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चेहरे और भावना पहचान प्रणाली द्वारा प्रदान किए गए परिणामों की गुणवत्ता और सटीकता डेटा पर निर्भर करती है। डेटा जितना सटीक और विस्तृत होगा, भावनाओं को पहचानने और पता लगाने के लिए एआई प्रोग्राम की संभावना उतनी ही बेहतर होगी।
बीमा उद्योगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कुछ व्यापक फायदे हैं, बशर्ते कंपनियां इसके कार्यान्वयन को समझें। जहां दावा प्रसंस्करण, प्रीमियम सेटिंग और क्षति का पता लगाने जैसे कार्यों को सुव्यवस्थित किया जाता है, वहीं यह समग्र संतुष्टि स्तर को बढ़ाकर ग्राहक सेवा में भी मदद कर सकता है।
एचआईपीएए और जीडीपीआर जैसी नियामक आवश्यकताओं के अनुरूप, स्वास्थ्य देखभाल में व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी की सुरक्षा के लिए डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन महत्वपूर्ण है। आईबीएम इन्फोस्फीयर ऑप्टिम, गूगल हेल्थकेयर एपीआई, एडब्ल्यूएस कॉम्प्रिहेंड मेडिकल, शेप और प्राइवेट-एआई सहित विशेष उपकरण प्रभावी डेटा मास्किंग के लिए विविध समाधान प्रदान करते हैं।
जेनरेटिव एआई में ग्राहक सेवा सहायता प्रणालियों में सुधार के लिए कुछ शक्तिशाली विशेषताएं और कार्यक्षमताएं हैं। जहां यह ग्राहकों के मुद्दों को तुरंत संबोधित कर सकता है, वहीं जेनरेटिव एआई एजेंटों को पहले उत्तरदाताओं के रूप में प्रतिस्थापित कर सकता है और एक इंसान की तरह ग्राहकों के साथ संवाद कर सकता है।
अनधिकृत पहुंच और व्यक्तिगत डेटा के गैरकानूनी उपयोग की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। स्वास्थ्य देखभाल डेटा के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण, यह प्रक्रिया यह सुनिश्चित करती है कि डेटा से निकटता से जुड़े लोगों के अलावा कोई भी व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी किसी अन्य व्यक्ति के हाथ में न जाए।
संवादी और जनरेटिव एआई हमारी दुनिया को अनोखे तरीकों से बदल रहे हैं। कन्वर्सेशनल एआई मशीनों से बात करना आसान और मददगार बनाता है, ग्राहक सहायता और स्वास्थ्य सेवाओं में सुधार करता है। दूसरी ओर, जेनरेटिव एआई एक रचनात्मक पावरहाउस है। यह कला, संगीत और अन्य क्षेत्रों में नई, मौलिक सामग्री का आविष्कार करता है। इन एआई प्रकारों को समझना स्मार्ट व्यवसाय, नैतिकता और नवाचार निर्णयों की कुंजी है।
वॉयस प्रौद्योगिकियां अभी भी अपेक्षाकृत नई प्रौद्योगिकियां हैं और हम अभी भी उनके साथ पेश किए गए समाधानों पर अच्छी पकड़ बनाने के लिए काम कर रहे हैं। समय-संवेदनशील स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग में, दक्षता और सटीकता अत्यंत महत्वपूर्ण है।
जेनरेटिव एआई बैंकिंग और वित्तीय सेवाओं के परिदृश्य को नया आकार दे रहा है, दक्षताएं पेश कर रहा है, सुरक्षा बढ़ा रहा है और ग्राहकों और संस्थानों दोनों के लिए व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर रहा है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ रही है, वित्तीय उद्योग पर इसका प्रभाव बढ़ने की संभावना है, जिससे नवाचार और अनुकूलन के एक नए युग की शुरुआत होगी।
स्वास्थ्य सेवा और दवा उद्योग में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग काफी हद तक असंरचित डेटा के विश्लेषण पर आधारित है। प्रासंगिक जानकारी के साथ, स्वास्थ्य सेवा संगठन कई लाभ प्राप्त कर सकते हैं और रोगियों को बेहतर स्वास्थ्य सेवाएँ प्रदान कर सकते हैं।
आने वाले वर्षों में उपयोगकर्ता-जनित सामग्री की मात्रा और आवृत्ति बढ़ने वाली है। ग्राहकों के पास आज नवीन उपकरणों तक पहुंच है, जिससे उन्हें किसी ब्रांड के बारे में सब कुछ जानने की अनुमति मिलती है। जहां एक ब्रांड के लिए मौजूदा, नए और संभावित ग्राहकों के साथ जुड़ना आवश्यक है, वहीं सकारात्मक छवि बनाने के लिए सामग्री की निगरानी और मॉडरेट करना महत्वपूर्ण है।
प्रभावी डेटा लेबलिंग खोज प्रासंगिकता में सुधार का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म और व्यवसायों को डेटा लेबलिंग से सबसे अधिक लाभ होता है क्योंकि उन्हें अपने उत्पादों को खोज परिणामों में लाने की आवश्यकता होती है, जिससे बिक्री और राजस्व में वृद्धि होती है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) ने सभी उद्योगों में सूचना निष्कर्षण और विश्लेषण क्रांति शुरू कर दी है। बेहतर समाधान और नए अनुप्रयोग प्रदान करने के लिए इस तकनीक की बहुमुखी प्रतिभा भी विकसित हो रही है। वित्त में एनएलपी का उपयोग उन अनुप्रयोगों तक सीमित नहीं है जिनका हमने ऊपर उल्लेख किया है। समय के साथ, हम इस तकनीक और इसकी तकनीकों का उपयोग और भी अधिक जटिल कार्यों और संचालन के लिए कर सकते हैं।
स्वास्थ्य देखभाल में एआई के अनुप्रयोगों के मूल में डेटा और उसका सही विश्लेषण है। स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों द्वारा प्रदान किए गए इस डेटा और जानकारी का उपयोग करके, एआई उपकरण और प्रौद्योगिकियां निदान, उपचार, भविष्यवाणी, नुस्खे और इमेजिंग के संदर्भ में बेहतर स्वास्थ्य देखभाल समाधान प्रदान करने में सक्षम हैं।
नामित इकाई पहचान एक महत्वपूर्ण तकनीक है जो पाठ की उन्नत मशीन समझ के लिए मार्ग प्रशस्त करती है। जबकि ओपन-सोर्स डेटासेट के फायदे और नुकसान हैं, वे एनईआर मॉडल के प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग में सहायक हैं। इन संसाधनों का उचित चयन और अनुप्रयोग एनएलपी परियोजनाओं के परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है।
जेनरेटिव एआई विविध सामग्री बनाने की क्षमता के साथ दक्षता, स्केलेबिलिटी और वैयक्तिकरण जैसे उल्लेखनीय लाभ प्रदान करता है। हालाँकि, गुणवत्ता नियंत्रण, रचनात्मकता सीमाएँ और नैतिक चिंताओं जैसी चुनौतियों पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता है।
जेनरेटिव एआई एक रोमांचक सीमा है जो प्रौद्योगिकी और रचनात्मकता की सीमाओं को फिर से परिभाषित कर रही है। मानव-जैसा पाठ उत्पन्न करने से लेकर यथार्थवादी छवियां बनाने, कोड विकास को बढ़ाने और यहां तक कि अद्वितीय ऑडियो आउटपुट का अनुकरण करने तक, इसके वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग उतने ही विविध हैं जितने कि वे परिवर्तनकारी हैं।
क्लिनिकल डेटा विश्लेषण में मशीन लर्निंग और एआई के अनुप्रयोग व्यापक और अभूतपूर्व हैं। वे रोगी देखभाल को नया आकार देने, चिकित्सा अनुसंधान में सुधार करने और पहले और अधिक सटीक निदान प्रदान करने की अपार संभावनाएं प्रदान करते हैं।
एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के लिए महत्वपूर्ण शीर्ष स्वास्थ्य देखभाल और चिकित्सा डेटा प्रदान करने में शेप सबसे आगे है। यदि आप हेल्थकेयर एआई परियोजना शुरू कर रहे हैं या विशिष्ट चिकित्सा डेटा की आवश्यकता है, तो शेप सही भागीदार है।
वॉयस असिस्टेंट अब कोई नवीनता नहीं है; वे तेजी से हमारे दैनिक डिजिटल इंटरैक्शन के लिए महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। बहुभाषी वॉयस असिस्टेंट का उदय एक महत्वपूर्ण छलांग लगाने, भाषा बाधाओं को तोड़ने और अधिक वैश्विक कनेक्टिविटी को बढ़ावा देने का वादा करता है।
एआई, मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में दस्तावेज़ एनोटेशन एक आवश्यक बिल्डिंग ब्लॉक है। यह एआई सिस्टम की समझ और प्रसंस्करण क्षमताओं को बढ़ाता है, कुशल सूचना निष्कर्षण को शक्ति देता है और विभिन्न डोमेन में स्वचालन को बढ़ावा देता है।
जैसा कि हमने उपरोक्त उदाहरणों में खोजा है, भावना विश्लेषण ग्राहक सेवा से लेकर राजनीति तक फैले विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में उल्लेखनीय क्षमता रखता है। यह संगठनों को व्यक्तिपरक डेटा की शक्ति को अनलॉक करने और असंरचित पाठ को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने में सक्षम बनाता है।
2023 के उभरते रुझानों के साथ रोगी देखभाल वितरण में एक परिवर्तनकारी बदलाव के संकेत के साथ हेल्थकेयर एआई का भविष्य वादा और क्षमता से भरा है।
स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के उपयोग के मामले विशाल और परिवर्तनकारी हैं। एआई, मशीन लर्निंग, और संवादात्मक एआई की शक्ति का उपयोग करके, एनएलपी क्रांति ला रहा है कि कैसे स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर रोगी की देखभाल करते हैं। यह मेडिकल वर्कफ्लो को अधिक कुशल बना रहा है और समग्र रोगी परिणामों में सुधार कर रहा है।
एआई-आधारित इकाई निष्कर्षण को अपनाने से विभिन्न उद्योगों में स्वास्थ्य सेवा से लेकर ई-कॉमर्स तक, निर्णय लेने में सुधार, प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और ग्राहक अनुभवों को बढ़ाने में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है।
इमोशन रिकग्निशन टेक्नोलॉजी एक शक्तिशाली उपकरण है जो मानवीय भावनाओं की हमारी समझ को बढ़ा सकता है और स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और विपणन जैसे विभिन्न डोमेन में व्यक्तिगत अनुभव बनाने में हमारी मदद करता है।
कुल मिलाकर, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र रोगियों और डॉक्टरों से भरा हुआ है, जो एक बार फिर से दुनिया भर के लोगों के जीवन में बदलाव लाने के लिए प्रेरित हैं। बड़े डेटा सेट तक पहुंच एक तरफ़ा है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस खुद को दवा के भविष्य के रूप में साबित करता रहेगा। यह शोधकर्ताओं और डेवलपर्स पर समान रूप से निर्भर करता है कि वे नैदानिक परीक्षणों और रोगी देखभाल की हमारी समझ को बेहतर बनाने के लिए इन अद्वितीय डेटासेट का लाभ उठाएं क्योंकि हम सभी के लिए तेजी से जुड़े हुए भविष्य की ओर बढ़ते हैं।
अगले पांच साल अधिक सुव्यवस्थित एआई अनुभव, सुरक्षा सुविधाओं को लेकर आएंगे जो उन इंटरैक्शन को बढ़ाते हैं, और बहुत कुछ। अगले कुछ वर्षों में संवादी एआई रुझान पहले से कहीं अधिक उज्ज्वल और सुलभ होंगे।
परिवर्तन जारी हैं, जो एक अधिक बैंक योग्य, लाभदायक भविष्य की ओर ले जा रहे हैं जो एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है। इन परिवर्तनों के साथ-साथ अन्य कंपनियों की गलतियों से सीखने की क्षमता के साथ, बीएफएसआई क्षेत्र चेहरे की पहचान का उपयोग करने की दिशा में तेजी से आगे बढ़ना जारी रखेगा- शामिल सभी निकायों के लिए एक अधिक प्रभावी, सुरक्षित अंतिम लक्ष्य।
ध्वनि खोज प्रौद्योगिकी का एक उभरता हुआ क्षेत्र है। यह धीरे-धीरे लेकिन निश्चित रूप से विशाल प्रगति कर रहा है क्योंकि यह एआई, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन सीखने के साथ अधिक सक्षम हो गया है। एआई का प्रकार जो अब मौजूद है संवेदनशील नहीं है; ये आवाज सहायक हमारे जीवन को बेहतर, सरल और अधिक कुशल बनाने के उपकरण हैं।
डेटा लेबलिंग सेवाएँ व्यवसायों को उस डेटा को बदलने में मदद करती हैं जिसमें लेबल या टैग नहीं होते हैं। वे अक्सर एक मानव टास्क फोर्स या मशीन लर्निंग का उपयोग उन डेटासेट को लेबल करने के लिए करते हैं जो व्यवसाय उन्हें देते हैं।
वॉयस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी संभावित रूप से स्वास्थ्य सेवा उद्योग में कई तरह से क्रांति ला सकती है। तेज़ और अधिक सटीक दस्तावेज़ीकरण को सक्षम करके, त्रुटियों के जोखिम को कम करके, और रोगी की व्यस्तता में सुधार करके, ध्वनि पहचान तकनीक स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को बेहतर गुणवत्ता देखभाल प्रदान करने में मदद कर सकती है।
बीमा उद्योग के पास बहुत सारा डेटा है, लेकिन यह इतना अव्यवस्थित है कि इसे खोजना लगभग असंभव है। बीमा उद्योग को डिजिटल बनाने की जरूरत है—और अब यह हो सकता है। OCR के साथ, डेटा एकत्र करना और क्रमित करना चित्र लेने या कुछ शब्द टाइप करने जितना आसान हो जाता है।
एआई प्रौद्योगिकियों को लागू करते समय बैंकों के पास सकारात्मक अनुभव होगा। यह उन कंपनियों के साक्षात्कार पर आधारित है जो पहले से ही अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई का उपयोग करती हैं। जब तक ग्राहक डेटा सुरक्षा और नैतिक मानकों को सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा उपाय बनाए जाते हैं, जिन्हें स्वचालित रूप से विनियमित किया जा सकता है, बैंकों को एआई को अपने सिस्टम में लागू करना चाहिए।
कॉल सेंटर बाजार में मशीन लर्निंग का प्रभाव वास्तविक और मापने योग्य है। और भी अधिक कुशल कॉल सेंटर की अनुमति देने के लिए रीयल-टाइम डेटा कैप्चर और मशीन लर्निंग का विवाह किया गया है। इसके अलावा, वॉयस-आधारित समाधान पूरे उत्तरी अमेरिका में बढ़ गए हैं और दुनिया भर में फैल रहे हैं।
स्वास्थ्य देखभाल में आवाज पहचान तकनीक तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है, डॉक्टरों और नर्सों ने अपने कई पेशेवर कर्तव्यों को संभालने के लिए तेजी से इस पर भरोसा किया है। जबकि अस्पतालों, नैदानिक वातावरणों और डॉक्टर के कार्यालयों में इस तकनीक के व्यापक उपयोग को देखने से पहले कई प्रश्नों को अभी भी संबोधित करने की आवश्यकता है, शुरुआती संकेत महत्वपूर्ण वादे का सुझाव देते हैं।
वीडियो एनोटेशन तकनीक खुदरा एआई सिस्टम और ग्राहकों को सुरक्षित रखने के लिए है। वीडियो एनोटेशन सॉफ़्टवेयर ऐसा करने का एक शानदार तरीका है, जब लोग खुदरा सेटिंग में कुछ संदिग्ध देखते हैं और लोगों को जल्दी और आसानी से अधिकारियों को सचेत करते हैं; एआई सिस्टम को पिछले अनुभवों से सीखने में मदद करना ताकि वे सामान्य व्यवहार माने जाने वाले के बारे में बेहतर महसूस करने के लिए अपनी प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित कर सकें।
डेटा को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करते समय चेहरे की पहचान के उपयोग के मामले अद्भुत काम कर सकते हैं, लेकिन वे एक पेचीदा नैतिक संकट के साथ भी आते हैं। क्या ऐसी तकनीक का उपयोग करना समझ में आता है? कुछ लोगों का मानना है कि उत्तर "नहीं" है, विशेष रूप से चेहरे की पहचान के गोपनीयता के आक्रमण के संबंध में। अन्य लोग इन नए उपकरणों के उपयोग का हवाला देते हैं, यही कारण है कि यह तकनीक वह नहीं हो सकती है जिससे आप हर कीमत पर बचना चाहते हैं।
एआई तकनीक के साथ हमारे इंटरैक्ट करने के तरीके को बदल देगा। एक बार जब आप संवादी एआई के अभ्यस्त हो जाते हैं और यह आपके जीवन का एक सहज हिस्सा बन जाता है, तो आपको आश्चर्य होगा कि आप इसके बिना कैसे कर सकते थे।
कस्टम वेक शब्द आपके ब्रांड के वैयक्तिकरण में मदद कर सकते हैं और इसे प्रतिस्पर्धियों से अलग कर सकते हैं। कस्टम वेक शब्द का चयन करते समय विचार करने के लिए बहुत सारे कारक हैं। लेकिन, अगर आप आज की प्रतिस्पर्धी कारोबारी दुनिया में अलग दिखना चाहते हैं, तो यह सुनिश्चित करने के लिए अतिरिक्त प्रयास करना उचित है कि आपका वॉयस असिस्टेंट अद्वितीय लगता है।
नई आवाज प्रौद्योगिकी प्रगति यहां रहने के लिए है। वे केवल लोकप्रियता में वृद्धि करना जारी रखेंगे, जो अब वक्र से आगे निकलने और ड्राइवरों के लिए अभिनव आवाज अनुभव बनाना शुरू करने का सही समय है। जैसा कि कार निर्माता वाक् पहचान को अपनी कारों में एकीकृत करते हैं, यह तकनीक और इसके उपयोगकर्ताओं के लिए संभावनाओं की एक नई दुनिया खोलता है।
यह स्पष्ट है कि भोजन एआई का हम कैसे खाते हैं, इस पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ेगा। फास्ट फूड चेन के ड्राइव से अधिक अनुकूलन मेनू की ओर नए, अभिनव रेस्तरां के लिए, हमारे खाने के अनुभवों को सरल बनाने और हमारे भोजन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए प्रौद्योगिकी के अनगिनत अवसर हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की प्रगति के साथ, हम उम्मीद कर सकते हैं कि इंटेलिजेंट फूड एआई हमारे स्वास्थ्य और हमारे खाद्य प्रणाली के समग्र पारिस्थितिक प्रभाव को सकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा।
संक्षेप में, सिमेंटिक सेगमेंटेशन कंप्यूटर दृष्टि में सुपरचार्ज प्रगति के लिए लीवरेज किए गए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है। इनमें से कई संबंधित उपश्रेणियों, वस्तु का पता लगाने, वर्गीकरण और स्थानीयकरण में सिमेंटिक विभाजन आगे बढ़ना जारी रहेगा।
कुल मिलाकर, उपयोगकर्ता की ओर से थोड़ी निराशा के साथ सटीक परिणाम प्राप्त करते हुए एक प्रभावी वाक् पहचान प्रणाली को स्थापित करना और विभिन्न स्थितियों में उपयोग करना आसान होना चाहिए।
स्मार्ट होम डेटा के निर्माण के लिए प्रक्रियाओं के एक सेट की आवश्यकता होती है जो अंत में यह सुनिश्चित करती है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम काम कर रहा है और डेटा को बिना किसी व्यवधान के संसाधित कर रहा है।
बीमा उद्योग तकनीकी विकास के साथ पारंपरिक रूप से रूढ़िवादी रहा है और नई तकनीकों को अपनाने में हिचकिचाता है। हालांकि, समय बदल रहा है, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बीमा कंपनियों से बहुत अधिक ध्यान आकर्षित कर रहा है, जो महत्वपूर्ण भूमिका का एहसास करना शुरू कर रहे हैं जो एआई उनके संचालन में निभा सकता है।
डेटा संग्रह व्यवसाय प्रक्रिया निर्णय लेने, भाषण परियोजनाओं और अनुसंधान के लिए उपयोग करने के लिए विविध प्रणालियों से सटीक डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और मापने की प्रक्रिया है।
बैंकिंग वह नहीं रही जो पहले हुआ करती थी। हम में से अधिकांश को तेज, कुशल, दोषरहित बैंकिंग सेवाओं की आवश्यकता है जो परेशानी मुक्त और, सबसे महत्वपूर्ण, विश्वसनीय हैं। यह केवल डिजिटल बैंकिंग चैनलों में स्थानांतरित करने के लिए समझ में आता है जो ये चीजें प्रदान कर सकते हैं। जैसा कि यह पता चला है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) संचालित आभासी सहायक ठीक यही कर सकते हैं।
क्या आपको कभी महत्वपूर्ण ईमेल का दूसरी भाषा में अनुवाद करना पड़ा है? यदि ऐसा है, तो आपको यह जानकर निराशा होगी कि किसी की ईमेल आंसरिंग सेवा आपके लिए आपके ईमेल का त्वरित अनुवाद नहीं कर सकती है। यह विशेष रूप से निराशाजनक हो सकता है यदि संचार किसी संगठन के लिए महत्वपूर्ण है।
चैटबॉट और आभासी सहायक शब्द का उपयोग मानव स्पर्श के साथ स्वचालन क्षमता का उपयोग करके वार्तालाप बनाने के लिए किया जाता है। स्वायत्त संकल्प के साथ, चैटबॉट्स और आभासी सहायक कर्मचारी और ग्राहक अनुभव को भी तेज करते हैं।
अक्सर पाठ वर्गीकरण के उप-डोमेन में से एक के रूप में माना जाता है, दस्तावेज़ वर्गीकरण के एक अतिसरलीकृत संस्करण का अर्थ है डॉक्स को टैग करना और उन्हें पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में ठीक करना - आसान रखरखाव और कुशल खोज के उद्देश्य से।
अरे सिरी, क्या आप मुझे एक अच्छे ब्लॉग पोस्ट के लिए खोज सकते हैं जो शीर्ष संवादात्मक एआई प्रवृत्तियों को सूचीबद्ध करता है। या, एलेक्सा, क्या आप मुझे बस एक गाना बजा सकते हैं जो मेरे दिमाग को दैनिक कार्यों से हटा देता है। ठीक है, ये केवल बयानबाजी नहीं हैं, बल्कि मानक ड्राइंग-रूम चर्चाएँ हैं जो संवादात्मक एआई नामक अवधारणा के समग्र प्रभाव को मान्य करती हैं।
OCR या ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन दस्तावेजों को पढ़ने और समझने का एक मजेदार तरीका है। लेकिन यह समझ में क्यों आता है? चलो पता करते हैं। लेकिन इससे पहले कि हम आगे बढ़ें, हमें एक कम सामान्य मशीन लर्निंग टर्म: RPA (रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन) के बारे में सोचना होगा।
कटु सत्य यह है कि आपके एकत्रित प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता आपके वाक् पहचान मॉडल या यहां तक कि डिवाइस की गुणवत्ता निर्धारित करती है। इसलिए, बहुत प्रयास किए बिना प्रक्रिया के माध्यम से पालने में आपकी मदद करने के लिए अनुभवी डेटा विक्रेताओं से जुड़ना आवश्यक है, खासकर जब एक मॉडल या संबंधित एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए संग्रह, एनोटेशन और अन्य कुशल रणनीतियों की आवश्यकता होती है।
मशीनों में डाली गई क्षमता- उन्हें सबसे अधिक मानवीय तरीकों से बातचीत करने में सक्षम बनाना- इसमें एक अलग तरह की उच्चता है। फिर भी, यह सवाल बना हुआ है कि वास्तविक समय में संवादी AI कैसे काम करता है और किस तरह की तकनीक इसके अस्तित्व को शक्ति प्रदान कर रही है।
जैसा कि नाम से पता चलता है, सिंथेटिक डेटा वह डेटा है जो वास्तविक घटनाओं द्वारा बनाए जाने के बजाय कृत्रिम रूप से उत्पन्न होता है। विपणन, सोशल मीडिया, स्वास्थ्य सेवा, वित्त और सुरक्षा में, सिंथेटिक डेटा अधिक नवीन समाधान बनाने में मदद करता है।
जब हम ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR) के बारे में बात करते हैं, तो यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक क्षेत्र है जो विशेष रूप से कंप्यूटर विजन और पैटर्न रिकग्निशन से संबंधित है। ओसीआर छवियों, पीडीएफ, हस्तलिखित नोट्स और स्कैन किए गए दस्तावेजों जैसे कई डेटा प्रारूपों से जानकारी निकालने और आगे की प्रक्रिया के लिए उन्हें डिजिटल प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है।
ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम एक उन्नत सुरक्षा सुविधा है जो ड्राइवर की सतर्कता और उनींदापन की निगरानी के लिए डैशबोर्ड पर लगे कैमरे का उपयोग करती है। यदि ड्राइवर को नींद आ रही है और विचलित हो रहा है तो ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम एक अलर्ट उत्पन्न करता है और ब्रेक लेने की सलाह देता है।
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र है जो मानव भाषा को तोड़ने और उसी के सिद्धांतों को बुद्धिमान मॉडलों को खिलाने में सक्षम है। क्या आपने एनएलपी को अपनी मॉडल प्रशिक्षण तकनीक के रूप में उपयोग करने की योजना बनाई है? चुनौतियों और उन्हें ठीक करने के समाधान जानने के लिए आगे पढ़ें।
सबसे बड़ी बात यह है कि कन्वर्सेशनल एआई वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि और उत्कृष्ट ग्राहक सेवा प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग डेटासेट का उपयोग करके पिछले अनुभवों से लगातार सीखता है। इसके अलावा, संवादी एआई न केवल मैन्युअल रूप से हमारे प्रश्नों को समझता है और उनका जवाब देता है बल्कि प्रक्रिया को फास्ट-ट्रैक करने के लिए खोज और दृष्टि जैसी अन्य एआई प्रौद्योगिकियों से भी जोड़ा जा सकता है।
इमेज रिकग्निशन इमेज में वस्तुओं, स्थानों, लोगों और क्रियाओं की पहचान करने के लिए सॉफ्टवेयर की क्षमता है। मशीन लर्निंग डेटासेट का उपयोग करके, उद्यम वस्तुओं को कई श्रेणियों में पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए छवि पहचान का उपयोग कर सकते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों को स्मार्ट बनाता है, अवधि! फिर भी, जिस तरह से वे इसे करते हैं वह उतना ही अलग और पेचीदा है जितना कि संबंधित वर्टिकल। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की पसंद काम आती है यदि आप मजाकिया चैटबॉट और डिजिटल सहायकों को डिजाइन और विकसित करना चाहते हैं। इसी तरह, यदि आप बीमा क्षेत्र को उपयोगकर्ताओं के प्रति अधिक पारदर्शी और उदार बनाना चाहते हैं, तो कंप्यूटर विजन एआई उपडोमेन है जिस पर आपको ध्यान देना चाहिए।
क्या मशीनें सिर्फ चेहरे को स्कैन करके भावनाओं का पता लगा सकती हैं? अच्छी खबर यह है कि वे कर सकते हैं। और बुरी खबर यह है कि मुख्यधारा में आने से पहले बाजार को अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है। फिर भी, बाधाएं और गोद लेने की चुनौतियां एआई प्रचारकों को एआई मानचित्र पर 'इमोशन डिटेक्शन' डालने से नहीं रोक रही हैं - काफी आक्रामक रूप से।
कंप्यूटर विज़न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे अन्य एआई अनुप्रयोगों जितना व्यापक नहीं है। फिर भी, यह धीरे-धीरे रैंक में ऊपर आ रहा है, जिससे 2022 बड़े पैमाने पर अपनाने के लिए एक रोमांचक वर्ष बन गया है। यहां कुछ ट्रेंडी कंप्यूटर विज़न क्षमताएं (ज्यादातर डोमेन) दी गई हैं, जिनके 2022 में व्यवसायों द्वारा बेहतर तरीके से खोजे जाने की उम्मीद है।
दुनिया भर के उद्यम कागज-आधारित दस्तावेज़ों से डिजिटल डेटा प्रोसेसिंग की ओर संक्रमण कर रहे हैं। लेकिन, OCR क्या है? यह कैसे काम करता है? और इसका लाभ उठाने के लिए किस व्यावसायिक प्रक्रिया में इसका उपयोग किया जा सकता है? आइए इस लेख में देखें कि ओसीआर से क्या लाभ मिलते हैं।
उत्तर स्वचालित वाक् पहचान (एएसआर) है। बोले गए शब्द को लिखित रूप में बदलना एक बहुत बड़ा कदम है। ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन (एएसआर) एक ऐसा चलन है जो 2022 में धूम मचाने वाला है। और वॉयस असिस्टेंट की वृद्धि इन-बिल्ट वॉयस असिस्टेंट स्मार्टफोन और एलेक्सा जैसे स्मार्ट वॉयस डिवाइस के कारण है।
क्या आप सर्वोत्तम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल के पीछे के दिमाग की खोज कर रहे हैं? खैर, डेटा एनोटेटर्स को नमन करें। भले ही डेटा एनोटेशन प्रत्येक एआई-संचालित वर्टिकल के लिए प्रासंगिक संसाधनों को तैयार करने में केंद्र स्तर पर है, हम अवधारणा का पता लगाएंगे और हेल्थकेयर एआई के परिप्रेक्ष्य से लेबलिंग नायकों के बारे में अधिक जानेंगे।
और क्या आपको यह दिलचस्प नहीं लगता अगर खरीदार चेक-आउट के समय बिल का भुगतान केवल चेहरा दिखाकर करें, किसी कार्ड या बटुए का नहीं? चेहरे की पहचान खुदरा विक्रेताओं को उनकी पिछली खरीदारी के आधार पर खरीदारों के मूड और प्राथमिकताओं का विश्लेषण करने की अनुमति देती है।
दुनिया भर में बढ़ते डिजिटल भुगतान के साथ वित्तीय संगठन अधिकतम बिक्री रूपांतरण और भुगतान स्वीकृति कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं, साथ ही जोखिम जोखिम को कम कर सकते हैं? चिंताजनक लगता है? वित्त उद्योग में जो डेटा प्रोसेसिंग और सूचना पर अत्यधिक निर्भर है, सीमांत बढ़त बनाए रखता है और समय पर समाधान प्रदान करने के लिए ग्राहकों की प्राकृतिक बारीकियों को समझने के लिए एआई-संबंधित तकनीक की आवश्यकता होती है।
ड्रोन डेटा संग्रह के लिए एक व्यवहार्य उपकरण हैं और वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करते हैं। डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने से पुलों का निरीक्षण, खनन और मौसम का पूर्वानुमान आसान हो जाता है।
कॉल सेंटर भावना विश्लेषण ग्राहक संदर्भ की प्राकृतिक बारीकियों की पहचान करके और ग्राहक सेवा को अधिक सहानुभूतिपूर्ण बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करके डेटा का प्रसंस्करण है।
खैर, पहले कारण को किसी सत्यापन की आवश्यकता नहीं है। मशीन लर्निंग परियोजनाओं के लिए एल्गोरिदम, डेटा खरीद, उच्च-गुणवत्ता एनोटेशन और अन्य जटिल पहलुओं का अच्छी तरह से ध्यान रखने की आवश्यकता होती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा के रूप में, एनएलपी मशीनों को मानव भाषा के प्रति उत्तरदायी बनाने के बारे में है। इसके तकनीकी पहलू पर आते हुए, एनएलपी, मशीनों को बुद्धिमान बनाने के लिए काफी उचित रूप से कंप्यूटर विज्ञान, भाषा विज्ञान, एल्गोरिदम और समग्र भाषा संरचना का उपयोग करता है। सक्रिय और सहज ज्ञान युक्त मशीनें, जब भी बनाई जाती हैं, भाषण और यहां तक कि पाठ से सही अर्थ और संदर्भ निकाल सकती हैं, विश्लेषण कर सकती हैं और समझ सकती हैं।
यहीं पर मेडिकल इमेज एनोटेशन की भूमिका होती है क्योंकि यह अंतर्निहित मॉडल विकास तकनीक के रूप में सटीक कंप्यूटर दृष्टि की उपस्थिति को आगे बढ़ाने के लिए एआई-संचालित मेडिकल डायग्नोस्टिक सेटअप को कुशलतापूर्वक आवश्यक ज्ञान प्रदान करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर चर्चा के लिए एक गंभीर विषय होने की आवश्यकता नहीं है। आने वाले वर्षों में सबसे परिवर्तनकारी उपकरण बनने की संभावनाओं से भरपूर, एआई एक जबरदस्त तकनीक के रूप में बने रहने के बजाय तेजी से एक सहायक संसाधन के रूप में आकार ले रहा है।
क्या आप मशीन लर्निंग मॉडल को समग्र, सहज और प्रभावशाली बनाने में शामिल तकनीकीताओं से अवगत हैं? यदि नहीं, तो आपको पहले यह समझने की आवश्यकता है कि कैसे प्रत्येक प्रक्रिया को मोटे तौर पर तीन चरणों में विभाजित किया जाता है, यानी, मज़ा, कार्यक्षमता और चालाकी। जबकि 'चालाकी' पहले प्रासंगिक प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके जटिल कार्यक्रमों को विकसित करके एमएल एल्गोरिदम को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करने से संबंधित है, 'फन' भाग ग्राहकों को अवधारणात्मक और बुद्धिमान मजेदार उत्पाद प्रदान करके उन्हें खुश करने के बारे में है।
कल्पना कीजिए कि एक दिन आप जागते हैं और बाजार में अपने सभी रसोई के कंटेनरों को काले रंग में देखते हैं, जिससे आप अंदर क्या है, इसकी ओर ध्यान नहीं दे पाते। और फिर, आपकी चाय के लिए चीनी के टुकड़े ढूंढना एक चुनौती होगी। बशर्ते, आपको चाय पहले मिल जाए।
डेटा एनोटेशन केवल जानकारी को लेबल करने की प्रक्रिया है ताकि मशीनें इसका उपयोग कर सकें। यह पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग (एमएल) के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जहां सिस्टम वांछित आउटपुट पर पहुंचने के लिए इनपुट पैटर्न को संसाधित करने, समझने और सीखने के लिए लेबल किए गए डेटासेट पर निर्भर करता है।
डेटा लेबलिंग इतनी कठिन नहीं है, ऐसा किसी भी संगठन ने कभी नहीं कहा! लेकिन रास्ते में चुनौतियों के बावजूद, बहुत से लोग हाथ में लिए गए कार्यों की सटीक प्रकृति को नहीं समझते हैं। डेटा सेट को लेबल करना, विशेष रूप से उन्हें एआई और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उपयुक्त बनाने के लिए, कुछ ऐसा है जिसके लिए वर्षों के अनुभव और व्यावहारिक विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है। और सबसे बढ़कर, डेटा लेबलिंग एक-आयामी दृष्टिकोण नहीं है और कार्यों में मॉडल के प्रकार के आधार पर भिन्न होता है।
जब आप व्यवस्थित दृष्टिकोण अपनाते हैं तो भाषण परियोजनाओं के लिए डेटा प्राप्त करना सरल हो जाता है। भाषण परियोजनाओं के लिए डेटा अधिग्रहण पर हमारी विशेष पोस्ट पढ़ें और स्पष्टता प्राप्त करें।
सरल शब्दों में, टेक्स्ट एनोटेशन विशिष्ट दस्तावेज़ों, डिजिटल फ़ाइलों और यहां तक कि संबंधित सामग्री को लेबल करने के बारे में है। एक बार जब इन संसाधनों को टैग या लेबल कर दिया जाता है, तो वे समझ में आ जाते हैं और मॉडल को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा तैनात किया जा सकता है।
आज हमने उनका इंटरव्यू लेने के लिए वत्सल घीया को चुना है. वत्सल घिया एक सीरियल उद्यमी हैं जिनके पास हेल्थकेयर एआई सॉफ्टवेयर और सेवाओं में 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है। वह शेप के सीईओ और सह-संस्थापक हैं, जो सबसे अधिक मांग वाली मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहल वाली कंपनियों के लिए हमारे प्लेटफॉर्म, प्रक्रियाओं और लोगों की ऑन-डिमांड स्केलिंग को सक्षम बनाता है।
वित्तीय सेवाएँ समय के साथ रूपांतरित हो गई हैं। मोबाइल भुगतान, व्यक्तिगत बैंकिंग समाधान, बेहतर क्रेडिट निगरानी और अन्य वित्तीय पैटर्न में वृद्धि यह सुनिश्चित करती है कि मौद्रिक समावेशन से संबंधित क्षेत्र वह नहीं है जो कुछ साल पहले था। 2021 में, यह केवल 'फिन' या वित्त के बारे में नहीं है, बल्कि विघटनकारी वित्तीय प्रौद्योगिकियों के साथ सभी 'फिनटेक' ग्राहक अनुभव, प्रासंगिक संगठनों के लिए कार्यप्रणाली या संपूर्ण वित्तीय क्षेत्र को सटीक रूप से बदलने के लिए अपनी उपस्थिति दर्ज करा रहे हैं।
ऑटोमोटिव उद्योग के समय पर उत्थान के बावजूद, कार्यक्षेत्र में वृद्धिशील सुधार की काफी गुंजाइश है। यातायात दुर्घटनाओं को कम करने से लेकर वाहन निर्माण और संसाधन परिनियोजन में सुधार तक, चीजों को आसमान की ओर ले जाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सबसे संभावित समाधान प्रतीत होता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन दिनों मार्केटिंग शब्दजाल की तरह लगता है। अब आप जिस भी कंपनी, स्टार्टअप या व्यवसाय को जानते हैं, वह अपनी यूएसपी के रूप में 'एआई-पावर्ड' शब्द के साथ अपने उत्पादों और सेवाओं को बढ़ावा देती है। यह सच है, आजकल कृत्रिम बुद्धिमत्ता निश्चित रूप से अपरिहार्य प्रतीत होती है। यदि आप ध्यान दें, तो आपके आस-पास मौजूद लगभग हर चीज़ AI द्वारा संचालित है। नेटफ्लिक्स पर अनुशंसा इंजन और डेटिंग ऐप्स में एल्गोरिदम से लेकर स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र की कुछ सबसे जटिल इकाइयां जो ऑन्कोलॉजी में मदद करती हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आज हर चीज के केंद्र में है।
मशीन लर्निंग की संभवतः दुनिया में सबसे अधिक मिश्रित परिभाषाएँ और व्याख्याएँ हैं। कुछ साल पहले जो चर्चा का विषय बन गया था, वह अब भी बहुत से लोगों को चकित कर रहा है, इसके लिए जिस तरह से इसे चित्रित और प्रस्तुत किया गया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मानव जाति की उन्नति के लिए महत्वाकांक्षी और बेहद फायदेमंद है। स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्र में, विशेष रूप से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता बीमारियों के निदान, उनके उपचार, रोगी की देखभाल और रोगी की निगरानी के तरीकों में उल्लेखनीय बदलाव ला रही है। नई दवाओं के विकास, चिंताओं और अंतर्निहित स्थितियों की खोज के नए तरीकों और बहुत कुछ में शामिल अनुसंधान और विकास को न भूलें।
स्वास्थ्य सेवा, एक कार्यक्षेत्र के रूप में, कभी भी स्थिर नहीं रही। लेकिन फिर, असमान चिकित्सा अंतर्दृष्टि के संगम के साथ, यह कभी भी इतना गतिशील नहीं रहा है, जो हमें असंरचित डेटा के ढेर पर निर्जीव रूप से घूरने के लिए मजबूर करता है। सच कहूँ तो, डेटा की विशाल मात्रा अब कोई मुद्दा नहीं है। यह एक वास्तविकता है, जो 2,000 के अंत तक 2020 एक्साबाइट के आंकड़े को भी पार कर गई।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता वह तकनीक है जो मशीनों को मानव व्यवहार की नकल करने में सक्षम बनाती है। यह सब मशीनों को सिखाने के बारे में है कि कैसे स्वायत्त रूप से सीखें और सोचें और तदनुसार प्रतिक्रिया करने और प्रतिक्रिया देने के लिए परिणामों का उपयोग करें।
हर बार जब आपका जीपीएस नेविगेशन सिस्टम आपको ट्रैफ़िक से बचने के लिए एक चक्कर लगाने के लिए कहता है, तो महसूस करें कि ऐसे सटीक विश्लेषण और परिणाम कई सैकड़ों घंटों के प्रशिक्षण के बाद आते हैं। जब भी आपका Google लेंस ऐप किसी वस्तु या उत्पाद की सटीक पहचान करता है, तो समझें कि सटीक पहचान के लिए इसके AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) मॉड्यूल द्वारा हजारों छवियों को संसाधित किया गया है।
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन के बारे में जानने योग्य 4 बुनियादी बातें, हर दिन 2.5 क्विंटिलियन बाइट्स की दर से होने वाले डेटा उत्पादन के साथ, हम इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के रूप में 1.7 में हर एक सेकंड में लगभग 2020 एमबी उत्पन्न करते हैं।
अब जबकि पूरा ग्रह ऑनलाइन और जुड़ा हुआ है, हम सामूहिक रूप से अथाह मात्रा में डेटा उत्पन्न कर रहे हैं। एक उद्योग, एक व्यवसाय, बाज़ार खंड, या कोई अन्य इकाई डेटा को एक इकाई के रूप में देखेगी। फिर भी, जहां तक व्यक्तियों का सवाल है, डेटा को हमारे डिजिटल फ़ुटप्रिंट के रूप में जाना जाता है।
गुणवत्तापूर्ण डेटा सफलता की कहानियाँ बनाता है जबकि ख़राब डेटा गुणवत्ता एक अच्छी केस स्टडी बनाती है। एआई कार्यक्षमता पर कुछ सबसे प्रभावशाली केस अध्ययन गुणवत्ता डेटासेट की कमी से उत्पन्न हुए हैं। हालाँकि कंपनियाँ अपने AI उद्यमों और उत्पादों को लेकर उत्साहित और महत्वाकांक्षी हैं, लेकिन यह उत्साह डेटा संग्रह और प्रशिक्षण प्रथाओं पर प्रतिबिंबित नहीं होता है। प्रशिक्षण की तुलना में आउटपुट पर अधिक ध्यान देने से, कई व्यवसाय बाजार में आने में अपना समय लगाने में देरी करते हैं, फंडिंग खो देते हैं, या यहां तक कि अनंत काल के लिए अपने शटर गिरा देते हैं।
जेनरेट किए गए डेटा को एनोटेट या टैग करने की एक प्रक्रिया, यह मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम को प्रत्येक डेटा प्रकार को कुशलतापूर्वक पहचानने और यह तय करने की अनुमति देती है कि इससे क्या सीखना है और इसके साथ क्या करना है। प्रत्येक डेटा सेट जितना अधिक अच्छी तरह से परिभाषित या लेबल किया जाएगा, उतना ही बेहतर एल्गोरिदम इसे अनुकूलित परिणामों के लिए संसाधित कर सकता है।
एलेक्सा, क्या मेरे पास कोई सुशी जगह है? अक्सर, हम अपने आभासी सहायकों से खुले प्रश्न पूछते हैं। साथी मनुष्यों से इस तरह के प्रश्न पूछना समझ में आता है, यह देखते हुए कि हम इसी तरह बोलने और बातचीत करने के आदी हैं। हालाँकि, एक ऐसी मशीन से जिसे भाषा और बातचीत की पेचीदगियों की कोई समझ नहीं है, बोलचाल की भाषा में एक बहुत ही सामान्य प्रश्न पूछना सही नहीं है?
खैर, ऐसी हर आश्चर्यजनक घटना के पीछे, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और सबसे महत्वपूर्ण, एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) जैसी अवधारणाएँ काम करती हैं। हमारे हाल के समय की सबसे बड़ी सफलताओं में से एक एनएलपी है, जहां मशीनें धीरे-धीरे यह समझने के लिए विकसित हो रही हैं कि मनुष्य कैसे बात करते हैं, भाव व्यक्त करते हैं, समझते हैं, प्रतिक्रिया देते हैं, विश्लेषण करते हैं और यहां तक कि मानवीय बातचीत और भावना-संचालित व्यवहारों की नकल भी करते हैं। यह अवधारणा चैटबॉट्स, टेक्स्ट-टू-स्पीच टूल्स, वॉयस रिकग्निशन, वर्चुअल असिस्टेंट और बहुत कुछ के विकास में अत्यधिक प्रभावशाली रही है।
1950 के दशक में पेश की गई अवधारणा के बावजूद, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कुछ साल पहले तक एक घरेलू नाम नहीं बन पाया था। एआई का विकास क्रमिक रहा है और इसे आज जैसी अद्भुत सुविधाएं और कार्यक्षमताएं प्रदान करने में लगभग 6 दशक लग गए हैं। यह सब हार्डवेयर बाह्य उपकरणों, तकनीकी बुनियादी ढांचे, क्लाउड कंप्यूटिंग, डेटा स्टोरेज और प्रोसेसिंग सिस्टम (बिग डेटा और एनालिटिक्स) जैसी संबद्ध अवधारणाओं, इंटरनेट के प्रवेश और व्यावसायीकरण, और बहुत कुछ के एक साथ विकास के कारण बेहद संभव हो गया है। सब कुछ एक साथ तकनीकी समयरेखा के इस अद्भुत चरण की ओर ले गया है, जहां एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) न केवल नवाचारों को शक्ति दे रहे हैं बल्कि अपरिहार्य अवधारणाएं भी बन रहे हैं जिनके बिना भी जीना संभव नहीं है।
प्रत्येक एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने और सटीक परिणाम देने के लिए भारी मात्रा में गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। अब, इस वाक्य में दो कीवर्ड हैं - विशाल मात्रा और गुणवत्ता डेटा। आइए दोनों पर अलग-अलग चर्चा करें।
व्यवसाय और संचालन उद्देश्यों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तैनाती पर अब तक की सभी बातचीत और चर्चाएँ केवल सतही रही हैं। कुछ लोग उन्हें लागू करने के लाभों के बारे में बात करते हैं जबकि अन्य चर्चा करते हैं कि एआई मॉड्यूल उत्पादकता को 40% तक कैसे बढ़ा सकता है। लेकिन हम उन्हें अपने व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए शामिल करने में शामिल वास्तविक चुनौतियों का शायद ही समाधान करते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) जैसी प्रौद्योगिकियों के बिना वैश्विक महामारी से लड़ने की कल्पना करना कठिन है। दुनिया भर में कोविड-19 मामलों की तेजी से वृद्धि ने कई स्वास्थ्य बुनियादी ढांचे को पंगु बना दिया है। हालाँकि, संस्थाएँ, सरकारें और संगठन उन्नत तकनीकों की मदद से लड़ने में सक्षम थे। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग, जिसे कभी उन्नत जीवनशैली और उत्पादकता के लिए विलासिता के रूप में देखा जाता था, अपने असंख्य अनुप्रयोगों की बदौलत कोविड से निपटने में जीवन रक्षक एजेंट बन गए हैं।
कुछ विशेष समूहों के लोगों में दर्द अधिक तीव्रता से अनुभव किया जाता है। अध्ययनों से पता चला है कि अल्पसंख्यक और वंचित समूहों के व्यक्तियों को तनाव, समग्र स्वास्थ्य और अन्य कारकों के कारण सामान्य आबादी की तुलना में अधिक शारीरिक दर्द का अनुभव होता है।
इससे पहले कि आप डेटा प्राप्त करने की योजना बनाएं, यह निर्धारित करना सबसे महत्वपूर्ण विचारों में से एक है कि आपको अपने एआई प्रशिक्षण डेटा पर कितना खर्च करना चाहिए। इस लेख में, हम आपको एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए एक प्रभावी बजट विकसित करने के लिए अंतर्दृष्टि देंगे।
शेप एक ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म है जो हेल्थकेयर एआई डेटा समाधानों पर ध्यान केंद्रित करता है और एआई मॉडल के निर्माण में मदद के लिए डिज़ाइन किया गया लाइसेंस प्राप्त हेल्थकेयर डेटा प्रदान करता है। यह टेक्स्ट-आधारित रोगी मेडिकल रिकॉर्ड और दावा डेटा, ऑडियो जैसे चिकित्सक रिकॉर्डिंग या रोगी/डॉक्टर वार्तालाप, और एक्स-रे, सीटी स्कैन और एमआरआई परिणामों के रूप में छवियां और वीडियो प्रदान करता है।
एआई एल्गोरिदम विकसित करने में डेटा सबसे महत्वपूर्ण तत्वों में से एक है। याद रखें कि सिर्फ इसलिए कि डेटा पहले से कहीं अधिक तेजी से उत्पन्न हो रहा है, इसका मतलब यह नहीं है कि सही डेटा आसानी से मिल जाएगा। निम्न-गुणवत्ता, पक्षपातपूर्ण, या गलत तरीके से एनोटेट किया गया डेटा (सबसे अच्छा) एक और कदम जोड़ सकता है। ये अतिरिक्त कदम आपको धीमा कर देंगे क्योंकि डेटा विज्ञान और विकास टीमों को एक कार्यात्मक एप्लिकेशन के रास्ते पर इनके माध्यम से काम करना होगा।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग को बदलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता के बारे में और अच्छे कारणों से बहुत कुछ किया गया है। परिष्कृत एआई प्लेटफॉर्म डेटा से संचालित होते हैं और स्वास्थ्य सेवा संगठनों के पास यह प्रचुर मात्रा में है। तो एआई अपनाने के मामले में उद्योग दूसरों से पीछे क्यों है? यह एक बहुआयामी प्रश्न है जिसके कई संभावित उत्तर हैं। हालाँकि, ये सभी निस्संदेह एक बाधा को विशेष रूप से उजागर करेंगे: बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा।
हालाँकि, जो सरल प्रतीत होता है उसे किसी अन्य जटिल एआई सिस्टम की तरह विकसित करना और तैनात करना कठिन है। इससे पहले कि आपका उपकरण आपके द्वारा कैप्चर की गई छवि को पहचान सके और मशीन लर्निंग (एमएल) मॉड्यूल इसे संसाधित कर सके, एक डेटा एनोटेटर या उनकी एक टीम ने मशीनों द्वारा समझने योग्य बनाने के लिए डेटा एनोटेट करने में हजारों घंटे बिताए होंगे।
इस विशेष अतिथि फीचर में, शैप के सीईओ और सह-संस्थापक, वत्सल घिया उन तीन कारकों की खोज करते हैं जिनके बारे में उनका मानना है कि डेटा-संचालित एआई को भविष्य में अपनी पूरी क्षमता तक पहुंचने की अनुमति मिलेगी: अभिनव एल्गोरिदम के निर्माण के लिए आवश्यक प्रतिभा और संसाधन, और उन एल्गोरिदम को सटीक रूप से प्रशिक्षित करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा, और उस डेटा को प्रभावी ढंग से माइन करने के लिए पर्याप्त प्रसंस्करण शक्ति। वत्सल एक सीरियल उद्यमी हैं जिनके पास हेल्थकेयर एआई सॉफ्टवेयर और सेवाओं में 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है। शेप सबसे अधिक मांग वाली मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहल वाली कंपनियों के लिए अपने प्लेटफ़ॉर्म, प्रक्रियाओं और लोगों की ऑन-डिमांड स्केलिंग को सक्षम बनाता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम में प्रक्रियाएं विकासवादी हैं। बाज़ार में अन्य उत्पादों, सेवाओं या प्रणालियों के विपरीत, AI मॉडल तत्काल उपयोग के मामले या तुरंत 100% सटीक परिणाम प्रदान नहीं करते हैं। परिणाम प्रासंगिक और गुणवत्ता डेटा के अधिक प्रसंस्करण के साथ विकसित होते हैं। यह वैसा ही है जैसे एक बच्चा बात करना सीखता है या कैसे एक संगीतकार पहले पांच प्रमुख रागों को सीखकर शुरुआत करता है और फिर उन्हें आगे बढ़ाता है। उपलब्धियाँ रातोरात नहीं खुलतीं, लेकिन उत्कृष्टता के लिए प्रशिक्षण लगातार होता रहता है।
जब भी हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के बारे में बात करते हैं, तो हम तुरंत शक्तिशाली तकनीकी कंपनियों, सुविधाजनक और भविष्यवादी समाधान, फैंसी सेल्फ-ड्राइविंग कारों और मूल रूप से वह सब कुछ कल्पना करते हैं जो सौंदर्य, रचनात्मक और बौद्धिक रूप से सुखदायक है। एआई द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी सुविधाओं और जीवनशैली के अनुभवों के पीछे की वास्तविक दुनिया लोगों के सामने शायद ही आती है।
एक विशेष साक्षात्कार जहां उत्सव, बिजनेस हेड - शेप ने माई स्टार्टअप के कार्यकारी संपादक सुनील के साथ बातचीत की और उन्हें बताया कि कैसे शेप अपने कन्वर्सेशनल एआई और हेल्थकेयर एआई पेशकशों के साथ भविष्य की समस्याओं को हल करके मानव जीवन को बेहतर बनाता है। वह आगे बताते हैं कि कैसे एआई, एमएल हमारे व्यापार करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए तैयार है और शेप अगली पीढ़ी की प्रौद्योगिकियों के विकास में कैसे योगदान देगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बेहतर मूवी अनुशंसाओं, रेस्तरां सुझावों, चैटबॉट्स के माध्यम से विवादों को हल करने आदि के माध्यम से हमारी जीवनशैली को बेहतर बना रहा है। एआई की शक्ति, क्षमता और क्षमताओं का तेजी से उद्योगों और उन क्षेत्रों में अच्छा उपयोग किया जा रहा है जिनके बारे में शायद किसी ने नहीं सोचा था। वास्तव में, स्वास्थ्य देखभाल, खुदरा, बैंकिंग, आपराधिक न्याय, निगरानी, नियुक्ति, वेतन अंतर को ठीक करने आदि जैसे क्षेत्रों में एआई की खोज और कार्यान्वयन किया जा रहा है।
हम सभी ने देखा है कि जब एआई विकास गड़बड़ा जाता है तो क्या होता है। एआई भर्ती प्रणाली बनाने के अमेज़ॅन के प्रयास पर विचार करें, जो बायोडाटा को स्कैन करने और सबसे योग्य उम्मीदवारों की पहचान करने का एक शानदार तरीका था - बशर्ते वे उम्मीदवार पुरुष हों।
पिछले साल महामारी के कारण स्वास्थ्य सेवा उद्योग की परीक्षा हुई थी, और बहुत सारे नवाचार सामने आए - नई दवाओं और चिकित्सा उपकरणों से लेकर आपूर्ति-श्रृंखला की सफलताओं और बेहतर सहयोग प्रक्रियाओं तक। उद्योग के सभी क्षेत्रों के व्यापारिक नेताओं ने आम भलाई का समर्थन करने और महत्वपूर्ण राजस्व उत्पन्न करने के लिए विकास में तेजी लाने के नए तरीके ढूंढे।
हमने उन्हें फिल्मों में देखा है, हमने उनके बारे में किताबों में पढ़ा है और हमने उन्हें वास्तविक जीवन में अनुभव किया है। यह भले ही विज्ञान-कल्पना हो, हमें तथ्यों का सामना करना होगा - चेहरे की पहचान यहाँ बनी रहेगी। तकनीक गतिशील दर से विकसित हो रही है और उद्योगों में सामने आ रहे विविध उपयोग के मामलों के साथ, चेहरे की पहचान के विकास की विस्तृत श्रृंखला अपरिहार्य और अनंत प्रतीत होती है।
बहुभाषी चैटबॉट व्यवसाय जगत को बदल रहे हैं। चैटबॉट्स ने अपने प्रारंभिक चरण से लेकर अब तक एक लंबा सफर तय किया है, जहां वे सरल एक-शब्द उत्तर प्रदान करते हैं। एक चैटबॉट अब दर्जनों भाषाओं में धाराप्रवाह चैट कर सकता है, जिससे व्यवसायों को व्यापक वैश्विक बाज़ार में विस्तार करने की अनुमति मिलती है।
हेल्थकेयर को अक्सर तकनीकी नवाचार के अत्याधुनिक उद्योग के रूप में माना जाता है। यह कई मायनों में सच है, लेकिन स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र को कई अन्य स्थानीय दिशानिर्देशों और प्रतिबंधों के साथ-साथ जीडीपीआर और एचआईपीएए जैसे व्यापक कानूनों द्वारा भी अत्यधिक विनियमित किया जाता है।
2018 की एक रिपोर्ट से पता चला कि हमने हर दिन करीब 2.5 क्विंटल बाइट्स डेटा जेनरेट किया। आम धारणा के विपरीत, हमारे द्वारा उत्पन्न सभी डेटा को अंतर्दृष्टि के लिए संसाधित नहीं किया जा सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दिन पर दिन स्मार्ट होती जा रही है। आज, शक्तिशाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सामान्य व्यवसायों की पहुंच के भीतर हैं, और प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता वाले एल्गोरिदम जो कभी बड़े पैमाने पर मेनफ्रेम के लिए आरक्षित होते थे, उन्हें अब किफायती क्लाउड सर्वर पर तैनात किया जा सकता है।