प्रौद्योगिकी सर्वव्यापी है, चाहे चिकित्सा हो या शिक्षा, हर विभाग प्रौद्योगिकी के साथ नियंत्रित और विकसित है। हालांकि, पिछले कुछ वर्षों में बड़े सुधार और विकास हुए हैं जिन्होंने हमें अपने जीवन को और अधिक सुविधाजनक बनाने में मदद की है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मेडिकल स्टडीज ने प्रौद्योगिकी के मामले में कुछ बड़े बदलाव देखे हैं। इसके अलावा, लगभग हर क्षेत्र ने अपनी तकनीक के विकास में उल्लेखनीय वृद्धि का अनुभव किया है। हालांकि, अगर आप सबसे चर्चित और लोकप्रिय तकनीकों के बारे में बात करते हैं, तो हो सकता है कि आप अपना दिमाग घुमाना चाहें और डेटा का विश्लेषण करना चाहें।
आज, हम उन सबसे लोकप्रिय तकनीकों के बारे में बात करने जा रहे हैं जो हमारे जीवन को आसान बनाने के लिए इस साल उभरी हैं:
<एच3>1. डीप लर्निंगडीप लर्निंग कंप्यूटर को सिखाने का एक तरीका है जो मनुष्य को स्वाभाविक रूप से आता है। यह एक कंप्यूटर के अंदर एक मानव को प्रज्वलित करने जैसा है, जिसे एक विशिष्ट स्थिति में एक मानव के रूप में व्यवहार करना चाहिए। डीप लर्निंग स्व-चालित कारों के पीछे की बुनियादी तकनीक है जो स्टॉप के संकेतों को पढ़ सकती है और एक पैदल यात्री को लैंप पोस्ट से अलग कर सकती है। प्रौद्योगिकी मोबाइल, टैबलेट, टीवी और लैपटॉप जैसे विभिन्न उपकरणों में ध्वनि नियंत्रण सुविधा का एक प्रमुख चालक भी है।
डीप लर्निंग एक सफल तकनीक है जहां एक कंप्यूटर मॉडल पाठ, चित्र और ध्वनि से वर्गीकरण कार्यों को निष्पादित करना सीखता है। इन मॉडलों को कई परतों वाले लेबल किए गए डेटा और तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के एक बड़े सेट की मदद से प्रशिक्षित किया जाता है। यदि आप इन कंप्यूटर मॉडल के प्रदर्शन के बारे में चिंतित हैं, तो आपको पता होना चाहिए कि डीप लर्निंग मॉडल अत्याधुनिक सटीकता में महारत हासिल करने में सक्षम हैं और कभी-कभी वे मानव स्तर की सटीकता और प्रदर्शन को भी पार कर जाते हैं। इसमें कोई अस्पष्टता नहीं है कि इसने कार्य निष्पादन और उनके परिणामों के संदर्भ में मशीनों को मानव जितना विश्वसनीय बना दिया है।
डीप लर्निंग मॉडल को कभी-कभी डीप न्यूरल नेटवर्क भी कहा जाता है क्योंकि सीखने के तरीके न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं। यदि आप आश्चर्य करते हैं कि कोई इसे एक गहरी सीख क्यों कहेगा, तो आपको पता होना चाहिए कि "डीप" शब्द नेटवर्क में छिपी हुई परतों की कुल संख्या को संदर्भित करता है। जहां पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क में केवल 2 – 3 छिपी हुई परतें होती हैं, डीप लर्निंग में कभी-कभी 150 छिपी हुई परतें हो सकती हैं।
डीप लर्निंग मॉडल की कार्यप्रणाली अद्भुत है क्योंकि इसमें मैन्युअल सुविधा निष्कर्षण की आवश्यकता के बिना सीधे डेटा से सुविधाओं को सिखाया जाता है। यह इस तथ्य के कारण संभव है कि डीप लर्निंग मॉडल को लेबल किए गए डेटा और न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के बड़े सेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। कनवॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (ConvNet या CNN) सबसे लोकप्रिय डीप न्यूरल नेटवर्क में से एक है, जो इनपुट डेटा के साथ सीखे गए फीचर्स को कनवॉल्व करता है और 2D कन्वेन्शनल लेयर्स का उपयोग करता है। यही वह है जो इस आर्किटेक्चर को इमेज जैसे 2D डेटा को प्रोसेस करने के लिए सबसे उपयुक्त बनाता है।
<एच3>2. संवर्धित वास्तविकता और आभासी वास्तविकता असंभवता को संभावनाओं में बदलना ही इन तकनीकों का सार है। जब संवर्धित वास्तविकता की बात आती है, तो यह आपके कंप्यूटर के साथ संवाद करने के नए तरीके खोलता है। संवर्धित वास्तविकता या एआर आपके अनुभव को मशीन से उत्पन्न ग्राफिक्स के साथ बातचीत करने की आपकी क्षमता के माध्यम से इसे और अधिक सार्थक बनाकर बढ़ाता है, जिसका उपयोग वास्तविकता पर किया जाता है। सरल शब्दों में, AR वह तकनीक है जहाँ कंप्यूटर आधारित ग्राफ़िक्स का उपयोग आपके वातावरण को बढ़ाने के लिए किया जाता है।
एआर में, प्रौद्योगिकी आपके वास्तविक जीवन के वातावरण को अपने प्लेटफॉर्म के रूप में देखती है और उसका उपयोग करती है और इसके ऊपर निर्माण करती है। उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि आपके कमरे की दीवार एक बड़ी स्क्रीन में बदल जाती है या आपकी डाइनिंग टेबल एक मोनोपोली बोर्ड बन जाती है। यह सब एआर तकनीक के कारण होता है जिसमें वास्तविक जीवन की वस्तुओं को आपकी स्क्रीन पर आभासी रूप में देखने और चित्रित करने की क्षमता है। ऑगमेंटेड रियलिटी के कुछ लोकप्रिय उदाहरण पोकेमॉन गो गेम और स्नैपचैट फिल्टर हैं।.
दूसरी ओर, वर्चुअल रियलिटी या वीआर, तकनीक आपको संवाद करने में मदद करने के लिए अपनी खुद की आभासी दुनिया बनाने के लिए सशक्त है। वीआर तकनीक के लिए आपको वीआर हेलमेट या वीआर गॉगल्स जैसे पर्याप्त गैजेट पहनने की आवश्यकता होती है जो बनाई गई आभासी दुनिया में आपकी उपस्थिति सुनिश्चित करते हैं। आभासी वास्तविकता मुख्य रूप से आपकी सुनवाई और दृष्टि को उत्तेजित करके आपको विशाल बनाने में सक्षम है। यह आपको विश्वास दिलाता है कि आप उस माहौल में रह रहे हैं जो आपको दिखाया गया है।
हालाँकि, संवर्धित वास्तविकता और आभासी वास्तविकता के बीच कई अंतर हैं। हालाँकि, उनके बीच एक सामान्य तथ्य यह है कि वे दोनों एक उन्नत अनुभव के साथ आपकी सेवा करने के लिए एक ही तकनीक का लाभ उठाते हैं। हेड ट्रैकिंग प्रमुख आंदोलन है जो वे दोनों आपकी वास्तविक चाल को निर्धारित करने के लिए अनुसरण करते हैं। जहाँ तक प्रसंस्करण शक्ति का संबंध है, संवर्धित वास्तविकता आभासी वास्तविकता की तुलना में कम प्रसंस्करण शक्ति का उपयोग करती है क्योंकि इसे पूरी तरह से अलग वातावरण प्रस्तुत करने की आवश्यकता नहीं होती है।
<एच3>3. ग्राफ़िक्स एक्सेलरेटरग्राफिक्स त्वरक एक माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक चिपसेट है जो पिक्चर लोडिंग में बेहतर और तेज प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए कंप्यूटर के मदरबोर्ड से जुड़ा होता है। यह चिपसेट तब एक कंप्यूटर प्रोग्राम से जुड़ा होता है जो आपके डिस्प्ले स्क्रीन पर रिफ्रेशिंग और छवियों को भेजने और 3डी और 2डी विशेष प्रभाव छवियों की गणना को लोड कर सकता है। एक ग्राफ़िक्स त्वरक, जैसा कि इसके नाम से संकेत मिलता है, आपकी स्क्रीन पर छवियों को प्रदर्शित करने की प्रक्रिया को गति देता है जिससे उन प्रभावों को प्राप्त करना संभव हो जाता है जो दूसरे तरीके से संभव नहीं हैं।
इसे अच्छी तरह से समझने के लिए, आप किसी भी गेम का उदाहरण ले सकते हैं जिसमें प्रमुख क्रियाओं की आवश्यकता होती है लिया। यदि आपका चिपसेट लोड करने में विफल रहता है, तो आपकी स्क्रीन पर ये इंटरैक्टिव छवियां, आप समय पर गेम का जवाब नहीं दे पाएंगे। इन छवियों को आपकी स्क्रीन पर लोड करने की प्रक्रिया को तेज करने के लिए, ग्राफिक्स त्वरक चिपसेट का उपयोग कंप्यूटरों में किया जाता है। वर्तमान में, अधिकांश पर्सनल कंप्यूटर इन ग्राफिक्स त्वरक से लैस हैं जो आपको गेमप्ले का बेहतर अनुभव प्रदान करते हैं। यह जानना महत्वपूर्ण है कि प्रत्येक त्वरक कार्यक्रम इंटरफ़ेस या एपीआई प्रदान करता है और आवेदन करता है।
कुल मिलाकर, तकनीक बढ़ती रहती है और भविष्य में किसी समय आपको वर्तमान तकनीक पुरानी लग सकती है। लेकिन, विभिन्न क्षेत्रों में वैज्ञानिक ज्ञान के विशिष्ट अनुप्रयोग को विकसित करने के लिए किए गए वर्तमान अध्ययनों और प्रयासों की सराहना की जानी चाहिए। मौजूदा तकनीक के बिना आप आगे जाने के बारे में सोच भी नहीं सकते। यदि आप कुछ और दिलचस्प तकनीकों के बारे में जानते हैं जो मनुष्यों की मदद कर सकती हैं, तो हमें नीचे टिप्पणी में बताएं।