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लगातार उपयोग किए जाने वाले नवीनतम buzzwords में से एक झुंड सीखना है।
ऐसा प्रतीत होता है कि यह चर्चा कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के साथ-साथ अधिक से अधिक "बाहर" होती जा रही है।
हालाँकि, क्या यह वास्तव में है?
झुंड सीखने का नाम इस तरह से लिया गया है कि जानवर और कीड़े एक सामान्य उद्देश्य को पूरा करने के लिए सहयोग करते हैं।
छत्ते बनाने के लिए मधुमक्खियों के झुंड के व्यवहार पर विचार करें, बड़ी शिकारी मछलियों को डराने के लिए छोटी मछलियों द्वारा चारा गेंदों का निर्माण, भेड़ियों के समूह शिकार व्यवहार या उड़ान में पक्षियों की आवाजाही पर विचार करें।
जानवर और कीड़े जो एक साथ बैंड करते हैं, अपने संसाधनों को जोड़ते हैं और एक सामान्य उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए सहयोग करते हैं।
कुछ उदाहरणों में, समूह की बुद्धिमत्ता को सहयोग द्वारा उस बिंदु तक बढ़ाया गया है जहाँ समूह का प्रदर्शन उसके व्यक्तिगत सदस्यों से बेहतर है। इस तरह के व्यवहार के लिए वैज्ञानिक शब्दावली में "सामूहिक, आम सहमति, या झुंड बुद्धि" शामिल है।
झुंड एआई नामक एक मंच द्वारा इसी तरह की कार्यप्रणाली को नियोजित करके बनाया गया था सर्वसम्मत AI. यह लेख पूरी तरह से झुंड की जांच करेगा कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जिसमें यह कैसे संचालित होता है, झुंड सीखने के लिए आवेदन, और बहुत कुछ शामिल है।
सबसे पहले, हम मंच परिचय और इसके कामकाज के साथ शुरू करेंगे, और बाद में हम प्रौद्योगिकी में गहराई से उतरेंगे।
एचएमबी क्या है? झुंड एआई?
दुनिया में पहला आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्लेटफॉर्म, स्वार्म, नेटवर्क वाली व्यावसायिक टीमों की बुद्धिमत्ता को बढ़ाता है, जिससे अधिक सटीक पूर्वानुमान, पूर्वानुमान, विकल्प और अंतर्दृष्टि सक्षम होती है।
सर्वसम्मत एआई ने मंच बनाया, जो वितरित एआई और वास्तविक समय में काम पर सहयोग करने वाली मानव टीमों का एक अनूठा उदाहरण है। झुंड अपने संकेतों को मधुमक्खियों के छत्ते और पक्षियों के झुंड जैसी प्राकृतिक प्रणालियों के सहकारी व्यवहार से लेता है।
पूर्व निर्धारित संख्या में विकल्पों के बीच चयन करने वाले लोगों का एक समूह नियंत्रित तरीके से संचार करता है, जो कि खुफिया एल्गोरिदम के झुंड के लिए धन्यवाद है।
इंटरनेट प्लेटफॉर्म हर किसी के लिए कहीं से भी सुलभ है। विषयों के बजाय, वे तर्क दे रहे हैं, एल्गोरिदम को समूहों के व्यवहार की गतिशीलता पर डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
एआई एजेंटों के साथ बातचीत करने वाले लोगों द्वारा बनाई गई एक बंद-लूप प्रणाली में, मशीन और लोग दोनों इस आधार पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं कि दूसरे कैसे अपनी वरीयताओं को बदलने या रखने के लिए व्यवहार करते हैं।
प्रतिभागियों के इंटरैक्शन डायनामिक्स का उपयोग एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल द्वारा किया जाता है जिसे दूसरे चरण में पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग का उपयोग करके एक दृढ़ विश्वास सूचकांक बनाने के लिए बनाया गया है। यह संकेतक मापता है कि समूह परिणाम में कितना आश्वस्त है।
झुंड कैसे काम करता है?
सब कुछ पक्षियों और मधुमक्खियों से शुरू होता है। मछली भी। चींटियाँ भी। यह बड़ी संख्या में प्रजातियों से संबंधित है जो अपनी सामूहिक बुद्धि को बढ़ाने के लिए खुद को झुंडों, स्कूलों, शोलों, कॉलोनियों और झुंडों में व्यवस्थित करते हैं।
प्रकृति प्रदर्शित करती है कि मुद्दों को हल करने और प्रजातियों की एक विस्तृत श्रृंखला में निर्णय लेने के लिए एकीकृत प्रणालियों के रूप में एक साथ काम करने पर सामाजिक जीव व्यक्तिगत सदस्यों के महान बहुमत को पार कर सकते हैं।
यह घटना, जिसे वैज्ञानिक "झुंड बुद्धि" के रूप में संदर्भित करते हैं, इस बात का प्रमाण है कि कई दिमाग वास्तव में एक से बेहतर हैं।
हमारे पास उन नाजुक संबंधों की कमी है जो अन्य प्रजातियां व्यक्तियों के बीच कड़ी प्रतिक्रिया लूप बनाने के लिए नियोजित करती हैं, यही वजह है कि मनुष्यों ने स्वाभाविक रूप से झुंड की बुद्धि का निर्माण करने की क्षमता हासिल नहीं की।
मछलियाँ आस-पास के पानी में गड़बड़ी महसूस करने में सक्षम हैं। मधुमक्खियां तेज कंपन का फायदा उठाती हैं। पक्षी पूरे झुंड में फैलने वाली गतिविधियों को महसूस कर सकते हैं।
हालाँकि, हाई-स्पीड नेटवर्किंग तकनीक आज हमें दुनिया में कहीं से भी एक दूसरे से जुड़ने की अनुमति देती है। प्रतिभागियों के बीच क्लोज-लूप फीडबैक के साथ इन लिंक्स को रीयल-टाइम नेटवर्क में बदलने के लिए हमें केवल उचित तकनीक की आवश्यकता है।
झुंड एआई तकनीक इस अंतर को भरती है। यह "मानव झुंडों" के लिए आवश्यक इंटरफेस और एआई एल्गोरिदम प्रदान करता है ताकि वे ऑनलाइन एकत्र हो सकें और अन्य समूहों के साथ अपने ज्ञान, अंतर्दृष्टि और अंतर्ज्ञान को समेकित कर सकें ताकि सभी को शामिल किया जा सके।
वित्तीय और खेल प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी, कैनवा सहित विभिन्न प्रकार के कार्यों में वास्तविक समय के झुंडों को खुफिया जानकारी में काफी वृद्धि हुई है।
cdscdms cmds v, mds vm, dsm, cm, ds c, mds cm, ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas साथ ही विज्ञापनों और मूवी ट्रेलरों की सफलता का मूल्यांकन करना।
विशेषताएं
- झुंड अंतर्दृष्टि, जो झुंड एआई तकनीक का उपयोग करती है, न केवल अधिक सटीक उपभोक्ता प्रदान करती है भावना विश्लेषण पहले से सुलभ किसी भी चीज़ की तुलना में, लेकिन यह सबसे जटिल शोध परियोजनाओं के लिए भी उपलब्ध किसी भी चीज़ की तुलना में तेज़ और अधिक अभिव्यंजक है।
- स्वार्म इनसाइट एक पूर्ण-सेवा समाधान है जो एआई-अनुकूलित मार्केट इंटेलिजेंस को तेजी से और ऐसे निष्कर्षों के साथ प्रदान करता है जो सर्वेक्षणों, फोकस समूहों या साक्षात्कार जैसे अधिक पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी अधिक सटीक हैं।
- हम झुंड अंतर्दृष्टि के साथ पूर्ण व्यवहार विश्लेषण, प्रतिभागी भर्ती, सत्र मॉडरेटिंग सेवाएं और पेशेवर कार्यप्रणाली सहायता प्रदान करते हैं। यह सब शामिल है।
अब स्वार्म इंटेलिजेंस को देखने का समय आ गया है।
झुंड खुफिया
विकेन्द्रीकृत, स्व-संगठित प्रणालियाँ (चाहे प्राकृतिक हों या कृत्रिम) जो तेजी से आगे बढ़ सकती हैं और सहकारी रूप से झुंड की बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन करती हैं, जो कि उनका सामूहिक व्यवहार है।
प्रकृति में प्रत्येक प्रजाति का इस बंद-लूप, सहकारी व्यवहार का अपना रूप है। मधुमक्खियां पानी में कंपन करती हैं, मछली की संवेदना कांपती हैं, चींटियां एक दूसरे को खाद्य स्रोतों के लिए मार्गदर्शन करने के लिए फेरोमोन का उपयोग करती हैं, पक्षी अपने झुंड में फैलने वाली गतिविधियों को महसूस कर सकते हैं, और मधुमक्खियां फेरोमोन का उपयोग करती हैं।
वैज्ञानिकों ने प्रकृति के बारे में जो ज्ञान प्राप्त किया है उसका उपयोग एल्गोरिदम को बढ़ाने के लिए किया जा रहा है।
जब झुंड की बुद्धि की अवधारणा का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में किया जाता है, विशेष रूप से रोबोटिक्स में, सामूहिक बुद्धिमत्ता को कम्प्यूटेशनल सिस्टम के माध्यम से बेहतर बनाया जाता है जो आम तौर पर एजेंटों के एक समूह (कंप्यूटर सिमुलेशन जो झुंड के पक्षियों के व्यवहार की नकल करते हैं) से बना होता है जो स्थानीय रूप से सहयोग करते हैं। एल्गोरिथम नियमों के एक सामान्य सेट का पालन करते हुए दूसरे और उनके परिवेश के भीतर।
झुंड सीखने का उपयोग
वर्तमान एआई मॉडल की जटिलता के परिणामस्वरूप झुंड सीखना अधिक लोकप्रिय हो रहा है। यह उन क्षेत्रों के लिए विशेष रूप से सच है जो बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन करते हैं, जैसे कि विनिर्माण, रसद, वित्तीय सेवाएं, स्वास्थ्य देखभाल और चिकित्सा अनुसंधान, और वित्तीय सेवाएं।
मॉडल सटीकता और दक्षता बढ़ाने के लिए, नई अंतर्दृष्टि प्रदान करने और उन क्षेत्रों में प्रभावी निर्णय लेने को बढ़ाने के लिए, बड़ी मात्रा में डेटा को तेजी से निगलना और विश्लेषण करने की क्षमता आवश्यक है।
हालांकि, अतीत में, कड़े डेटा संरक्षण कानूनों और प्रतिबंधों के कारण, बिखरे हुए स्थानों के बीच डेटा साझा करना अक्सर चुनौतीपूर्ण था, यदि असंभव नहीं तो। इस स्थिति में झुंड सीखना उपयोगी हो सकता है।
झुंड सीखना डेटा की बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने के लिए पारंपरिक तरीकों की जगह ले रहा है क्योंकि यह डेटा गोपनीयता की रक्षा करने और बेहतर सहयोग को बढ़ावा देने के लिए ब्लॉकचेन तकनीक का उपयोग करता है।
व्यवसाय और संगठन अपने एआई मॉडल को बेहतर स्थानों पर साझा डेटा के विश्लेषण को सक्षम करके, परिणामों की सटीकता और निर्भरता में सुधार करके बेहतर और अधिक डेटा प्रदान कर सकते हैं। इससे समय की बचत होती है और निर्णय लेने में तेजी आती है, जिससे बेहतर परिणाम मिलते हैं।
निष्कर्ष
अंत में, चिकित्सीय स्थितियों का निदान करने से लेकर राजनीतिक चुनाव परिणामों की भविष्यवाणी करने तक, झुंड मंच ने गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला में सामूहिक निर्णयों की सटीकता में सुधार किया है।
एक उदाहरण के रूप में, एक वास्तविक समय झुंड खुफिया प्रणाली के रूप में काम कर रहे नेटवर्क रेडियोलॉजिस्ट की एक छोटी टीम की निदान सटीकता में एआई-केवल दृष्टिकोण की तुलना में क्रमशः 22% और 33% की कमी आई है।
सर्वसम्मत एआई का दावा है कि झुंड एआई प्रणाली समूह को सर्वोत्तम आम सहमति निर्णयों की दिशा में मार्गदर्शन करती है, इस प्रक्रिया में समूह संतुष्टि के स्तर को बढ़ाती है।
झुंड एआई का उपयोग जनवरी 2020 तक अकादमिक और वाणिज्यिक दोनों संदर्भों में निर्णय लेने में किया गया है, लेकिन सार्वजनिक नीति को प्राथमिकता देने जैसे सार्वजनिक क्षेत्र के अनुप्रयोगों के लिए निष्कर्ष आशाजनक हैं।
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