हमें यह समझना चाहिए कि वर्तमान सभ्यता काफी हद तक हमारी बुद्धि की उपज है और यदि हमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से अपनी बुद्धि को बढ़ाने का अवसर मिल रहा है तो हमें पीछे नहीं हटना चाहिए। जब तक तकनीक का उपयोग अच्छे और सभ्यता के विकास के लिए किया जाता है, तब तक हमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसकी उप-शैली के लाभों को बढ़ाने का प्रयास करना चाहिए।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बढ़ती मांग के बीच विशेषज्ञ आधुनिक समाज की मजबूत नींव की स्थापना के लिए एक आशाजनक भविष्य की भविष्यवाणी कर रहे हैं। मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रमुख घटक है जिसने विशेष रूप से दुनिया भर के सबसे महत्वपूर्ण उद्योगों पर इसके प्रभाव के संदर्भ में ध्यान आकर्षित किया है।
मशीन लर्निंग :
मशीन लर्निंग के मॉडल एआई के अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाते हैं, जहां एल्गोरिदम स्वतंत्र रूप से परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं। ये मॉडल विशाल डेटा सेट को संसाधित करने, जानकारी निकालने और मानवीय हस्तक्षेप के बिना सटीक भविष्यवाणी करने के लिए ज़िम्मेदार हैं।
इस तकनीक का विकास और इसके मूल्य आधारित परिणाम व्यावसायिक जीवन को सुव्यवस्थित करने की संभावना रखते हैं। यहां मशीन लर्निंग के पांच उपयोग दिए गए हैं जो आपके कामकाजी जीवन को बदलने के लिए तैयार हैं।
स्वायत्त वाहनों का व्यापक उपयोग
कई कंपनियों ने स्वायत्त वाहनों में इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक पर प्रयोग करना शुरू कर दिया है। उपभोक्ताओं की प्रतिक्रिया के आधार पर, बढ़ती मांग के साथ-साथ उत्साह इस तकनीक को अपनाने को अपरिहार्य बना देगा। स्व-ड्राइविंग कार परिवहन के कुशल भविष्य का प्रतिनिधित्व करती हैं क्योंकि इसमें यातायात से संबंधित मौतों को 90 प्रतिशत तक कम करने की क्षमता है।
स्वायत्त वाहन के पीछे की विशेषज्ञता काफी हद तक मशीन लर्निंग पर आधारित है जो एल्गोरिथम को शक्ति प्रदान करती है और वाहनों को स्वायत्तता से चलाने की अनुमति देती है। रडार, लिडार और कैमरा जैसे विभिन्न सेंसरों से डेटा बिंदुओं को शामिल करके, यह मॉडल कुशलतापूर्वक वाहनों को सुचारू रूप से चलने देता है। साथ ही, इन मशीनों में डीप-लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से समय के साथ अपने अनुभव से सीखने की प्रवृत्ति होती है, इसलिए, ड्राइविंग को सुरक्षित बनाते हैं।
एक सक्षम हेल्थकेयर सेटअप
जाहिर है, किसी भी अर्थव्यवस्था में हेल्थकेयर नेटवर्क सबसे महत्वपूर्ण उद्योग है, लेकिन इसमें अभी भी अधिकांश बुनियादी ढांचे और विशेषज्ञता का अभाव है। विभिन्न आवश्यकताओं के बीच, अस्पताल अभी भी यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि सिस्टम अनुकूलन के दौरान रोगियों के संवेदनशील विवरणों को कैसे सुरक्षित रखा जाए।
मशीन लर्निंग एल्गोरिथम के आगमन के साथ, जिसमें कार्रवाई के लिए मानव की आवश्यकता नहीं होती है, अब गोपनीयता अनुबंधों को भंग किए बिना जानकारी संग्रहीत करने की प्रक्रिया संभव हो सकती है। साथ ही मशीन लर्निंग के ये मॉडल हमें जोखिम कारकों और इसके संभावित निदान को बेहतर ढंग से समझने और उनका विश्लेषण करने में मदद कर सकते हैं।
खुदरा-प्रबंधन नेटवर्क
खुदरा उद्योग दुनिया भर में फलते-फूलते क्षेत्रों में से एक है और वर्षों से लगातार पर्याप्त बिक्री कर रहा है। इस उद्योग का आधार ग्राहकों के व्यवहार और रुचियों पर निर्भर है और इसलिए कंपनियां उपभोक्ता के रुझान, जनसांख्यिकी और स्वाद के संदर्भ में डेटा संग्रह में बड़ी राशि खर्च करती हैं।
हालाँकि, कई कंपनियों को संकट का सामना करना पड़ रहा है क्योंकि वे गोदामों से डिस्कनेक्ट किए गए रूप में आने वाले इन आंकड़ों को समझने में असमर्थ हैं। इसके परिणामस्वरूप मूल्यवान अंतर्दृष्टि का निष्पादन नहीं हो पाता है, जो अंततः व्यवसाय की विफलता का कारण बनता है। यहां, मशीन लर्निंग के पीछे की तकनीक खुदरा विक्रेताओं को अपने ग्राहकों की खरीदारी के पैटर्न का विश्लेषण करने और एक व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव प्रदान करने का एक शानदार अवसर प्रदान कर सकती है।
Machine Learning is responsible for calculating and predicting information based on earlier acquired data. In case of retail sector, it can guide companies, and recommend about discounts and latest trends based on consumer preferences. Amalgamating digital behavioral pattern with offline expertise can optimize the user journey right from the point of contact to follow-up, ultimately benefiting the ecommerce retailers.
Value-Added Content
Moderating of information is a chief concern on social media platforms like Facebook and Twitter, as they attempt to convey precise data to their users. The recent outrage on the circulation of fake news during elections has resulted in severe repercussions.
Evolving Machine Learning and AI technology can provide proprietary systems, where the interaction between Artificial Intelligence and humans will result in better understanding and eventually adaptation for tasks like moderating content. Machine Learning can tackle this problem with its innovative resources and tools and allow humans to be more productive at work.
Advanced Cyber Security
The damage involved in cybercrime is massive and tackling cyber threats is the need of the hour especially for large enterprises and startups. Experts are planning to cleverly implement the technology of Machine Learning models to identify frauds, stop phishing and tackle cyber-attacks.
Currently, the system of defense-mechanism is in action that uses previous data to swiftly recognize the threat and give protection against suspicious activity. Also, these algorithms can run 24×7 days without depletion.
However, it is too early to predict the success of Machine Learning at large scale but the recent trends are supporting this technology. For developers, larger the accessibility to Machine Learning models, greater are the benefits as they are using these models to achieve mass endorsements from customers and enterprises.
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