𝗔𝗜, 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲, 𝗮𝗻𝗱 𝗠𝗟 मधील परस्परसंबंध

AI, डेटा सायन्स आणि मशीन लर्निंग एकमेकांत मिसळत आहेत. ज्या कंपन्यांना यातील परस्परसंबंध समजतो, त्या यशस्वी होतात.

डेटा सायन्स हा पाया आहे. तुम्ही सेन्सर डेटा, युजर लॉग्स आणि व्यवहारांची (transactions) माहिती गोळा करता. डेटा सायन्सशिवाय, हा केवळ साठवणुकीचा खर्च (storage cost) आहे. डेटा सायंटिस्ट पॅटर्न शोधण्यासाठी गणित आणि प्रोग्रामिंगचा वापर करतात. ते विस्कळीत डेटाचे रूपांतर निर्णयांमध्ये करतात.

डेटा क्लीनिंगमध्ये (Data cleaning) सर्वाधिक वेळ जातो. मी तज्ज्ञांना त्यांच्या वेळेच्या ८०% डेटा प्रेपरायेशनमध्ये घालवताना पाहिले आहे. Trifacta सारखी टूल्स यामध्ये मदत करतात. हे काम दिसायला आकर्षक नसले तरी, विश्वासार्ह मॉडेल्ससाठी ते आवश्यक आहे.

मशीन लर्निंग मॉडेलमध्ये सुधारणा करते. तुम्ही सिस्टमला डेटा देता आणि ती त्यातील पॅटर्न शिकते. हे पारंपारिक प्रोग्रामिंगपेक्षा वेगळे आहे. सिस्टमला जितका जास्त डेटा मिळतो, तितकी ती अधिक सक्षम होते.

AI हे एक व्यापक छत्र आहे. यामध्ये मानवी कामे सोडवणाऱ्या तंत्रज्ञानाचा समावेश होतो. • Computer vision मुळे मशीनना प्रतिमा पाहता येतात. • Natural language processing मुळे त्यांना मजकूर वाचता येतो. • Robotics मुळे त्यांना भौतिक जगात हालचाल करता येते.

ही टूल्स विविध उद्योग क्षेत्रे बदलत आहेत:

  • आरोग्यसेवा (Healthcare): मॉडेल्स आजारांचे भाकीत करतात आणि नवीन औषधे वेगाने शोधतात.
  • वित्त (Finance): सिस्टम्स रिअल टाइममध्ये फसवणूक (fraud) शोधतात. मी एकदा क्रेडिट कार्ड फसवणुकीतील त्रुटी ३०% ने कमी करण्यासाठी TensorFlow चा वापर केला होता.
  • वाहतूक (Transportation): सेल्फ-ड्रायव्हिंग तंत्रज्ञान आणि ट्रॅफिक ऑप्टिमायझेशन आता वास्तव बनले आहे.
  • रिटेल (Retail): सप्लाय चेन आणि शॉपिंग शिफारसी डेटा-आधारित होतात.

तुम्ही जोखमींचे व्यवस्थापन केले पाहिजे. ट्रेनिंग डेटातील पूर्वग्रह (bias) AI मध्ये येऊ शकतात. गोपनीयता (Privacy) ही एक मोठी चिंता आहे. नोकऱ्यांमधील बदल हे देखील एक वास्तव आहे.

जे घटक जबाबदारीने वागतील, तेच यशस्वी होतील. ते पारदर्शक सिस्टम्स तयार करतील आणि पूर्वग्रहांची (bias) चाचणी करतील. हे केवळ नैतिकतेबद्दल नाही, तर ते स्मार्ट व्यवसायाबद्दल आहे.

यश म्हणजे अशा सिस्टम्स तयार करणे जे त्यांच्या मर्यादांबाबत प्रामाणिक राहून प्रभावीपणे काम करतात.

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi