एल 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग कोई नई बात नहीं है। यह शब्द लगभग 60 वर्षों से अधिक समय से है। वास्तव में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता गढ़ी गई है एक शोध पत्र में 1956 में डार्टमाउथ में गणित के प्रोफेसर जॉन मैक्कार्थी द्वारा, जिन्होंने कहा:
"सीखने के हर पहलू या बुद्धि की किसी भी अन्य विशेषता को सैद्धांतिक रूप से इतने सटीक रूप से वर्णित किया जा सकता है कि इसे अनुकरण करने के लिए एक मशीन का निर्माण किया जा सकता है"
इसका कुछ लेना-देना हो सकता है तकनीकी विकास e बड़ा डेटा. हार्डवेयर पिछले 20 वर्षों में एक लंबा सफर तय कर चुका है, और अब हमारे पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित करने की प्रसंस्करण शक्ति है। कृत्रिम रूप से बुद्धिमान कार्यक्रमों को प्रशिक्षित करने के लिए हमारे पास उपलब्ध बड़े डेटा सेट भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ई मशीन लर्निंग (एमएल) ये एक ही चीज नहीं हैं। कभी-कभी, गलत तरीके से, उनका उपयोग अनुचित तरीके से किया जाता है।
एआई को कंप्यूटर को बुद्धिमान बनाने की व्यापक अवधारणा के रूप में सोचें।
एमएल डेटा से सीखने के बारे में है: किसी कार्य को करने के लिए प्रोग्राम को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग करें।
मुझे ऐसा लगता है कि अधिकांश समय जब लोग एआई कहते हैं, वे एमएल का जिक्र कर रहे हैं।
में पढ़ सकते हैं यह लेख मशीन लर्निंग के कितने प्रकार मौजूद हैं.
Il deep learning यह एक विशिष्ट प्रकार की मशीन लर्निंग है, यह मशीन लर्निंग का एक सबसेट है। deep learning तंत्रिका नेटवर्क, एल्गोरिदम का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है जो मस्तिष्क के कार्य से प्रेरित हैं और हमारी निर्णय लेने की प्रक्रिया की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
Ercole Palmeri
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