ऑटोएमएल तकनीक: एआई स्वयं से काम करना सीख रहा है...

प्रोग्रामरों और विशेषज्ञों पर पूरी तरह निर्भर रहने के बजाय, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब खुद को विकसित कर सकती है। ऑटोएमएल तकनीक एक नए युग की शुरुआत कर रही है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) यह सीख रही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे काम करती है।

ऑटोएमएल प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले उन लोगों के लिए एक उपकरण हुआ करती थी जो कोड लिखना और एल्गोरिदम समझना जानते थे। अब, ऑटोएमएल के साथ, एआई स्वयं नए एआई सिस्टम बनाना सीख सकता है।

जब एआई ऑटोएमएल के साथ खुद को बनाना सीखता है

तुओई ट्रे ऑनलाइन के शोध के अनुसार, ऑटोएमएल (स्वचालित मशीन लर्निंग) एक ऐसी तकनीक है जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाने की प्रक्रिया में जटिल चरणों को स्वचालित करती है। डेटा प्रोसेसिंग और एल्गोरिदम चयन से लेकर पैरामीटर समायोजन और परिणाम मूल्यांकन तक, सब कुछ सिस्टम द्वारा किया जा सकता है, जिसके लिए इंजीनियरों के बहुत कम मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

यह तकनीक न केवल समय बचाती है बल्कि उन संगठनों के लिए भी एआई तक पहुंच बढ़ाती है जिनके पास मजबूत तकनीकी टीमें नहीं हैं। एल्गोरिदम के परीक्षण में हफ्तों बिताने के बजाय, अब सब कुछ घंटों या मिनटों में सुव्यवस्थित किया जा सकता है।

गूगल ने 2017 में ऑटोएमएल प्लेटफॉर्म की शुरुआत की, और उसके बाद, अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट जैसे प्रमुख खिलाड़ियों ने भी अपने स्वयं के ऑटोएमएल समाधान लॉन्च किए, और उन्हें अपनी क्लाउड सेवाओं में एकीकृत किया।

यह ध्यान देने योग्य है कि ऑटोएमएल एक कठोर, सूत्रबद्ध तरीके से काम नहीं करता है। सिस्टम स्वचालित रूप से अपनी सीखने की रणनीति को समायोजित कर सकता है, न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को बदल सकता है, या सबसे प्रभावी समाधान मिलने तक विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन के साथ प्रयोग कर सकता है।

इस तरह, एआई "सीखना कैसे सीखें" की ओर अग्रसर हो रहा है और धीरे-धीरे प्रोग्रामरों पर अपनी निर्भरता कम कर रहा है।

लोग अपूरणीय होते हैं।

ऑटोएमएल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण को सरल बनाता है, लेकिन यह मनुष्यों की भूमिका को पूरी तरह से समाप्त नहीं करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल तभी वास्तव में उपयोगी होते हैं जब इनपुट डेटा सही हो, समस्या स्पष्ट रूप से परिभाषित हो और परिणाम सही संदर्भ में समझे जाएं—हालांकि उपयोगकर्ता का इनपुट और समझ अभी भी आवश्यक हैं।

ऑटोएमएल तब सबसे अच्छा काम करता है जब उपयोगकर्ताओं को ठीक-ठीक पता हो कि उन्हें क्या चाहिए । उदाहरण के लिए, एआई चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है, लेकिन अंतिम निदान और उपचार का निर्णय डॉक्टर के पास ही होता है। वित्त के क्षेत्र में, एआई धोखाधड़ी के रुझानों की पहचान कर सकता है, लेकिन विश्लेषकों को यह समझना होगा कि वास्तविक दुनिया के संदर्भ में इसका क्या अर्थ है।

स्वचालन समय और मेहनत को कम कर सकता है, लेकिन यह मानवीय अनुभव, अंतर्ज्ञान और जिम्मेदारी का स्थान नहीं ले सकता। इन्हें प्रतिस्थापित करने के बजाय, ऑटोएमएल एक सहायक के रूप में कार्य करता है, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया तेज और अधिक डेटा-आधारित हो जाती है।

इसका एक और फायदा मॉडल को बुद्धिमत्तापूर्वक अनुकूलित करने की क्षमता है। ऑटोएमएल केवल एक "ठीक-ठाक" मॉडल का चयन नहीं करता; यह कई विकल्पों को आजमाता है, उनका मूल्यांकन करता है और उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए डेटा के आधार पर सर्वोत्तम संभव मॉडल प्रस्तुत करता है। परिणामस्वरूप, एआई सिस्टम का प्रदर्शन विशेषज्ञों द्वारा निर्मित मॉडलों से कमतर नहीं होता, बल्कि कई मामलों में तो बेहतर भी होता है क्योंकि ऑटोएमएल कोई भी चरण नहीं छोड़ता।

अंततः, ऑटोएमएल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक को लोकप्रिय बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है, जो इसे प्रयोगशाला से निकालकर वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में लाती है। शिक्षक, डॉक्टर, विपणन पेशेवर और दुकानदार सभी एआई का लाभ उठाकर अपनी समस्याओं का समाधान कर सकते हैं।

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तुआन VI

स्रोत: https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm