AI, डेटा साइंस और ML का ओवरलैप

AI, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग आपस में मिल रहे हैं। जो कंपनियाँ इस अंतर को समझती हैं, वे जीतती हैं।

डेटा साइंस आधार है। आप सेंसर डेटा, यूजर लॉग और ट्रांजेक्शन इकट्ठा करते हैं। डेटा साइंस के बिना, यह केवल स्टोरेज की लागत है। डेटा साइंटिस्ट पैटर्न खोजने के लिए गणित और प्रोग्रामिंग का उपयोग करते हैं। वे अव्यवस्थित डेटा को निर्णयों में बदलते हैं।

डेटा क्लीनिंग में सबसे अधिक समय लगता है। मैंने विशेषज्ञों को डेटा की तैयारी में अपना 80% समय खर्च करते देखा है। Trifacta जैसे टूल्स यहाँ मदद करते हैं। यह कोई ग्लैमरस काम नहीं है, लेकिन विश्वसनीय मॉडल के लिए यह आवश्यक है।

मशीन लर्निंग मॉडल को बेहतर बनाती है। आप सिस्टम को डेटा देते हैं और वह पैटर्न सीखता है। यह पारंपरिक प्रोग्रामिंग से अलग है। जैसे-जैसे सिस्टम को अधिक डेटा मिलता है, वह बेहतर होता जाता है।

AI एक व्यापक छत्र (umbrella) है। इसमें वे तकनीकें शामिल हैं जो मानवीय कार्यों को हल करती हैं। • कंप्यूटर विजन मशीनों को इमेज देखने की अनुमति देता है। • नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग उन्हें टेक्स्ट पढ़ने की अनुमति देती है। • रोबोटिक्स उन्हें भौतिक दुनिया में चलने-फिरने की अनुमति देता है।

ये टूल्स उद्योगों को बदल रहे हैं:

  • हेल्थकेयर: मॉडल बीमारियों का पूर्वानुमान लगाते हैं और नई दवाओं की खोज तेज़ी से करते हैं।
  • फाइनेंस: सिस्टम वास्तविक समय (real time) में धोखाधड़ी का पता लगाते हैं। मैंने एक बार क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी की त्रुटियों को 30% तक कम करने के लिए TensorFlow का उपयोग किया था।
  • ट्रांसपोर्टेशन: सेल्फ-ड्राइविंग तकनीक और ट्रैफिक ऑप्टिमाइज़ेशन अब वास्तविकता हैं।
  • रिटेल: सप्लाई चेन और शॉपिंग सिफारिशें डेटा-संचालित हो जाती हैं।

आपको जोखिमों का प्रबंधन करना चाहिए। AI ट्रेनिंग डेटा से पूर्वाग्रह (bias) ला सकता है। गोपनीयता एक बड़ी चिंता है। नौकरियों में बदलाव भी एक वास्तविकता है।

विजेता वे संगठन होंगे जो जिम्मेदारी से काम करेंगे। वे पारदर्शी सिस्टम बनाएंगे और पूर्वाग्रह के लिए परीक्षण करेंगे। यह केवल नैतिकता के बारे में नहीं है। यह स्मार्ट बिजनेस के बारे में है।

सफलता ऐसे सिस्टम बनाने से आती है जो अपनी सीमाओं के प्रति ईमानदार रहते हुए काम करते हैं।

स्रोत: https://dev.to/lavkeshdwivedi/ai-data-science-and-ml-overlap-in-surprising-ways-3k9m

वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi