कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आज के समाज में तेजी से महत्वपूर्ण हो रही है, हर उद्योग इसका उपयोग डेटासेट की अधिक तेजी से समझने के लिए कर रहा है। लेकिन वास्तव में एक एआई मॉडल क्या है और यह निर्णय लेने में आपकी मदद कैसे करता है? 

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एआई मॉडल हर जगह हैं — वास्तव में, IT नेता 86% जनरेटिव एआई की आवश्यकता, उदाहरणके लिए, उनकी कंपनी के लिए भविष्य में महत्वपूर्ण होने की अपेक्षा करते हैं। यह एक बहुत ही उपयोगी उपकरण है, जो मानव बुद्धिमत्ता की छाया करता है ताकि इनपुट डेटा में पैटर्न की खोज कर सके और निर्णय ले सके। 

लेकिन यह आपको सोचने पर मजबूर करता है: क्या एक एआई मॉडल है? 

यह एक सवाल है जिसे हम इस गाइड में जवाब देने की कोशिश करेंगे। एक AI मॉडल क्या है, यह कैसे काम करता है, और सबसे लोकप्रिय प्रकार के मॉडल का पता लगाने के लिए डाइव करें।

एक AI मॉडल क्या है?

एक AI मॉडल एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो विशिष्ट एल्गोरिदम पर प्रशिक्षित होता है जो इसे मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने में मदद करता है, भविष्यवाणियाँ करने, पैटर्न्स ढूंढने और निर्णय लेने के लिए।

क्या सभी एआई-शक्ति से संचालित चैटबॉट्स का उल्लेख करें। वे विभिन्न एआई मॉडल का उपयोग करके मनुष्यों के साथ बातचीत करते हैं और उत्तर देते हैं जोड़ने वाले प्रश्न इस्तेदाद की टेक्स्ट बॉक्स में। 

संक्षिप्त में, जब आप सीधे एआई मॉडल के साथ संवाद नहीं करते हैं, तो यह वास्तव में चैटबॉट को शक्ति प्रदान कर रहा है और प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके यह स्वत: निर्णय लेने में मदद कर रहा है जिसको डेवलपर्स उसमें भरते हैं। 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों का उद्देश्य विशिष्ट कार्यों को करना और निर्णय-निर्माण वर्कफ़्लो को स्वचालित करना है। 

अब जब आप जान चुके हैं कि एक एआई मॉडल क्या है, तो चलिए चर्चा करें कि यह मशीन सीखने और गहरे सीखने से किस प्रकार में भिन्न है। 

एआई, मशीन लर्निंग और गहरी सीखने में क्या अंतर है?

क्या एक ही ध्वनियों वाली कै सी नदी, भरी में हैं, सही? गलत! ❌ 

यह एक सामान्य भ्रांति है कि इन उपकरणों को परिवर्तनीय माना जाता है लेकिन एक कमी है अंतर है एआई और मशीन सीखने मॉडल के बीच। 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक कंप्यूटर विज्ञान क्षेत्र है जो मानव बुद्धिमत्ता का नकल करने वाले सॉफ़्टवेयर या मशीनों पर ध्यान केंद्रित है।  एआई-शक्ति युक्त ऐप्स आम तौर पर सभी प्रकार के कार्य कर सकते हैं, जैसे कि सामग्री का अनुवाद करना या कला और छवियों उत्पन्न करना।  

चिंता न करें — यह अभी तक इंसान की दिमाग स्तर में नहीं है लेकिन यह कर सकता है जानकार विशाल मात्रा के डेटा का विश्लेशण डेटा वैज्ञानिक से अधिक त्वरित कर सकता है। इसलिए उस विज्ञान क्षेत्र में यह अक्सर मानवों को पीछे छोड़ देता है। 

मशीन लर्निंग (एमएल)

मशीन लर्निंग एक एआई की शाखा है, संभावना से एक सबसे बड़ा। यह मदद करने पर ध्यान केंद्रित है एआई सॉफ़्टवेयर मानवों के तरीके से सीखते हैं, एलगोरिदम्स और डेटासेट के माध्यम से। 

सामान्य रूप से, एमएल मॉडेल अपने आप से डेटा से सीख सकते हैं जो उन्हें सही भविष्यवाणियाँ करने में मदद करती है (अनुपस्थित शिक्षा कहा जाता है)। लेकिन आप भी विशेष डेटा के साथ ऍल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित कर सकते हैं एक प्रक्रिया के साथ सिखाई गई शिक्षा कही जाती है। 

किसी भी स्ट्रीमिंग सेवा के सुझावों में एक अच्छा उदाहरण हैं। वे एमएल का उपयोग करते हैं ताकि वे वह व्यक्ति जो अक्सर देखता है उसे विशेष सुझाव दे सकें. 

गहरा अध्ययन (डीएल)

गहरा अध्यान मशीन शिक्षा की उपसेट है जो कंप्यूटर को मानव पारमाणिक नेटवर्क का अनुकरण करके डेटा को प्रोसेस करना सिखाता है। बुनियादी रूप से, जी - उसे ब्रेन के निर्णय लेने की शक्ति की... 825664,

स्वास्थ्य सेवा में यह सामान्यत: देखा जाता है, खासकर छवि पहचान में, क्योंकि यह सर्जरी और एमआरआई में बीमारियों की पहचान करने में मदद करता है। अत: यह समय के साथ अपनी सटीकता को बढ़ाने के लिए काम करता है।

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ठीक है, हमने स्थापित किया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और डीप लर्निंग क्या हैं।

पलटें एआई मॉडल्स पर और देखें कि वे कैसे काम करते हैं।

एआई मॉडल कैसे काम करते हैं?

जैसा कि हम पहले ही चर्चा कर चुके हैं, एआई मॉडल भविष्यवाणियाँ बनाने और डेटा में पैटर्न समझने के लिए कई एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। यह इन एल्गोरिदम के बिना काम नहीं कर सकता।

मूल रूप से, डेवलपर्स एआई मॉडल को प्रशंसित करते हैं ताकि वह न्यूरॉन्स के माध्यम से जानकारी भेजने की तरह काम करे। लेकिन इन्हें न्यूरॉन कहा नहीं जाता, बस परतें। और हम भिन्न प्रकार की परतें में भेद कर सकते हैं: 

• इनपुट परत — यहां डेटा प्रवेश होता है। 
• गुप्त परत — इस गुप्त परत डेटा को प्रसंस्करण करती है और इसे अन्य परतों में भेजती है। 
• आउटपुट परत — आउटपुट परत अंतिम परिणाम देती है। 

सामान्य रूप से, एआई मॉडल हजारों खुला स्रोत डेटा आइटम से सीखते हैं जिससे एक जवाब उत्पन्न किया जा सकता है। जब तक आप उन्हें सिखाते नहीं, तब तक वे आपके प्रश्न का उत्तर नहीं जानेंगे। इसी कारण, आप एकत्रित और उत्तेजित एआई मॉडल द्वारा भी वर्गीकृत कर सकते हैं। जिसका मतलब है कि जिस तरह का डेटा वे सीखते हैं, वह उतने ही जटिल होंगे।

इस जानकारी के साथ, चलिए विवेक करें और भिन्नार्थक और जनरेटिव मॉडल के बारे में बात करें।

भिन्नार्थक बनाम जनरेटिव मॉडल

आप मशीन लर्निंग मॉडल को दो श्रेणियों में वर्गीकृत कर सकते हैं: भिन्नार्थक और जनरेटिव।

एक जनरेटिव मॉडल एक कंप्यूटर विज्ञान मॉडल है जो डेटा पैटर्न सीखने की कोशिश में होता है ताकि समान उत्पाद उत्पन्न किया जा सके। यह पूर्व में देखा गया डेटा पर आधारित होने पर अगले शब्द की संभावना को पूर्वानुमानित करता है। 

कोर्रेलेशन बनाकर, जनरेटिव मॉडल उच्च संभावना वाले उत्पाद उत्पन्न कर सकता है। यह या तो ऑटोकम्प्लीट सुझाव दे सकता है या पूरी तरह नए टेक्स्ट उत्पन्न कर सकता है। आप शायद सोच सकते हैं कि जनरेटिव एआई का उपयोग करना गलत है, लेकिन 78% कार्यकारी नेताओं को लगता है कि जनरेटिव एआई के लाभ जोखिमों से अधिक हैं — आप कम समय में और कम प्रयास के साथ अधिक कर सकते हैं। 

उदाहरण में ट्रांसफॉर्मर शामिल हैं, जिनका उपयोग विभिन्न महत्वपूर्ण तत्वों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। या विस्तारित मॉडल जो प्रशिक्षण डेटा को नष्ट करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए गाउसियन शोर का लागू होता है।

भेदक मॉडल, दूसरे हाथ, अलग-अलग श्रेणियों या डेटा के वर्गों के बीच भिन्न करने पर केंद्रित एल्गोरिदम हैं। वे प्रत्येक वर्ग को व्यक्तिगत रूप से मॉडल नहीं करते; बल्कि, वे उन वर्गों को अलग करने वाली सीमाओं को सीखते हैं। 

उद्देश्य क्या है? डेटा को किसी विशेष वर्ग से संबंधित होने की संभावना की पूर्वानुमान लगाने के लिए।

एप्लिकेशन को स्पैम पहचानने के जैसे ऐप्स के बारे में सोचें। विभाजकारी मॉडल ईमेल को उनकी सामग्री के आधार पर स्पैम के रूप में वर्गीकरण करता है।

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इन मॉडल्स के बीच भेदभाव करने के बाद, चलिए अब AI मॉडल के विभिन्न प्रकारों के बारे में बात करते हैं।

AI मॉडल के विभिन्न प्रकार क्या हैं?

आजकल सभी उद्योग में AI मॉडल का उपयोग करते हैं, चाहे कोई भी उद्योग हो।

हालांकि, विभिन्न प्रकार के AI मॉडल हैं जिनके विभिन्न उपयोग मामले हैं। आगामी अनुच्छेदों में, चलिए जांचते हैं कि प्रत्येक प्रकार क्या करता है और वे आपके धाराएँ कैसे अनुकूलित करते हैं।

Foundation मॉडल्स

Foundation मॉडल्स पूर्व प्रशिक्षित एमएल मॉडल्स हैं जो सवालों के जवाब देने, पाठ उत्पन्न करने, कोड लिखने और संक्षेपीकरण जैसे विभिन्न कार्यों को निष्पादित करते हैं।

लोग अक्सर इन प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग खुद-सीखने के लिए करते हैं, अर्थात कि कोई भी इन उपकरणों का उपयोग करके कुछ नया सीख सकता है या उदाहरण के लिए होमवर्क कर सकता है।

ऐसे प्लेटफ़ॉर्म को सोचें जैसे OpenAI का ChatGPT, जो विभिन्न उपयोग मामलों के लिए foundation मॉडल्स का उपयोग करता है।

बड़े भाषा मॉडल (LLMs)

LLMs गहरा लर्निंग मॉडल हैं जो भाषा समझने और वाक्य उत्पन्न करने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का उपयोग करके इन्सान जैसे बातचीत करने वाले निलेकीय मॉडल हैं।

वे वाक्य या वाक्यांश में अगले शब्द का पूर्वानुमान कर सकते हैं जिससे उन्हें भाषा अनुवाद, मानव जैसा प्रतिक्रिया उत्पन्न करने आदि जैसे विभिन्न कार्य करने के लिए संवेदनशीलता और पैम्पैटा निर्धारित करने की लक्ष्यता और विस्तार करने की आवश्यकता प्राप्त होती है। आप आम तौर पर सेवा देने में LLMs को पा सकते हैं, क्योंकि वे संकेत विश्लेषण के माध्यम से ग्राहक भावनाएँ पहचान सकते हैं।

सामाजिक मीडिया की गतिविधि या ऑनलाइन समीक्षाएँ विश्लेषित करके, आप बेहतर ढंग से समझ सकते हैं कि लोग आपके ब्रैंड को कैसे देखते हैं, ताकि आप अपने उत्पादों और सेवाओं में सुधार कर सकें। जी-

न्यूरल नेटवर्क

न्यूरल नेटवर्क्स को मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन के रूप में सोचिए; ये वे एमएल मॉडल हैं जिनका आधार यही है। संक्षेप में, वे इनपुट डेटा को प्रसंस्करण करने वाले कई नोड्स हैं और उस डेटा पर आधारित भविष्यवाणियाँ करते हैं।

न्यूरल नेटवर्क्स के कई प्रकार हैं जिनमें शामिल हैं: 

• पुनर्पोषित न्यूरल नेटवर्क्स (FNNs) - न्यूरल कनेक्शन का सबसे सरल रूप। 
• Convolusion न्यूरल नेटवर्क (CNNs) - ग्रिड डेटा के लिए उपयुक्त। 
• उत्प्रेरक विरोधी नेटवर्क (GANs) - सामान्य और विवेकाधीन न्यूरल नेटवर्कों से सम्बन्धित है। 
• लंबा छोटा समय की स्मृति नेटवर्क (LSTMs) - लहरावट ग्रेडियेंट समस्या से बातचीत करते हैं। 
• पुनरावृत्ति न्यूरल नेटवर्क (RNNs) - क्रमागत डेटा के लिए बढ़िया है। 

ये मॉडल छवि, वीडियो और भाषा की मान्यता, मशीन अनुवाद, वीडियो गेम्स इत्यादि के लिए अच्छे हैं।

मल्टीमोडल मॉडल्स

मल्टीमोडल मॉडल्स छवियों, ऑडियो, वीडियो, और वाणी आदि जैसे विभिन्न प्रकार के डेटा से जानकारी निकालते हैं। वे कंप्यूटर विजन के माध्यम से दृश्य प्रविष्टि को 'देखते' हैं और इससे सूचना प्राप्त करते हैं. 

आजकल, अधिकांश मौलिक मॉडल बहुमुखी हो गए हैं। उदाहरण के लिए, ChatGPT केवल पाठ प्रॉम्प्ट का जवाब नहीं देता, बल्कि छवियों से भी सूचना पहचान सकता है. 

आप कुछ पाठ से छवि उत्पन्न करने के उपकरण को भी बहुमुखी ए आई मॉडल के रूप में विचार कर सकते हैं।

यह मॉडल क्यों मददगार है? क्योंकि यह और बेहतर परिणाम उत्पन्न कर सकता है और आपको सर्वश्रेष्ठ संभावित उत्तर प्राप्त करने में मदद कर सकता है. 

निर्णय पेड़

निर्णय पेड़ वह फ्लो चार्ट है जो पिछले प्रश्न के उत्तर के आधार पर डेटा को उपसमूहों में विभाजित करता है। आप उन्हें एक पेड़ के रूप में सोचें। प्रत्येक नोड एक विशेषता पर आधारित एक निर्णय को प्रतिनिधित करता है, जबकि एक शाखा उस निर्णय के परिणामों को प्रतिनिधित करती है। फिर, शाखा के अंत में, आपके पास एक पत्ता है जिसमें अंतिम परिणाम है। 

उदाहरण के लिए, अधिकांश स्पैम डिटेक्टर्स निर्णय पेड़ का उपयोग करते हैं ताकि वे यह निकाल सकें कि एक ईमेल स्पैम है या नहीं। वे ईमेल की परख करते हैं और अगर उन्होंने कई 'ना-ना' कीवर्ड्‍स पहचान लिए हैं, तो वे इसे स्पैम के रूप में वर्गीकरण करेंगे. 

इससे संबंधित, आप निर्णय पेड़ का उपयोग उनकी पसंद, व्यवहार, खरीद इत‍िहास, आदि के आधार पर ग्राहकों को वर्गीकृत करने के लिए कर सकते हैं। यह मार्केटर्स को अधिक व्यक्तिगत सामग्री प्रदान करने में मदद करता है, जिससे उम्मीदवारों को अंकुरण में कमी होती है और ताकत को कम किया जाता है।

रैण्डम जंगल

जब आप कई निर्णय पेड़ियों को एक साथ जोड़ते हैं, तो यह एक यादृच्छिक जंगल बनाता है। यह मूल रूप से एक सीखने वाला मॉडल है जो निर्णय पेड़ियों से अलग-अलग परिणाम और निर्णयों को एक साथ एक अधिक सटीक पूर्वानुमान में लाता है।

सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह आपके पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ाता है। आप इसका उपयोग ग्राहक व्यवहार की पूर्वानुमान लगाने और उन अनुभवों को बेहतर बनाने और इंटरैक्शन करने के लिए कर सकते हैं।

प्रसारण मॉडल

हमने पहले प्रसारण मॉडल का जिक्र किया था, लेकिन हमने उन्हें गहराई से समझाने में नहीं किया था। चलो अब ऐसा करते हैं।

प्रसारण मॉडल इमेजेस में “ध्वनि” जोड़कर कार्य करते हैं, जो उन्हें छोटे टुकड़ों में विभाजित कर हमेशा सावधानी से विशेष संकल्प खोजने के लिए विशेषज्ञ मॉडल की तरह विश्लेषित करते हैं। फिर, इमेज को “ध्वनि” हटाकर (उलट-सीधे काम करके) मॉडल नए संकल्प संयोजन उत्पन्न करता है।

उदाहरण के लिए, आप एक बिल्ली की तस्वीर उत्पन्न करना चाहते हैं। प्रसारण मॉडल जानता है ​​कि बिल्लियाँ छोटे शरीर, मूंछ और पंजे रखती हैं। इस जानकारी के साथ, मॉडल इन विशेषताओं को पूरी तरह से नई उच्च-गुणवत्ता वाली छवि में पुनर्रचना कर सकता है।

रैखिक रीग्रेशन मॉडल

रैखिक रीग्रेशन एक प्रकार का एमएल मॉडल है जो ऑउटपुट और आउटपुट चर में संबंध को समझने के लिए अक्सर उपयोग किया जाता है। संक्षेप में, यह दो चरों के बीच रैखिक संबंध की पहचान करता है और पूर्वानुमान लगाता है।

उदाहरण के लिए, यह एक बड़ी माता जो अपने वंशजों के लिए महत्वपूर्ण स्थानों पर खतरे की पहचान करना चाहती है, के लिए एक शानदार मॉडल है।

लॉजिस्टिक रीग्रेशन मॉडल

लॉजिस्टिक रीग्रेशन एक व्यापक रूप से प्रयुक्त सांख्यिकीय मॉडल है जो एक या एक से अधिक अनुस्मारकों पर आधारित द्वितीयक वर्गीकरण समस्याओं को हल करने पर विशेष है। यह स्वतंत्र चरणकों का उपयोग करके किसी विशिष्ट घटना होने की संभावनाओं को मापने और अनुमान लगाने में अनुचित होता है।

आप अक्सर मेडिकल क्षेत्र में लॉजिस्टिक रीग्रेशन मॉडल खोज सकते हैं, जहां शोधकर्ताओं का उनका उन्हें समझने के लिए उपयोग करते है। इससे अधिक सटीक परीक्षण के विकास की दिशा में ले जाता है।

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हमारी सूची पर आखिरी बार एक कस्टम एआई मॉडल कैसे विकसित करने के लिए युक्तियाँ प्रदान करना है। उन्हां कठिनाईयों को हल करने में हम अगले खंड में प्रवेश करेंगे।

कस्टम एआई मॉडल कैसे विकसित करें

प्रौद्योगिकी में हाल ही में हुए उन्नतियों के साथ, एक कटिंग-एज एआई मॉडल घर पर अपने खुद कीमतिवान बनाने के लिए आप कई अच्छे उपकरण उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि टेंसरफ्लो, वर्टेक्स एआई, या पायटॉर्च। एक एआई मॉडल के साथ आप किसी भी बोर्ड पर नवाचार ला सकते हैं और अधिक डेटा-निर्धारित निर्णय ले सकते हैं।

शुरुआत करने के लिए, यहां कुछ कदम हैं जिन्हें आपको अनुसरण करना चाहिए: 

1. अपने लक्ष्यों की पहचान करें — आप स्वयं कस्टम एआई मॉडल के साथ क्या प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं? क्या आप अपनी ग्राहक सेवा में सुधार चाहते हैं या पाठ तेजी से उत्पन्न करना चाहते हैं? सुनिश्चित करें कि उनसे संबंधित स्वाधीन उद्देश्य ठोस और स्पष्ट हैं। 
2. डेटा एकत्र करें — एक एआई मॉडल उस डेटा के रूप में अच्छा है, जिसे आप देते हैं। जितना अधिक आप इसे पोषण करेंगे, उतना ही यह सवालों का बेहतर उत्तर देगा। उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करें और उनके अनुप्रयोग मॉडल का परिचय करें, जो आपकी उपयोग मामलों को प्रकट करते हों। 
3. संरचना बनाएं — अधिकांश उपकरणों के पास एक उपयोगकर्ता अनुकूल इंटरफेस होता है, जिसे आप एआई सिस्टम बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं। ये शायद आपको सही कॉन्फ़िगरेशन सेट करने में मदद के लिए ट्यूटोरियल और मार्गदर्शिकाएँ भी प्रस्तुत करते हों। 
4. मॉडल को प्रशिक्षित करें — इस चरण में आपसे अपना मॉडल प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है और सुनिश्चित करें कि यह जो सीखता है, सही है। प्रगति पर गहरी नजर रखें और यदि वह भटक जाता है, तो उसे सही मार्ग पर लगा दें। 
5. मान्यता प्राप्त करें और लागू करें — जब सब कुछ तैयार हो और आपने मॉडल का परीक्षण किया हो, तो आप इसे अपने व्यावसायिक ढांचे में समाहित कर सकते हैं। हमेशा इसके प्रदर्शन का मॉनिटर करने और नियमित अपडेट करने की सुनिश्चित करें, क्योंकि यह मॉडल को सटीक और प्रासंगिक रखने के लिए महत्वपूर्ण है। और इसे पूर्णता तक समारोहित करें। 

बधाई हो! आपने लेख के अंत तक पहुँच गए हैं। चलिए हम अपने विचार कहें।

आप पर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की उछाल के साथ एक महायुद्ध आता है: यह निर्णय करना किस एआई टूल का उपयोग करना है, ताकि आपके ऑपरेशन को संवाहित करने के उपकरण।

हम आपको यह सरल बना सकते हैं, लास्करी, एक उद्योग एआई प्लेटफ़ॉर्म, जो आपके सभी ऐप्स, चैट्स, और दस्तावेजों को एक ही स्थान में कनेक्ट करती

देखें कि लोग क्या कहते हैं गुरु के बारे में: 

“गुरु की विशेषता उसकी केंद्रीकृत लाइब्रेरी है जहां सभी मंजूरित संसाधन सामग्रियाँ एक ही स्थान पर आसानी से पहुंचने में सहायता करती है। यह सेटअप उपयोग सुविधा को बढ़ाता है, क्योंकि मैं तुरंत अपने विभाग के लिए महत्वपूर्ण संग्रहों को पसंद और फॉलो कर सकता हूँ।" 

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