, कानूनी कार्यालयों द्वारा लाभ उठाया जा रहा है, और क्या नहीं! इस प्रकार, डेटा का कब्ज़ा और एआई का उपयोग करके इसका विश्लेषण उन व्यवसायों के लिए आवश्यक हो गया है जो एक दूसरे से प्रतिस्पर्धा करने की आशा कर रहे हैं। 'सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स' की रिपोर्ट्स पर भरोसा करें ' तो एआई कोई ऐसी चीज नहीं है जिसे हाल ही में खोजा गया हो! यह 1986 से हमारे आसपास है। एआई और मशीन लर्निंग की क्षमताएं काफी लंबे समय से एक रहस्य बनी हुई हैं क्योंकि हमारे पास बड़ी मात्रा में डेटा की कमी थी जिसे कई स्रोतों से एकत्र किया गया है। चूंकि वे हमारी एआई मशीनों को सीखने के लिए महत्वपूर्ण थे, इसलिए कोई महत्वपूर्ण विकास नहीं किया जा सका। लेकिन अब, परिदृश्य बदल गया है और हमारे पास न केवल बड़ी मात्रा में डेटा है बल्कि डेटा सेट का विश्लेषण करने की क्षमता भी है। और इस प्रकार 'बिग डेटा' के विकास ने एआई के दायरे और भविष्य को काफी हद तक बदल दिया है और बदल दिया है। आप सहमत नहीं हैं? इसे समाप्त करने के कारणों के बारे में जानने के लिए आगे पढ़ें!
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<एच3>1. कंप्यूटिंग शक्तिकम्प्यूटेशनल क्षमता बिग डेटा को बोझ से व्यावसायिक संपत्ति में बदल सकती है और इसे शुरू कर दिया गया है। पहले इसमें काफी समय और निवेश लगता था, लेकिन आज हमें लाखों डेटासेट या बिग डेटा को प्रोसेस करने के लिए सिर्फ नैनोसेकंड की जरूरत है। इसका श्रेय कंप्यूटिंग की गति में हुई बेतहाशा वृद्धि को जाता है। उन्नत अनुक्रमिक और समानांतर कंप्यूटिंग अब वास्तविक समय में डेटा को संसाधित करने में मदद करती है। इसके अलावा, यह एआई-आधारित अनुप्रयोगों के लिए दिशानिर्देशों का सेट प्राप्त करता है।
2. पर्याप्त दृष्टिकोण
बिग डेटा या बड़ी मात्रा में डेटा की पहुंच और तेजी से पुनर्प्राप्ति के लिए तैयार एक क्रांति का नेतृत्व कर रहा है। यदि हम एक दशक पहले के परिदृश्य पर विचार करें, तो डेटा वैज्ञानिकों और सांख्यिकीविदों को अपने काम को 'नमूना डेटासेट' तक सीमित करना पड़ा। यह अब काफी बदल गया है क्योंकि वे अब वास्तविक डेटा के साथ भी निडर होकर काम कर सकते हैं। इसके अलावा, अब इटरेशन-आधारित डेटा और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण उपकरण उपलब्ध हैं, और इस प्रकार अधिक संगठन परिकल्पना-आधारित दृष्टिकोण के लिए डेटा-प्रथम दृष्टिकोण की ओर बढ़ रहे हैं, अंततः एआई को बढ़ावा दे रहे हैं।
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3. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रौद्योगिकियां कई इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों में लीवरेज की जाती हैं। कुछ उदाहरणों में सिरी, ऑनलाइन बैंकिंग सेवा बॉट, एलेक्सा और अन्य शामिल हैं। इसके अलावा, मानव संपर्क से सीखना एआई और एनएलपी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है क्योंकि बिग डेटा में सामूहिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा की बड़ी मात्रा में प्रासंगिक जानकारी खोजने की क्षमता है। साथ ही, बिग डेटा डेटा स्रोतों में पैटर्न को पहचानने और प्रकट करने में मदद कर सकता है जो एआई के लिए उपयोगी साबित होगा।
<एच3>4. लागत और प्रदर्शनलागत और प्रदर्शन के बीच एक अंतहीन लड़ाई चल रही है। मेमोरी डिवाइस अब बड़े डेटा को कुशलतापूर्वक स्टोर और पुनर्प्राप्त करना संभव बना रहे हैं और हमें इनकी बहुतायत में आवश्यकता है! इसे ध्यान में रखते हुए, एक लोकप्रिय फ्रांसीसी संगठन उपमेम ने एआई वर्कलोड के लिए डीआरएएम को ऑफलोड प्रोसेसिंग के लिए एक विधि पेश की है। यह पता चला है कि ऐसी हजारों इकाइयों को एक पारंपरिक प्रोसेसर से जोड़ने से काम का बोझ बीस गुना तेजी से चलेगा। हालाँकि, इसे लागू करने के लिए बहुत अधिक निवेश की आवश्यकता होती है। और इसलिए हम लागत और प्रदर्शन को साथ-साथ नहीं रख सकते; हमें निश्चित रूप से एक पर समझौता करना होगा।
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इस तथ्य से इनकार नहीं किया जा सकता है कि बिग डेटा का प्रभाव हमारी अपेक्षाओं से कहीं अधिक होगा। एआई और बिग डेटा के संयोजन से नवाचार की लहरें बढ़ने की उम्मीद है। हम ऐसा इसलिए कह सकते हैं क्योंकि ये दोनों सबसे आशाजनक प्रौद्योगिकी मार्ग हैं जिन पर व्यवसाय भविष्य में भरोसा करेंगे। आइए यह न भूलें कि बिग डेटा की पहली लहर डेटा अपलोड करने और डाउनलोड करने के लिए लचीलापन और गति बढ़ाने पर केंद्रित थी और इसे हासिल कर लिया गया है। हालाँकि, हमें दूसरी लहर प्राप्त करने में काफी समय लग सकता है जो बिग डेटा के संबंध में अभिसरण और अन्योन्याश्रितता को समझकर एआई का लाभ उठाएगी। हम आशा करते हैं कि आपको यह ब्लॉग पोस्ट पढ़ना पसंद आया होगा, हमें नीचे टिप्पणी अनुभाग में अपने विचार बताएं!