સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
નવા બઝવર્ડ્સમાંથી એક જેનો સતત ઉપયોગ થતો જણાય છે તે સ્વોર્મ લર્નિંગ છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગની સાથે આ બઝવર્ડ વધુ ને વધુ “ત્યાં બહાર” બનતો જણાય છે.
જો કે, તે ખરેખર છે?
એક સામાન્ય ઉદ્દેશ્ય સિદ્ધ કરવા માટે પ્રાણીઓ અને જંતુઓ સહકાર આપે છે તે રીતે સ્વોર્મ લર્નિંગ તેનું નામ લે છે.
મધમાખીઓનું મધપૂડો બનાવવાની વર્તણૂક, મોટી શિકારી માછલીઓને ડરાવવા માટે નાની માછલીઓ દ્વારા બાઈટ બોલની રચના, વરુના જૂથ શિકારની વર્તણૂક અથવા ઉડતી વખતે પક્ષીઓની હિલચાલને ધ્યાનમાં લો.
પ્રાણીઓ અને જંતુઓ જે એકસાથે બેન્ડ કરે છે તેઓ તેમના સંસાધનોને જોડે છે અને એક સામાન્ય ઉદ્દેશ્ય પ્રાપ્ત કરવા માટે સહકાર આપે છે.
અમુક કિસ્સાઓમાં, જૂથની બુદ્ધિમત્તાને સહયોગ દ્વારા એ બિંદુ સુધી વધારવામાં આવી છે જ્યાં જૂથનું પ્રદર્શન તેના વ્યક્તિગત સભ્યો કરતાં વધી જાય છે. આ પ્રકારની વર્તણૂક માટેની વૈજ્ઞાનિક પરિભાષામાં "સામૂહિક, સર્વસંમતિ અથવા સ્વોર્મ ઇન્ટેલિજન્સ"નો સમાવેશ થાય છે.
દ્વારા સમાન પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને સ્વોર્મ AI નામનું પ્લેટફોર્મ બનાવવામાં આવ્યું હતું સર્વસંમત AI. આ લેખ જીગરીનો સંપૂર્ણ અભ્યાસ કરશે કૃત્રિમ બુદ્ધિ, તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે, સ્વોર્મ લર્નિંગ માટેની એપ્લિકેશનો અને ઘણું બધું.
સૌપ્રથમ, અમે પ્લેટફોર્મ પરિચય અને તેની કામગીરીથી શરૂઆત કરીશું, અને પછીથી અમે ટેક્નોલોજીમાં ઊંડા ઉતરીશું.
શું છે સ્વોર્મ AI?
વિશ્વનું પ્રથમ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) પ્લેટફોર્મ, સ્વોર્મ, નેટવર્કવાળી બિઝનેસ ટીમોની બુદ્ધિમત્તાને વધારે છે, જે વધુ સચોટ આગાહીઓ, આગાહીઓ, પસંદગીઓ અને આંતરદૃષ્ટિને સક્ષમ કરે છે.
સર્વસંમત AI એ પ્લેટફોર્મ બનાવ્યું, જે વિતરિત AI અને માનવ ટીમો દ્વારા રીઅલ-ટાઇમમાં નોકરી પર સહકાર આપવાનું એક અનોખું ઉદાહરણ છે. મધમાખીઓના મધપૂડો અને પક્ષીઓના ટોળાં જેવી કુદરતી પ્રણાલીઓના સહકારી વર્તનમાંથી સ્વોર્મ તેના સંકેતો લે છે.
પૂર્વનિર્ધારિત સંખ્યાબંધ વિકલ્પો વચ્ચે પસંદગી કરતા લોકોનું જૂથ, બુદ્ધિમત્તાના અલ્ગોરિધમ્સને કારણે નિયંત્રિત રીતે વાતચીત કરે છે.
ઇન્ટરનેટ પ્લેટફોર્મ દરેકને ગમે ત્યાંથી સુલભ છે. વિષયોને બદલે, તેઓ દલીલ કરે છે, એલ્ગોરિધમ્સને જૂથોની વર્તણૂકીય ગતિશીલતા પરના ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવે છે.
AI એજન્ટો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતા લોકો દ્વારા રચાયેલી ક્લોઝ-લૂપ સિસ્ટમમાં, મશીન અને લોકો બંને તેમની પસંદગીઓને બદલવા અથવા રાખવા માટે કેવું વર્તન કરે છે તેના આધારે પ્રતિક્રિયા આપી શકે છે.
સહભાગીઓની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા ગતિશીલતાનો ઉપયોગ ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલ દ્વારા કરવામાં આવે છે જે બીજા તબક્કામાં પ્રતીતિ અનુક્રમણિકા બનાવવા માટે દેખરેખ કરેલ મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવ્યું છે. આ સૂચક માપે છે કે જૂથ પરિણામમાં કેટલો વિશ્વાસ ધરાવે છે.
સ્વોર્મ કેવી રીતે કામ કરે છે?
બધું પક્ષીઓ અને મધમાખીઓથી શરૂ થાય છે. માછલી પણ. કીડીઓ પણ. તે પ્રજાતિઓની વિશાળ સંખ્યા સાથે સંબંધિત છે જે તેમની સામૂહિક બુદ્ધિ વધારવા માટે પોતાને ટોળાં, શાળાઓ, શોલ્સ, વસાહતો અને સ્વોર્મ્સમાં ગોઠવે છે.
કુદરત દર્શાવે છે કે સામાજિક સજીવો જ્યારે સમસ્યાઓ ઉકેલવા અને વિવિધ પ્રજાતિઓમાં નિર્ણયો લેવા માટે એકીકૃત પ્રણાલી તરીકે સાથે મળીને કામ કરે છે ત્યારે વ્યક્તિગત સભ્યોની વિશાળ બહુમતીને વટાવી શકે છે.
આ ઘટના, જેને વૈજ્ઞાનિકો "સ્વૉર્મ ઇન્ટેલિજન્સ" તરીકે ઓળખે છે તે પુરાવા છે કે ઘણા મગજ ખરેખર એક કરતા વધુ સારા છે.
અમારી પાસે એવા નાજુક જોડાણોનો અભાવ છે કે જે અન્ય પ્રજાતિઓ વ્યક્તિઓ વચ્ચે ચુસ્ત પ્રતિસાદ લૂપ બનાવવા માટે ઉપયોગ કરે છે, તેથી જ માનવીઓએ સ્વાર્મ બુદ્ધિ રચવાની ક્ષમતા કુદરતી રીતે પ્રાપ્ત કરી નથી.
માછલીઓ નજીકના પાણીમાં ખલેલ અનુભવે છે. મધમાખીઓ ઝડપી કંપનોનો ફાયદો ઉઠાવે છે. પક્ષીઓ સમગ્ર ટોળામાં ફેલાયેલી હિલચાલને અનુભવી શકે છે.
જો કે, હાઇ-સ્પીડ નેટવર્કીંગ ટેક્નોલોજી આજે આપણને વિશ્વમાં ગમે ત્યાંથી એકબીજા સાથે જોડાવા દે છે. અમને ફક્ત આ લિંક્સને સહભાગીઓ વચ્ચે બંધ-લૂપ પ્રતિસાદ સાથે રીઅલ-ટાઇમ નેટવર્ક્સમાં પરિવર્તિત કરવા માટે યોગ્ય તકનીકની જરૂર છે.
સ્વોર્મ AI ટેક્નોલોજી આ અંતરને ભરે છે. તે "માનવ સ્વોર્મ્સ" માટે જરૂરી ઈન્ટરફેસ અને AI અલ્ગોરિધમ્સ ઓફર કરે છે જેથી તેઓ ઓનલાઈન ભેગા થાય અને તેમના જ્ઞાન, આંતરદૃષ્ટિ અને અંતર્જ્ઞાનને અન્ય જૂથો સાથે જોડે જેથી સર્વ-વ્યાપી ઉભરતી બુદ્ધિમત્તા રચાય.
નાણાકીય અને રમતગમતના વલણોની આગાહી કરવા સહિત વિવિધ કાર્યોમાં બુદ્ધિમત્તાને મોટા પ્રમાણમાં વધારતા રીઅલ-ટાઇમ સ્વોર્મ્સ મળી આવ્યા છે.
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas તેમજ જાહેરાતો અને મૂવી ટ્રેલરની સફળતાનું મૂલ્યાંકન.
વિશેષતા
- સ્વોર્મ ઇનસાઇટ, જે સ્વોર્મ AI ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરે છે, એટલું જ નહીં વધુ સચોટ ઉપભોક્તા પણ પ્રદાન કરે છે ભાવના વિશ્લેષણ અગાઉ સુલભ અન્ય કંઈપણ કરતાં, પરંતુ તે સૌથી જટિલ સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સ માટે પણ ઉપલબ્ધ અન્ય કોઈપણ કરતાં ઝડપી અને વધુ અભિવ્યક્ત છે.
- સ્વોર્મ ઇનસાઇટ એ સંપૂર્ણ-સેવા સોલ્યુશન છે જે AI-ઓપ્ટિમાઇઝ માર્કેટ ઇન્ટેલિજન્સ ઝડપથી અને તારણો સાથે પ્રદાન કરે છે જે સર્વેક્ષણો, ફોકસ જૂથો અથવા ઇન્ટરવ્યુ જેવી પરંપરાગત પદ્ધતિઓ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ સચોટ છે.
- અમે સ્વોર્મ ઇનસાઇટ સાથે સંપૂર્ણ વર્તણૂક વિશ્લેષણ, સહભાગીઓની ભરતી, સત્ર મધ્યસ્થી સેવાઓ અને વ્યાવસાયિક પદ્ધતિ સહાય પ્રદાન કરીએ છીએ. તે તમામ સમાવેશ થાય છે.
હવે સ્વોર્મ ઇન્ટેલિજન્સ જોવાનો સમય છે.
સ્વોર્મ ઇન્ટેલિજન્સ
વિકેન્દ્રિત, સ્વ-સંગઠિત પ્રણાલીઓ (પછી પ્રાકૃતિક હોય કે કૃત્રિમ) જે ઝડપથી આગળ વધી શકે છે અને સહકારી રીતે સ્વોર્મ ઇન્ટેલિજન્સનું પ્રદર્શન કરે છે, જે તેમનું સામૂહિક વર્તન છે.
પ્રકૃતિની દરેક પ્રજાતિઓ આ બંધ-લૂપ, સહકારી વર્તનનું પોતાનું સ્વરૂપ ધરાવે છે. મધમાખીઓ સ્પંદનોનો ઉપયોગ કરે છે, માછલી પાણીમાં ધ્રુજારી અનુભવે છે, કીડીઓ ફેરોમોન્સનો ઉપયોગ એકબીજાને ખોરાકના સ્ત્રોતો તરફ માર્ગદર્શન આપવા માટે કરે છે, પક્ષીઓ તેમના ટોળામાં ફેલાયેલી હિલચાલને સમજી શકે છે અને મધમાખીઓ ફેરોમોન્સનો ઉપયોગ કરે છે.
વૈજ્ઞાનિકોએ પ્રકૃતિ વિશે જે જ્ઞાન મેળવ્યું છે તેનો ઉપયોગ અલ્ગોરિધમ્સને વધારવા માટે કરવામાં આવી રહ્યો છે.
જ્યારે સ્વોર્મ ઇન્ટેલિજન્સનો ખ્યાલ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) માં ઉપયોગમાં લેવાય છે, ખાસ કરીને રોબોટિક્સમાં, ત્યારે સામૂહિક બુદ્ધિ કોમ્પ્યુટેશનલ સિસ્ટમ્સ દ્વારા સુધારવામાં આવે છે જે સામાન્ય રીતે એજન્ટોના જૂથ (કમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશન જે ફ્લોકિંગ બર્ડ વર્તણૂકની નકલ કરે છે) બનેલા હોય છે જે સ્થાનિક રીતે એક સાથે સહયોગ કરે છે. અન્ય અને તેમની આસપાસની અંદર જ્યારે એલ્ગોરિધમિક નિયમોના સામાન્ય સમૂહનું પાલન કરે છે.
સ્વોર્મ લર્નિંગનો ઉપયોગ
વર્તમાન AI મોડલ્સની જટિલતાને પરિણામે સ્વોર્મ લર્નિંગ વધુ લોકપ્રિય બની રહ્યું છે. આ ખાસ કરીને એવા ક્ષેત્રો માટે સાચું છે કે જેઓ ઉત્પાદન, લોજિસ્ટિક્સ, નાણાકીય સેવાઓ, આરોગ્યસંભાળ અને તબીબી સંશોધન અને નાણાકીય સેવાઓ જેવા વિશાળ માત્રામાં ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે.
મોડલની ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરવા, નવી આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવા અને તે ક્ષેત્રોમાં અસરકારક નિર્ણય લેવાની ક્ષમતા વધારવા માટે, ડેટાના મોટા જથ્થાને ઝડપથી ગ્રહણ કરવાની અને તેનું વિશ્લેષણ કરવાની ક્ષમતા આવશ્યક છે.
જો કે, ભૂતકાળમાં, વિખરાયેલા સ્થળો વચ્ચે ડેટા શેર કરવું વારંવાર પડકારજનક હતું, જો અશક્ય ન હોય તો, કડક ડેટા સુરક્ષા કાયદાઓ અને પ્રતિબંધોને કારણે. આ પરિસ્થિતિમાં સ્વોર્મ લર્નિંગ ઉપયોગી થઈ શકે છે.
સ્વોર્મ લર્નિંગ ડેટાના મોટા જથ્થાનું વિશ્લેષણ કરવા માટેની પરંપરાગત પદ્ધતિઓને ઝડપથી બદલી રહ્યું છે કારણ કે તે ડેટાની ગોપનીયતાને સુરક્ષિત કરવા અને વધુ સારા સહકારને પ્રોત્સાહન આપવા માટે બ્લોકચેન તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે.
વ્યવસાયો અને સંગઠનો તેમના AI મોડલ્સને ધારના સ્થાનો પર વહેંચાયેલ ડેટાના વિશ્લેષણને સક્ષમ કરીને, પરિણામોની ચોકસાઈ અને વિશ્વસનીયતામાં સુધારો કરીને વધુ સારા અને વધુ ડેટા સાથે પ્રદાન કરી શકે છે. આ સમયને મુક્ત કરે છે અને નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવે છે, જે વધુ સારા પરિણામો આપે છે.
ઉપસંહાર
નિષ્કર્ષમાં, તબીબી પરિસ્થિતિઓના નિદાનથી લઈને રાજકીય મતદાન પરિણામોની આગાહી કરવા સુધી, સ્વોર્મ પ્લેટફોર્મે પ્રવૃત્તિઓની વિશાળ શ્રેણીમાં સામૂહિક નિર્ણયોની ચોકસાઈમાં સુધારો કર્યો છે.
એક ઉદાહરણ તરીકે, રિયલ-ટાઇમ સ્વોર્મ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ તરીકે કાર્યરત નેટવર્ક રેડિયોલોજિસ્ટ્સની એક નાની ટીમની નિદાન સચોટતામાં અનુક્રમે 22% અને 33% ભૂલો ઘટી છે, જ્યારે AI-માત્ર અભિગમની સરખામણીમાં.
સર્વસંમત AI ભારપૂર્વક જણાવે છે કે સ્વોર્મ AI સિસ્ટમ જૂથને સર્વશ્રેષ્ઠ સર્વસંમતિના નિર્ણયો તરફ માર્ગદર્શન આપે છે, પ્રક્રિયામાં જૂથના સંતોષના સ્તરમાં વધારો કરે છે.
સ્વોર્મ AI નો ઉપયોગ શૈક્ષણિક અને વ્યાપારી બંને સંદર્ભોમાં જાન્યુઆરી 2020 સુધીમાં નિર્ણય લેવામાં કરવામાં આવ્યો છે, પરંતુ જાહેર નીતિને પ્રાથમિકતા આપવા જેવી જાહેર ક્ષેત્રની એપ્લિકેશનો માટે તારણો આશાસ્પદ છે.
એક જવાબ છોડો