कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कंप्यूटर और डेटा विज्ञान के अभिसरण क्षेत्रों को संदर्भित करता है जो उन कार्यों को करने के लिए मानव बुद्धि के साथ मशीनों के निर्माण पर केंद्रित है जिनके लिए पहले एक इंसान की आवश्यकता होती थी। उदाहरण के लिए, सीखना, तर्क करना, समस्या-समाधान, धारणा, भाषा समझ और बहुत कुछ। प्रोग्रामर के स्पष्ट निर्देशों पर भरोसा करने के बजाय, एआई सिस्टम डेटा से सीख सकते हैं, जिससे उन्हें जटिल समस्याओं (साथ ही सरल-लेकिन-दोहराए जाने वाले कार्यों) को संभालने और समय के साथ सुधार करने की अनुमति मिलती है।
आज की एआई तकनीक के विभिन्न उद्योगों में उपयोग के कई मामले हैं; व्यवसाय मानवीय त्रुटि को कम करने, संचालन की उच्च लागत को कम करने, वास्तविक समय डेटा अंतर्दृष्टि प्रदान करने और कई अन्य अनुप्रयोगों के बीच ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। इस प्रकार, यह हमारे कंप्यूटिंग के दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, ऐसे सिस्टम बनाता है जो वर्कफ़्लो में सुधार कर सकता है और रोजमर्रा की जिंदगी के तत्वों को बढ़ा सकता है।
लेकिन एआई के असंख्य लाभों के बावजूद, पारंपरिक प्रोग्रामिंग विधियों की तुलना में इसमें उल्लेखनीय नुकसान हैं। एआई विकास और परिनियोजन डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताओं, नौकरी विस्थापन और साइबर सुरक्षा जोखिमों के साथ आ सकता है, एआई सिस्टम के इच्छित व्यवहार को सुनिश्चित करने के लिए बड़े पैमाने पर तकनीकी उपक्रम का उल्लेख नहीं किया जा सकता है।
इस लेख में, हम चर्चा करेंगे कि एआई तकनीक कैसे कार्य करती है और पारंपरिक कंप्यूटिंग विधियों की तुलना में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के फायदे और नुकसान के बारे में बताएंगे।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है और यह कैसे काम करती है?
AI तीन मूलभूत घटकों पर काम करता है: डेटा, एल्गोरिदम और कंप्यूटिंग शक्ति।
- तारीख: एआई सिस्टम डेटा के आधार पर सीखते हैं और निर्णय लेते हैं, और उन्हें प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, खासकर मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के मामले में। डेटा को अक्सर तीन श्रेणियों में विभाजित किया जाता है: प्रशिक्षण डेटा (मॉडल को सीखने में मदद करता है), सत्यापन डेटा (मॉडल को ट्यून करता है) और परीक्षण डेटा (मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करता है)। इष्टतम प्रदर्शन के लिए, एआई मॉडल को विविध डेटासेट (जैसे, पाठ, चित्र, ऑडियो और अधिक) से डेटा प्राप्त करना चाहिए, जो सिस्टम को नए, अनदेखे डेटा के लिए अपने सीखने को सामान्यीकृत करने में सक्षम बनाता है।
- एल्गोरिदम: एल्गोरिदम नियमों के सेट हैं जिनका उपयोग एआई सिस्टम डेटा को संसाधित करने और निर्णय लेने के लिए करता है। एआई एल्गोरिदम की श्रेणी में एमएल एल्गोरिदम शामिल हैं, जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना सीखते हैं और भविष्यवाणियां और निर्णय लेते हैं। एआई डीप लर्निंग एल्गोरिदम से भी काम कर सकता है, एमएल का एक सबसेट जो बहुस्तरीय कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करता है - इसलिए "डीप" डिस्क्रिप्टर - बड़े डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के भीतर उच्च-स्तरीय अमूर्तता को मॉडल करने के लिए। और सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम एक एजेंट को कार्यों को निष्पादित करके और उनकी शुद्धता के आधार पर दंड और पुरस्कार प्राप्त करके व्यवहार सीखने में सक्षम बनाते हैं, मॉडल को पूरी तरह से प्रशिक्षित होने तक पुनरावृत्त रूप से समायोजित करते हैं।
- संगणन शक्ति: एआई एल्गोरिदम को अक्सर इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और जटिल एल्गोरिदम चलाने के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, खासकर गहन शिक्षण के मामले में। कई संगठन इन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) जैसे विशेष हार्डवेयर पर भरोसा करते हैं।
AI सिस्टम भी दो व्यापक श्रेणियों में आते हैं:
- आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस, जिसे नैरो एआई या कमजोर एआई भी कहा जाता है, छवि या आवाज पहचान जैसे विशिष्ट कार्य करता है। ऐप्पल के सिरी, अमेज़ॅन के एलेक्सा, आईबीएम वाटसनक्स और यहां तक कि ओपनएआई के चैटजीपीटी जैसे वर्चुअल असिस्टेंट संकीर्ण एआई सिस्टम के उदाहरण हैं।
- आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI), या सशक्त एआई, कोई भी बौद्धिक कार्य कर सकता है जो मनुष्य कर सकता है; यह विभिन्न क्षेत्रों में ज्ञान को समझ सकता है, सीख सकता है, अनुकूलित कर सकता है और काम कर सकता है। हालाँकि, एजीआई अभी भी एक सैद्धांतिक अवधारणा है।
पारंपरिक प्रोग्रामिंग कैसे काम करती है?
एआई प्रोग्रामिंग के विपरीत, पारंपरिक प्रोग्रामिंग के लिए प्रोग्रामर को कंप्यूटर के लिए हर संभावित परिदृश्य में पालन करने के लिए स्पष्ट निर्देश लिखने की आवश्यकता होती है; तब कंप्यूटर किसी समस्या को हल करने या कोई कार्य करने के लिए निर्देशों को निष्पादित करता है। यह एक नुस्खा के समान एक नियतात्मक दृष्टिकोण है, जहां कंप्यूटर वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों को निष्पादित करता है।
पारंपरिक दृष्टिकोण सीमित संख्या में संभावित परिणामों के साथ स्पष्ट रूप से परिभाषित समस्याओं के लिए उपयुक्त है, लेकिन जब कार्य जटिल होते हैं या मानव-जैसी धारणा की मांग करते हैं (जैसे कि छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण,) तो हर एक परिदृश्य के लिए नियम लिखना अक्सर असंभव होता है। वगैरह।)। यह वह जगह है जहां एआई प्रोग्रामिंग नियम-आधारित प्रोग्रामिंग विधियों पर स्पष्ट बढ़त प्रदान करती है।
एआई (पारंपरिक कंप्यूटिंग की तुलना में) के फायदे और नुकसान क्या हैं?
एआई की वास्तविक दुनिया की क्षमता बहुत अधिक है। एआई के अनुप्रयोगों में बीमारियों का निदान करना, सोशल मीडिया फ़ीड को निजीकृत करना, मौसम मॉडलिंग के लिए परिष्कृत डेटा विश्लेषण निष्पादित करना और हमारे ग्राहक सहायता अनुरोधों को संभालने वाले चैटबॉट्स को सशक्त बनाना शामिल है। एआई-संचालित रोबोट कारों को भी असेंबल कर सकते हैं और जंगल की आग से होने वाले विकिरण को कम कर सकते हैं।
किसी भी तकनीक की तरह, पारंपरिक प्रोग्रामिंग प्रौद्योगिकियों की तुलना में एआई के फायदे और नुकसान हैं। उनके कार्य करने के तरीके में मूलभूत अंतर के अलावा, एआई और पारंपरिक प्रोग्रामिंग प्रोग्रामर नियंत्रण, डेटा हैंडलिंग, स्केलेबिलिटी और उपलब्धता के मामले में भी काफी भिन्न हैं।
- नियंत्रण और पारदर्शिता: पारंपरिक प्रोग्रामिंग डेवलपर्स को सॉफ़्टवेयर के तर्क और व्यवहार पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करती है, जिससे सटीक अनुकूलन और पूर्वानुमानित, सुसंगत परिणाम मिलते हैं। और यदि कोई प्रोग्राम अपेक्षा के अनुरूप व्यवहार नहीं करता है, तो डेवलपर्स समस्या की पहचान करने और उसे ठीक करने के लिए कोडबेस के माध्यम से पता लगा सकते हैं। एआई सिस्टम, विशेष रूप से गहरे तंत्रिका नेटवर्क जैसे जटिल मॉडल को नियंत्रित करना और व्याख्या करना कठिन हो सकता है। वे अक्सर "ब्लैक बॉक्स" की तरह काम करते हैं, जहां इनपुट और आउटपुट ज्ञात होता है, लेकिन मॉडल एक से दूसरे तक पहुंचने के लिए जिस प्रक्रिया का उपयोग करता है वह अस्पष्ट है। पारदर्शिता की यह कमी उन उद्योगों में समस्याग्रस्त हो सकती है जो प्रक्रिया और निर्णय लेने की व्याख्या को प्राथमिकता देते हैं (जैसे स्वास्थ्य सेवा और वित्त)।
- सीखना और डेटा प्रबंधन: पारंपरिक प्रोग्रामिंग कठोर है; यह प्रोग्रामों को निष्पादित करने के लिए संरचित डेटा पर निर्भर करता है और आम तौर पर असंरचित डेटा को संसाधित करने के लिए संघर्ष करता है। किसी प्रोग्राम को नई जानकारी "सिखाने" के लिए, प्रोग्रामर को मैन्युअल रूप से नया डेटा जोड़ना होगा या प्रक्रियाओं को समायोजित करना होगा। परंपरागत रूप से कोडित प्रोग्राम भी स्वतंत्र पुनरावृत्ति के साथ संघर्ष करते हैं। दूसरे शब्दों में, वे उन मामलों के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना अप्रत्याशित परिदृश्यों को समायोजित करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। क्योंकि एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा से सीखते हैं, वे छवियों, वीडियो और प्राकृतिक भाषा पाठ जैसे असंरचित डेटा को संसाधित करने के लिए बेहतर अनुकूल हैं। एआई सिस्टम नए डेटा और अनुभवों (मशीन लर्निंग की तरह) से भी लगातार सीख सकते हैं, जिससे उन्हें समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति मिलती है और उन्हें गतिशील वातावरण में विशेष रूप से उपयोगी बनाया जा सकता है जहां समय के साथ सर्वोत्तम संभव समाधान विकसित हो सकता है।
- स्थिरता और मापनीयता: पारंपरिक प्रोग्रामिंग स्थिर है. एक बार प्रोग्राम लिखने और डिबग करने के बाद, यह हर बार बिल्कुल उसी तरह से संचालन करेगा। हालाँकि, नियम-आधारित कार्यक्रमों की स्थिरता स्केलेबिलिटी की कीमत पर आती है। क्योंकि पारंपरिक प्रोग्राम केवल स्पष्ट प्रोग्रामिंग हस्तक्षेपों के माध्यम से सीख सकते हैं, उन्हें संचालन को बढ़ाने के लिए प्रोग्रामर को बड़े पैमाने पर कोड लिखने की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया कई संगठनों के लिए असंभव नहीं तो असहनीय साबित हो सकती है। एआई कार्यक्रम पारंपरिक कार्यक्रमों की तुलना में अधिक स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं लेकिन कम स्थिरता के साथ। एआई-आधारित कार्यक्रमों की स्वचालन और निरंतर सीखने की विशेषताएं डेवलपर्स को प्रक्रियाओं को तेज़ी से और सापेक्ष आसानी से स्केल करने में सक्षम बनाती हैं, जो एआई के प्रमुख लाभों में से एक का प्रतिनिधित्व करती है। हालाँकि, AI सिस्टम की कामचलाऊ प्रकृति का मतलब है कि प्रोग्राम हमेशा सुसंगत, उचित प्रतिक्रियाएँ प्रदान नहीं कर सकते हैं।
- दक्षता और उपलब्धता: नियम-आधारित कंप्यूटर प्रोग्राम 24/7 उपलब्धता प्रदान कर सकते हैं, लेकिन कभी-कभी केवल तभी जब उनके पास चौबीसों घंटे उन्हें संचालित करने के लिए मानव कर्मचारी हों।
एआई प्रौद्योगिकियां मानवीय हस्तक्षेप के बिना 24/7 चल सकती हैं ताकि व्यवसाय संचालन लगातार चल सके। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक और लाभ यह है कि एआई सिस्टम उबाऊ या दोहराव वाले कार्यों (जैसे डेटा प्रविष्टि) को स्वचालित कर सकता है, उच्च-मूल्य वाले कार्य कार्यों के लिए कर्मचारियों की बैंडविड्थ को मुक्त कर सकता है और कंपनी की पेरोल लागत को कम कर सकता है। हालाँकि, यह उल्लेखनीय है कि स्वचालन से कार्यबल की नौकरी में महत्वपूर्ण हानि हो सकती है। उदाहरण के लिए, कुछ कंपनियों ने ऐसे कार्यों को मानव संसाधन विभाग को सौंपने के बजाय कर्मचारी रिपोर्टों का परीक्षण करने के लिए डिजिटल सहायकों का उपयोग करना शुरू कर दिया है। संगठनों को अपने मौजूदा कार्यबल को संचालन में एआई को शामिल करने से उत्पादकता लाभ द्वारा सक्षम नए वर्कफ़्लो में शामिल करने के तरीके खोजने की आवश्यकता होगी।
आईबीएम वॉटसन के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभों को अधिकतम करें
ओमडिया का अनुमान है कि वैश्विक एआई बाजार 200 तक 2028 बिलियन अमेरिकी डॉलर का हो जाएगा। इसका मतलब है कि व्यवसायों को एआई प्रौद्योगिकियों पर निर्भरता बढ़ने की उम्मीद करनी चाहिए, साथ ही उद्यम आईटी सिस्टम की जटिलता भी बढ़ रही है। लेकिन के साथ IBM watsonx™ AI और डेटा प्लेटफ़ॉर्मएआई को स्केल करने के लिए संगठनों के टूलबॉक्स में एक शक्तिशाली टूल है।
आईबीएम वाटसनएक्स टीमों को डेटा स्रोतों को प्रबंधित करने, जिम्मेदार एआई वर्कफ़्लो में तेजी लाने और पूरे व्यवसाय में एआई को आसानी से तैनात और एम्बेड करने में सक्षम बनाता है - सब कुछ एक ही स्थान पर। वाटसनएक्स उन्नत सुविधाओं की एक श्रृंखला प्रदान करता है, जिसमें व्यापक कार्यभार प्रबंधन और वास्तविक समय डेटा मॉनिटरिंग शामिल है, जो आपको पूरे उद्यम में विश्वसनीय डेटा के साथ एआई-संचालित आईटी बुनियादी ढांचे को बढ़ाने और तेज करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
हालांकि इसकी जटिलताओं के बिना नहीं, एआई का उपयोग व्यवसायों के लिए एक तेजी से जटिल और गतिशील दुनिया के साथ तालमेल बनाए रखने के अवसर का प्रतिनिधित्व करता है, जो इसे परिष्कृत प्रौद्योगिकियों के साथ पूरा करता है जो उस जटिलता को संभाल सकते हैं।
वॉट्सनएक्स के साथ काम करने के लिए एआई लगाएं
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से अधिक
आईबीएम न्यूज़लेटर्स
हमारे न्यूज़लेटर और विषय अपडेट प्राप्त करें जो नवीनतम विचार नेतृत्व और उभरते रुझानों पर अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
अभी ग्राहक बनें
अधिक समाचार पत्र
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.ibm.com/blog/breaking-down-the-advantages-and-disadvantages-of-artificial-intelligence/
- :हैस
- :है
- :नहीं
- :कहाँ
- $यूपी
- 1
- 102
- 11
- 200
- 200 अरब
- 2024
- 2028
- 25
- 28
- 30
- 300
- 36
- 400
- 41
- 50
- 7
- 9
- a
- योग्य
- में तेजी लाने के
- स्वीकार करें
- समायोजित
- अनुसार
- शुद्धता
- पाना
- के पार
- अनुकूलन
- जोड़ना
- को समायोजित
- का समायोजन
- अपनाना
- उन्नत
- फायदे
- विज्ञापन
- भयभीत
- एजेंट
- आंदोलन
- AI
- एआई मॉडल
- एआई सिस्टम
- ऐ संचालित
- सदृश
- एलेक्सा
- एल्गोरिदम
- सब
- की अनुमति दे
- भी
- हमेशा
- अद्भुत
- के बीच में
- राशियाँ
- amp
- an
- विश्लेषण करती है
- विश्लेषिकी
- और
- अन्य
- कोई
- आवेदन
- अनुप्रयोगों
- दृष्टिकोण
- उपयुक्त
- स्थापत्य
- हैं
- क्षेत्रों के बारे में जानकारी का उपयोग करके ट्रेडिंग कर सकते हैं।
- चारों ओर
- लेख
- कृत्रिम
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता
- कृत्रिम तंत्रिका प्रसार
- AS
- अलग
- निर्धारितियों
- आकलन
- सहायकों
- At
- ऑडियो
- लेखक
- को स्वचालित रूप से
- स्वचालन
- उपलब्धता
- वापस
- बैंडविड्थ
- पर रोक लगाई
- आधारित
- BE
- क्योंकि
- व्यवहार
- पीछे
- परदे के पीछे
- जा रहा है
- लाभ
- BEST
- बेहतर
- बड़ा
- बड़ा डेटा
- बिलियन
- अवरुद्ध
- ब्लॉग
- ब्लॉग
- नीला
- बढ़ावा
- बोरिंग
- बक्से
- तोड़कर
- लाता है
- विस्तृत
- इमारत
- व्यापार
- व्यावसायिक कार्य
- व्यापार के संचालन
- व्यवसायों
- लेकिन
- बटन
- by
- बुलाया
- कैमरा
- कर सकते हैं
- क्षमताओं
- कार्बन
- कार्ड
- पत्ते
- कारों
- मामला
- मामलों
- कैट
- श्रेणियाँ
- वर्ग
- कुर्सी
- परिवर्तन
- बातचीत
- chatbots
- ChatGPT
- चेक
- चीन
- हलकों
- सीआईएस
- कक्षा
- स्पष्ट
- स्पष्ट रूप से
- घड़ी
- सीएनएन
- कोड
- codebase
- कोडित
- सहयोगी
- रंग
- कैसे
- आता है
- वाणिज्यिक
- कंपनियों
- कंपनी का है
- तुलना
- तुलना
- जटिल
- जटिलता
- अनुपालन
- जटिलताओं
- घटकों
- व्यापक
- कंप्यूटर
- Computer Vision
- कंप्यूटिंग
- संगणन शक्ति
- संकल्पना
- चिंताओं
- नुकसान
- संगत
- कंटेनर
- प्रासंगिक
- लगातार
- जारी रखने के
- निरंतर
- निरंतर
- लगातार
- नियंत्रण
- मूल
- सही
- लागत
- सका
- बनाना
- महत्वपूर्ण
- सीएसएस
- रिवाज
- ग्राहक
- ग्राहक अनुभव
- ग्राहक सहयोग
- अनुकूलन
- साइबर सुरक्षा
- दैनिक
- तिथि
- आंकड़ा प्रविष्टि
- डेटा की निगरानी
- गोपनीय आँकड़ा
- डेटा विज्ञान
- डेटासेट
- तारीख
- निर्णय
- निर्णय
- गहरा
- ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
- गहरे तंत्रिका नेटवर्क
- चूक
- परिभाषित
- परिभाषाएँ
- उद्धार
- बचाता है
- मांग
- विभाग
- निर्भरता
- तैनात
- तैनाती
- विवरण
- बनाया गया
- वांछित
- डेस्क
- डेवलपर्स
- विकास
- निदान
- अलग
- मतभेद
- डिजिटल
- विनाशकारी
- चर्चा करना
- रोगों
- कई
- विभाजित
- कर देता है
- नहीं करता है
- डोमेन
- नीचे
- गतिशील
- e
- शीघ्र
- आराम
- आसानी
- Edge
- प्रभावी रूप से
- दक्षता
- तत्व
- एम्बेड
- उद्भव
- कस्र्न पत्थर
- कर्मचारी
- सक्षम
- सक्षम
- सक्षम बनाता है
- बढ़ाना
- विशाल
- सुनिश्चित
- दर्ज
- घुसा
- उद्यम
- उद्यम
- प्रविष्टि
- वातावरण
- त्रुटि
- विशेष रूप से
- आदि
- ईथर (ईटीएच)
- मूल्यांकन
- और भी
- कभी
- प्रत्येक
- हर रोज़
- हर कोई
- विकसित करना
- उदाहरण
- उदाहरण
- निष्पादित
- निष्पादित करता है
- को क्रियान्वित
- मौजूदा
- निकास
- उम्मीद
- अपेक्षित
- अनुभव
- अनुभव
- विशेषज्ञ
- व्याख्या करने योग्य
- तलाश
- का सामना करना पड़
- गिरना
- असत्य
- विशेषताएं
- कम
- फ़ील्ड
- वित्त
- खोज
- पांच
- उड़ान
- ध्यान केंद्रित
- का पालन करें
- फोंट
- के लिए
- मूलभूत
- से
- सामने
- पूर्ण
- पूरी तरह से
- समारोह
- कार्यों
- मौलिक
- लाभ
- सामान्य जानकारी
- सामान्य बुद्धि
- सामान्य उद्देश्य
- सृजन
- उत्पादक
- जनरेटिव एआई
- जनक
- मिल
- चश्मा
- वैश्विक
- GPUs
- ग्राफ़िक
- ग्रिड
- हाथ
- संभालना
- हैंडलिंग
- कठिन
- हार्डवेयर
- टोपी
- है
- शीर्षक
- स्वास्थ्य सेवा
- सुना
- ऊंचाई
- मदद
- मदद करता है
- हाई
- उच्च स्तर
- कैसे
- तथापि
- HTTPS
- मानव
- मानव बुद्धि
- मानव संसाधन
- संकर
- आईबीएम
- ICO
- नायक
- विचारों
- पहचान करना
- if
- की छवि
- छवि मान्यता
- छवियों
- अत्यधिक
- प्रभाव
- निहितार्थ
- महत्व
- लगाया गया
- असंभव
- में सुधार
- in
- अन्य में
- शामिल
- शामिल
- सहित
- सम्मिलित
- बढ़ना
- बढ़ती
- तेजी
- स्वतंत्र
- अनुक्रमणिका
- व्यक्तियों
- उद्योगों
- करें-
- इंफ्रास्ट्रक्चर
- बुनियादी सुविधाओं
- निवेश
- अंतर्दृष्टि
- उदाहरण
- बजाय
- निर्देश
- एकीकरण
- ईमानदारी
- बौद्धिक
- बुद्धि
- इरादा
- इंटरफेस
- आंतरिक
- हस्तक्षेप
- हस्तक्षेपों
- में
- मुद्दा
- IT
- यात्रा
- आईटी इस
- जनवरी
- काम
- नौकरियां
- पत्रिका
- जेपीजी
- केवल
- रखना
- कुंजी
- बच्चा
- ज्ञान
- जानने वाला
- रंग
- भाषा
- लैपटॉप
- बड़ा
- ताज़ा
- रखना
- परतों
- नेतृत्व
- जानें
- सीख रहा हूँ
- कम
- जीवन
- पसंद
- संभावित
- सीमित
- जीवित
- स्थानीय
- स्थानीय
- तर्क
- देखिए
- बंद
- घटाने
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- मशीनें
- प्रमुख
- बनाना
- निर्माण
- प्रबंधन
- प्रबंध
- मैन्युअल
- निर्माता
- बहुत
- बाजार
- विशाल
- बात
- अधिकतम-चौड़ाई
- अधिकतम करने के लिए
- मई..
- साधन
- मीडिया
- बैठक
- उल्लेख
- तरीकों
- मिनट
- कम से कम
- मिनट
- छेड़छाड़
- ML
- एमएल एल्गोरिदम
- मोबाइल
- आदर्श
- मोडलिंग
- मॉडल
- आधुनिकीकरण
- निगरानी
- अधिक
- अधिकांश
- बहुत
- बहु स्तरित
- चाहिए
- असंख्य
- प्राकृतिक
- प्राकृतिक भाषा
- प्राकृतिक भाषा संसाधन
- प्रकृति
- पथ प्रदर्शन
- आवश्यकता
- नेटवर्क
- तंत्रिका
- तंत्रिका जाल
- नया
- समाचारपत्रिकाएँ
- नोट्स
- ध्यान देने योग्य
- कुछ नहीं
- अभी
- संख्या
- of
- बंद
- प्रस्ताव
- ऑफर
- अक्सर
- on
- एक बार
- ONE
- चल रहे
- केवल
- संचालित
- संचालित
- आपरेशन
- परिचालन
- संचालन
- अवसर
- इष्टतम
- इष्टतमीकरण
- अनुकूलित
- or
- आदेश
- संगठनों
- अन्य
- हमारी
- आउट
- परिणामों
- उत्पादन
- के ऊपर
- कुल
- शांति
- पृष्ठ
- भाग
- विशेष रूप से
- पेरोल
- धारणा
- निष्पादन
- प्रदर्शन
- प्रदर्शन
- प्रदर्शन
- व्यक्ति
- फ़ोन
- PHP
- जगह
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- लगाना
- नीति
- स्थिति
- सकारात्मक
- संभव
- पद
- संभावित
- बिजली
- शक्तिशाली
- शक्ति
- ठीक
- उम्मीद के मुताबिक
- भविष्यवाणियों
- पहले से
- प्राथमिक
- प्राथमिकता
- एकांत
- मुसीबत
- समस्या को सुलझाना
- समस्याओं
- प्रक्रिया
- प्रक्रियाओं
- प्रसंस्करण
- एस्ट्रो मॉल
- उत्पाद की गुणवत्ता
- उत्पादकता
- कार्यक्रम
- प्रोग्रामर
- प्रोग्रामर्स
- प्रोग्रामिंग
- प्रोग्राम्स
- परियोजनाओं
- प्रसिद्ध
- वादा
- PROS
- साबित करना
- प्रदान करना
- गुणवत्ता
- जल्दी से
- R
- विकिरण
- रेंज
- पढ़ना
- असली दुनिया
- वास्तविक समय
- वास्तविक समय डाटा
- वास्तविकता
- प्राप्त करना
- प्राप्त
- नुस्खा
- मान्यता
- रिकॉर्ड
- को कम करने
- संदर्भित करता है
- नियामक
- विनियामक अनुपालन
- सुदृढीकरण सीखना
- सापेक्ष
- भरोसा करना
- भरोसा
- बार - बार आने वाला
- रिपोर्ट
- का प्रतिनिधित्व
- का प्रतिनिधित्व करता है
- अनुरोधों
- की आवश्यकता होती है
- अपेक्षित
- की आवश्यकता होती है
- उपयुक्त संसाधन चुनें
- प्रतिक्रियाएं
- जिम्मेदार
- उत्तरदायी
- रोकना
- परिणाम
- क्रांति
- पुरस्कार
- कठोर
- जोखिम
- जोखिम
- रोबोट
- कक्ष
- नियम
- रन
- दौड़ना
- सुरक्षा
- वही
- अनुमापकता
- स्केल
- स्केलिंग
- परिदृश्य
- परिदृश्यों
- दृश्यों
- विज्ञान
- स्क्रीन
- स्क्रीन
- लिपियों
- शोध
- संवेदनशील
- एसईओ
- सेवा
- सेट
- कई
- पाली
- चाहिए
- दिखाना
- महत्वपूर्ण
- काफी
- के बाद से
- एक
- सिरी
- साइट
- बैठक
- छोटा
- So
- सोशल मीडिया
- सोशल मीडिया
- सॉफ्टवेयर
- समाधान
- समाधान ढूंढे
- हल
- कुछ
- कभी कभी
- परिष्कृत
- सूत्रों का कहना है
- Sparks
- विशेषीकृत
- विशिष्ट
- भाषण
- प्रायोजित
- वर्गों
- स्थिरता
- स्थिर
- चरणों
- प्रारंभ
- फिर भी
- सुवीही
- प्रगति
- मजबूत
- संरचित
- संघर्ष
- संघर्ष
- सदस्यता के
- ऐसा
- समर्थन
- एसवीजी
- प्रणाली
- सिस्टम
- ले जा
- मूर्त
- कार्य
- कार्य
- टीमों
- तकनीकी
- टेक्नोलॉजीज
- टेक्नोलॉजी
- करते हैं
- शर्तों
- तृतीयक
- परीक्षण
- टेक्स्ट
- से
- कि
- RSI
- लेकिन हाल ही
- उन
- विषय
- फिर
- सैद्धांतिक
- वहाँ।
- इन
- वे
- इसका
- उन
- विचार
- वैचारिक नेतृत्व
- तीन
- यहाँ
- पहर
- शीर्षक
- सेवा मेरे
- साधन
- टूलबॉक्स
- उपकरण
- ऊपर का
- विषय
- निशान
- परंपरागत
- पारंपरिक रूप से
- रेलगाड़ी
- प्रशिक्षित
- प्रशिक्षण
- संक्रमित कर दिया
- ट्रांसपेरेंसी
- रुझान
- ट्राइएज
- विश्वस्त
- धुनों
- दो
- टाइप
- आम तौर पर
- अस्पष्ट
- समझना
- समझ
- अदृष्ट
- इकाइयों
- जब तक
- अपडेट
- यूआरएल
- यूएसडी
- उपयोग
- का उपयोग करता है
- का उपयोग
- सत्यापन
- विभिन्न
- व्यापक
- वीडियो
- वास्तविक
- दृष्टि
- आवाज़
- आवाज मान्यता
- W
- देख
- मार्ग..
- तरीके
- we
- मौसम
- कुंआ
- क्या
- कब
- कौन कौन से
- जब
- मर्जी
- साथ में
- अंदर
- बिना
- महिला
- WordPress
- शब्द
- काम
- कामगार
- कार्यकर्ता सुरक्षा
- श्रमिकों
- workflows
- कार्यबल
- काम कर रहे
- विश्व
- लायक
- होगा
- लिखना
- कोड लिखें
- लिख रहे हैं
- लिखा हुआ
- इसलिए आप
- युवा
- जेफिरनेट