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पूर्वानुमानित एआई उन्नत अनुशंसा एल्गोरिदम, जोखिम मूल्यांकन मॉडल और धोखाधड़ी का पता लगाने वाले उपकरणों के माध्यम से दशकों से कंपनियों के आरओआई को बढ़ा रहा है। हालाँकि, जेनेरिक एआई में हालिया उछाल ने इसे नया गर्म विषय बना दिया है। हर कोई सामग्री निर्माण और ग्राहक सेवा के लिए बड़े भाषा मॉडल या दृश्य सामग्री निर्माण के लिए प्रसार मॉडल का लाभ उठाने पर विचार कर रहा है। क्या जेनरेटिव एआई उत्पादकता बढ़ाने के लिए प्रमुख चालक बनने वाला है?
इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें जेनरेटिव और प्रेडिक्टिव एआई के प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्रों को समझने के लिए विषय पर गहराई से गौर करने की आवश्यकता है। इस लेख में, हम एआई दृष्टिकोण के इन दो प्रमुख वर्गों को संचालित करने वाली प्रमुख मशीन-लर्निंग तकनीकों, उनसे जुड़े अद्वितीय लाभों और चुनौतियों और उनके संबंधित वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक अनुप्रयोगों की समीक्षा करेंगे।
मूल परिभाषाएँ
जेनेरेटिव एआई और प्रेडिक्टिव एआई दो शक्तिशाली प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता हैं जिनका व्यवसाय और उससे परे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। दोनों प्रकार के एआई डेटा से सीखने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, लेकिन वे अलग-अलग तरीकों से ऐसा करते हैं और उनके अलग-अलग लक्ष्य होते हैं।
भविष्य कहनेवाला ए.आई ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य की घटनाओं या परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह ऐतिहासिक डेटा में पैटर्न की पहचान करके और फिर भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने के लिए उन पैटर्न का उपयोग करके ऐसा करता है। उदाहरण के लिए, एक पूर्वानुमानित एआई मॉडल को ग्राहक खरीद इतिहास डेटा के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है और फिर यह अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जा सकता है कि अगले महीने में किन ग्राहकों के मंथन की सबसे अधिक संभावना है।
जनरेटिव एआई एक प्रकार का AI है जो टेक्स्ट, चित्र, संगीत और कोड जैसी नई सामग्री बना सकता है। यह मौजूदा डेटा से सीखकर और फिर प्रशिक्षण डेटा के समान नया डेटा उत्पन्न करके ऐसा करता है। उदाहरण के लिए, एक जेनरेटिव एआई मॉडल को विज्ञापन कॉपी उदाहरणों के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है और फिर नई रचनात्मक और प्रभावी विज्ञापन प्रतियां उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
मूल अंतर यह है कि पूर्वानुमानित एआई भविष्यवाणियों और पूर्वानुमानों को आउटपुट करता है, जबकि जेनरेटिव एआई नई सामग्री को आउटपुट करता है। यहां विभिन्न डोमेन में कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): पूर्वानुमानित एनएलपी मॉडल पाठ को पूर्वनिर्धारित वर्गों में वर्गीकृत कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, स्पैम बनाम स्पैम नहीं), जबकि जेनरेटिव एनएलपी मॉडल किसी दिए गए संकेत (उदाहरण के लिए, एक सोशल मीडिया पोस्ट या उत्पाद विवरण) के आधार पर नया टेक्स्ट बना सकते हैं।
- इमेज प्रोसेसिंग: पूर्वानुमानित छवि प्रसंस्करण मॉडल, जैसे कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन), छवियों को पूर्वनिर्धारित लेबल में वर्गीकृत कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, किराने की दुकान शेल्फ पर विभिन्न उत्पादों की पहचान करें)। दूसरी ओर, प्रसार मॉडल जैसे जनरेटिव मॉडल नई छवियां बना सकते हैं जो प्रशिक्षण डेटा में मौजूद नहीं हैं (उदाहरण के लिए, विज्ञापन अभियानों के लिए वर्चुअल मॉडल)।
- दवाओं की खोज: पूर्वानुमानित दवा खोज मॉडल यह अनुमान लगा सकते हैं कि क्या एक नया यौगिक विषाक्त होने की संभावना है या एक नई दवा उपचार के रूप में संभावित है। जनरेटिव ड्रग डिस्कवरी मॉडल उच्च प्रभावकारिता या कम विषाक्तता जैसे वांछित गुणों के साथ नई आणविक संरचनाएं बना सकते हैं।
इन दो प्रकार के एआई को संचालित करने वाले विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में विशिष्ट ताकत और कमजोरियां हैं जिन्हें आपको अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए सही दृष्टिकोण चुनने के लिए समझने की आवश्यकता है।
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प्रिडिक्टिव बनाम जेनरेटिव एआई एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं
भविष्य कहनेवाला ए.आई एक प्रकार का AI है जो भविष्य की घटनाओं या परिणामों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है। यह आमतौर पर पर्यवेक्षित शिक्षण पर आधारित होता है, जो एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसके लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है। लेबल किया गया डेटा वह डेटा है जिसे सही इनपुट और आउटपुट जोड़े या श्रृंखला के साथ एनोटेट किया गया है। मॉडल इनपुट डेटा और आउटपुट डेटा के बीच गणितीय संबंध सीखता है, और फिर इस ज्ञान का उपयोग नए डेटा के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए करता है।
भविष्य कहनेवाला एआई एल्गोरिदम का उपयोग चर की एक विस्तृत श्रृंखला की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें निरंतर चर (उदाहरण के लिए, बिक्री की मात्रा) और बाइनरी चर (उदाहरण के लिए, क्या ग्राहक मंथन करेगा) शामिल हैं। वे बुनियादी मशीन लर्निंग मॉडल जैसे लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री और रैंडम फॉरेस्ट पर आधारित हो सकते हैं। कुछ मामलों में, गहन शिक्षण एल्गोरिदम और सुदृढीकरण शिक्षण डेटा में जटिल पैटर्न सीखने की उनकी क्षमता के कारण पूर्वानुमानित एआई कार्यों के लिए असाधारण प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं। यह इन एल्गोरिदम को ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने, धोखाधड़ी का पता लगाने या रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है।
मान लीजिए कि एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता हृदय रोग के जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानित एआई का उपयोग करना चाहता है। वे यह देखने के लिए अपने पिछले रोगियों के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर सकते हैं कि विभिन्न विशेषताएं, जैसे कि रोगियों का जनसांख्यिकीय डेटा, स्वास्थ्य स्थितियां और उपचार, हृदय रोग से कैसे जुड़े थे। मशीन लर्निंग मॉडल अप्रत्याशित पैटर्न का पता लगा सकते हैं और काफी सटीक पूर्वानुमान प्रदान कर सकते हैं कि किन रोगियों में हृदय रोग विकसित होने की अधिक संभावना है। स्वास्थ्य सेवा प्रदाता व्यक्तिगत रोकथाम योजनाएँ विकसित करने के लिए इन भविष्यवाणियों का उपयोग कर सकते हैं।
पूर्वानुमानित AI के विपरीत, जनरेटिव ए.आई. मॉडलों को आम तौर पर अप्रशिक्षित या अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। इसका मतलब यह है कि उन्हें बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम बिना लेबल वाले डेटा से सीखते हैं, जबकि अर्ध-पर्यवेक्षित लर्निंग एल्गोरिदम बिना लेबल वाले डेटा और थोड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा के संयोजन से सीखते हैं।
मूल रूप से, अधिकांश मौजूदा जेनरेटिव एआई मॉडल प्रशिक्षण डेटा के हिस्से को मास्क करके और फिर मास्क किए गए डेटा को पुनर्प्राप्त करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करके बनाए जाते हैं।
उदाहरण के लिए, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को प्रशिक्षण डेटा में कुछ टोकन को एक विशेष टोकन, जैसे कि [MASK] के साथ यादृच्छिक रूप से बदलकर प्रशिक्षित किया जाता है। फिर मॉडल आसपास के शब्दों के संदर्भ के आधार पर नकाबपोश टोकन की भविष्यवाणी करना सीखता है।
एक अन्य सामान्य प्रकार का जेनरेटिव एआई मॉडल छवि और वीडियो निर्माण और संपादन के लिए प्रसार मॉडल है। ये मॉडल पहले छवि में शोर जोड़कर और फिर शोर को दूर करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करके बनाए जाते हैं।
पर्याप्त मात्रा में बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित होने पर एलएलएम और प्रसार मॉडल दोनों उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं। हालाँकि, विशिष्ट उपयोग के मामलों के परिणामों को बेहतर बनाने के लिए, डेवलपर्स अक्सर लेबल किए गए डेटा की छोटी मात्रा पर जेनरेटिव मॉडल को ठीक करते हैं। सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से मानव प्रतिक्रिया को एकीकृत करने से कई प्रतिकूल प्रतिक्रियाओं को कम करके मॉडल के प्रदर्शन में और सुधार हो सकता है।
मार्केटिंग जनरेटिव एआई से लाभ पाने वाले पहले व्यावसायिक क्षेत्रों में से एक है। उदाहरण के लिए, एक मार्केटिंग एजेंसी रचनात्मक सामग्री, जैसे ब्लॉग पोस्ट, लेख और सोशल मीडिया पोस्ट उत्पन्न करने के लिए एक जेनरेटिव एआई मॉडल का उपयोग कर सकती है। सबसे पहले, वे एक पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम का चयन कर सकते हैं जो उनके उपयोग के मामले में स्वीकार्य प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। फिर, वे एजेंसी के ग्राहकों से मौजूदा सामग्री के डेटासेट पर मॉडल को बेहतर बना सकते हैं। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल का उपयोग नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है जो एजेंसी के ग्राहकों की आवश्यकताओं के अनुरूप है।
शक्तियां और कमजोरियां
यह करने के लिए आता है भविष्य कहनेवाला एआई, यहाँ हैं प्रमुख लाभ इस तकनीक का उपयोग करने का:
- उच्च सटिकता: उत्पाद अनुशंसा, धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम मूल्यांकन जैसे कई कार्यों के लिए बहुत उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए पूर्वानुमानित एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया जा सकता है।
- स्वचालन: पूर्वानुमानित एआई कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है और मानव श्रमिकों को अधिक रणनीतिक और रचनात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त कर सकता है।
हालाँकि, इस प्रकार का AI इसके साथ आता है चुनौतियों, जैसे उदाहरण के लिए:
- लेबल की गई डेटा आवश्यकता: पूर्वानुमानित एआई मॉडल को लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे एकत्र करना महंगा और समय लेने वाला हो सकता है।
- सफलता के लिए उच्च बार: सफल होने के लिए पूर्वानुमानित AI अनुप्रयोगों का अत्यधिक सटीक होना आवश्यक है। इसे हासिल करना कठिन हो सकता है, विशेषकर जटिल कार्यों के लिए।
- मॉडल रखरखाव: पूर्वानुमानित एआई मॉडल को उनकी सटीकता बनाए रखने के लिए नए डेटा पर नियमित रूप से पुनः प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। सीमित संसाधनों वाली कंपनियों के लिए यह एक चुनौती हो सकती है।
जनरेटिव एआई एल्गोरिदम का अपना है ताकत अंक:
- उत्पादकता और दक्षता में वृद्धि: जेनरेटिव एआई सामग्री निर्माण, कोड लेखन, छवि निर्माण और डिजाइनिंग की प्रक्रिया को बहुत तेज बना सकता है। इससे व्यवसायों का काफी समय और पैसा बचाया जा सकता है।
- रचनात्मकता: जनरेटिव एआई नए और नवोन्मेषी विचार उत्पन्न कर सकता है जिनके बारे में इंसानों ने नहीं सोचा होगा। इससे व्यवसायों को नए उत्पाद और सेवाएँ विकसित करने और अपने मौजूदा उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है।
हालाँकि, एक बहुत ही नई तकनीक के रूप में, इसमें कई चीजें हैं चुनौतियों ध्यान में रखना, जिसमें शामिल हैं:
- विश्वसनीयता का अभाव: जनरेटिव एआई अनुप्रयोग अत्यधिक अविश्वसनीय होते हैं। वे गलत या भ्रामक जानकारी दे सकते हैं, और आमतौर पर किसी भी ग्राहक-सामना वाले एप्लिकेशन के लिए लूप में एक मानव की आवश्यकता होगी।
- पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों पर निर्भरता: व्यवसायों को आमतौर पर जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए बाहरी रूप से निर्मित पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल पर भरोसा करने की आवश्यकता होती है। इससे मॉडल और उसके आउटपुट पर उनका नियंत्रण सीमित हो सकता है।
- कॉपीराइट और बौद्धिक संपदा मुद्दे: जेनरेटिव एआई मॉडल के उपयोग को लेकर कॉपीराइट और बौद्धिक संपदा संबंधी चिंताएं हैं। उदाहरण के लिए, यह स्पष्ट नहीं है कि जेनरेटिव एआई मॉडल द्वारा उत्पन्न सामग्री पर कॉपीराइट का मालिक कौन है जिसे कॉपीराइट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था।
ये ताकतें और कमजोरियां काफी हद तक जेनरेटिव एआई और प्रेडिक्टिव एआई के लिए प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्रों को निर्धारित करती हैं। आओ हम इसे नज़दीक से देखें।
वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग
के आवेदन क्षेत्र भविष्य कहनेवाला एआई अत्यधिक सटीक पूर्वानुमान उत्पन्न करने की इसकी क्षमता से परिभाषित होते हैं जो कुछ कार्यों को पूरी तरह से स्वचालित करने की अनुमति देते हैं। साथ ही, ये ऐसे क्षेत्र भी हैं जहां एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त लेबल डेटा प्राप्त करना संभव है। पूर्वानुमानित AI अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:
- उत्पाद अनुशंसा प्रणाली: पूर्वानुमानित एआई का उपयोग ग्राहकों को उनके पिछले खरीदारी इतिहास और ब्राउज़िंग व्यवहार के आधार पर उत्पादों की अनुशंसा करने के लिए किया जा सकता है।
- धोखाधड़ी का पता लगाने की प्रणाली: पूर्वानुमानित एआई धोखाधड़ी वाले लेनदेन और गतिविधियों की पहचान करने में मदद कर सकता है।
- जोखिम मूल्यांकन प्रणाली: पूर्वानुमानित एआई मॉडल व्यवसायों को ऋण चूक, बीमा दावे और ग्राहक मंथन जैसी घटनाओं के जोखिम का आकलन करने की अनुमति देते हैं।
- मांग पूर्वानुमान प्रणाली: उत्पादों और सेवाओं की मांग का सटीक पूर्वानुमान लगाकर, पूर्वानुमानित एआई व्यवसायों को उनके उत्पादन और इन्वेंट्री स्तरों की योजना बनाने और विपणन अभियान विकसित करने में मदद करता है।
- भविष्य कहनेवाला रखरखाव प्रणाली: एआई का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है कि मशीनें और उपकरण कब विफल होने की संभावना है, इस प्रकार कंपनियों को महंगे डाउनटाइम को रोकने और उनकी संपत्ति के जीवन को बढ़ाने में मदद मिलती है।
पूर्वानुमानित AI के विपरीत, जनरेटिव ए.आई. हमें सबसे इष्टतम आउटपुट उत्पन्न करने की आवश्यकता नहीं है। स्वचालित रूप से उत्पन्न परिणाम जो "काफी अच्छे" हैं, अभी भी व्यवसायों को उत्पादकता और दक्षता बढ़ाने में मदद कर सकते हैं, जिससे जेनेरिक एआई समाधान लागू करने लायक हो जाते हैं। हालाँकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि जेनरेटिव एआई एप्लिकेशन विश्वसनीय नहीं हैं और उन्हें तैनात करते समय गलत जानकारी या अप्रत्याशित आउटपुट उत्पन्न हो सकते हैं।
इन सीमाओं को ध्यान में रखते हुए, जेनरेटिव एआई प्रायोगिक सेटिंग्स के लिए सबसे उपयुक्त है जहां शुद्धता आवश्यक नहीं है (उदाहरण के लिए, एआई व्यक्तित्व चैटबॉट) या लूप में मानव वाले अनुप्रयोगों के लिए, जहां मानव प्रकाशन, भेजने से पहले सभी मॉडल आउटपुट की समीक्षा और संपादन करते हैं। या उन्हें क्रियान्वित करना।
जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:
- सामग्री निर्माण: जेनरेटिव एआई मॉडल ब्लॉग पोस्ट, उत्पाद विवरण और सोशल मीडिया विज्ञापनों के निर्माण में तेजी ला सकते हैं। उदाहरण के लिए, लेखक सामग्री के निर्माण का मार्गदर्शन करने के लिए विस्तृत निर्देश प्रदान कर सकते हैं, और फिर आउटपुट की समीक्षा और संपादन कर सकते हैं।
- छवि निर्माण: जेनरेटिव एआई का उपयोग उत्पाद डिजाइन, मार्केटिंग और मनोरंजन में यथार्थवादी छवियां और वीडियो बनाने के लिए किया जा सकता है। इसके बाद डिज़ाइनर स्वचालित रूप से उत्पन्न दृश्य सामग्री को शुरू से बनाने के बजाय उसकी समीक्षा, संपादन और व्यवस्था कर सकते हैं।
- कोड पीढ़ी: जेनरेटिव एआई मॉडल का उपयोग सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों के लिए कोड लिखने या डेवलपर्स को कोड परिवर्तन का सुझाव देने के लिए किया जा सकता है। डेवलपर्स कोड को निष्पादित करने से पहले उसकी समीक्षा और संपादन कर सकते हैं।
- दवाओं की खोज: जेनरेटिव एआई नई दवा के उम्मीदवारों की पहचान करके और उनके गुणों की भविष्यवाणी करके दवा विकास में तेजी ला सकता है, जबकि मनुष्य गुणवत्ता नियंत्रण सुनिश्चित करते हैं और एआई द्वारा उत्पन्न दवा मॉडल का आकलन करते हैं।
पूर्वानुमानित AI अभी भी उच्च-मूल्य वाले AI बाजार पर हावी है, क्योंकि यह मानव निरीक्षण की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, उच्च सटीकता के साथ प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है। दूसरी ओर, जेनरेटिव एआई एक नया और तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है जिसमें कई व्यावसायिक अनुप्रयोगों में क्रांति लाने की क्षमता है। हालांकि यह देखा जाना बाकी है कि क्या जेनरेटिव एआई पूर्वानुमानित एआई की तुलना में एक प्रमुख उत्पादकता चालक बन जाएगा, इसकी क्षमता निर्विवाद है।
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