𝗔𝗜, 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲, 𝗮𝗻𝗱 𝗠𝗟 𝗢𝘃𝗲𝗿𝗹𝗮𝗽
AI, data science, અને machine learning એકબીજામાં ભળી રહ્યા છે. જે કંપનીઓ આ તફાવતને સમજે છે તે વિજયી બને છે.
Data science એ પાયો છે. તમે સેન્સર ડેટા, યુઝર લોગ્સ અને ટ્રાન્ઝેક્શન એકત્રિત કરો છો. Data science વગર, આ માત્ર સ્ટોરેજ ખર્ચ છે. Data scientists પેટર્ન શોધવા માટે ગણિત અને પ્રોગ્રામિંગનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ અસ્તવ્યસ્ત ડેટાને નિર્ણયોમાં ફેરવે છે.
ડેટા ક્લીનિંગમાં મોટાભાગનો સમય જાય છે. મેં નિષ્ણાતોને ડેટા તૈયારીમાં તેમનો 80% સમય વિતાવતા જોયા છે. Trifacta જેવા સાધનો અહીં મદદ કરે છે. આ કોઈ આકર્ષક કામ નથી, પરંતુ વિશ્વસનીય મોડલ્સ માટે તે જરૂરી છે.
Machine learning મોડલને સુધારે છે. તમે સિસ્ટમને ડેટા આપો છો અને તે પેટર્ન શીખે છે. આ પરંપરાગત પ્રોગ્રામિંગથી અલગ છે. જેમ જેમ સિસ્ટમને વધુ ડેટા મળે છે તેમ તેમ તે વધુ સારી બને છે.
AI એ એક વ્યાપક છત્ર છે. તેમાં એવી ટેકનોલોજીનો સમાવેશ થાય છે જે માનવીય કાર્યોને ઉકેલે છે. • Computer vision મશીનોને ઈમેજ જોવાની ક્ષમતા આપે છે. • Natural language processing તેમને ટેક્સ્ટ વાંચવાની ક્ષમતા આપે છે. • Robotics તેમને ભૌતિક વિશ્વમાં હલનચલન કરવાની ક્ષમતા આપે છે.
આ સાધનો ઉદ્યોગોને બદલી રહ્યા છે:
- Healthcare: મોડલ્સ રોગોનું અનુમાન કરે છે અને નવી દવાઓ ઝડપથી શોધે છે.
- Finance: સિસ્ટમ્સ રીઅલ ટાઇમમાં છેતરપિંડી શોધી કાઢે છે. મેં એકવાર ક્રેડિટ કાર્ડ ફ્રોડની ભૂલોમાં 30% ઘટાડો કરવા માટે TensorFlow નો ઉપયોગ કર્યો હતો.
- Transportation: સેલ્ફ-ડ્રાઇવિંગ ટેકનોલોજી અને ટ્રાફિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન હવે વાસ્તવિકતા છે.
- Retail: સપ્લાય ચેઇન અને શોપિંગ ભલામણો ડેટા-આધારિત બને છે.
તમારે જોખમોનું સંચાલન કરવું આવશ્યક છે. AI ટ્રેનિંગ ડેટામાંથી પૂર્વગ્રહ (bias) લાવી શકે છે. પ્રાઇવસી એ એક મુખ્ય ચિંતા છે. નોકરીઓમાં ફેરફાર પણ એક વાસ્તવિકતા છે.
વિજેતા એવા સંગઠનો હશે જે જવાબદારીપૂર્વક કાર્ય કરશે. તેઓ પારદર્શક સિસ્ટમ્સ બનાવશે અને પૂર્વગ્રહ માટે પરીક્ષણ કરશે. આ માત્ર નૈતિકતા વિશે નથી. આ સ્માર્ટ બિઝનેસ વિશે છે.
સફળતા એવી સિસ્ટમ્સ બનાવવાથી મળે છે જે તેમની મર્યાદાઓ વિશે પ્રમાણિક રહીને કાર્ય કરે છે.
સ્ત્રોત: https://dev.to/lavkeshdwivedi/ai-data-science-and-ml-overlap-in-surprising-ways-3k9m
વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi