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What is AI?AI क्या है?

AI के बारे में About AI:Artificial intelligence(AI):कंप्यूटर की दिमागी शक्ति की तरह है. जिस तरह मनुष्य समस्याओं को समझने, सीखने और हल करने के लिए अपनी बुद्धि का उपयोग करता है,AI कंप्यूटर को भी ऐसा करने में सक्षम बनाता है। यह अनोखा सवाल है किAI क्या है? कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जिसे आमतौर परAI कहा जाता है, उस तकनीक को शामिल करती है जो कंप्यूटर और मशीनों को मानव बुद्धि और समस्या-समाधान कौशल की नकल करने के लिए सशक्त बनाती है। डिजिटल दुनिया मेंAI उपकरणों को अपने निजी सहायक के रूप में कल्पना करें। ठीक उसी तरह जैसे आप अपने जीवन को आसान बनाने के लिए उपकरणों और प्रौद्योगिकी पर भरोसा करते हैं,AI उपकरण मानव बुद्धि की नकल करके विभिन्न कार्यों में मनुष्यों की सहायता करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। भविष्य मेंAI उपकरण मानव के लिए कई प्रकार के डिजिटल कार्यों में मदद करते हैं।AI को एक संग्रह के रूप में सोचें Algorithms, या चरण-दर-चरण निर्देश, जो कंप्यूटर को ऐसे कार्य करने की अनुमति देते हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव जैसी बुद्धि की आवश्यकता होती है।

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The author, Christian Chavanel, UIC Rail System Department Director, said: “Artificial intelligence is a powerful tool for railways. UIC is ready to support its members in this large-scale transformation.

ये कार्य Data में पैटर्न को पहचानने, भविष्यवाणी करने, भाषा को समझने, गेम खेलने से लेकर स्वायत्त रूप से कार चलाने तक हो सकते हैं। AI के प्रमुख पहलुओं में से एक Data से सीखने की क्षमता है। ठीक उसी तरह जैसे मनुष्य अपने अनुभवों से सीखते हैं,AI सिस्टम हर परिदृश्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना पैटर्न की पहचान करने और निर्णय लेने के लिए बड़ी मात्रा में Data का विश्लेषण कर सकते हैं। यूआईसी ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर एक नया प्रकाशन जारी किया है। दस्तावेज़ खेल की स्थिति और दृष्टिकोण का वर्णन करता है Machine Learning, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक्स पर ध्यान देने के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता की व्याख्या करके यूरोपीय रेलवे क्षेत्र मेंAI के कार्यान्वयन के लिए। यह रेलवे क्षेत्र में यूरोपीय नीति के संदर्भ की भी जांच करता है क्योंकि यहAI (टिकाऊ और स्मार्ट गतिशीलता) से संबंधित है रणनीति,AI और Data पर रणनीति), और बढ़ती प्रतिस्पर्धा के सामने रेलवे कंपनियों द्वारा नियोजित लागत नेतृत्व रणनीति। दस्तावेज़ में बताया गया है किAI प्रौद्योगिकियों को वर्तमान में रेलवे क्षेत्र में कैसे तैनात किया जाता है और उन्हें भविष्य में कैसे लागू किया जाना चाहिए। Examples के लिए, यह चेहरे की पहचान, यात्रियों के लिए chatbots और वर्चुअल असिस्टेंट, Machine Learning के माध्यम से बिक्री की भविष्यवाणी, रेलवे स्टेशनों, ट्रेनों और गोदामों में रोबोटिक्स और रोलिंग स्टॉक और बुनियादी ढांचे के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव के संबंध मेंAI द्वारा पेश की गई संभावनाओं का वर्णन करता है। यह रेलवे क्षेत्र में सफलAI कार्यान्वयन में प्रमुख सफलता कारकों और यूआईसी की भूमिका पर प्रकाश डालता है।

 AI के प्रकार Types of AI:

Narrow AI: इस प्रकार काAI विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे शतरंज खेलना, फिल्मों की सिफारिश करना, या तस्वीरों में चेहरों को पहचानना। Narrow AI वह है जिसका हम आम तौर पर विभिन्न Applicationsों और सेवाओं के माध्यम से अपने दैनिक जीवन में सामना करते हैं।
GeneralAI: GeneralAI, जिसे कृत्रिम General बुद्धिमत्ता (AGI) के रूप में भी जाना जाता है,AI का एक अधिक उन्नत रूप है जो मानव बुद्धि के समान कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में ज्ञान को समझ, सीख और लागू कर सकता है। हालाँकि, सच्चा General AI अभी भी काफी हद तक सैद्धांतिक है और चल रहे शोध का विषय बना हुआ है।
Machine Learning: Machine LearningAI का एक सबसेट है जो Algorithms बनाने पर केंद्रित है जो Data से सीखकर भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकता है। यह कंप्यूटर को स्पष्ट प्रोग्रामिंग निर्देशों के बजाय पैटर्न को पहचानना और Examplesों के आधार पर निर्णय लेना सिखाने जैसा है।
Deep Learning: इसमें छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और भाषण पहचान जैसे कार्यों को करने के लिए बड़ी मात्रा में Data के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना शामिल है।
AI नैरो के बारे में

AI के बारे में Narrow AI जिसे कमजोरAI के रूप में भी जाना जाता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को संदर्भित करता है जिन्हें किसी विशिष्ट कार्य या कार्यों के सेट के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। ये प्रणालियाँ कार्यों की एक संकीर्ण श्रृंखला को कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से निष्पादित करने पर केंद्रित होती हैं, जो अक्सर इन विशिष्ट कार्यों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करती हैं। हालाँकि, उनमें मनुष्यों द्वारा प्रदर्शित व्यापक संज्ञानात्मक क्षमताओं और General बुद्धिमत्ता का अभाव है।

Narrow AI के बारे में

About Narrow AI

 

Task-specific: संकीर्णAI सिस्टम किसी विशेष कार्य या डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए बनाए जाते हैं, जैसे छवि पहचान, भाषा अनुवाद, या शतरंज या गो जैसे बोर्ड गेम खेलना।
Training Data: येAI सिस्टम सीखने और अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए बड़े Dataसेट पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। वे Data का विश्लेषण करने और पैटर्न निकालने के लिए Machine Learning Algorithms का उपयोग करते हैं, जिससे वे अपने विशेष डोमेन के भीतर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।
Examples: Narrow AI के General Examplesों में सिरी या एलेक्सा जैसे वर्चुअल असिस्टेंट, ईमेल में स्पैम डिटेक्शन सिस्टम, नेटफ्लिक्स जैसे स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म पर अनुशंसा Algorithms और सेल्फ-ड्राइविंग कार सिस्टम शामिल हैं।
Limited Context: संकीर्णAI एक पूर्वनिर्धारित संदर्भ में काम करता है और उस डोमेन से परे अपने ज्ञान या कौशल को Generalीकृत नहीं कर सकता है। Examples के लिए, एक भाषा अनुवादAI विशिष्ट भाषाओं के बीच पाठ का अनुवाद करने में कुशल हो सकता है लेकिन बारीकियों या मुहावरेदार अभिव्यक्तियों के साथ संघर्ष कर सकता है।
Highly Efficient: अपने सीमित दायरे के बावजूद, Narrow AI सिस्टम अपने निर्दिष्ट कार्यों को उल्लेखनीय गति और सटीकता के साथ कर सकते हैं, जो अक्सर उन क्षेत्रों में मानवीय क्षमताओं से आगे निकल जाते हैं।
Applications: Narrow AI स्वास्थ्य सेवा (चिकित्सा निदान), Finance (धोखाधड़ी का पता लगाना), विनिर्माण (गुणवत्ता नियंत्रण), और ग्राहक सेवा (chatbots) सहित विभिन्न उद्योगों में Applications ढूंढता है।
AI General के बारे में

AI के बारे में GeneralAI, जिसे स्ट्रांगAI या आर्टिफिशियल General इंटेलिजेंस (AGI) के रूप में भी जाना जाता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को संदर्भित करता है जो कार्यों और संदर्भों की एक विस्तृत श्रृंखला में मानव बुद्धि के समान ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता रखता है। . Narrow AI के विपरीत, जो विशिष्ट डोमेन में विशिष्ट है, GeneralAI का लक्ष्य मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताओं और अनुकूलन क्षमता को प्रदर्शित करना है।

 GeneralAI के बारे में

About GeneralAI

Human-Like Intelligence: GeneralAI को तर्क, समस्या-समाधान, धारणा, सीखने और रचनात्मकता सहित मानव बुद्धि की चौड़ाई और गहराई की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह लचीलेपन और अनुकूलनशीलता के साथ कई डोमेन में कार्यों को समझने और निष्पादित करने में सक्षम होगा।
Self-Learning and Improvement: Narrow AI के विपरीत, जो व्यापक Training Data और पूर्वनिर्धारित Algorithms पर निर्भर करता है, GeneralAI में अनुभव, प्रतिक्रिया और अपने पर्यावरण के साथ बातचीत से सीखने की क्षमता होगी। यह समय के साथ अपनी क्षमताओं में लगातार सुधार करेगा, जैसे मनुष्य नए कौशल सीखते हैं और विकसित करते हैं।
Contextual Understanding: GeneralAI के पास संदर्भ की गहरी समझ होगी, जो उसे उचित कार्यों या निर्णयों के साथ जटिल स्थितियों की व्याख्या करने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाएगी। इसमें प्राकृतिक भाषा को समझना, भावनाओं को पहचानना और सूक्ष्म अर्थों और इरादों को समझना शामिल है।
Creativity and Innovation: GeneralAI की एक पहचान इसकी Creativity and Innovation की क्षमता होगी। यह नवीन विचारों को उत्पन्न करने, जटिल समस्याओं को नवीन तरीकों से हल करने और यहां तक कि स्वतंत्र रूप से कलात्मक या वैज्ञानिक प्रयासों में संलग्न होने में सक्षम होगा।
Ethical and Moral Reasoning: GeneralAI Ethical and Moral Reasoning क्षमताओं से लैस होगा, जो इसे सामाजिक मूल्यों और मानदंडों के अनुरूप निर्णय लेने की अनुमति देगा। नैतिक दुविधाओं या अस्पष्ट स्थितियों का सामना करने पर यह नैतिक निहितार्थों और परिणामों पर विचार करेगा।
Challenges and Risks: GeneralAI हासिल करना महत्वपूर्ण तकनीकी, नैतिक और सामाजिक चुनौतियाँ पेश करता है। GeneralAI सिस्टम में सुरक्षा, निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करना संभावित जोखिमों, जैसे अनपेक्षित परिणाम, पूर्वाग्रह, दुरुपयोग या नियंत्रण की हानि को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है।
Potential Benefits: GeneralAI Healthcare, शिक्षा, अनुसंधान, शासन और उससे आगे सहित विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति लाने की अपार क्षमता रखता है। इससे चिकित्सा क्षेत्र में प्रगति हो सकती है, वैज्ञानिक खोजों में तेजी आ सकती है, उत्पादकता बढ़ सकती है और जटिल वैश्विक चुनौतियों का समाधान हो सकता है।

AI Machine Learning के बारे में About

AI Machine Learning

AI के बारे में Machine Learning (ML) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एक उपसमूह है जो Algorithms और सांख्यिकीय मॉडल के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना विशिष्ट कार्यों पर सीखने और उनके प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाता है। यह विभिन्न डोमेन में विविध Applicationsों के साथ तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है।

यहां Machine Learning का विस्तृत विवरण दिया गया है:

Machine Learning के प्रकार:

Supervised Learning: Supervised Learning में, Algorithms को लेबल किए गए Data पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां प्रत्येक इनपुट संबंधित लक्ष्य आउटपुट के साथ जुड़ा होता है। मॉडल इनपुट को आउटपुट में मैप करना, प्रशिक्षण के दौरान पहचाने गए पैटर्न के आधार पर पूर्वानुमान या निर्णय लेना सीखता है।
Unsupervised Learning: Unsupervised Learning में बिना लेबल वाले Data पर प्रशिक्षण Algorithms शामिल होता है, जो मॉडल को स्पष्ट मार्गदर्शन के बिना Data के भीतर पैटर्न, संरचनाओं या संबंधों की खोज करने की अनुमति देता है।
Semi-Supervised Learning: Semi-Supervised Learning, मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए लेबल किए गए और बिना लेबल वाले Data दोनों का लाभ उठाते हुए, पर्यवेक्षित और गैर-Supervised Learning के तत्वों को जोड़ता है।
Reinforcement Learning: सुदृढीकरण सीखने में एजेंटों को पर्यावरण के साथ बातचीत करके और पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करके क्रमिक निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षण देना शामिल होता है। एजेंट परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से समय के साथ संचयी पुरस्कारों को अधिकतम करना सीखता है।
ज़रूरी भाग:

Data: Data Machine Learning की नींव है, जो प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण के लिए इनपुट के रूप में कार्य करता है। सटीक और विश्वसनीय मॉडल बनाने के लिए उच्च-गुणवत्ता, प्रासंगिक Data महत्वपूर्ण है।
Feature Engineering: Feature Engineering में मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कच्चे Data से प्रासंगिक सुविधाओं का चयन करना, निकालना या बदलना शामिल है। यह प्रभावी शिक्षण के लिए इनपुट Data को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
Algorithms: Machine Learning Algorithms, जैसे कि रैखिक प्रतिगमन, निर्णय पेड़, समर्थन वेक्टर मशीनें, तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण मॉडल, सीखने के पैटर्न और भविष्यवाणियां करने के लिए कम्प्यूटेशनल ढांचा बनाते हैं।
Evaluation Metrics: Evaluation Metrics Machine Learning मॉडल के प्रदर्शन को मापते हैं और कार्य और उद्देश्यों के आधार पर उनकी सटीकता, सटीकता, रिकॉल, एफ 1 स्कोर या अन्य प्रासंगिक मेट्रिक्स को मापते हैं।
Model Training: Model Training में Algorithms में लेबल किए गए Data को फीड करना, अनुकूलन तकनीकों (जैसे, ग्रेडिएंट डिसेंट) के माध्यम से मॉडल मापदंडों को समायोजित करना और त्रुटियों या हानि को कम करने के लिए मॉडल को पुनरावृत्त रूप से परिष्कृत करना शामिल है।
Model Evaluation and Validation: प्रशिक्षण के बाद, मॉडलों का मूल्यांकन उनके Generalीकरण प्रदर्शन का आकलन करने और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में उनकी प्रभावशीलता को मान्य करने के लिए अदृश्य Data पर किया जाता है।
Applications:

Natural Language Processing (NLP): ML भावना विश्लेषण, भाषा अनुवाद, chatbots और Speech Recognition जैसे Applicationsों को शक्ति प्रदान करता है।
Computer Vision: ML तकनीकों का उपयोग छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान, चेहरे की पहचान, चिकित्सा छवि विश्लेषण और स्वायत्त ड्राइविंग के लिए किया जाता है।
Recommendation Systems: ML Algorithms ई-कॉमर्स, स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म, सोशल मीडिया और कंटेंट क्यूरेशन में वैयक्तिकृत अनुशंसाएं संचालित करते हैं।
Healthcare: ML चिकित्सा निदान, रोगी की निगरानी, दवा की खोज, जीनोमिक्स और व्यक्तिगत उपचार की सुविधा प्रदान करता है।
Finance: ML Applicationsों में धोखाधड़ी का पता लगाना, जोखिम मूल्यांकन, एल्गोरिथम ट्रेडिंग, क्रेडिट स्कोरिंग और ग्राहक विभाजन शामिल हैं।

AI Deep Learning के बारे में About

AI Deep Learning

AI के बारे में Deep Learning Machine Learning का एक सबसेट है जो मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क की संरचना और कार्य से प्रेरित Algorithms पर केंद्रित है। इसमें Data से जटिल पैटर्न और प्रतिनिधित्व सीखने के लिए परस्पर जुड़े नोड्स (न्यूरॉन्स) की कई परतों के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग शामिल है।

यहां Deep Learning का विस्तृत अवलोकन दिया गया है:

Neural Networks:

Artificial Neurons: Deep Learning मॉडल Artificial Neurons से बने होते हैं, जिन्हें नोड्स या इकाइयों के रूप में भी जाना जाता है, जो जैविक न्यूरॉन्स के व्यवहार की नकल करते हैं। प्रत्येक न्यूरॉन इनपुट सिग्नल प्राप्त करता है, एक परिवर्तन (सक्रियण फ़ंक्शन) लागू करता है, और परिणाम को न्यूरॉन्स की अगली परत तक भेजता है।
Layers: Deep neural network में कई Layers होती हैं, जिनमें इनपुट, छिपी और आउटपुट Layers शामिल हैं। छिपी हुई Layers नेटवर्क को Data के पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व को सीखने में सक्षम बनाती हैं, प्रत्येक परत तेजी से अमूर्त सुविधाओं को कैप्चर करती है।
Feedforward and Backpropagation: प्रशिक्षण के दौरान, पूर्वानुमान लगाने के लिए इनपुट Data को नेटवर्क के माध्यम से आगे फीड किया जाता है, और परिणामी त्रुटियों को ग्रेडिएंट डिसेंट Optimization Algorithms का उपयोग करके मॉडल के मापदंडों (वजन और पूर्वाग्रह) को समायोजित करने के लिए पीछे की ओर प्रचारित किया जाता है।
Architectures: वे छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और छवि विभाजन जैसे कार्यों को सक्षम करते हुए, पदानुक्रमित रूप से स्थानिक विशेषताओं को निकालने के लिए दृढ़ परतों का लाभ उठाते हैं।
आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन): आरएनएन को अनुक्रमिक Data, जैसे पाठ या समय-श्रृंखला Data को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उनके पास फीडबैक कनेक्शन हैं जो जानकारी को समय के साथ बनाए रखने की अनुमति देते हैं, जिससे वे भाषण पहचान, भाषा मॉडलिंग और मशीन अनुवाद जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त हो जाते हैं।
Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRUs): ये विशेष RNN Architectures हैं जो मेमोरी सेल्स और गेटिंग मैकेनिज्म को पेश करके लुप्त होती ग्रेडिएंट समस्या का समाधान करते हैं। वे अनुक्रमिक Data में लंबी दूरी की निर्भरता को कैप्चर करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं।
Training and Optimization:

Initialization: प्रशिक्षण के दौरान स्थानीय ऑप्टिमा में फंसने से बचने के लिए Deep Learning मॉडल को वजन के सावधानीपूर्वक Initialization की आवश्यकता होती है। General तकनीकों में यादृच्छिक Initialization और जेवियर/ग्लोरोट Initialization शामिल हैं।
Activation Functions: लोकप्रिय विकल्पों में ReLU (रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट), सिग्मॉइड और टैन फ़ंक्शन शामिल हैं।
Optimization Algorithms: ग्रेडिएंट डिसेंट Optimization Algorithms, जैसे स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी), एडम और आरएमएसप्रॉप का उपयोग नेटवर्क वेट के संबंध में हानि फ़ंक्शन के गणना किए गए ग्रेडिएंट के आधार पर मॉडल के मापदंडों को अपडेट करने के लिए किया जाता है।
Regularization Techniques: ओवरफिटिंग को रोकने और Deep neural network की Generalीकरण क्षमता में सुधार करने के लिए ड्रॉपआउट, बैच Generalीकरण और एल1/एल2 नियमितीकरण जैसी नियमितीकरण विधियों को नियोजित किया जाता है।
Applications:

Computer Vision: Deep Learning छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान, चेहरे की पहचान, चिकित्सा छवि विश्लेषण और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे Applicationsों को शक्ति प्रदान करता है।
Natural Language Processing (NLP): गहन शिक्षण तकनीक भावना विश्लेषण, भाषा अनुवाद, नामित इकाई पहचान, पाठ निर्माण और दस्तावेज़ सारांश जैसे कार्यों को संचालित करती है।
Speech Recognition: Deep Learning मॉडल का उपयोग स्वचालित Speech Recognition (एएसआर), आवाज सहायक, वाक् संश्लेषण और वक्ता पहचान के लिए किया जाता है।
Reinforcement Learning: गहन शिक्षण सुदृढीकरण सीखने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो एजेंटों को जटिल, उच्च-आयामी राज्य स्थानों वाले वातावरण में अनुक्रमिक निर्णय लेने के कार्यों के लिए इष्टतम नीतियों को सीखने में सक्षम बनाता है।

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