शुरुआती लोगों के लिए AI बनाम ML तुलना

विषयसूची

एआई बनाम एमएल तुलना इन्फोग्राफिक - परिभाषा, दायरा, लक्ष्य, सीखने की तुलना करता है

अगर आप शुरुआती हैं, तो आपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ( AI ) और मशीन लर्निंग (ML) जैसे शब्दों को सुना होगा, और शायद ये आपको थोड़ा उलझन में डाल दें। आइए इसे आपके लिए समझें और तुलना करें।

सरल शब्दों में कहें तो AI स्मार्ट मशीनें बनाने जैसा है। इसका मतलब है कंप्यूटर से ऐसे काम करवाना, जिनके लिए आमतौर पर मानवीय बुद्धि की आवश्यकता होती है। कल्पना कीजिए सिरी, गूगल असिस्टेंट या शतरंज खेलने वाली चतुर मशीनों की। AI एक बड़ा शब्द है, जिसमें ऐसे कई काम शामिल हैं , जिनमें मशीनें इंसानों जैसी सोच की नकल करती हैं।
ML - मशीन लर्निंग। यह AI का दिमागी भाई है। ML का मतलब है डेटा से सीखने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करना। हर कार्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए जाने के बजाय, ये चतुर उपकरण पैटर्न को पहचानकर चीजों का पता लगाते हैं। अपने स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म पर उन मूवी सुझावों के बारे में सोचें - यही ML का काम है।

जबकि AI स्मार्ट मशीनों की भव्य अवधारणा है, ML उन्हें समझदार बनाने वाली एक बढ़िया तकनीक है। AI बड़ा सपना है; ML एक व्यावहारिक जादू है जो सपने को सच करता है। साथ मिलकर, वे वर्चुअल असिस्टेंट से लेकर मौसम के मिजाज की भविष्यवाणी करने तक, तकनीक के भविष्य को आकार दे रहे हैं ।

चाहे आप अपने स्मार्टफोन पर नेविगेट कर रहे हों या सेल्फ-ड्राइविंग कारों को देखकर आश्चर्यचकित हो रहे हों, आप AI और ML के जादू को देख रहे हैं। यह मशीनों को मानव जैसी चमक का स्पर्श देने जैसा है, जिससे वे न केवल उपकरण बन जाते हैं बल्कि हमारी तकनीक-संचालित यात्रा में बुद्धिमान साथी बन जाते हैं।

अंतर उजागर करने के लिए तैयार हैं?

चल दर!

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बनाम मशीन लर्निंग (एमएल) तुलना

विशेषता	कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)	मशीन लर्निंग (एमएल)
परिभाषा	एआई का तात्पर्य मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण से है, जिन्हें मनुष्यों की तरह सोचने और सीखने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।	एमएल, एआई का एक उपसमूह है जो एल्गोरिदम के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है जिससे मशीनें पैटर्न सीख सकें और स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना निर्णय ले सकें।
दायरा	इसमें मशीनों द्वारा ऐसे कार्यों को करने की व्यापक अवधारणा शामिल है जिनके लिए आमतौर पर मानवीय बुद्धि की आवश्यकता होती है।	यह विशेष रूप से एल्गोरिदम के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है जो मशीनों को डेटा से सीखने और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाता है।
लक्ष्य	इसका उद्देश्य ऐसी प्रणालियाँ बनाना है जो बुद्धिमत्ता की आवश्यकता वाले कार्य कर सकें, जैसे समस्या समाधान , प्राकृतिक भाषा को समझना और पैटर्न को पहचानना।	इसका मुख्य उद्देश्य ऐसे मॉडल विकसित करना है जो डेटा के आधार पर पूर्वानुमान लगा सकें, वर्गीकरण कर सकें और निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्वचालित कर सकें।
सीखना	इसमें अनुभव से सीखना , नई परिस्थितियों के अनुकूल ढलना और इनपुट के आधार पर विकास करना शामिल है।	डेटा से सीखने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जहां एल्गोरिदम समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करते हैं क्योंकि वे अधिक उदाहरणों और सूचनाओं के संपर्क में आते हैं।
उदाहरण	सिरी, गूगल असिस्टेंट, स्वायत्त वाहन, गेम खेलने वाली एआई (जैसे, अल्फागो)।	अनुशंसा प्रणालियाँ, छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), भविष्य कहनेवाला विश्लेषण।
मानवीय भागीदारी	एआई प्रणालियों को निर्णय लेने में मानवीय भागीदारी के साथ या उसके बिना डिज़ाइन किया जा सकता है।	एमएल प्रणालियों को आमतौर पर प्रारंभिक प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है, लेकिन एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, वे स्वायत्त रूप से काम कर सकते हैं।
अनुकूलन क्षमता	एआई प्रणालियाँ सीखने और अनुभव के माध्यम से बदलते वातावरण और कार्यों के अनुकूल ढल सकती हैं।	मशीन लर्निंग मॉडल अधिक डेटा को संसाधित करने और फीडबैक प्राप्त करने के साथ-साथ अपने प्रदर्शन को अनुकूलित और बेहतर कर सकते हैं।
प्रोग्रामिंग आवश्यकता	इसमें तर्क, समस्या समाधान और धारणा सहित मानव बुद्धि का अनुकरण करने के लिए प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती है।	एल्गोरिदम बनाने के लिए प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती है, लेकिन सीखने का पहलू विशिष्ट कार्यों के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना सिस्टम को बेहतर बनाने की अनुमति देता है।
समस्या समाधान दृष्टिकोण	मानव संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करके जटिल समस्याओं का समाधान करता है।	डेटा पैटर्न का विश्लेषण करके और पूर्वानुमान लगाकर विशिष्ट समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
सीखने के प्रकार	इसमें पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण, सुदृढ़ीकरण शिक्षण और गहन शिक्षण दोनों शामिल हो सकते हैं।	इसमें पर्यवेक्षित शिक्षण, अपर्यवेक्षित शिक्षण, तथा सुदृढ़ीकरण शिक्षण को सामान्य प्रतिमानों के रूप में शामिल किया गया है।
निर्णय लेना	एआई प्रणालियाँ पूर्वनिर्धारित नियमों, डेटा से सीखकर या दोनों के संयोजन के आधार पर निर्णय ले सकती हैं।	मशीन लर्निंग प्रणालियाँ प्रत्येक निर्णय के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पैटर्न और जानकारी के आधार पर निर्णय लेती हैं।
प्रतिपुष्टि व्यवस्था	निर्णय लेने और प्रदर्शन में सुधार के लिए उपयोगकर्ताओं और पर्यावरण से फीडबैक को शामिल किया जा सकता है।	मॉडलों को परिष्कृत करने के लिए अधिक डेटा के रूप में फीडबैक से लाभ मिलता है, लेकिन पर्यावरण से सक्रिय रूप से फीडबैक नहीं लिया जा सकता है।
डेटा निर्भरता	एआई प्रणाली के प्रकार के आधार पर, व्यापक डेटा के साथ या उसके बिना काम किया जा सकता है।	प्रशिक्षण के लिए डेटा पर अत्यधिक निर्भरता होती है तथा यदि डेटा अपर्याप्त हो या डेटा पक्षपातपूर्ण हो तो इसमें कठिनाई हो सकती है।
कम्प्यूटेशनल जटिलता	इसमें जटिल तर्क, प्राकृतिक भाषा समझ और बोध संबंधी कार्य शामिल हो सकते हैं, जिसके लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होगी।	जटिलता एल्गोरिदम के आधार पर भिन्न होती है, लेकिन कई एमएल मॉडल एआई प्रणालियों की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल शक्ति के साथ काम कर सकते हैं।
वास्तविक समय में निर्णय लेना	कम्प्यूटेशनल मांगों और जटिलता के कारण वास्तविक समय में निर्णय लेने में चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है ।	कुछ मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से सरल मॉडल, वास्तविक समय में निर्णय ले सकते हैं, जबकि अन्य को प्रीप्रोसेसिंग या ऑफलोडिंग कंप्यूटेशन की आवश्यकता हो सकती है।
नैतिक विचार	निर्णय लेने, पूर्वाग्रह, गोपनीयता और रोजगार पर संभावित प्रभाव से संबंधित नैतिक चिंताओं को उठाता है।	नैतिक चिंताएं प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह, पारदर्शिता, जवाबदेही और अनपेक्षित परिणामों की संभावना के इर्द-गिर्द घूमती हैं।
नौकरी स्वचालन	इसमें विभिन्न उद्योगों में नौकरियों और कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को स्वचालित करने की क्षमता है।	मशीन लर्निंग कार्य के स्वचालन में योगदान देता है, लेकिन यह विशिष्ट कार्यों पर अधिक केन्द्रित होता है, तथा कुछ कार्यों में अभी भी मानवीय हस्तक्षेप और निगरानी की आवश्यकता होती है।
अंतःविषय प्रकृति	इसमें कंप्यूटर विज्ञान, संज्ञानात्मक विज्ञान, दर्शनशास्त्र और तंत्रिका विज्ञान के पहलू शामिल हैं।	मुख्य रूप से कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और गणित पर आधारित, तथा विभिन्न क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोग हैं।
मानव अनुकरण	मानव बुद्धि और संज्ञान की नकल करने का प्रयास।	इसका उद्देश्य ऐसी प्रणालियाँ बनाना है जो कुशलतापूर्वक सीख सकें और निर्णय ले सकें, जरूरी नहीं कि वे मानवीय बुद्धिमत्ता की नकल हों।
भविष्य का दृष्टिकोण	सामान्यीकृत बुद्धिमत्ता (एजीआई) के साथ अधिक उन्नत प्रणालियों की ओर विकास करना।	एल्गोरिदम में सुधार, व्याख्यात्मकता, तथा तैनाती में नैतिक चिंताओं को दूर करने पर ध्यान केन्द्रित करते हुए, प्रगति जारी है ।

निष्कर्ष के तौर पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के बीच तुलना इन प्रौद्योगिकियों के गतिशील अंतर्सम्बन्ध को रेखांकित करती है।

एआई, एक व्यापक अवधारणा के रूप में, वर्चुअल असिस्टेंट से लेकर गेम खेलने वाले एआई तक, विविध अनुप्रयोगों में मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने का प्रयास करता है। दूसरी ओर, एआई का एक उपसमूह एमएल, डेटा विश्लेषण के माध्यम से सीखने और प्रदर्शन में सुधार करने के लिए मशीनों की क्षमताओं को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है।

साथ मिलकर, वे प्रौद्योगिकी के परिदृश्य को आकार देते हैं, तथा स्वास्थ्य सेवा से लेकर मनोरंजन तक के क्षेत्रों को प्रभावित करते हैं।

शुरुआती लोगों के लिए AI बनाम ML तुलना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बनाम मशीन लर्निंग (एमएल) तुलना

और ज्यादा खोजें