AI દરેક જગ્યાએ છે, પરંતુ કેટલીકવાર તે પરિભાષા અને શબ્દકોષને સમજવા માટે પડકારરૂપ બની શકે છે. આ બ્લોગ પોસ્ટમાં, અમે 50 થી વધુ AI શરતો અને વ્યાખ્યાઓ સમજાવીએ છીએ જેથી કરીને તમે આ ઝડપથી વિકસતી ટેક્નોલોજીની વધુ સમજણ મેળવી શકો.
ભલે તમે શિખાઉ છો કે નિષ્ણાત, અમે શરત લગાવીએ છીએ કે અહીં કેટલીક શરતો છે જે તમે જાણતા નથી!
1. કૃત્રિમ બુદ્ધિ
કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) એ કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સના વિકાસનો સંદર્ભ આપે છે જે ઘણી વખત માનવ બુદ્ધિનું અનુકરણ કરીને સ્વતંત્ર રીતે શીખવાની અને કાર્ય કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
આ સિસ્ટમ્સ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે, પેટર્નને ઓળખે છે, નિર્ણયો લે છે અને અનુભવના આધારે તેમના વર્તનને અનુકૂલિત કરે છે. એલ્ગોરિધમ્સ અને મોડલ્સનો લાભ લઈને, AIનો ઉદ્દેશ્ય તેમની આસપાસના વાતાવરણને સમજવા અને સમજવામાં સક્ષમ બુદ્ધિશાળી મશીનો બનાવવાનો છે.
અંતિમ ધ્યેય મશીનોને કાર્યક્ષમ રીતે કાર્ય કરવા, ડેટામાંથી શીખવા અને મનુષ્યો જેવી જ જ્ઞાનાત્મક ક્ષમતાઓ પ્રદર્શિત કરવા સક્ષમ બનાવવાનો છે.
2. અલ્ગોરિધમ
અલ્ગોરિધમ એ સૂચનો અથવા નિયમોનો ચોક્કસ અને વ્યવસ્થિત સમૂહ છે જે સમસ્યાને હલ કરવાની અથવા ચોક્કસ કાર્યને પૂર્ણ કરવાની પ્રક્રિયાને માર્ગદર્શન આપે છે.
તે વિવિધ ડોમેન્સમાં મૂળભૂત ખ્યાલ તરીકે સેવા આપે છે અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન, ગણિત અને સમસ્યાનું નિરાકરણ કરતી શાખાઓમાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે. અલ્ગોરિધમ્સને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે કાર્યક્ષમ અને માળખાગત સમસ્યા-નિવારણ અભિગમોને સક્ષમ કરે છે, ટેક્નોલોજી અને નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં પ્રગતિને આગળ ધપાવે છે.
3. મોટા ડેટા
મોટા ડેટા એ અત્યંત મોટા અને જટિલ ડેટાસેટ્સનો સંદર્ભ આપે છે જે પરંપરાગત વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓની ક્ષમતાઓ કરતાં વધી જાય છે. આ ડેટાસેટ્સ સામાન્ય રીતે તેમના વોલ્યુમ, વેગ અને વિવિધતા દ્વારા વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે.
વોલ્યુમ એ વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી જનરેટ થયેલ ડેટાના વિશાળ જથ્થાને સંદર્ભિત કરે છે જેમ કે સામાજિક મીડિયા, સેન્સર્સ અને વ્યવહારો.
વેગ એ ઉચ્ચ ઝડપનો ઉલ્લેખ કરે છે કે જેના પર ડેટા જનરેટ થાય છે અને રીઅલ-ટાઇમમાં અથવા રીઅલ-ટાઇમની નજીક પ્રક્રિયા કરવાની જરૂર છે. વિવિધતા સ્ટ્રક્ચર્ડ, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ અને સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સહિત ડેટાના વિવિધ પ્રકારો અને ફોર્મેટ્સને દર્શાવે છે.
4. ડેટા માઇનીંગ
ડેટા માઇનિંગ એ એક વ્યાપક પ્રક્રિયા છે જેનો હેતુ વિશાળ ડેટાસેટ્સમાંથી મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ મેળવવાનો છે.
તે ચાર મુખ્ય તબક્કાઓનો સમાવેશ કરે છે: ડેટા એકત્રીકરણ, સંબંધિત ડેટાના સંગ્રહને સામેલ કરવું; ડેટાની તૈયારી, ડેટાની ગુણવત્તા અને સુસંગતતાની ખાતરી કરવી; ડેટાનું ખાણકામ, પેટર્ન અને સંબંધો શોધવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવો; અને ડેટા વિશ્લેષણ અને અર્થઘટન, જ્યાં અર્કિત જ્ઞાનની તપાસ કરવામાં આવે છે અને સમજાય છે.
5. ન્યુરલ નેટવર્ક
કમ્પ્યુટર સિસ્ટમની જેમ કામ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે માનવ મગજ, એકબીજા સાથે જોડાયેલા ગાંઠો અથવા ચેતાકોષોથી બનેલા. ચાલો આને થોડું વધુ સમજીએ કારણ કે મોટાભાગના AI પર આધારિત છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ.
ઉપરોક્ત ગ્રાફિક્સમાં, અમે ભૂતકાળની પેટર્નમાંથી શીખીને ભૌગોલિક સ્થાનની ભેજ અને તાપમાનની આગાહી કરી રહ્યા છીએ. ઇનપુટ્સ એ ભૂતકાળના રેકોર્ડ માટે ડેટાસેટ છે.
આ ન્યુરલ નેટવર્ક શીખે છે વજન સાથે રમીને અને છુપાયેલા સ્તરોમાં પૂર્વગ્રહ મૂલ્યો લાગુ કરીને પેટર્ન. W1, W2….W7 સંબંધિત વજન છે. તે આપેલા ડેટાસેટ પર પોતાને તાલીમ આપે છે અને આગાહી તરીકે આઉટપુટ આપે છે.
તમે આ જટિલ માહિતીથી અભિભૂત થઈ શકો છો. જો આ કિસ્સો છે, તો તમે અમારી સરળ માર્ગદર્શિકા સાથે પ્રારંભ કરી શકો છો અહીં.
6. મશીન લર્નિંગ
મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ અને મોડલ્સ વિકસાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જે ડેટામાંથી આપમેળે શીખી શકે છે અને સમય જતાં તેમનું પ્રદર્શન સુધારી શકે છે.
તેમાં કોમ્પ્યુટરને પેટર્ન ઓળખવા, આગાહીઓ કરવા અને સ્પષ્ટ રીતે પ્રોગ્રામ કર્યા વિના ડેટા આધારિત નિર્ણયો લેવા સક્ષમ બનાવવા માટે આંકડાકીય તકનીકોનો ઉપયોગ સામેલ છે.
મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ વિશ્લેષણ કરો અને મોટા ડેટાસેટ્સમાંથી શીખો, સિસ્ટમોને તેઓ જે માહિતી પર પ્રક્રિયા કરે છે તેના આધારે તેમના વર્તનને અનુકૂલિત કરવા અને સુધારવાની મંજૂરી આપે છે.
7. ડીપ લર્નિંગ
ડીપ લર્નિંગ, મશીન લર્નિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્કનું સબફિલ્ડ, માનવ મગજની જટિલ પ્રક્રિયાઓનું અનુકરણ કરીને ડેટામાંથી જ્ઞાન મેળવવા માટે અત્યાધુનિક અલ્ગોરિધમનો લાભ લે છે.
અસંખ્ય છુપાયેલા સ્તરો સાથે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને, ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ સ્વાયત્ત રીતે જટિલ લક્ષણો અને પેટર્નને બહાર કાઢી શકે છે, જે તેમને અસાધારણ ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતા સાથે જટિલ કાર્યોને હલ કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.
8. પેટર્ન ઓળખ
પેટર્ન રેકગ્નિશન, ડેટા એનાલિસિસ ટેકનિક, ડેટાસેટ્સમાં પેટર્ન અને નિયમિતતાને સ્વાયત્ત રીતે શોધવા અને પારખવા માટે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સની શક્તિનો ઉપયોગ કરે છે.
કોમ્પ્યુટેશનલ મોડલ્સ અને આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો લાભ લઈને, પેટર્ન રેકગ્નિશન અલ્ગોરિધમ્સ જટિલ અને વૈવિધ્યસભર ડેટામાં અર્થપૂર્ણ માળખાં, સહસંબંધો અને વલણોને ઓળખી શકે છે.
આ પ્રક્રિયા મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિના નિષ્કર્ષણને, અલગ-અલગ શ્રેણીઓમાં ડેટાનું વર્ગીકરણ અને માન્ય પેટર્નના આધારે ભાવિ પરિણામોની આગાહીને સક્ષમ કરે છે. પેટર્નની ઓળખ એ વિવિધ ડોમેન્સમાં એક મહત્વપૂર્ણ સાધન છે, જે નિર્ણય લેવાની સશક્તિકરણ, વિસંગતતા શોધ અને અનુમાનિત મોડેલિંગ છે.
બાયોમેટ્રિક્સ આનું એક ઉદાહરણ છે. દાખલા તરીકે, ફિંગરપ્રિન્ટ રેકગ્નિશનમાં, અલ્ગોરિધમ ટેમ્પલેટ તરીકે ઓળખાતી ડિજિટલ રજૂઆત બનાવવા માટે વ્યક્તિના ફિંગરપ્રિન્ટના શિખરો, વળાંકો અને અનન્ય લક્ષણોનું વિશ્લેષણ કરે છે.
જ્યારે તમે તમારા સ્માર્ટફોનને અનલૉક કરવાનો પ્રયાસ કરો છો અથવા કોઈ સુરક્ષિત સુવિધાને ઍક્સેસ કરો છો, ત્યારે પેટર્ન રેકગ્નિશન સિસ્ટમ કૅપ્ચર કરેલા બાયોમેટ્રિક ડેટા (દા.ત., ફિંગરપ્રિન્ટ)ને તેના ડેટાબેઝમાં સંગ્રહિત નમૂનાઓ સાથે સરખાવે છે.
પેટર્નને મેચ કરીને અને સમાનતાના સ્તરનું મૂલ્યાંકન કરીને, સિસ્ટમ નિર્ધારિત કરી શકે છે કે પ્રદાન કરેલ બાયોમેટ્રિક ડેટા સંગ્રહિત નમૂના સાથે મેળ ખાય છે અને તે મુજબ ઍક્સેસ આપે છે.
9. નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ
સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ એ મશીન લર્નિંગ અભિગમ છે જેમાં લેબલ કરેલા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કમ્પ્યુટર સિસ્ટમને તાલીમ આપવાનો સમાવેશ થાય છે. આ પદ્ધતિમાં, કોમ્પ્યુટરને અનુરૂપ જાણીતા લેબલ્સ અથવા પરિણામો સાથે ઇનપુટ ડેટાનો સમૂહ પ્રદાન કરવામાં આવે છે.
ચાલો કહીએ કે તમારી પાસે ચિત્રોનો સમૂહ છે, કેટલાક કૂતરા સાથે અને કેટલાક બિલાડીઓ સાથે.
તમે કમ્પ્યુટરને કહો કે કયા ચિત્રોમાં કૂતરા છે અને કયામાં બિલાડીઓ છે. કમ્પ્યુટર પછી ચિત્રોમાં પેટર્ન શોધીને કૂતરા અને બિલાડી વચ્ચેના તફાવતોને ઓળખવાનું શીખે છે.
તે શીખ્યા પછી, તમે કમ્પ્યુટરને નવા ચિત્રો આપી શકો છો, અને તે લેબલવાળા ઉદાહરણોમાંથી જે શીખ્યા તેના આધારે તે શોધવાનો પ્રયત્ન કરશે કે તેમની પાસે કૂતરા કે બિલાડીઓ છે કે કેમ. તે જાણીતી માહિતીનો ઉપયોગ કરીને આગાહી કરવા માટે કમ્પ્યુટરને તાલીમ આપવા જેવું છે.
10. દેખરેખ વિનાનું શિક્ષણ
અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ એ મશીન લર્નિંગનો એક પ્રકાર છે જ્યાં કોમ્પ્યુટર કોઈ ચોક્કસ સૂચનાઓ વિના પેટર્ન અથવા સમાનતા શોધવા માટે પોતાની જાતે ડેટાસેટની શોધ કરે છે.
તે નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ જેવા લેબલવાળા ઉદાહરણો પર આધાર રાખતું નથી. તેના બદલે, તે ડેટામાં છુપાયેલા બંધારણો અથવા જૂથો માટે જુએ છે. એવું લાગે છે કે કોમ્પ્યુટર જાતે જ વસ્તુઓ શોધી રહ્યું છે, શિક્ષકે શું જોવું તે કહ્યા વગર.
આ પ્રકારનું શિક્ષણ આપણને નવી આંતરદૃષ્ટિ શોધવા, ડેટા ગોઠવવામાં અથવા અગાઉના જ્ઞાન અથવા સ્પષ્ટ માર્ગદર્શનની જરૂર વગર અસામાન્ય વસ્તુઓ ઓળખવામાં મદદ કરે છે.
11. નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP)
નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ કમ્પ્યુટર કેવી રીતે માનવ ભાષાને સમજે છે અને તેની સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તેના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તે કમ્પ્યુટર્સને માનવ ભાષાનું વિશ્લેષણ, અર્થઘટન અને પ્રતિસાદ આપવામાં મદદ કરે છે જે આપણને વધુ કુદરતી લાગે છે.
NLP તે છે જે અમને વૉઇસ સહાયકો અને ચેટબોટ્સ સાથે વાતચીત કરવાનું શક્ય બનાવે છે, અને અમારા ઇમેઇલને ફોલ્ડર્સમાં આપમેળે સૉર્ટ કરવામાં આવે છે.
તેમાં કોમ્પ્યુટરને શબ્દો, વાક્યો અને સંપૂર્ણ પાઠો પાછળનો અર્થ સમજવા માટે શીખવવાનું સામેલ છે, જેથી તેઓ અમને વિવિધ કાર્યોમાં મદદ કરી શકે અને ટેક્નોલોજી સાથેની અમારી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને વધુ સીમલેસ બનાવી શકે.
12. કમ્પ્યુટર વિઝન
કમ્પ્યુટર વિઝન એક આકર્ષક ટેક્નોલોજી છે જે કોમ્પ્યુટરને ઈમેજો અને વિડિયો જોવા અને સમજવાની મંજૂરી આપે છે, જેમ આપણે મનુષ્યો આપણી આંખોથી કરીએ છીએ. તે કમ્પ્યુટર્સને દ્રશ્ય માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવા અને તેઓ જે જુએ છે તેનો અર્થ બનાવવા માટે શીખવવા વિશે છે.
સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, કમ્પ્યુટર વિઝન કમ્પ્યુટરને દ્રશ્ય વિશ્વને ઓળખવામાં અને અર્થઘટન કરવામાં મદદ કરે છે. તેમાં તેમને ઇમેજમાં ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટને ઓળખવા, ઇમેજને અલગ-અલગ કૅટેગરીમાં વર્ગીકૃત કરવા અથવા ઇમેજને અર્થપૂર્ણ ભાગોમાં વિભાજીત કરવાનું શીખવવા જેવા કાર્યોનો સમાવેશ થાય છે.
રસ્તા અને તેની આસપાસની દરેક વસ્તુને "જોવા" માટે કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરીને સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારની કલ્પના કરો.
તે રાહદારીઓ, ટ્રાફિક ચિહ્નો અને અન્ય વાહનોને શોધી અને ટ્રેક કરી શકે છે, તેમને સુરક્ષિત રીતે નેવિગેટ કરવામાં મદદ કરે છે. અથવા ચહેરાની ઓળખ ટેકનોલોજી અમારા સ્માર્ટફોનને અનલૉક કરવા અથવા અમારા અનન્ય ચહેરાના લક્ષણોને ઓળખીને અમારી ઓળખને ચકાસવા માટે કેવી રીતે ચહેરાની ઓળખ તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે તે વિશે વિચારો.
ભીડવાળા સ્થળો પર દેખરેખ રાખવા અને કોઈપણ શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિઓને જોવા માટે પણ તેનો ઉપયોગ સર્વેલન્સ સિસ્ટમ્સમાં થાય છે.
કમ્પ્યુટર વિઝન એ એક શક્તિશાળી તકનીક છે જે શક્યતાઓની દુનિયા ખોલે છે. વિઝ્યુઅલ માહિતી જોવા અને સમજવા માટે કમ્પ્યુટરને સક્ષમ કરીને, અમે એવી એપ્લિકેશન્સ અને સિસ્ટમ્સ વિકસાવી શકીએ છીએ જે આપણી આસપાસની દુનિયાને સમજી શકે અને તેનું અર્થઘટન કરી શકે, આપણું જીવન સરળ, સુરક્ષિત અને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવી શકે.
13. ચેટબોટ
ચેટબોટ એ એક કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ જેવું છે જે લોકો સાથે એવી રીતે વાત કરી શકે છે જે વાસ્તવિક માનવ વાતચીત જેવું લાગે છે.
ઑનલાઇન ગ્રાહક સેવામાં તેનો ઉપયોગ ગ્રાહકોને મદદ કરવા અને તેઓને એવું અનુભવવા માટે કરવામાં આવે છે કે તેઓ કોઈ વ્યક્તિ સાથે વાત કરી રહ્યાં છે, ભલે તે ખરેખર કમ્પ્યુટર પર ચાલતો પ્રોગ્રામ હોય.
ચેટબોટ ગ્રાહકોના સંદેશાઓ અથવા પ્રશ્નોને સમજી શકે છે અને તેનો જવાબ આપી શકે છે, માનવ ગ્રાહક સેવા પ્રતિનિધિની જેમ જ મદદરૂપ માહિતી અને સહાય પૂરી પાડે છે.
14. વૉઇસ રેકગ્નિશન
અવાજની ઓળખ એ કમ્પ્યુટર સિસ્ટમની માનવ વાણીને સમજવા અને તેનું અર્થઘટન કરવાની ક્ષમતાનો સંદર્ભ આપે છે. તેમાં એવી તકનીકનો સમાવેશ થાય છે જે કમ્પ્યુટર અથવા ઉપકરણને બોલાયેલા શબ્દોને "સાંભળવા" અને તેને ટેક્સ્ટ અથવા આદેશોમાં રૂપાંતરિત કરવા સક્ષમ કરે છે જે તે સમજી શકે છે.
સાથે અવાજ માન્યતા, તમે ટાઇપ કરવાને બદલે અથવા અન્ય ઇનપુટ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવાને બદલે ફક્ત તેમની સાથે વાત કરીને ઉપકરણો અથવા એપ્લિકેશનો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરી શકો છો.
સિસ્ટમ બોલાયેલા શબ્દોનું વિશ્લેષણ કરે છે, પેટર્ન અને અવાજોને ઓળખે છે અને પછી તેને સમજી શકાય તેવા ટેક્સ્ટ અથવા ક્રિયાઓમાં અનુવાદિત કરે છે. તે ટેક્નોલોજી સાથે હેન્ડ્સ-ફ્રી અને કુદરતી સંચાર માટે પરવાનગી આપે છે, વૉઇસ કમાન્ડ, ડિક્ટેશન અથવા વૉઇસ-નિયંત્રિત ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ જેવા કાર્યોને શક્ય બનાવે છે. સૌથી સામાન્ય ઉદાહરણો એઆઈ સહાયકો છે જેમ કે સિરી અને ગૂગલ આસિસ્ટન્ટ.
15. સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ
સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ ટેક્સ્ટ અથવા ભાષણમાં વ્યક્ત કરાયેલ લાગણીઓ, અભિપ્રાયો અને વલણને સમજવા અને અર્થઘટન કરવા માટે વપરાતી તકનીક છે. તેમાં વ્યક્ત થયેલ લાગણી સકારાત્મક, નકારાત્મક અથવા તટસ્થ છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે તે લેખિત અથવા બોલાતી ભાષાનું વિશ્લેષણ કરે છે.
મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને, સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ એલ્ગોરિધમ્સ શબ્દો પાછળની અંતર્ગત સેન્ટિમેન્ટને ઓળખવા માટે, ગ્રાહક સમીક્ષાઓ, સોશિયલ મીડિયા પોસ્ટ્સ અથવા ગ્રાહક પ્રતિસાદ જેવા મોટા પ્રમાણમાં ટેક્સ્ટ ડેટાને સ્કેન અને વિશ્લેષણ કરી શકે છે.
એલ્ગોરિધમ ચોક્કસ શબ્દો, શબ્દસમૂહો અથવા પેટર્ન માટે જુએ છે જે લાગણીઓ અથવા અભિપ્રાયો દર્શાવે છે.
આ વિશ્લેષણ વ્યવસાયો અથવા વ્યક્તિઓને ઉત્પાદન, સેવા અથવા વિષય વિશે લોકો કેવું અનુભવે છે તે સમજવામાં મદદ કરે છે અને તેનો ઉપયોગ ડેટા આધારિત નિર્ણયો લેવા અથવા ગ્રાહક પસંદગીઓમાં આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે થઈ શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, કંપની સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસનો ઉપયોગ ગ્રાહકોના સંતોષને ટ્રૅક કરવા, સુધારણા માટેના વિસ્તારોને ઓળખવા અથવા તેમની બ્રાન્ડ વિશે લોકોના અભિપ્રાયને મોનિટર કરવા માટે કરી શકે છે.
16. મશીન ટ્રાન્સલેશન
AI ના સંદર્ભમાં, મશીન અનુવાદ, એક ભાષામાંથી બીજી ભાષામાં ટેક્સ્ટ અથવા ભાષણને આપમેળે અનુવાદિત કરવા માટે કમ્પ્યુટર અલ્ગોરિધમ્સ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના ઉપયોગનો સંદર્ભ આપે છે.
તેમાં સચોટ અનુવાદો પ્રદાન કરવા માટે માનવ ભાષાઓને સમજવા અને પ્રક્રિયા કરવા માટે કમ્પ્યુટરને શીખવવાનો સમાવેશ થાય છે. સૌથી સામાન્ય ઉદાહરણ છે ગૂગલ અનુવાદ.
મશીન અનુવાદ સાથે, તમે એક ભાષામાં ટેક્સ્ટ અથવા ભાષણ ઇનપુટ કરી શકો છો, અને સિસ્ટમ ઇનપુટનું વિશ્લેષણ કરશે અને અન્ય ભાષામાં અનુરૂપ અનુવાદ જનરેટ કરશે. આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે વિવિધ ભાષાઓમાં માહિતીનો સંચાર અથવા ઍક્સેસ કરવામાં આવે છે.
મશીન ટ્રાન્સલેશન સિસ્ટમ્સ ભાષાકીય નિયમો, આંકડાકીય મોડલ અને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સના સંયોજન પર આધાર રાખે છે. સમય જતાં અનુવાદની સચોટતા સુધારવા માટે તેઓ વિશાળ માત્રામાં ભાષા ડેટામાંથી શીખે છે. કેટલાક મશીન અનુવાદ અભિગમો અનુવાદની ગુણવત્તાને વધારવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો પણ સમાવેશ કરે છે.
17. રોબોટિક્સ
રોબોટિક્સ એ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા અને મિકેનિકલ એન્જિનિયરિંગનું સંયોજન છે જે રોબોટ્સ તરીકે ઓળખાતા બુદ્ધિશાળી મશીનો બનાવે છે. આ રોબોટ્સ સ્વાયત્ત રીતે અથવા ન્યૂનતમ માનવ હસ્તક્ષેપ સાથે કાર્યો કરવા માટે રચાયેલ છે.
રોબોટ્સ એ ભૌતિક સંસ્થાઓ છે જે તેમના પર્યાવરણને સમજી શકે છે, તે સંવેદનાત્મક ઇનપુટના આધારે નિર્ણયો લઈ શકે છે અને ચોક્કસ ક્રિયાઓ અથવા કાર્યો કરી શકે છે.
તેઓ કેમેરા, માઇક્રોફોન અથવા ટચ સેન્સર જેવા વિવિધ સેન્સર્સથી સજ્જ છે, જે તેમને તેમની આસપાસની દુનિયામાંથી માહિતી એકત્ર કરવા દે છે. AI એલ્ગોરિધમ્સ અને પ્રોગ્રામિંગની મદદથી, રોબોટ્સ આ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે, તેનું અર્થઘટન કરી શકે છે અને તેમના નિયુક્ત કાર્યો કરવા માટે બુદ્ધિશાળી નિર્ણયો લઈ શકે છે.
રોબોટ્સને તેમના અનુભવોમાંથી શીખવા અને વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં અનુકૂલન કરવામાં સક્ષમ કરીને AI રોબોટિક્સમાં નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે.
મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ રોબોટ્સને ઓબ્જેક્ટ ઓળખવા, વાતાવરણમાં નેવિગેટ કરવા અથવા માણસો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા માટે તાલીમ આપવા માટે થઈ શકે છે. આ રોબોટ્સને વધુ સર્વતોમુખી, લવચીક અને જટિલ કાર્યોને હેન્ડલ કરવામાં સક્ષમ બનવાની મંજૂરી આપે છે.
18. ડ્રોન
ડ્રોન એ એક પ્રકારનો રોબોટ છે જે હ્યુમન પાઇલટ ઓનબોર્ડ વિના હવામાં ઉડી શકે છે અથવા હૉવર કરી શકે છે. તેઓ માનવરહિત હવાઈ વાહનો (UAVs) તરીકે પણ ઓળખાય છે. ડ્રોન કેમેરા, જીપીએસ અને ગાયરોસ્કોપ જેવા વિવિધ સેન્સર્સથી સજ્જ હોય છે, જે તેમને ડેટા એકત્રિત કરવા અને તેમની આસપાસના વિસ્તારોમાં નેવિગેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
તેઓ માનવ ઓપરેટર દ્વારા દૂરસ્થ રીતે નિયંત્રિત થાય છે અથવા પૂર્વ-પ્રોગ્રામ કરેલ સૂચનાઓનો ઉપયોગ કરીને સ્વાયત્ત રીતે કાર્ય કરી શકે છે.
ડ્રોન એરિયલ ફોટોગ્રાફી અને વિડિયોગ્રાફી, સર્વેક્ષણ અને મેપિંગ, ડિલિવરી સેવાઓ, શોધ અને બચાવ મિશન, કૃષિ દેખરેખ અને મનોરંજનના ઉપયોગ સહિત વિશાળ શ્રેણીના હેતુઓ પૂરા પાડે છે. તેઓ દૂરસ્થ અથવા જોખમી વિસ્તારોમાં પહોંચી શકે છે જે મનુષ્યો માટે મુશ્કેલ અથવા જોખમી છે.
19. ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટી (AR)
ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટી (AR) એ એક એવી ટેક્નોલોજી છે જે વાસ્તવિક દુનિયાને વર્ચ્યુઅલ ઑબ્જેક્ટ્સ અથવા માહિતી સાથે જોડે છે જેથી પર્યાવરણ સાથેની આપણી સમજ અને ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને વધારવામાં આવે. તે કમ્પ્યુટર દ્વારા જનરેટ કરેલી છબીઓ, અવાજો અથવા અન્ય સંવેદનાત્મક ઇનપુટ્સને વાસ્તવિક દુનિયા પર ઓવરલે કરે છે, એક ઇમર્સિવ અને ઇન્ટરેક્ટિવ અનુભવ બનાવે છે.
સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો કલ્પના કરો કે વિશિષ્ટ ચશ્મા પહેરીને અથવા તમારી આસપાસની દુનિયાને જોવા માટે તમારા સ્માર્ટફોનનો ઉપયોગ કરો, પરંતુ વધારાના વર્ચ્યુઅલ તત્વો ઉમેરવામાં આવ્યાં છે.
ઉદાહરણ તરીકે, તમે તમારા સ્માર્ટફોનને શહેરની શેરી પર નિર્દેશિત કરી શકો છો અને નજીકના રેસ્ટોરન્ટ્સ માટે દિશાઓ, રેટિંગ્સ અને સમીક્ષાઓ દર્શાવતી વર્ચ્યુઅલ સાઇનપોસ્ટ જોઈ શકો છો અથવા વાસ્તવિક વાતાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતા વર્ચ્યુઅલ પાત્રો પણ જોઈ શકો છો.
આ વર્ચ્યુઅલ તત્વો વાસ્તવિક દુનિયા સાથે એકીકૃત રીતે ભળી જાય છે, તમારી આસપાસની સમજણ અને અનુભવને વધારે છે. ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટીનો ઉપયોગ ગેમિંગ, એજ્યુકેશન, આર્કિટેક્ચર જેવા વિવિધ ક્ષેત્રોમાં અને રોજિંદા કાર્યો માટે પણ કરી શકાય છે જેમ કે નેવિગેશન અથવા તમારા ઘરમાં નવું ફર્નિચર ખરીદતા પહેલા તેને અજમાવી જુઓ.
20. વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી (VR)
વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી (VR) એ એક એવી તકનીક છે જે કૃત્રિમ વાતાવરણ બનાવવા માટે કમ્પ્યુટર-જનરેટેડ સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ કરે છે જે વ્યક્તિ અન્વેષણ કરી શકે છે અને તેની સાથે સંપર્ક કરી શકે છે. તે વપરાશકર્તાને વર્ચ્યુઅલ વિશ્વમાં નિમજ્જન કરે છે, વાસ્તવિક દુનિયાને અવરોધે છે અને તેને ડિજિટલ ક્ષેત્ર સાથે બદલી દે છે.
સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, એક વિશિષ્ટ હેડસેટ મૂકવાની કલ્પના કરો જે તમારી આંખો અને કાનને આવરી લે અને તમને સંપૂર્ણપણે અલગ જગ્યાએ લઈ જાય. આ વર્ચ્યુઅલ વિશ્વમાં, તમે જે જુઓ છો અને સાંભળો છો તે બધું અવિશ્વસનીય રીતે વાસ્તવિક લાગે છે, ભલે તે બધું કમ્પ્યુટર દ્વારા જનરેટ કરવામાં આવ્યું હોય.
તમે આસપાસ ખસેડી શકો છો, કોઈપણ દિશામાં જોઈ શકો છો અને વસ્તુઓ અથવા પાત્રો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરી શકો છો જાણે કે તેઓ શારીરિક રીતે હાજર હોય.
ઉદાહરણ તરીકે, વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી ગેમમાં, તમે તમારી જાતને મધ્યયુગીન કિલ્લાની અંદર શોધી શકો છો, જ્યાં તમે તેના કોરિડોરમાંથી પસાર થઈ શકો છો, શસ્ત્રો લઈ શકો છો અને વર્ચ્યુઅલ વિરોધીઓ સાથે તલવારની લડાઈમાં સામેલ થઈ શકો છો. વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી વાતાવરણ તમારી હિલચાલ અને ક્રિયાઓને પ્રતિસાદ આપે છે, જેનાથી તમે અનુભવમાં સંપૂર્ણ રીતે ડૂબી ગયા છો અને રોકાયેલા છો.
વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટીનો ઉપયોગ માત્ર ગેમિંગ માટે જ થતો નથી પરંતુ અન્ય વિવિધ એપ્લિકેશનો જેમ કે પાઇલોટ, સર્જન અથવા લશ્કરી કર્મચારીઓ માટે તાલીમ સિમ્યુલેશન, આર્કિટેક્ચરલ વોકથ્રુઝ, વર્ચ્યુઅલ ટુરિઝમ અને અમુક મનોવૈજ્ઞાનિક પરિસ્થિતિઓ માટે ઉપચાર માટે પણ વપરાય છે. તે હાજરીની ભાવના બનાવે છે અને વપરાશકર્તાઓને નવી અને આકર્ષક વર્ચ્યુઅલ દુનિયામાં પરિવહન કરે છે, અનુભવને વાસ્તવિકતાની શક્ય તેટલી નજીકનો અનુભવ કરાવે છે.
21. ડેટા સાયન્સ
ડેટા વિજ્ઞાન ડેટામાંથી મૂલ્યવાન જ્ઞાન અને આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે વૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિઓ, સાધનો અને અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવાનું ક્ષેત્ર છે. તે મોટા અને જટિલ ડેટાસેટ્સનું વિશ્લેષણ કરવા માટે ગણિત, આંકડા, પ્રોગ્રામિંગ અને ડોમેન કુશળતાના ઘટકોને જોડે છે.
સરળ શબ્દોમાં, ડેટા સાયન્સ ડેટાના સમૂહમાં છુપાયેલ અર્થપૂર્ણ માહિતી અને પેટર્ન શોધવા વિશે છે. તેમાં માહિતી એકત્ર કરવી, સફાઈ કરવી અને તેનું આયોજન કરવું, પછી તેનું અન્વેષણ અને વિશ્લેષણ કરવા માટે વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. ડેટા વૈજ્ .ાનિકો વલણોને ઉજાગર કરવા, આગાહીઓ કરવા અને સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે આંકડાકીય મોડલ્સ અને અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરો.
ઉદાહરણ તરીકે, હેલ્થકેરના ક્ષેત્રમાં, ડેટા સાયન્સનો ઉપયોગ દર્દીઓના રેકોર્ડ્સ અને તબીબી ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે રોગો માટેના જોખમી પરિબળોને ઓળખવા, દર્દીના પરિણામોની આગાહી કરવા અથવા સારવાર યોજનાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે કરી શકાય છે. વ્યવસાયમાં, ડેટા સાયન્સ ગ્રાહકના ડેટા પર તેમની પસંદગીઓને સમજવા, ઉત્પાદનોની ભલામણ કરવા અથવા માર્કેટિંગ વ્યૂહરચનાઓ સુધારવા માટે લાગુ કરી શકાય છે.
22. ડેટા રેન્ગલીંગ
ડેટા રેન્ગલીંગ, જેને ડેટા મંગીંગ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે કાચા ડેટાને એકત્ર કરવા, સાફ કરવા અને વિશ્લેષણ માટે વધુ ઉપયોગી અને યોગ્ય એવા ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવાની પ્રક્રિયા છે. તેમાં વિશ્લેષણ સાધનો અથવા મોડલ્સ સાથે તેની ગુણવત્તા, સુસંગતતા અને સુસંગતતાની ખાતરી કરવા માટે ડેટાને હેન્ડલિંગ અને તૈયાર કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
સરળ શબ્દોમાં, ડેટા રેન્ગલીંગ એ રસોઈ માટે ઘટકો તૈયાર કરવા જેવું છે. તેમાં વિવિધ સ્રોતોમાંથી ડેટા એકત્રિત કરવાનો, તેને સૉર્ટ કરવાનો અને કોઈપણ ભૂલો, અસંગતતાઓ અથવા અપ્રસ્તુત માહિતીને દૂર કરવા માટે તેને સાફ કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
વધુમાં, ડેટાને રૂપાંતરિત, પુનઃરચના અથવા એકત્ર કરવાની જરૂર પડી શકે છે જેથી તેની સાથે કામ કરવાનું સરળ બને અને તેમાંથી આંતરદૃષ્ટિ મેળવી શકાય.
ઉદાહરણ તરીકે, ડેટા રેન્ગલીંગમાં ડુપ્લિકેટ એન્ટ્રીઓ દૂર કરવી, ખોટી જોડણીઓ અથવા ફોર્મેટિંગ સમસ્યાઓ સુધારવા, ખૂટતા મૂલ્યોનું સંચાલન કરવું અને ડેટા પ્રકારોને રૂપાંતરિત કરવું શામેલ હોઈ શકે છે. તેમાં વિવિધ ડેટાસેટ્સને એકસાથે મર્જ કરવા અથવા જોડવા, સબસેટ્સમાં ડેટાને વિભાજિત કરવા અથવા અસ્તિત્વમાંના ડેટાના આધારે નવા ચલો બનાવવાનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે.
23. ડેટા સ્ટોરીટેલિંગ
ડેટા સ્ટોરીટેલિંગ વાર્તા અથવા સંદેશને અસરકારક રીતે સંચાર કરવા માટે આકર્ષક અને આકર્ષક રીતે ડેટા પ્રસ્તુત કરવાની કળા છે. તે ઉપયોગ સમાવેશ થાય છે ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશનઆંતરદૃષ્ટિ અને તારણો પ્રેક્ષકોને સમજી શકાય અને યાદગાર હોય તેવી રીતે અભિવ્યક્ત કરવા માટે વર્ણનો અને સંદર્ભ.
સરળ શબ્દોમાં, ડેટા સ્ટોરીટેલિંગ એ વાર્તા કહેવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરવા વિશે છે. તે માત્ર નંબરો અને ચાર્ટ્સ રજૂ કરવાથી આગળ વધે છે. તેમાં ડેટાને જીવંત બનાવવા અને તેને પ્રેક્ષકો માટે સંલગ્ન બનાવવા માટે દ્રશ્ય તત્વો અને વાર્તા કહેવાની તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને ડેટાની આસપાસ વર્ણનાત્મક રચનાનો સમાવેશ થાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ફક્ત વેચાણના આંકડાઓનું કોષ્ટક પ્રસ્તુત કરવાને બદલે, ડેટા સ્ટોરીટેલિંગમાં ઇન્ટરેક્ટિવ ડેશબોર્ડ બનાવવાનો સમાવેશ થઈ શકે છે જે વપરાશકર્તાઓને વેચાણના વલણોને દૃષ્ટિની રીતે અન્વેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
તેમાં એક વર્ણન શામેલ હોઈ શકે છે જે મુખ્ય તારણો પર પ્રકાશ પાડે છે, વલણો પાછળના કારણો સમજાવે છે અને ડેટાના આધારે પગલાં લેવા યોગ્ય ભલામણો સૂચવે છે.
24. ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવો
ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયા એ સંબંધિત ડેટાના વિશ્લેષણ અને અર્થઘટનના આધારે પસંદગી કરવાની અથવા પગલાં લેવાની પ્રક્રિયા છે. તે ફક્ત અંતર્જ્ઞાન અથવા વ્યક્તિગત ચુકાદા પર આધાર રાખવાને બદલે નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાઓને માર્ગદર્શન અને સમર્થન આપવા માટે પાયા તરીકે ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે.
સરળ શબ્દોમાં, ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવાનો અર્થ છે કે અમે જે પસંદગીઓ કરીએ છીએ તેની માહિતી આપવા અને માર્ગદર્શન આપવા માટે ડેટામાંથી હકીકતો અને પુરાવાઓનો ઉપયોગ કરવો. તેમાં દાખલાઓ, વલણો અને સંબંધોને સમજવા માટે ડેટા એકત્ર કરવાનો અને તેનું વિશ્લેષણ કરવાનો અને તે જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરીને જાણકાર નિર્ણયો લેવા અને સમસ્યાઓ ઉકેલવાનો સમાવેશ થાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, બિઝનેસ સેટિંગમાં, ડેટા-સંચાલિત નિર્ણય લેવામાં વેચાણ ડેટા, ગ્રાહક પ્રતિસાદ અને બજારના વલણોનું વિશ્લેષણ કરવા માટે સૌથી અસરકારક ભાવ વ્યૂહરચના નક્કી કરવા અથવા ઉત્પાદન વિકાસમાં સુધારણા માટેના ક્ષેત્રોને ઓળખવાનો સમાવેશ થઈ શકે છે.
આરોગ્યસંભાળમાં, તે સારવાર યોજનાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અથવા રોગના પરિણામોની આગાહી કરવા માટે દર્દીના ડેટાનું વિશ્લેષણ સામેલ કરી શકે છે.
25. ડેટા લેક
ડેટા લેક એ કેન્દ્રીયકૃત અને માપી શકાય તેવી માહિતી ભંડાર છે જે તેના કાચા અને બિનપ્રક્રિયા વગરના સ્વરૂપમાં વિશાળ માત્રામાં ડેટા સંગ્રહિત કરે છે. તે પૂર્વ-વ્યાખ્યાયિત સ્કીમા અથવા ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશનની જરૂરિયાત વિના, માળખાગત, અર્ધ-સંરચિત અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા જેવા વિવિધ પ્રકારના ડેટા પ્રકારો, ફોર્મેટ્સ અને સ્ટ્રક્ચર્સને રાખવા માટે રચાયેલ છે.
ઉદાહરણ તરીકે, કોઈ કંપની ડેટા લેકમાં વેબસાઈટ લોગ્સ, ગ્રાહક વ્યવહારો, સોશિયલ મીડિયા ફીડ્સ અને IoT ઉપકરણો જેવા વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી ડેટા એકત્રિત અને સંગ્રહિત કરી શકે છે.
પછી આ ડેટાનો ઉપયોગ વિવિધ હેતુઓ માટે થઈ શકે છે, જેમ કે અદ્યતન એનાલિટિક્સનું સંચાલન કરવું, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ કરવું, અથવા ગ્રાહકના વર્તનમાં પેટર્ન અને વલણોનું અન્વેષણ કરવું.
26. ડેટા વેરહાઉસ
ડેટા વેરહાઉસ એ એક વિશિષ્ટ ડેટાબેઝ સિસ્ટમ છે જે ખાસ કરીને વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી મોટી માત્રામાં ડેટા સ્ટોર કરવા, ગોઠવવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે રચાયેલ છે. તે એવી રીતે રચાયેલ છે કે જે કાર્યક્ષમ ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ અને જટિલ વિશ્લેષણાત્મક પ્રશ્નોને સમર્થન આપે છે.
તે એક કેન્દ્રીય ભંડાર તરીકે સેવા આપે છે જે વિવિધ ઓપરેશનલ સિસ્ટમોમાંથી ડેટાને એકીકૃત કરે છે, જેમ કે ટ્રાન્ઝેક્શનલ ડેટાબેસેસ, CRM સિસ્ટમ્સ અને સંસ્થાની અંદરના અન્ય ડેટા સ્ત્રોતો.
વિશ્લેષણાત્મક હેતુઓ માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરેલ માળખાગત ફોર્મેટમાં ડેટાને રૂપાંતરિત, શુદ્ધ અને ડેટા વેરહાઉસમાં લોડ કરવામાં આવે છે.
27. બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ (BI)
બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ એ ડેટાને એકત્ર કરવાની, વિશ્લેષણ કરવાની અને પ્રસ્તુત કરવાની પ્રક્રિયાનો ઉલ્લેખ કરે છે જે વ્યવસાયોને જાણકાર નિર્ણયો લેવામાં અને મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ મેળવવામાં મદદ કરે છે. તેમાં કાચા ડેટાને અર્થપૂર્ણ, કાર્યક્ષમ માહિતીમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે વિવિધ સાધનો, તકનીકો અને તકનીકોનો ઉપયોગ શામેલ છે.
ઉદાહરણ તરીકે, બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ સૌથી વધુ નફાકારક ઉત્પાદનોને ઓળખવા, ઇન્વેન્ટરી સ્તરનું નિરીક્ષણ કરવા અને ગ્રાહકની પસંદગીઓને ટ્રૅક કરવા માટે વેચાણ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે.
તે આવક, ગ્રાહક સંપાદન અથવા ઉત્પાદન પ્રદર્શન જેવા મુખ્ય પ્રદર્શન સૂચકાંકો (KPIs) માં વાસ્તવિક સમયની આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરી શકે છે, જે વ્યવસાયોને ડેટા આધારિત નિર્ણયો લેવા અને તેમની કામગીરીને સુધારવા માટે યોગ્ય પગલાં લેવાની મંજૂરી આપે છે.
બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ ટૂલ્સમાં ઘણીવાર ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન, એડહોક ક્વેરી અને ડેટા એક્સપ્લોરેશન ક્ષમતાઓ જેવી સુવિધાઓનો સમાવેશ થાય છે. આ સાધનો વપરાશકર્તાઓને સક્ષમ કરે છે, જેમ કે બિઝનેસ વિશ્લેષકો અથવા મેનેજરો, ડેટા સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા, તેને કાપીને કાપીને, અને અહેવાલો અથવા વિઝ્યુઅલ રજૂઆતો જનરેટ કરવા જે મહત્વપૂર્ણ આંતરદૃષ્ટિ અને વલણોને પ્રકાશિત કરે છે.
28. આગાહીયુક્ત એનાલિટિક્સ
આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ એ ભવિષ્યની ઘટનાઓ અથવા પરિણામો વિશે માહિતગાર આગાહીઓ અથવા આગાહીઓ કરવા માટે ડેટા અને આંકડાકીય તકનીકોનો ઉપયોગ કરવાની પ્રથા છે. તેમાં ઐતિહાસિક ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવું, પેટર્નની ઓળખ કરવી અને ભાવિ વલણો, વર્તણૂકો અથવા ઘટનાઓને એક્સ્ટ્રાપોલેટ કરવા અને અંદાજ કાઢવા માટે મોડલ બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે.
તે ચલ વચ્ચેના સંબંધોને ઉજાગર કરવાનો અને તે માહિતીનો ઉપયોગ આગાહી કરવા માટે કરવાનો છે. તે ફક્ત ભૂતકાળની ઘટનાઓનું વર્ણન કરતાં આગળ વધે છે; તેના બદલે, તે ભવિષ્યમાં શું થવાની સંભાવના છે તે સમજવા અને અનુમાન કરવા માટે ઐતિહાસિક ડેટાનો લાભ લે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ફાઇનાન્સના ક્ષેત્રમાં, અનુમાનિત વિશ્લેષણનો ઉપયોગ આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે સ્ટોક ઐતિહાસિક બજાર ડેટા, આર્થિક સૂચકાંકો અને અન્ય સંબંધિત પરિબળો પર આધારિત કિંમતો.
માર્કેટિંગમાં, લક્ષિત જાહેરાતો અને વ્યક્તિગત માર્કેટિંગ ઝુંબેશને સક્ષમ કરીને, ગ્રાહક વર્તન અને પસંદગીઓની આગાહી કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
આરોગ્યસંભાળમાં, આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ ચોક્કસ રોગો માટે ઉચ્ચ જોખમ ધરાવતા દર્દીઓને ઓળખવામાં મદદ કરી શકે છે અથવા તબીબી ઇતિહાસ અને અન્ય પરિબળોના આધારે ફરીથી દાખલ થવાની સંભાવનાની આગાહી કરી શકે છે.
29. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ
પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ એ કોઈ ચોક્કસ પરિસ્થિતિ અથવા નિર્ણય લેવાની પરિસ્થિતિમાં લેવા માટેની શ્રેષ્ઠ સંભવિત ક્રિયાઓ નક્કી કરવા માટે ડેટા અને એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ છે.
તે વર્ણનાત્મક અને અનુમાનિત એનાલિટિક્સ ભવિષ્યમાં શું થઈ શકે છે તે વિશે માત્ર આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરીને જ નહીં, પણ ઇચ્છિત પરિણામ પ્રાપ્ત કરવા માટે સૌથી શ્રેષ્ઠ પગલાંની ભલામણ કરીને.
તે વિવિધ દૃશ્યોનું અનુકરણ કરવા અને વિવિધ નિર્ણયોના સંભવિત પરિણામોનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ઐતિહાસિક ડેટા, અનુમાનિત મોડેલ્સ અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકોને જોડે છે. તે ઇચ્છિત પરિણામોને મહત્તમ કરે છે અથવા જોખમો ઘટાડે છે તે પગલાં લેવા યોગ્ય ભલામણો બનાવવા માટે બહુવિધ અવરોધો, ઉદ્દેશ્યો અને પરિબળોને ધ્યાનમાં લે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, માં સપ્લાય ચેઇન મેનેજમેન્ટ, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ સૌથી કાર્યક્ષમ વિતરણ યોજના નક્કી કરવા માટે ઇન્વેન્ટરી સ્તર, ઉત્પાદન ક્ષમતા, પરિવહન ખર્ચ અને ગ્રાહકની માંગ પરના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે.
તે ખર્ચ ઘટાડવા અને સમયસર ડિલિવરી સુનિશ્ચિત કરવા માટે સંસાધનોની આદર્શ ફાળવણીની ભલામણ કરી શકે છે, જેમ કે ઇન્વેન્ટરી સ્ટોકિંગ સ્થાનો અથવા પરિવહન માર્ગો.
30. ડેટા આધારિત માર્કેટિંગ
ડેટા-આધારિત માર્કેટિંગ એ માર્કેટિંગ વ્યૂહરચનાઓ, ઝુંબેશો અને નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાઓને ચલાવવા માટે ડેટા અને એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરવાની પ્રથાનો સંદર્ભ આપે છે.
તેમાં ગ્રાહકની વર્તણૂક, પસંદગીઓ અને વલણોની આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે ડેટાના વિવિધ સ્ત્રોતોનો લાભ લેવાનો અને માર્કેટિંગ પ્રયાસોને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે તે માહિતીનો ઉપયોગ કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
તે બહુવિધ ટચપોઇન્ટ્સ, જેમ કે વેબસાઇટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ, સામાજિક મીડિયા જોડાણ, ગ્રાહક વસ્તી વિષયક, ખરીદીનો ઇતિહાસ અને વધુ જેવા ડેટા એકત્રિત કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ ડેટાનો ઉપયોગ પછી લક્ષ્ય પ્રેક્ષકો, તેમની પસંદગીઓ અને તેમની જરૂરિયાતોની વ્યાપક સમજણ બનાવવા માટે થાય છે.
ડેટાનો ઉપયોગ કરીને, માર્કેટર્સ ગ્રાહક વિભાજન, લક્ષ્યીકરણ અને વૈયક્તિકરણને લગતા માહિતગાર નિર્ણયો લઈ શકે છે.
તેઓ ચોક્કસ ગ્રાહક સેગમેન્ટ્સને ઓળખી શકે છે જે માર્કેટિંગ ઝુંબેશને હકારાત્મક પ્રતિસાદ આપે તેવી શક્યતા વધુ હોય છે અને તે મુજબ તેમના સંદેશાઓ અને ઑફર્સને અનુરૂપ હોય છે.
વધુમાં, ડેટા-આધારિત માર્કેટિંગ માર્કેટિંગ ચેનલોને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં, સૌથી અસરકારક માર્કેટિંગ મિશ્રણ નક્કી કરવામાં અને માર્કેટિંગ પહેલની સફળતાને માપવામાં મદદ કરે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ડેટા-આધારિત માર્કેટિંગ અભિગમમાં ખરીદીની વર્તણૂક અને પસંદગીની પેટર્નને ઓળખવા માટે ગ્રાહક ડેટાનું વિશ્લેષણ શામેલ હોઈ શકે છે. આ આંતરદૃષ્ટિના આધારે, માર્કેટર્સ વ્યક્તિગત કરેલ સામગ્રી અને ઑફર્સ સાથે લક્ષિત ઝુંબેશ બનાવી શકે છે જે ચોક્કસ ગ્રાહક વિભાગો સાથે પડઘો પાડે છે.
સતત વિશ્લેષણ અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન દ્વારા, તેઓ તેમના માર્કેટિંગ પ્રયાસોની અસરકારકતાને માપી શકે છે અને સમય જતાં વ્યૂહરચનાઓ સુધારી શકે છે.
31. ડેટા ગવર્નન્સ
ડેટા ગવર્નન્સ એ માળખું અને પ્રથાઓનો સમૂહ છે જે સંસ્થાઓ તેના જીવનકાળ દરમિયાન ડેટાના યોગ્ય સંચાલન, રક્ષણ અને અખંડિતતાને સુનિશ્ચિત કરવા અપનાવે છે. તે પ્રક્રિયાઓ, નીતિઓ અને પ્રક્રિયાઓનો સમાવેશ કરે છે જે સંસ્થામાં ડેટા કેવી રીતે એકત્રિત, સંગ્રહિત, ઍક્સેસ, ઉપયોગ અને શેર કરવામાં આવે છે તેનું સંચાલન કરે છે.
તેનો હેતુ ડેટા અસ્કયામતો પર જવાબદારી, જવાબદારી અને નિયંત્રણ સ્થાપિત કરવાનો છે. તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે ડેટા સચોટ, સંપૂર્ણ, સુસંગત અને વિશ્વાસપાત્ર છે, જે સંસ્થાઓને જાણકાર નિર્ણયો લેવા, ડેટાની ગુણવત્તા જાળવવા અને નિયમનકારી જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.
ડેટા ગવર્નન્સમાં ડેટા મેનેજમેન્ટ માટે ભૂમિકાઓ અને જવાબદારીઓ વ્યાખ્યાયિત કરવી, ડેટા ધોરણો અને નીતિઓ સ્થાપિત કરવી અને પાલનની દેખરેખ અને અમલીકરણ માટે પ્રક્રિયાઓનો અમલ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. તે ડેટા મેનેજમેન્ટના વિવિધ પાસાઓને સંબોધે છે, જેમાં ડેટા ગોપનીયતા, ડેટા સુરક્ષા, ડેટા ગુણવત્તા, ડેટા વર્ગીકરણ અને ડેટા જીવનચક્ર સંચાલનનો સમાવેશ થાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ડેટા ગવર્નન્સમાં વ્યક્તિગત અથવા સંવેદનશીલ ડેટાને લાગુ પડતા ગોપનીયતા નિયમો, જેમ કે જનરલ ડેટા પ્રોટેક્શન રેગ્યુલેશન (GDPR)ના પાલનમાં હેન્ડલ કરવામાં આવે છે તેની ખાતરી કરવા માટે પ્રક્રિયાઓનો અમલ કરવાનો સમાવેશ થઈ શકે છે.
તેમાં ડેટા ગુણવત્તાના ધોરણો સ્થાપિત કરવા અને ડેટા સચોટ અને વિશ્વસનીય છે તેની ખાતરી કરવા માટે ડેટા માન્યતા પ્રક્રિયાઓ અમલમાં મૂકવાનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે.
32. ડેટા સુરક્ષા
ડેટા સુરક્ષા એ અમારી મૂલ્યવાન માહિતીને અનધિકૃત ઍક્સેસ અથવા ચોરીથી સુરક્ષિત રાખવા વિશે છે. તેમાં ડેટાની ગુપ્તતા, અખંડિતતા અને પ્રાપ્યતાના રક્ષણ માટે પગલાં લેવાનો સમાવેશ થાય છે.
અનિવાર્યપણે, તેનો અર્થ એ છે કે માત્ર યોગ્ય લોકો જ અમારા ડેટાને ઍક્સેસ કરી શકે છે, તે સચોટ અને અપરિવર્તિત રહે છે અને જ્યારે જરૂર પડે ત્યારે તે ઉપલબ્ધ છે.
ડેટા સુરક્ષા હાંસલ કરવા માટે, વિવિધ વ્યૂહરચનાઓ અને તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. દાખલા તરીકે, ઍક્સેસ નિયંત્રણો અને એન્ક્રિપ્શન પદ્ધતિઓ અધિકૃત વ્યક્તિઓ અથવા સિસ્ટમ્સની ઍક્સેસને મર્યાદિત કરવામાં મદદ કરે છે, જે બહારના લોકો માટે અમારા ડેટાને ઍક્સેસ કરવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે.
મોનિટરિંગ સિસ્ટમ્સ, ફાયરવૉલ્સ અને ઇન્ટ્રુઝન ડિટેક્શન સિસ્ટમ્સ વાલી તરીકે કામ કરે છે, અમને શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિઓ વિશે ચેતવણી આપે છે અને અનધિકૃત ઍક્સેસને અટકાવે છે.
33. વસ્તુઓનો ઇન્ટરનેટ
ઈન્ટરનેટ ઓફ થિંગ્સ (IoT) એ ભૌતિક વસ્તુઓ અથવા "વસ્તુઓ" ના નેટવર્કનો ઉલ્લેખ કરે છે જે ઈન્ટરનેટ સાથે જોડાયેલ છે અને એકબીજા સાથે વાતચીત કરી શકે છે. તે રોજિંદા વસ્તુઓ, ઉપકરણો અને મશીનોના મોટા વેબ જેવું છે જે માહિતી શેર કરવામાં અને ઇન્ટરનેટ દ્વારા ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરીને કાર્યો કરવા સક્ષમ છે.
સરળ શબ્દોમાં, IoT એ વિવિધ ઑબ્જેક્ટ્સ અથવા ઉપકરણોને "સ્માર્ટ" ક્ષમતાઓ આપવાનો સમાવેશ કરે છે જે પરંપરાગત રીતે ઇન્ટરનેટ સાથે જોડાયેલા ન હતા. આ વસ્તુઓમાં ઘરગથ્થુ ઉપકરણો, પહેરવા યોગ્ય ઉપકરણો, થર્મોસ્ટેટ્સ, કાર અને ઔદ્યોગિક મશીનરીનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે.
આ ઑબ્જેક્ટ્સને ઇન્ટરનેટ સાથે કનેક્ટ કરીને, તેઓ ડેટા એકત્ર કરી શકે છે અને શેર કરી શકે છે, સૂચનાઓ પ્રાપ્ત કરી શકે છે અને સ્વાયત્ત રીતે અથવા વપરાશકર્તા આદેશોના જવાબમાં કાર્યો કરી શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, સ્માર્ટ થર્મોસ્ટેટ તાપમાનને મોનિટર કરી શકે છે, સેટિંગ્સને સમાયોજિત કરી શકે છે અને સ્માર્ટફોન એપ્લિકેશન પર ઊર્જા વપરાશના અહેવાલો મોકલી શકે છે. પહેરવા યોગ્ય ફિટનેસ ટ્રેકર તમારી શારીરિક પ્રવૃત્તિઓનો ડેટા એકત્રિત કરી શકે છે અને વિશ્લેષણ માટે તેને ક્લાઉડ-આધારિત પ્લેટફોર્મ સાથે સમન્વયિત કરી શકે છે.
34. નિર્ણય વૃક્ષ
નિર્ણય વૃક્ષ એ દ્રશ્ય પ્રતિનિધિત્વ અથવા રેખાકૃતિ છે જે અમને પસંદગીઓ અથવા શરતોની શ્રેણીના આધારે નિર્ણય લેવામાં અથવા ક્રિયાનો માર્ગ નક્કી કરવામાં મદદ કરે છે.
તે એક ફ્લોચાર્ટ જેવું છે જે વિવિધ વિકલ્પો અને તેમના સંભવિત પરિણામોને ધ્યાનમાં લઈને નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં અમને માર્ગદર્શન આપે છે.
કલ્પના કરો કે તમને કોઈ સમસ્યા અથવા પ્રશ્ન છે અને તમારે પસંદગી કરવાની જરૂર છે.
નિર્ણય વૃક્ષ નિર્ણયને નાના પગલાઓમાં વિભાજિત કરે છે, પ્રારંભિક પ્રશ્નથી શરૂ કરીને અને દરેક પગલા પર શરતો અથવા માપદંડોના આધારે વિવિધ સંભવિત જવાબો અથવા ક્રિયાઓમાં વિભાજીત થાય છે.
35. જ્ઞાનાત્મક કમ્પ્યુટિંગ
જ્ઞાનાત્મક કમ્પ્યુટિંગ, સરળ શબ્દોમાં, કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સ અથવા તકનીકોનો સંદર્ભ આપે છે જે માનવ જ્ઞાનાત્મક ક્ષમતાઓની નકલ કરે છે, જેમ કે શીખવું, તર્ક, સમજણ અને સમસ્યાનું નિરાકરણ.
તેમાં એવી કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સ બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે જે માહિતીની પ્રક્રિયા અને અર્થઘટન કરી શકે તેવી રીતે માનવ વિચારસરણીને મળતી આવે.
જ્ઞાનાત્મક કમ્પ્યુટિંગનો હેતુ એવા મશીનો વિકસાવવાનો છે જે માનવોને વધુ કુદરતી અને બુદ્ધિશાળી રીતે સમજી શકે અને તેની સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરી શકે. આ સિસ્ટમો વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા, પેટર્નને ઓળખવા, આગાહીઓ કરવા અને અર્થપૂર્ણ આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે.
જ્ઞાનાત્મક કમ્પ્યુટિંગને કોમ્પ્યુટરને માનવીઓની જેમ વધુ વિચારવા અને કાર્ય કરવા માટેના પ્રયાસ તરીકે વિચારો.
તેમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, મશીન લર્નિંગ, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ અને કોમ્પ્યુટર વિઝન જેવી ટેક્નોલોજીનો લાભ લેવાનો સમાવેશ થાય છે જેથી કમ્પ્યુટરને એવા કાર્યો કરવામાં સક્ષમ બનાવી શકાય જે પરંપરાગત રીતે માનવ બુદ્ધિ સાથે સંકળાયેલા હતા.
36. કોમ્પ્યુટેશનલ લર્નિંગ થિયરી
કોમ્પ્યુટેશનલ લર્નિંગ થિયરી એ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના ક્ષેત્રમાં એક વિશિષ્ટ શાખા છે જે ખાસ કરીને ડેટામાંથી શીખવા માટે રચાયેલ અલ્ગોરિધમ્સના વિકાસ અને પરીક્ષાની આસપાસ ફરે છે.
આ ક્ષેત્ર એલ્ગોરિધમ્સ બનાવવા માટે વિવિધ તકનીકો અને પદ્ધતિઓની શોધ કરે છે જે મોટા પ્રમાણમાં માહિતીનું વિશ્લેષણ અને પ્રક્રિયા કરીને સ્વાયત્ત રીતે તેમના પ્રદર્શનને સુધારી શકે છે.
ડેટાની શક્તિનો ઉપયોગ કરીને, કોમ્પ્યુટેશનલ લર્નિંગ થિયરીનો હેતુ પેટર્ન, સંબંધો અને આંતરદૃષ્ટિને ઉજાગર કરવાનો છે જે મશીનોને તેમની નિર્ણય લેવાની ક્ષમતાને વધારવા અને કાર્યોને વધુ અસરકારક રીતે કરવા સક્ષમ કરે છે.
અંતિમ ધ્યેય એલ્ગોરિધમ્સ બનાવવાનું છે જે તેઓ જે ડેટાના સંપર્કમાં આવ્યા છે તેના આધારે અનુકૂલન કરી શકે, સામાન્યીકરણ કરી શકે અને સચોટ અનુમાનો કરી શકે, જે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા અને તેના વ્યવહારુ કાર્યક્રમોના વિકાસમાં ફાળો આપે છે.
37. ટ્યુરિંગ ટેસ્ટ
ટ્યુરિંગ ટેસ્ટ, મૂળરૂપે તેજસ્વી ગણિતશાસ્ત્રી અને કોમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિક એલન ટ્યુરિંગ દ્વારા પ્રસ્તાવિત, એક મનમોહક ખ્યાલ છે જેનો ઉપયોગ એ મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે કે શું મશીન મનુષ્યની તુલનામાં બુદ્ધિશાળી વર્તન પ્રદર્શિત કરી શકે છે અથવા વ્યવહારીક રીતે અસ્પષ્ટ છે.
ટ્યુરિંગ ટેસ્ટમાં, માનવ મૂલ્યાંકનકાર મશીન અને અન્ય માનવ સહભાગી બંને સાથે કુદરતી ભાષામાં વાતચીતમાં જોડાય છે, તે જાણ્યા વિના કે કયું મશીન છે.
મૂલ્યાંકનકર્તાની ભૂમિકા એ નક્કી કરવાની છે કે કઈ એન્ટિટી ફક્ત તેમના પ્રતિભાવોના આધારે મશીન છે. જો મશીન મૂલ્યાંકનકર્તાને સમજાવવામાં સક્ષમ હોય કે તે માનવ સમકક્ષ છે, તો તેણે ટ્યુરિંગ ટેસ્ટ પાસ કરી હોવાનું કહેવાય છે, ત્યાં માનવ જેવી ક્ષમતાઓને પ્રતિબિંબિત કરતી બુદ્ધિનું સ્તર દર્શાવે છે.
એલન ટ્યુરિંગે મશીન ઇન્ટેલિજન્સનો ખ્યાલ શોધવા અને મશીનો માનવ-સ્તરની સમજશક્તિ હાંસલ કરી શકે છે કે કેમ તે અંગે પ્રશ્ન ઊભો કરવાના સાધન તરીકે આ પરીક્ષણનો પ્રસ્તાવ મૂક્યો હતો.
માનવીય અસ્પષ્ટતાના સંદર્ભમાં પરીક્ષણની રચના કરીને, ટ્યુરિંગે મશીનો માટે વર્તન પ્રદર્શિત કરવાની સંભવિતતાને પ્રકાશિત કરી જે એટલી ખાતરીપૂર્વક બુદ્ધિશાળી છે કે તેને મનુષ્યોથી અલગ પાડવાનું પડકારરૂપ બની જાય છે.
ટ્યુરિંગ ટેસ્ટે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા અને જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાનના ક્ષેત્રોમાં વ્યાપક ચર્ચાઓ અને સંશોધનોને વેગ આપ્યો. જ્યારે ટ્યુરિંગ ટેસ્ટ પાસ કરવી એ એક નોંધપાત્ર સીમાચિહ્નરૂપ છે, તે બુદ્ધિનું એકમાત્ર માપ નથી.
તેમ છતાં, પરીક્ષણ વિચાર-પ્રેરક માપદંડ તરીકે કામ કરે છે, જે માનવ જેવી બુદ્ધિ અને વર્તનનું અનુકરણ કરવા સક્ષમ મશીનો વિકસાવવા માટેના ચાલુ પ્રયત્નોને ઉત્તેજન આપે છે અને બુદ્ધિશાળી હોવાનો અર્થ શું થાય છે તેના વ્યાપક સંશોધનમાં યોગદાન આપે છે.
38. મજબૂતીકરણ શિક્ષણ
મજબૂતીકરણ શીખવી એ એક પ્રકારનું શિક્ષણ છે જે અજમાયશ અને ભૂલ દ્વારા થાય છે, જ્યાં "એજન્ટ" (જે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ અથવા રોબોટ હોઈ શકે છે) સારી વર્તણૂક માટે પુરસ્કારો પ્રાપ્ત કરીને અને ખરાબ વર્તન માટેના પરિણામો અથવા સજાનો સામનો કરીને કાર્યો કરવાનું શીખે છે.
એક દૃશ્યની કલ્પના કરો જ્યાં એજન્ટ કોઈ ચોક્કસ કાર્યને પૂર્ણ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યો હોય, જેમ કે મેઝ નેવિગેટ કરવું. શરૂઆતમાં, એજન્ટને લેવાનો સાચો રસ્તો ખબર નથી, તેથી તે વિવિધ ક્રિયાઓનો પ્રયાસ કરે છે અને વિવિધ માર્ગોની શોધ કરે છે.
જ્યારે તે કોઈ સારી ક્રિયા પસંદ કરે છે જે તેને ધ્યેયની નજીક લઈ જાય છે, ત્યારે તેને વર્ચ્યુઅલ "પીઠ પર થપ્પડ" જેવું ઈનામ મળે છે. જો કે, જો તે ખરાબ નિર્ણય લે છે જે મૃત અંત તરફ દોરી જાય છે અથવા તેને લક્ષ્યથી દૂર લઈ જાય છે, તો તેને સજા અથવા નકારાત્મક પ્રતિસાદ મળે છે.
અજમાયશ અને ભૂલની આ પ્રક્રિયા દ્વારા, એજન્ટ ચોક્કસ ક્રિયાઓને હકારાત્મક કે નકારાત્મક પરિણામો સાથે સાંકળવાનું શીખે છે. તે ધીમે ધીમે તેના પુરસ્કારોને મહત્તમ કરવા અને સજાને ઘટાડવા માટે ક્રિયાઓનો શ્રેષ્ઠ ક્રમ શોધી કાઢે છે, આખરે કાર્યમાં વધુ નિપુણ બને છે.
મજબૂતીકરણ શિક્ષણ પર્યાવરણમાંથી પ્રતિસાદ મેળવીને મનુષ્ય અને પ્રાણીઓ કેવી રીતે શીખે છે તેમાંથી પ્રેરણા મેળવે છે.
આ ખ્યાલને મશીનો પર લાગુ કરીને, સંશોધકો બુદ્ધિશાળી પ્રણાલીઓ વિકસાવવાનું લક્ષ્ય રાખે છે જે હકારાત્મક મજબૂતીકરણ અને નકારાત્મક પરિણામોની પ્રક્રિયા દ્વારા સ્વાયત્ત રીતે સૌથી અસરકારક વર્તણૂકોને શોધીને વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં શીખી શકે અને અનુકૂલન કરી શકે.
39. એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન
એન્ટિટી નિષ્કર્ષણ એ એવી પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપે છે જેમાં અમે ટેક્સ્ટના બ્લોકમાંથી માહિતીના મહત્વના ભાગોને ઓળખીએ છીએ અને એક્સ્ટ્રેક્ટ કરીએ છીએ, જેને એન્ટિટી તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. આ સંસ્થાઓ વિવિધ વસ્તુઓ હોઈ શકે છે જેમ કે લોકોના નામ, સ્થાનોના નામ, સંસ્થાઓના નામ વગેરે.
ચાલો કલ્પના કરીએ કે તમારી પાસે સમાચાર લેખનું વર્ણન કરતો ફકરો છે.
એન્ટિટી નિષ્કર્ષણમાં ટેક્સ્ટનું પૃથ્થકરણ કરવું અને અલગ-અલગ એન્ટિટીનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા ચોક્કસ બિટ્સ પસંદ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો ટેક્સ્ટમાં "જ્હોન સ્મિથ," સ્થાન "ન્યૂ યોર્ક સિટી," અથવા સંસ્થા "ઓપનએઆઈ" જેવી વ્યક્તિના નામનો ઉલ્લેખ કરવામાં આવ્યો હોય, તો આ તે સંસ્થાઓ હશે જેને અમે ઓળખવા અને કાઢવાનો લક્ષ્યાંક રાખીએ છીએ.
એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન કરીને, અમે ટેક્સ્ટમાંથી નોંધપાત્ર ઘટકોને ઓળખવા અને અલગ કરવા માટે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામને આવશ્યકપણે શીખવીએ છીએ. આ પ્રક્રિયા અમને માહિતીને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે વ્યવસ્થિત અને વર્ગીકૃત કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે, જેનાથી મોટા પ્રમાણમાં ટેક્સ્ચ્યુઅલ ડેટામાંથી શોધ, વિશ્લેષણ અને આંતરદૃષ્ટિ મેળવવાનું સરળ બને છે.
એકંદરે, એન્ટિટી નિષ્કર્ષણ અમને ટેક્સ્ટની અંદર, મૂલ્યવાન માહિતીના નિષ્કર્ષણને સુવ્યવસ્થિત કરવા અને ટેક્સ્ટ્યુઅલ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા અને સમજવાની અમારી ક્ષમતાને વધારવા જેવી મહત્વપૂર્ણ સંસ્થાઓ, જેમ કે લોકો, સ્થાનો અને સંસ્થાઓને નિર્દેશિત કરવાના કાર્યને સ્વચાલિત કરવામાં મદદ કરે છે.
40. ભાષાકીય ટીકા
ભાષાકીય ટીકામાં વપરાયેલી ભાષાની અમારી સમજ અને વિશ્લેષણને વધારવા માટે વધારાની ભાષાકીય માહિતી સાથે ટેક્સ્ટને સમૃદ્ધ બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે. તે ટેક્સ્ટના વિવિધ ભાગોમાં મદદરૂપ લેબલ્સ અથવા ટૅગ્સ ઉમેરવા જેવું છે.
જ્યારે આપણે ભાષાકીય ટીકા કરીએ છીએ, ત્યારે આપણે ટેક્સ્ટમાં મૂળભૂત શબ્દો અને વાક્યોથી આગળ વધીએ છીએ અને ચોક્કસ ઘટકોને લેબલ અથવા ટેગ કરવાનું શરૂ કરીએ છીએ. ઉદાહરણ તરીકે, અમે પાર્ટ-ઓફ-સ્પીચ ટૅગ્સ ઉમેરી શકીએ છીએ, જે દરેક શબ્દની વ્યાકરણની શ્રેણી સૂચવે છે (જેમ કે સંજ્ઞા, ક્રિયાપદ, વિશેષણ, વગેરે). આ અમને દરેક શબ્દ વાક્યમાં ભજવે છે તે ભૂમિકા સમજવામાં મદદ કરે છે.
ભાષાકીય ટીકાનું બીજું સ્વરૂપ એન્ટિટી રેકગ્નિશન છે, જ્યાં આપણે ચોક્કસ નામવાળી સંસ્થાઓને ઓળખીએ છીએ અને લેબલ કરીએ છીએ, જેમ કે લોકો, સ્થાનો, સંસ્થાઓ અથવા તારીખોના નામ. આ અમને ટેક્સ્ટમાંથી મહત્વપૂર્ણ માહિતીને ઝડપથી શોધી અને કાઢવાની મંજૂરી આપે છે.
આ રીતે ટેક્સ્ટની ટીકા કરીને, અમે ભાષાની વધુ સંરચિત અને સંગઠિત રજૂઆત બનાવીએ છીએ. આ વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં અત્યંત ઉપયોગી થઈ શકે છે. દાખલા તરીકે, તે વપરાશકર્તાની ક્વેરીઝ પાછળના ઉદ્દેશ્યને સમજીને સર્ચ એન્જિનની ચોકસાઈને સુધારવામાં મદદ કરે છે. તે મશીન અનુવાદ, ભાવના વિશ્લેષણ, માહિતી નિષ્કર્ષણ અને અન્ય ઘણા કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા કાર્યોમાં પણ મદદ કરે છે.
ભાષાકીય ટીકા સંશોધકો, ભાષાશાસ્ત્રીઓ અને વિકાસકર્તાઓ માટે એક મહત્વપૂર્ણ સાધન તરીકે સેવા આપે છે, જે તેમને ભાષાના દાખલાઓનો અભ્યાસ કરવા, ભાષાના નમૂનાઓ બનાવવા અને ટેક્સ્ટનું વધુ સારી રીતે વિશ્લેષણ અને સમજી શકે તેવા અત્યાધુનિક અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા સક્ષમ બનાવે છે.
41. હાયપરપેરામીટર
In મશીન શિક્ષણ, હાયપરપેરામીટર એ એક વિશિષ્ટ સેટિંગ અથવા રૂપરેખાંકન જેવું છે જે આપણે મોડેલને તાલીમ આપતા પહેલા નક્કી કરવાની જરૂર છે. તે એવી વસ્તુ નથી કે જે ડેટામાંથી મોડેલ તેના પોતાના પર શીખી શકે; તેના બદલે, આપણે તેને અગાઉથી નક્કી કરવું પડશે.
તેને એક નોબ અથવા સ્વિચ તરીકે વિચારો કે જે અમે મોડલ કેવી રીતે શીખે છે અને આગાહીઓ કરે છે તે ફાઇન-ટ્યુન સાથે સમાયોજિત કરી શકીએ છીએ. આ હાયપરપેરામીટર્સ શીખવાની પ્રક્રિયાના વિવિધ પાસાઓને નિયંત્રિત કરે છે, જેમ કે મોડેલની જટિલતા, તાલીમની ઝડપ અને ચોકસાઈ અને સામાન્યીકરણ વચ્ચેનો વેપાર.
ઉદાહરણ તરીકે, ચાલો ન્યુરલ નેટવર્કને ધ્યાનમાં લઈએ. એક મહત્વપૂર્ણ હાયપરપેરામીટર નેટવર્કમાં સ્તરોની સંખ્યા છે. અમારે નેટવર્ક કેટલું ઊંડું હોવું જોઈએ તે પસંદ કરવું પડશે અને આ નિર્ણય ડેટામાં જટિલ પેટર્ન મેળવવાની તેની ક્ષમતાને અસર કરે છે.
અન્ય સામાન્ય હાયપરપેરામીટર્સમાં લર્નિંગ રેટનો સમાવેશ થાય છે, જે નક્કી કરે છે કે પ્રશિક્ષણ ડેટાના આધારે મોડલ તેના આંતરિક પરિમાણોને કેટલી ઝડપથી સમાયોજિત કરે છે, અને નિયમિતીકરણ શક્તિ, જે નિયંત્રિત કરે છે કે મોડલ ઓવરફિટિંગને રોકવા માટે જટિલ પેટર્નને કેટલો દંડ કરે છે.
આ હાયપરપેરામીટર્સને યોગ્ય રીતે સેટ કરવું મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે મોડેલના પ્રદર્શન અને વર્તનને નોંધપાત્ર રીતે અસર કરી શકે છે. તેમાં ઘણી વાર થોડી અજમાયશ અને ભૂલનો સમાવેશ થાય છે, વિવિધ મૂલ્યો સાથે પ્રયોગ કરીને અને તેઓ માન્યતા ડેટાસેટ પર મોડેલના પ્રદર્શનને કેવી રીતે અસર કરે છે તેનું નિરીક્ષણ કરે છે.
42. મેટાડેટા
મેટાડેટા વધારાની માહિતીનો સંદર્ભ આપે છે જે અન્ય ડેટા વિશે વિગતો પ્રદાન કરે છે. તે ટૅગ્સ અથવા લેબલ્સના સમૂહ જેવું છે જે અમને વધુ સંદર્ભ આપે છે અથવા મુખ્ય ડેટાની લાક્ષણિકતાઓનું વર્ણન કરે છે.
જ્યારે અમારી પાસે ડેટા હોય, પછી ભલે તે દસ્તાવેજ હોય, ફોટોગ્રાફ હોય, વિડિયો હોય અથવા અન્ય કોઈપણ પ્રકારની માહિતી હોય, મેટાડેટા અમને તે ડેટાના મહત્વપૂર્ણ પાસાઓને સમજવામાં મદદ કરે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, દસ્તાવેજમાં, મેટાડેટામાં લેખકનું નામ, તે બનાવ્યાની તારીખ અથવા ફાઇલ ફોર્મેટ જેવી વિગતો શામેલ હોઈ શકે છે. ફોટોગ્રાફના કિસ્સામાં, મેટાડેટા અમને તે ક્યાં લેવામાં આવ્યો હતો તે સ્થાન, કેમેરા સેટિંગ્સનો ઉપયોગ અથવા તે કેપ્ચર કરવામાં આવેલ તારીખ અને સમય પણ કહી શકે છે.
મેટાડેટા અમને ડેટાને વધુ અસરકારક રીતે ગોઠવવા, શોધવા અને અર્થઘટન કરવામાં મદદ કરે છે. માહિતીના આ વર્ણનાત્મક ટુકડાઓ ઉમેરીને, અમે સંપૂર્ણ સામગ્રીને ખોદ્યા વિના ચોક્કસ ફાઇલો ઝડપથી શોધી શકીએ છીએ અથવા તેમના મૂળ, હેતુ અથવા સંદર્ભને સમજી શકીએ છીએ.
43. પરિમાણ ઘટાડો
ડાયમેન્શનલિટી રિડક્શન એ એક એવી તકનીક છે જેનો ઉપયોગ ડેટાસેટમાં સમાવિષ્ટ સુવિધાઓ અથવા ચલોની સંખ્યા ઘટાડીને સરળ બનાવવા માટે થાય છે. તે ડેટાસેટમાં માહિતીને વધુ વ્યવસ્થિત અને તેની સાથે કામ કરવાનું સરળ બનાવવા માટે તેને સંક્ષિપ્ત અથવા સારાંશ આપવા જેવું છે.
કલ્પના કરો કે તમારી પાસે અસંખ્ય કૉલમ્સ અથવા ડેટા પોઈન્ટની વિવિધ લાક્ષણિકતાઓ રજૂ કરતી વિશેષતાઓ સાથેનો ડેટાસેટ છે. દરેક કૉલમ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સની જટિલતા અને કોમ્પ્યુટેશનલ આવશ્યકતાઓને ઉમેરે છે.
કેટલાક કિસ્સાઓમાં, મોટી સંખ્યામાં પરિમાણો હોવાને કારણે ડેટામાં અર્થપૂર્ણ પેટર્ન અથવા સંબંધો શોધવાનું પડકારરૂપ બની શકે છે.
પરિમાણીયતામાં ઘટાડો ડેટાસેટને નિમ્ન-પરિમાણીય રજૂઆતમાં રૂપાંતરિત કરીને આ સમસ્યાને ઉકેલવામાં મદદ કરે છે જ્યારે શક્ય તેટલી વધુ સંબંધિત માહિતી જાળવી રાખે છે. તે બિનજરૂરી અથવા ઓછા માહિતીપ્રદ પરિમાણોને છોડી દેતી વખતે ડેટામાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ પાસાઓ અથવા ભિન્નતાને કેપ્ચર કરવાનો હેતુ ધરાવે છે.
44. ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ
ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ એ એક પ્રક્રિયા છે જેમાં ટેક્સ્ટના બ્લોક્સને તેમની સામગ્રી અથવા અર્થના આધારે ચોક્કસ લેબલ્સ અથવા કેટેગરીઝ સોંપવામાં આવે છે. તે વધુ વિશ્લેષણ અથવા નિર્ણય લેવાની સુવિધા માટે વિવિધ જૂથો અથવા વર્ગોમાં પાઠ્ય માહિતીને વર્ગીકૃત અથવા ગોઠવવા જેવું છે.
ચાલો ઈમેલ વર્ગીકરણના ઉદાહરણને ધ્યાનમાં લઈએ. આ પરિસ્થિતિમાં, અમે એ નક્કી કરવા માંગીએ છીએ કે ઇનકમિંગ ઈમેલ સ્પામ છે કે નોન-સ્પામ (હેમ તરીકે પણ ઓળખાય છે). ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ ઇમેઇલની સામગ્રીનું વિશ્લેષણ કરે છે અને તે મુજબ તેને લેબલ સોંપે છે.
જો અલ્ગોરિધમ નક્કી કરે છે કે ઇમેઇલ સામાન્ય રીતે સ્પામ સાથે સંકળાયેલી લાક્ષણિકતાઓ દર્શાવે છે, તો તે "સ્પામ" લેબલ સોંપે છે. તેનાથી વિપરિત, જો ઈમેલ કાયદેસર અને બિન-સ્પામમી દેખાય છે, તો તે "નોન-સ્પામ" અથવા "હેમ" લેબલ અસાઇન કરે છે.
ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ ઇમેઇલ ફિલ્ટરિંગ ઉપરાંત વિવિધ ડોમેન્સમાં એપ્લિકેશન શોધે છે. ગ્રાહક સમીક્ષાઓ (સકારાત્મક, નકારાત્મક અથવા તટસ્થ) માં વ્યક્ત કરેલી લાગણી નક્કી કરવા માટે તેનો ઉપયોગ સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણમાં થાય છે.
સમાચાર લેખોને રમતગમત, રાજકારણ, મનોરંજન અને વધુ જેવા વિવિધ વિષયો અથવા શ્રેણીઓમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. ગ્રાહક સપોર્ટ ચેટ લોગને સંબોધવામાં આવતા ઉદ્દેશ્ય અથવા મુદ્દાના આધારે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે.
45. નબળા AI
નબળા AI, જેને સાંકડી AI તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ્સનો સંદર્ભ આપે છે જે ચોક્કસ કાર્યો અથવા કાર્યો કરવા માટે ડિઝાઇન અને પ્રોગ્રામ કરેલ હોય છે. માનવ બુદ્ધિથી વિપરીત, જે જ્ઞાનાત્મક ક્ષમતાઓની વિશાળ શ્રેણીને સમાવે છે, નબળા AI ચોક્કસ ડોમેન અથવા કાર્ય સુધી મર્યાદિત છે.
નબળા AI ને વિશિષ્ટ સોફ્ટવેર અથવા મશીનો તરીકે વિચારો જે ચોક્કસ નોકરીઓ કરવામાં શ્રેષ્ઠ છે. ઉદાહરણ તરીકે, રમતની પરિસ્થિતિઓનું વિશ્લેષણ કરવા, વ્યૂહરચના બનાવવા અને માનવ ખેલાડીઓ સામે સ્પર્ધા કરવા માટે ચેસ-રમતો AI પ્રોગ્રામ બનાવવામાં આવી શકે છે.
બીજું ઉદાહરણ ઇમેજ રેકગ્નિશન સિસ્ટમ છે જે ફોટોગ્રાફ્સ અથવા વિડિયોમાં ઑબ્જેક્ટને ઓળખી શકે છે.
આ AI સિસ્ટમો તેમની કુશળતાના ચોક્કસ ક્ષેત્રોમાં શ્રેષ્ઠ બનવા માટે પ્રશિક્ષિત અને ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ છે. તેઓ તેમના કાર્યોને અસરકારક રીતે પૂર્ણ કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ, ડેટા અને પૂર્વ-નિર્ધારિત નિયમો પર આધાર રાખે છે.
જો કે, તેમની પાસે સામાન્ય બુદ્ધિ નથી કે જે તેમને તેમના નિયુક્ત ડોમેનની બહારના કાર્યોને સમજવા અથવા કરવા દે.
46. મજબૂત AI
સ્ટ્રોંગ AI, જેને સામાન્ય AI અથવા આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઈન્ટેલિજન્સ (AGI) તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના એક સ્વરૂપનો ઉલ્લેખ કરે છે જે માનવી કરી શકે તેવા કોઈપણ બૌદ્ધિક કાર્યને સમજવા, શીખવાની અને કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
નબળા AIથી વિપરીત, જે ચોક્કસ કાર્યો માટે રચાયેલ છે, મજબૂત AIનો હેતુ માનવ જેવી બુદ્ધિ અને જ્ઞાનાત્મક ક્ષમતાઓની નકલ કરવાનો છે. તે મશીનો અથવા સૉફ્ટવેર બનાવવાનો પ્રયત્ન કરે છે જે માત્ર વિશિષ્ટ કાર્યોમાં જ નહીં પરંતુ બૌદ્ધિક પડકારોની વિશાળ શ્રેણીનો સામનો કરવા માટે વ્યાપક સમજ અને અનુકૂલનક્ષમતા પણ ધરાવે છે.
મજબૂત AI નો ધ્યેય એવી પ્રણાલીઓ વિકસાવવાનો છે જે તર્ક કરી શકે, જટિલ માહિતીને સમજી શકે, અનુભવમાંથી શીખી શકે, કુદરતી ભાષાની વાતચીતમાં જોડાઈ શકે, સર્જનાત્મકતાનું પ્રદર્શન કરી શકે અને માનવ બુદ્ધિ સાથે સંકળાયેલા અન્ય ગુણોનું પ્રદર્શન કરી શકે.
સારમાં, તે AI સિસ્ટમ્સ બનાવવાની ઇચ્છા રાખે છે જે માનવ-સ્તરની વિચારસરણી અને બહુવિધ ડોમેન્સમાં સમસ્યા-નિવારણનું અનુકરણ અથવા નકલ કરી શકે.
47. ફોરવર્ડ ચેઇનિંગ
ફોરવર્ડ ચેઇનિંગ એ તર્ક અથવા તર્કની એક પદ્ધતિ છે જે ઉપલબ્ધ ડેટાથી શરૂ થાય છે અને તેનો ઉપયોગ અનુમાન બનાવવા અને નવા તારણો કાઢવા માટે કરે છે. તે આગળ વધવા અને વધારાની આંતરદૃષ્ટિ સુધી પહોંચવા માટે હાથમાં રહેલી માહિતીનો ઉપયોગ કરીને બિંદુઓને જોડવા જેવું છે.
કલ્પના કરો કે તમારી પાસે નિયમો અથવા તથ્યોનો સમૂહ છે અને તમે નવી માહિતી મેળવવા અથવા તેના આધારે ચોક્કસ નિષ્કર્ષ પર પહોંચવા માંગો છો. ફોરવર્ડ ચેઇનિંગ પ્રારંભિક ડેટાની તપાસ કરીને અને વધારાના તથ્યો અથવા તારણો જનરેટ કરવા માટે તાર્કિક નિયમો લાગુ કરીને કાર્ય કરે છે.
સરળ બનાવવા માટે, ચાલો હવામાન પરિસ્થિતિઓના આધારે શું પહેરવું તે નક્કી કરવાના એક સરળ દૃશ્યને ધ્યાનમાં લઈએ. તમારી પાસે એક નિયમ છે જે કહે છે, "જો વરસાદ પડી રહ્યો છે, તો છત્રી લાવો," અને બીજો નિયમ જે કહે છે કે "જો ઠંડી હોય, તો જેકેટ પહેરો." હવે, જો તમે જોશો કે ખરેખર વરસાદ પડી રહ્યો છે, તો તમે આગળની સાંકળનો ઉપયોગ કરીને અનુમાન લગાવી શકો છો કે તમારે છત્રી લાવવી જોઈએ.
48. બેકવર્ડ ચેઇનિંગ
બેકવર્ડ ચેઇનિંગ એ એક તર્ક પદ્ધતિ છે જે ઇચ્છિત નિષ્કર્ષ અથવા ધ્યેયથી શરૂ થાય છે અને તે નિષ્કર્ષને સમર્થન આપવા માટે જરૂરી ડેટા અથવા તથ્યો નક્કી કરવા પાછળની તરફ કામ કરે છે. તે ઇચ્છિત પરિણામથી લઈને તેને હાંસલ કરવા માટે જરૂરી પ્રારંભિક માહિતી સુધીના તમારા પગલાંને ટ્રેસ કરવા જેવું છે.
પાછળની સાંકળને સમજવા માટે, ચાલો એક સરળ ઉદાહરણ ધ્યાનમાં લઈએ. ધારો કે તમે નક્કી કરવા માંગો છો કે તે તરવા માટે યોગ્ય છે કે કેમ. ઇચ્છિત નિષ્કર્ષ એ છે કે અમુક શરતોના આધારે સ્વિમિંગ યોગ્ય છે કે નહીં.
શરતોથી શરૂ કરવાને બદલે, બેકવર્ડ ચેઇનિંગ નિષ્કર્ષ સાથે શરૂ થાય છે અને સપોર્ટિંગ ડેટા શોધવા માટે પાછળની તરફ કામ કરે છે.
આ કિસ્સામાં, પછાત સાંકળમાં "શું હવામાન ગરમ છે?" જેવા પ્રશ્નો પૂછવા સામેલ હશે. જો જવાબ હા હોય, તો તમે પૂછશો, "શું ત્યાં કોઈ પૂલ ઉપલબ્ધ છે?" જો જવાબ ફરીથી હા હોય, તો તમે વધુ પ્રશ્નો પૂછશો જેમ કે, "શું તરવા જવા માટે પૂરતો સમય છે?"
પુનરાવર્તિત રીતે આ પ્રશ્નોના જવાબો આપીને અને પાછળની તરફ કામ કરીને, તમે તરવા જવાના નિષ્કર્ષને સમર્થન આપવા માટે જરૂરી શરતો નક્કી કરી શકો છો.
49. હ્યુરિસ્ટિક
હ્યુરિસ્ટિક, સરળ શબ્દોમાં, એક વ્યવહારુ નિયમ અથવા વ્યૂહરચના છે જે સામાન્ય રીતે અમારા ભૂતકાળના અનુભવો અથવા અંતર્જ્ઞાન પર આધારિત, નિર્ણય લેવામાં અથવા સમસ્યાઓ હલ કરવામાં મદદ કરે છે. તે એક માનસિક શોર્ટકટ જેવું છે જે આપણને લાંબી અથવા સંપૂર્ણ પ્રક્રિયામાંથી પસાર થયા વિના ઝડપથી વાજબી ઉકેલ સાથે આવવા દે છે.
જ્યારે જટિલ પરિસ્થિતિઓ અથવા કાર્યોનો સામનો કરવો પડે છે, ત્યારે હ્યુરિસ્ટિક્સ માર્ગદર્શક સિદ્ધાંતો અથવા "અંગૂઠાના નિયમો" તરીકે સેવા આપે છે જે નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને સરળ બનાવે છે. તેઓ અમને સામાન્ય દિશાનિર્દેશો અથવા વ્યૂહરચનાઓ પ્રદાન કરે છે જે ઘણી વાર અમુક પરિસ્થિતિઓમાં અસરકારક હોય છે, ભલે તેઓ શ્રેષ્ઠ ઉકેલની બાંયધરી આપતા ન હોય.
ઉદાહરણ તરીકે, ચાલો ભીડવાળા વિસ્તારમાં પાર્કિંગની જગ્યા શોધવા માટે એક સંશોધનાત્મક વિચાર કરીએ. દરેક ઉપલબ્ધ જગ્યાનું ઝીણવટપૂર્વક પૃથ્થકરણ કરવાને બદલે, તમે પાર્ક કરેલી કારને તેમના એન્જિન સાથે ચાલીને શોધવાના અનુમાનિત પર આધાર રાખી શકો છો.
આ હ્યુરિસ્ટિક ધારે છે કે આ કારો રવાના થવાની છે, ઉપલબ્ધ સ્થળ શોધવાની તકો વધી રહી છે.
50. નેચરલ લેંગ્વેજ મોડેલિંગ
નેચરલ લેંગ્વેજ મોડલિંગ, સરળ શબ્દોમાં, માનવ ભાષાને સમજવા અને જનરેટ કરવા માટે કોમ્પ્યુટર મોડલ્સને તાલીમ આપવાની પ્રક્રિયા છે જે મનુષ્યો કેવી રીતે વાતચીત કરે છે તેના જેવું જ છે. તેમાં કોમ્પ્યુટરને કુદરતી અને અર્થપૂર્ણ રીતે લખાણની પ્રક્રિયા, અર્થઘટન અને જનરેટ કરવાનું શીખવવામાં આવે છે.
પ્રાકૃતિક ભાષાના મોડેલિંગનો ધ્યેય એ છે કે કમ્પ્યુટર્સને માનવ ભાષાને સમજવા અને ઉત્પન્ન કરવામાં સક્ષમ બનાવવી જે અસ્ખલિત, સુસંગત અને સંદર્ભમાં સુસંગત હોય.
તેમાં ભાષાના પેટર્ન, સ્ટ્રક્ચર્સ અને સિમેન્ટિક્સ શીખવા માટે પુસ્તકો, લેખો અથવા વાર્તાલાપ જેવા વિશાળ પ્રમાણમાં ટેક્સ્ટ્યુઅલ ડેટા પર પ્રશિક્ષણ મોડલ્સનો સમાવેશ થાય છે.
એકવાર પ્રશિક્ષિત થઈ ગયા પછી, આ મોડેલો વિવિધ ભાષા-સંબંધિત કાર્યો કરી શકે છે, જેમ કે ભાષા અનુવાદ, ટેક્સ્ટ સારાંશ, પ્રશ્નનો જવાબ, ચેટબોટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને વધુ.
તેઓ વાક્યોના અર્થ અને સંદર્ભને સમજી શકે છે, સંબંધિત માહિતી મેળવી શકે છે અને વ્યાકરણની રીતે સાચો અને સુસંગત લખાણ જનરેટ કરી શકે છે.
એક જવાબ છોડો