सॉफ्टवेयर विकास में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग

नई तकनीक ने हमेशा हमारे जीवन के पहलुओं को बदल दिया है, लेकिन शायद कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) से ज्यादा बदलाव लाने की क्षमता किसी में नहीं है। जबकि नवीनतम विकास को कुछ लोगों द्वारा उत्साह और अन्य लोगों द्वारा घबराहट के साथ देखा जाता है, इंजीनियरों को यह देखना चाहिए कि उनका सर्वोत्तम उपयोग कैसे किया जाए।

जिन क्षेत्रों में इन विकासों का सबसे अधिक प्रभाव पड़ेगा उनमें सॉफ्टवेयर है, और पहले से ही, हम देख रहे हैं कि सॉफ्टवेयर इंजीनियर इन रोमांचक नई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कैसे कर रहे हैं। एक GitHub सर्वेक्षण में पाया गया 92% सॉफ़्टवेयर डेवलपर कुछ हद तक AI का उपयोग करते हैं. हम कुछ कारणों का पता लगाना चाहेंगे।

हमने बताया कि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की संख्या बढ़ रही है लो-कोड फ्रेमवर्क बनाने के लिए AI का उपयोग करना उनके अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए. इसके अन्य फायदे भी हैं.

एआई और एमएल के बीच का अंतर

एआई और एमएल शब्द अक्सर एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जाते हैं, लेकिन यद्यपि वे समान हैं, फिर भी वे समान नहीं हैं। एआई वास्तविक दुनिया में कार्य करने के लिए तर्क का उपयोग करने की कंप्यूटर की क्षमता को संदर्भित करने वाला एक व्यापक शब्द है। एमएल एआई का एक दृष्टिकोण है जो कंप्यूटर को पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देने के लिए एल्गोरिदम, डेटा विश्लेषण, समीकरण और मॉडलिंग का उपयोग करता है। दोनों के पास घर से लेकर शिक्षा से लेकर स्वास्थ्य देखभाल के साथ-साथ व्यवसाय और विनिर्माण तक विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कंप्यूटर अनुप्रयोगों को पाठ और बोले गए शब्द दोनों को समझने की क्षमता प्रदान करता है। यह पहले से ही ऐसी तकनीक बना रहा है जो हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा है, जैसे पाठ-से-वाक् श्रुतलेख अनुप्रयोग, chatbots, और आवाज से संचालित जीपीएस सिस्टम।

अनुप्रयोगों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते समय, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को भाषण के कुछ हिस्सों को तोड़ना होगा ताकि कंप्यूटर इसे समझ सके। जिन समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है उनमें एक से अधिक शब्द शामिल हो सकते हैं, जिसका अर्थ है कि कंप्यूटर को यह पता लगाने की आवश्यकता होगी कि किस अर्थ का उपयोग किया जा रहा है, नामित इकाई पहचान जैसे व्यक्तिगत और स्थान के नाम, और कोररेफ़रेंस रिज़ॉल्यूशन, जहां कंप्यूटर को यह समझना होगा कि दो किसी विशेष व्यक्ति का संदर्भ देते समय शब्द एक ही इकाई को संदर्भित कर सकते हैं जैसे "वह" और "फ्रेड"।

भविष्यिक विश्लेषण

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स सांख्यिकीय एल्गोरिदम के साथ संयुक्त आंतरिक और बाहरी डेटा का उपयोग करके भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करता है। व्यवसाय में इसके असंख्य उपयोग हैं, जैसे डिलीवरी समय में सुधार, इन्वेंट्री व्यवस्थित करना और बिक्री बढ़ाना। परंपरागत रूप से मानव विश्लेषकों द्वारा किए जाने वाले एआई में इन कार्यों को और अधिक कुशल बनाने की शक्ति है। मशीन लर्निंग और ऐतिहासिक डेटा का उपयोग ज्ञात डेटा के साथ किया जा सकता है, लेकिन यह तब मदद नहीं करता है जब ऐतिहासिक डेटा भविष्य की भविष्यवाणी नहीं करता है, जैसे कि मौसम के पैटर्न में बदलाव या कच्चे माल की शिपिंग को प्रभावित करने वाली प्राकृतिक आपदा। एआई संभावित और संभावित घटनाओं को घटित होने से पहले चिह्नित करने की क्षमता बढ़ाता है, जिससे व्यवसायों को तैयारी के लिए समय मिलता है।

इसे इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) जैसी निगरानी तकनीक के साथ जोड़ा जाना चाहिए, एक ऐसी तकनीक जो इंटरनेट के साथ हमारे द्वारा उपयोग की जाने वाली चीजों को जोड़कर कनेक्टेड डिवाइसों का नेटवर्क बनाती है, जिसके परिणामस्वरूप स्मार्ट घर, अस्पताल और यहां तक ​​​​कि शहर भी बनते हैं। उदाहरण के लिए, एक गोदाम में, एक IoT प्रणाली वास्तविक समय में निगरानी कर सकती है, कम स्टॉक का अलर्ट भेज सकती है और अधिक ऑर्डर करने की अनुमति दे सकती है। समय के साथ, एआई-आधारित प्रणाली एकत्र किए गए डेटा से पैटर्न को पहचानना शुरू कर देगी, जिससे स्टॉक को ऑर्डर करने और अधिक प्रभावी ढंग से संग्रहीत करने की अनुमति मिल जाएगी।

व्यवसायों को IoT सहित AI और मशीन लर्निंग तकनीक की अच्छी समझ रखने वाले कुशल इंजीनियरों की बढ़ती संख्या की आवश्यकता हो रही है, जिससे मास्टर डिग्री जैसे प्रशिक्षण विकल्प व्यक्तिगत रूप से या उच्च गुणवत्ता वाले ऑनलाइन पाठ्यक्रमों के माध्यम से व्यापक रूप से उपलब्ध होने के कारण यह एक स्मार्ट करियर विकल्प बन गया है। इसका एक अच्छा उदाहरण बायलर विश्वविद्यालय में पाया जा सकता है। सोच रहे लोगों के लिए IoT क्या है और अन्य एआई-संचालित अनुप्रयोग, ये बायलर विश्वविद्यालय में मास्टर कार्यक्रमों के पहलू हैं जो इच्छुक सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो कंप्यूटर विज्ञान में मान्यता प्राप्त मास्टर ऑफ साइंस ऑनलाइन डिग्री के लिए अध्ययन करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, छात्र ऐसे मॉड्यूल का अध्ययन कर सकते हैं जो सॉफ्टवेयर सत्यापन और सत्यापन और डेटा संचार पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो एक उच्च कुशल सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में IoT को नेविगेट करने के दो महत्वपूर्ण पहलू हैं।

सिफारिश प्रणाली

व्यवसाय में सफलता अक्सर सही ग्राहकों के सामने सही उत्पाद प्राप्त करने पर आधारित होती है। विशेषकर में ई - कॉमर्स, इसका मतलब यह समझना है कि एक विशेष ग्राहक क्या खरीदना चाहता है ताकि ये उनकी सिफारिशों या लक्षित विज्ञापनों में दिखाई दे सकें। ई-कॉमर्स के साथ-साथ, इसका उपयोग मीडिया और मनोरंजन प्रणालियों या सोशल मीडिया में देखने के पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है ताकि ऐसी सामग्री ढूंढी जा सके जिसमें उनकी रुचि हो। एआई का उपयोग किसी ग्राहक या ग्राहकों की आबादी के पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है ताकि तेजी से सटीक भविष्यवाणियां की जा सकें और जुड़ाव बढ़ाया जा सके। इसका स्वास्थ्य देखभाल पर भी प्रभाव पड़ता है, जहां यह चिकित्सा इतिहास के रुझानों का उपयोग करके यह सिफारिश कर सकता है कि सबसे प्रभावी उपचार क्या हो सकता है, जिससे समग्र लागत को कम करने में मदद मिलेगी।

सुरक्षा सॉफ्टवेयर

सुरक्षा सॉफ़्टवेयर में, मशीन लर्निंग सिस्टम किसी कंपनी नेटवर्क में नियमित ट्रैफ़िक पैटर्न का विश्लेषण कर सकता है। यह असामान्य और इसलिए संभवतः संदिग्ध गतिविधि की जांच के लिए कनेक्शन, लॉगिन, डेटा प्रवाह और पहुंच की निगरानी भी कर सकता है। यदि कुछ संदिग्ध पाया जाता है, तो यह आईटी सिस्टम को बदल सकता है ताकि नेटवर्क और किसी भी संवेदनशील डेटा को सुरक्षित करने के लिए त्वरित कार्रवाई की जा सके।

टेस्ट आर्किटेक्चर के तेजी से महत्वपूर्ण होने की संभावना है, किसी भी गड़बड़ी, बग या संभावित सुरक्षा चिंताओं की जांच के लिए नए सॉफ़्टवेयर का लगातार परीक्षण किया जा रहा है। इन परीक्षणों को स्वचालित करने से इन्हें अधिक नियमित और कुशलता से किया जा सकेगा। ए बहुत सारे DevOps उपकरण और Agile प्रक्रियाएं सुरक्षा को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है.

क्या यह मानव सॉफ्टवेयर डेवलपर के लिए अंत है?

एआई के बारे में एक बड़ा डर यह है कि यह मानव संचालकों को अप्रचलित बना सकता है। हालाँकि, ऐसा होने की संभावना नहीं है; वर्तमान एआई तकनीक मानव सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की जगह लेने में कहीं भी सक्षम नहीं है। हालाँकि, AI भूमिका बदल रहा है। कार्यों को स्वचालित करके, यह सॉफ़्टवेयर डेवलपर को अन्य, अधिक रचनात्मक कार्यों के लिए मुक्त कर सकता है, जबकि डेटा का निरंतर संग्रह और विश्लेषण सॉफ़्टवेयर डेवलपर को महत्वपूर्ण समस्याओं का कारण बनने से पहले संभावित समस्याओं के प्रति सचेत करेगा। इसके अलावा, लगभग 80% प्रोग्रामर रिपोर्ट करते हैं कि ए.आई उनके कोड को और अधिक सहयोगात्मक बनाएगा. मानव सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और इंजीनियरों की जगह लेने के बजाय, एआई अच्छी तरह से योग्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की मांग को बढ़ावा देगा जो एआई तकनीक को पूरी तरह से समझते हैं और समझते हैं कि प्रारंभिक अवधारणाओं से लेकर विकास, परीक्षण और कार्यान्वयन तक सॉफ्टवेयर डिजाइन के हर चरण में इसका उपयोग कैसे किया जाए। यह सुनिश्चित करने के लिए सॉफ़्टवेयर की निगरानी करना कि यह सुरक्षित और कुशलतापूर्वक चल रहा है।

आईटी में करियर बनाने पर विचार करने वाले या मौजूदा करियर को आगे बढ़ाने की इच्छा रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, एआई, मशीन लर्निंग, इंटरनेट ऑफ थिंग्स और किसी भी अन्य एआई-संचालित तकनीक को कवर करने वाले पाठ्यक्रमों के माध्यम से योग्यता प्राप्त करना एक कदम उठाने लायक है। एआई-संचालित सिस्टम अगले वर्षों और दशकों में बढ़ने वाले हैं, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और इंजीनियरों की मांग बहुत अधिक बनी रहेगी।

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• स्रोत: https://www.smartdatacollective.com/artificial-intelligence-and-machine-learning-in-software-development/