AI ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬਲਾਗ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ 50 ਤੋਂ ਵੱਧ AI ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਮਝ ਸਕੋ।
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੋ ਜਾਂ ਮਾਹਰ ਹੋ, ਅਸੀਂ ਸੱਟਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ!
1 ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ (AI) ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, AI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਬੋਧਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
2. ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਦਾਇਤਾਂ ਜਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਗਣਿਤ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਪਹੁੰਚ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
3. ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ
ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ। ਇਹ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਾਲੀਅਮ, ਵੇਗ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਵੌਲਯੂਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ, ਸੈਂਸਰ, ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ।
ਵੇਗ ਉਸ ਉੱਚ ਗਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ, ਅਤੇ ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
4. ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ
ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਹ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ; ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ; ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਈਨਿੰਗ ਕਰਨਾ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ, ਜਿੱਥੇ ਕੱਢੇ ਗਏ ਗਿਆਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸਮਝ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
5. ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ
ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ, ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਨੋਡਸ ਜਾਂ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦਾ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਥੋੜਾ ਹੋਰ ਸਮਝੀਏ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ.
ਉਪਰੋਕਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਪੈਟਰਨ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਮੀ ਅਤੇ ਤਾਪਮਾਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਨਪੁਟਸ ਪਿਛਲੇ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹਨ।
The ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਵਜ਼ਨ ਨਾਲ ਖੇਡ ਕੇ ਅਤੇ ਲੁਕਵੇਂ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਪੈਟਰਨ। W1, W2….W7 ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਜ਼ਨ ਹਨ। ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀ ਸਧਾਰਨ ਗਾਈਡ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਥੇ.
6. ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ, ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
7. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਈ ਛੁਪੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਕੇ, ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
8. ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ
ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਖੋਜਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਢਾਂਚੇ, ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਕੱਢਣ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ।
ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਦੀਆਂ ਛਾਵਾਂ, ਕਰਵ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਹੂਲਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ, ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
9. ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਝੁੰਡ ਹੈ, ਕੁਝ ਕੁੱਤਿਆਂ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕੁਝ ਬਿੱਲੀਆਂ ਨਾਲ।
ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁੱਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਿੱਲੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਫਿਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭ ਕੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਅਤੇ ਬਿੱਲੀਆਂ ਵਿਚਲੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕੁੱਤੇ ਜਾਂ ਬਿੱਲੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਰਗਾ ਹੈ।
10. ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ
ਅਨਸਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਬਲਬੱਧ ਉਦਾਹਰਨਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕਵੇਂ ਢਾਂਚੇ ਜਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅਧਿਆਪਕ ਦੇ ਇਹ ਦੱਸੇ ਕਿ ਕੀ ਲੱਭਣਾ ਹੈ।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਗਿਆਨ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਵੀਂ ਸੂਝ ਲੱਭਣ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਅਸਧਾਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
11. ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP)
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਵੇਂ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NLP ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਲਈ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਾਡੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਫੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਵਾਕਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪੂਰੇ ਪਾਠਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸਿਖਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਹਿਜ ਬਣਾ ਸਕਣ।
12. ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ
ਕੰਪਿ Computerਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਭ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹ ਜੋ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਉਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸੜਕ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ "ਵੇਖਣ" ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ।
ਇਹ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਾਡੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਾਡੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਕੇ ਸਾਡੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
13. ਚੈਟਬੋਟ
ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅਕਸਰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਣ ਲਈ ਔਨਲਾਈਨ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ।
ਚੈਟਬੋਟ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਜਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
14. ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਤਕਨੀਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ "ਸੁਣਨ" ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਾਲ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਤੁਸੀਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਇਨਪੁਟ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਬੋਲ ਕੇ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਿਸਟਮ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਹੈਂਡਸ-ਫ੍ਰੀ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ, ਡਿਕਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਵੌਇਸ-ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ AI ਸਹਾਇਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰੀ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ।
15. ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟਾਈਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਰਵੱਈਏ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤੀ ਜਾਂ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਾਵਨਾ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅੰਤਰੀਵ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ, ਸੇਵਾ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ, ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਾਰੇ ਜਨਤਕ ਰਾਏ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
16. ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, AI ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਗੂਗਲ ਅਨੁਵਾਦ.
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਨੁਸਾਰੀ ਅਨੁਵਾਦ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਚਾਰਿਤ ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਈ ਨਿਯਮਾਂ, ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੁਮੇਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਪਹੁੰਚ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
17. ਰੋਬੋਟਿਕਸ
ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਰੋਬੋਟ ਨਾਮਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਕੈਨੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੈ। ਇਹ ਰੋਬੋਟ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਰੋਬੋਟ ਭੌਤਿਕ ਇਕਾਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਸ ਸੰਵੇਦੀ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਜ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਮਰੇ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਫ਼ੋਨ, ਜਾਂ ਟੱਚ ਸੈਂਸਰ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਰੋਬੋਟ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਨੋਨੀਤ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਮੁਖੀ, ਲਚਕਦਾਰ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
18 ਡਰੋਨਸ
ਡਰੋਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਰੋਬੋਟ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਇਲਟ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਜਹਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਉੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਘੁੰਮ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਏਰੀਅਲ ਵਾਹਨ (UAVs) ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਰੋਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਮਰੇ, GPS, ਅਤੇ ਜਾਇਰੋਸਕੋਪ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਆਪਰੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਰਿਮੋਟਲੀ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡਰੋਨ ਏਰੀਅਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ, ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਮਿਸ਼ਨ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੇਤ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਜਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹਨ।
19. ਵਧੀ ਹੋਈ ਅਸਲੀਅਤ (AR)
ਔਗਮੈਂਟੇਡ ਰਿਐਲਿਟੀ (ਏਆਰ) ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਵਰਚੁਅਲ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਧੁਨੀਆਂ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੰਵੇਦੀ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਓਵਰਲੇ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਇਮਰਸਿਵ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਲਾਸ ਪਹਿਨੋ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਪਰ ਵਾਧੂ ਵਰਚੁਅਲ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਨੂੰ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਗਲੀ 'ਤੇ ਪੁਆਇੰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨੇੜੇ ਦੇ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟਾਂ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ, ਰੇਟਿੰਗਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਰਚੁਅਲ ਸਾਈਨਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅੱਖਰ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਵਰਚੁਅਲ ਤੱਤ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਰਲਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸੰਗ੍ਰਹਿਤ ਹਕੀਕਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੇਮਿੰਗ, ਸਿੱਖਿਆ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਘਰ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਫਰਨੀਚਰ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
20. ਵਰਚੁਅਲ ਰਿਐਲਿਟੀ (VR)
ਵਰਚੁਅਲ ਰਿਐਲਿਟੀ (VR) ਇੱਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਲੀਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈੱਡਸੈੱਟ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਅਤੇ ਕੰਨਾਂ ਨੂੰ ਢੱਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਰਚੁਅਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਅਤੇ ਸੁਣਦੇ ਹੋ ਉਹ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਪਾਤਰਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਸਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਰਿਐਲਿਟੀ ਗੇਮ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੱਧਯੁਗੀ ਕਿਲ੍ਹੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਗਲਿਆਰਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਹਥਿਆਰ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਨਾਲ ਤਲਵਾਰ ਲੜਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਰਚੁਅਲ ਰਿਐਲਿਟੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੀਨ ਅਤੇ ਰੁੱਝੇ ਹੋਏ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਵਰਚੁਅਲ ਰਿਐਲਿਟੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗੇਮਿੰਗ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਪਾਇਲਟਾਂ, ਸਰਜਨਾਂ, ਜਾਂ ਫੌਜੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਵਾਕਥਰੂਜ਼, ਵਰਚੁਅਲ ਟੂਰਿਜ਼ਮ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਇਲਾਜ ਲਈ ਵੀ ਕਈ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਰੋਮਾਂਚਕ ਵਰਚੁਅਲ ਸੰਸਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਅਸਲੀਅਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
21. ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸੂਝ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਿਤ, ਅੰਕੜੇ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮਹਾਰਤ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਛੁਪੀ ਹੋਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸਫਾਈ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ, ਫਿਰ ਇਸਦੀ ਪੜਚੋਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰੋਗੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
22. ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ
ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਮੁੰਗਿੰਗ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਧਨਾਂ ਜਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣਾ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੁੱਟੀ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ, ਪੁਨਰਗਠਨ, ਜਾਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜਾਂ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਮਿਲਾਉਣਾ ਜਾਂ ਜੋੜਨਾ, ਸਬਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ, ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
23. ਡੇਟਾ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣਾ
ਡੇਟਾ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਿਰਤਾਂਤ ਜਾਂ ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਡੈਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਜਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਬਿਰਤਾਂਤ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੂਝ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸਮਝਣਯੋਗ ਅਤੇ ਯਾਦਗਾਰੀ ਹੋਵੇ।
ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਨੰਬਰਾਂ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਬਿਰਤਾਂਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤੱਤਾਂ ਅਤੇ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਰਫ਼ ਵਿਕਰੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਡੇਟਾ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਰਤਾਂਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੁੱਖ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
24. ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ
ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਚੋਣਾਂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਅਨੁਭਵ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ, ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੀਮਤ ਰਣਨੀਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
25. ਡਾਟਾ ਝੀਲ
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਕੱਚੇ ਅਤੇ ਅਣਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਵ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਕੀਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਢਾਂਚਾਗਤ, ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਡਾਟਾ ਝੀਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਲੌਗ, ਗਾਹਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਫੀਡ ਅਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ।
26. ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕੁਸ਼ਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਭੰਡਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ, CRM ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ, ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
27. ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਬੀਆਈ)
ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਕਾਰੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ (KPIs) ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਲੀਆ, ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਚਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਐਡਹਾਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਪਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਜਾਂ ਮੈਨੇਜਰ, ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੱਟੋ ਅਤੇ ਕੱਟੋ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੂਝਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
28. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਵਿਹਾਰਾਂ, ਜਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਪਿਛਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿੱਤ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਸਟਾਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਬਾਜ਼ਾਰ ਡੇਟਾ, ਆਰਥਿਕ ਸੂਚਕਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤਾਂ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਵਿਗਿਆਪਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੁਝ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
29. ਪ੍ਰਸਕ੍ਰਿਪਟਿਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਨੁਸਖ਼ਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਹੈ।
ਇਹ ਵਰਣਨਯੋਗ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿੱਚ ਆਪੂਰਤੀ ਲੜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਨੁਸਖ਼ਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ ਵੰਡ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ, ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਰੱਥਾ, ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਖਰਚੇ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀ ਮੰਗ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਆਦਰਸ਼ ਅਲਾਟਮੈਂਟ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਭੰਡਾਰਨ ਸਥਾਨ ਜਾਂ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਰਸਤੇ।
30. ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ
ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ, ਤਰਜੀਹਾਂ, ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਹ ਮਲਟੀਪਲ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈਬਸਾਈਟ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ, ਗਾਹਕ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੀਚੇ ਦੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਮਾਰਕਿਟ ਗਾਹਕ ਵੰਡ, ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਖਾਸ ਗਾਹਕ ਖੰਡਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਲਈ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਚੈਨਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੂਝਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਮਾਰਕਿਟ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਮੁਹਿੰਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਖਾਸ ਗਾਹਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ ਗੂੰਜਦੇ ਹਨ।
ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੁਆਰਾ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
31. ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ
ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਖੰਡਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ 'ਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਹੀ, ਸੰਪੂਰਨ, ਇਕਸਾਰ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ (GDPR) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
32. ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਾਡੀ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂ ਚੋਰੀ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ, ਅਖੰਡਤਾ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਉਪਾਅ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਲੋਕ ਹੀ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਅਤੇ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਇਹ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਹਰੀ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਫਾਇਰਵਾਲਾਂ, ਅਤੇ ਘੁਸਪੈਠ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਸਰਪ੍ਰਸਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੁਚੇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
33 ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਨੈਟ
ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਨੈਟ (IoT) ਭੌਤਿਕ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ "ਚੀਜ਼ਾਂ" ਦੇ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ, ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਵੈੱਬ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਰਾਹੀਂ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, IoT ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ "ਸਮਾਰਟ" ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿੱਚ ਘਰੇਲੂ ਉਪਕਰਨ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਯੰਤਰ, ਥਰਮੋਸਟੈਟਸ, ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰਕੇ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਥਰਮੋਸਟੈਟ ਤਾਪਮਾਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਐਪ ਨੂੰ ਊਰਜਾ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਫਿਟਨੈਸ ਟਰੈਕਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਰੀਰਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਸਿੰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
34. ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ
ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਹੈ ਜੋ ਚੋਣਾਂ ਜਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਫਲੋਚਾਰਟ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਭਾਵਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ।
35. ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ
ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੱਖਣ, ਤਰਕ, ਸਮਝ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨਾ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸੋਚ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੋਵੇ।
ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਜਿਹੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਡਾਟੇ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ।
36. ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਰਨਿੰਗ ਥਿਊਰੀ
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਰਨਿੰਗ ਥਿਊਰੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਖੇਤਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਰਨਿੰਗ ਥਿਊਰੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ, ਸਧਾਰਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
37. ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ
ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ, ਇੱਕ ਮਨਮੋਹਕ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਗੀਦਾਰ ਦੋਵਾਂ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ।
ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਇਕਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮਸ਼ੀਨ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਹਮਰੁਤਬਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਪਾਸ ਕਰ ਚੁੱਕੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਬੋਧ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ।
ਮਨੁੱਖੀ ਅਭੇਦਤਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ, ਟਿਊਰਿੰਗ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਜੋ ਇੰਨਾ ਯਕੀਨਨ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਚਰਚਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਇਹ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਟੈਸਟ ਇੱਕ ਸੋਚ-ਉਕਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੱਲ ਰਹੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੋਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
38. ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
ਮਜਬੂਤ ਸਿੱਖਿਆ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ "ਏਜੰਟ" (ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਾਂ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਚੰਗੇ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਇਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਜਾਂ ਸਜ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ। ਪਹਿਲਾਂ ਤਾਂ, ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਟਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਟੀਚੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ "ਪਿੱਠ 'ਤੇ ਥੱਪੜ"। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮੁਰਦਾ ਅੰਤ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਟੀਚੇ ਤੋਂ ਦੂਰ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ, ਏਜੰਟ ਕੁਝ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਆਪਣੇ ਇਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਜ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕ੍ਰਮ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਨਿਪੁੰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ ਜਾਨਵਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
39. ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ
ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇੱਕ ਬਲਾਕ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸਨੂੰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਆਦਿ।
ਚਲੋ ਕਲਪਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਖਬਰ ਲੇਖ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਪੈਰਾ ਹੈ।
ਇਕਾਈ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਖਾਸ ਬਿੱਟਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ "ਜੌਨ ਸਮਿਥ," ਟਿਕਾਣਾ "ਨਿਊਯਾਰਕ ਸਿਟੀ," ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ "ਓਪਨਏਆਈ" ਵਰਗੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਮ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਅਸੀਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਨਸਾਈਟਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸਾਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਇਕਾਈਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕਾਂ, ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ।
40. ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਆਖਿਆ
ਭਾਸ਼ਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਭਾਸ਼ਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਭਰਪੂਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਟੈਗ ਜੋੜਨ ਵਾਂਗ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਭਾਗ-ਦਾ-ਬੋਲੀ ਟੈਗ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (ਜਿਵੇਂ ਨਾਂਵ, ਕਿਰਿਆ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ, ਆਦਿ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਰੂਪ ਦਾ ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕਾਂ, ਸਥਾਨਾਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਮਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਮ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ, ਅਤੇ ਕਈ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਸੂਝਵਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ।
41. ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ
In ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੈਟਿੰਗ ਜਾਂ ਸੰਰਚਨਾ ਵਰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੋਬ ਜਾਂ ਸਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਗਤੀ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਪਾਰ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਚੁਣਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਡੂੰਘਾ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਆਮ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਤਾ ਦੀ ਤਾਕਤ, ਜੋ ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਜੁਰਮਾਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
42. ਮੈਟਾਡੇਟਾ
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਗਾਂ ਜਾਂ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੰਦਰਭ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਕੋਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਫੋਟੋ, ਵੀਡੀਓ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਵੇ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ, ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਜਾਂ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਰਗੇ ਵੇਰਵੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਾਨੂੰ ਉਹ ਸਥਾਨ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਕੈਮਰਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੀ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਵੀ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ, ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਸਮੁੱਚੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ, ਉਦੇਸ਼ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
43. ਅਯਾਮੀ ਕਮੀ
ਡਾਇਮੈਨਸ਼ਨਲਿਟੀ ਰਿਡਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਘਣਾ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਲਮਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਪ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੇਠਲੇ-ਅਯਾਮੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬੇਲੋੜੇ ਜਾਂ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਜਾਂ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
44. ਪਾਠ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਅਰਥ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਪਾਠ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਛਾਂਟਣ ਜਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਆਓ ਈਮੇਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ. ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਈਮੇਲ ਸਪੈਮ ਹੈ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸਪੈਮ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੈਮ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਈਮੇਲ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਈਮੇਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੈਮ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਲੇਬਲ "ਸਪੈਮ" ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੇਕਰ ਈਮੇਲ ਜਾਇਜ਼ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਪੈਮ ਵਾਲੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ "ਗੈਰ-ਸਪੈਮ" ਜਾਂ "ਹੈਮ" ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਈਮੇਲ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟਾਈ ਗਈ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੇਡਾਂ, ਰਾਜਨੀਤੀ, ਮਨੋਰੰਜਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਚੈਟ ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਇਰਾਦੇ ਜਾਂ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
45. ਕਮਜ਼ੋਰ ਏ.ਆਈ
ਕਮਜ਼ੋਰ AI, ਜਿਸਨੂੰ ਤੰਗ AI ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੋਧਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਮਜ਼ੋਰ AI ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੋਮੇਨ ਜਾਂ ਕੰਮ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ AI ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ ਜੋ ਖਾਸ ਨੌਕਰੀਆਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸ਼ਤਰੰਜ-ਖੇਡਣ ਵਾਲਾ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਖੇਡ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਚਾਲਾਂ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਫੋਟੋਆਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਯਮਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਆਮ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਨੋਨੀਤ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਸਮਝਣ ਜਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
46. ਮਜ਼ਬੂਤ ਏ.ਆਈ
ਮਜਬੂਤ AI, ਜਿਸਨੂੰ ਜਨਰਲ AI ਜਾਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AGI) ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਇੱਕ ਰੂਪ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬੌਧਿਕ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ AI ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਕਿ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਰਗੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਜਾਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੋਣ ਸਗੋਂ ਬੌਧਿਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਦਾ ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਰ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸੋਚ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਨਕਲ ਜਾਂ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
47. ਅੱਗੇ ਚੇਨਿੰਗ
ਫਾਰਵਰਡ ਚੇਨਿੰਗ ਤਰਕ ਜਾਂ ਤਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਿੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖਾਸ ਸਿੱਟੇ ਤੇ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਫਾਰਵਰਡ ਚੇਨਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਸਿੱਟੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਰਕਪੂਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਕਿ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀ ਪਹਿਨਣਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਹੈ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਜੇ ਬਾਰਿਸ਼ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਛੱਤਰੀ ਲਿਆਓ," ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਿਯਮ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਜੇ ਠੰਡ ਹੈ, ਇੱਕ ਜੈਕਟ ਪਾਓ।" ਹੁਣ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੀਂਹ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਦੀ ਚੇਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੱਤਰੀ ਲਿਆਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
48. ਬੈਕਵਰਡ ਚੇਨਿੰਗ
ਬੈਕਵਰਡ ਚੇਨਿੰਗ ਇੱਕ ਤਰਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿੱਟੇ ਜਾਂ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਸਿੱਟੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਬੈਕਵਰਡ ਚੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਤੈਰਾਕੀ ਲਈ ਜਾਣਾ ਉਚਿਤ ਹੈ। ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੈਰਾਕੀ ਉਚਿਤ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਸ਼ਰਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਬੈਕਵਰਡ ਚੇਨਿੰਗ ਸਿੱਟੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਚੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ "ਕੀ ਮੌਸਮ ਗਰਮ ਹੈ?" ਵਰਗੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ। ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਹਾਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਪੁੱਛੋਗੇ, "ਕੀ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਪੂਲ ਉਪਲਬਧ ਹੈ?" ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਦੁਬਾਰਾ ਹਾਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋਗੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ, "ਕੀ ਤੈਰਾਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਹੈ?"
ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਕੇ ਅਤੇ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਤੈਰਾਕੀ ਲਈ ਜਾਣ ਦੇ ਸਿੱਟੇ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
49. ਹਿਊਰੀਸਟਿਕ
ਸਾਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ, ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਨਿਯਮ ਜਾਂ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਭਵਾਂ ਜਾਂ ਅਨੁਭਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਨਸਿਕ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲੰਮੀ ਜਾਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਹੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਜਲਦੀ ਆਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਾਂ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਖੋਜ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਜਾਂ "ਅੰਗੂਠੇ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ" ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਆਮ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਾ ਦੇਣ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਰਕਿੰਗ ਸਥਾਨ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖੋਜੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਹਰ ਉਪਲਬਧ ਥਾਂ ਦਾ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਪਾਰਕ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਇੰਜਣਾਂ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਖੋਜ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਾਰਾਂ ਛੱਡਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਉਪਲਬਧ ਸਥਾਨ ਲੱਭਣ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
50. ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਰਜਣਾ ਸਿਖਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦਾ ਟੀਚਾ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਸੁਮੇਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋਵੇ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਬਣਤਰ, ਅਤੇ ਅਰਥ-ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਾਠ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਲੇਖ, ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ, ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ, ਚੈਟਬੋਟ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਉਹ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ