आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को परिभाषित करना: ए ग्लॉसरी ऑफ की एआई टर्म्स

महत्वपूर्ण ऐ शब्दावली।

स्रोत: istockphoto

ए

एल्गोरिथ्म : एक एल्गोरिथ्म स्पष्ट, चरण-दर-चरण निर्देशों का एक अनुक्रम है जो कंप्यूटर को समस्या को हल करने में सक्षम बनाता है।

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) : जिसे सुपरिन्टिजेन्सनेस भी कहा जाता है, यह तब होता है जब मशीन इंटेलिजेंस की क्षमताएं मानव बुद्धि के बराबर या उससे अधिक होती हैं।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) : कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र जिसमें मशीनों को मानव अनुभूति और सीखने को अनुकरण करने में सक्षम किया जाता है।

आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (एएनआई) : एआई को संदर्भित करता है जो विषयों और क्षमताओं के एक विशिष्ट सेट तक सीमित है।

आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) : AI में इस्तेमाल किया जाने वाला मॉडल, यह मानव मस्तिष्क पर आधारित है। इसमें तंत्रिका परतें होती हैं जो मशीन सीखने के लिए उपयोग की जाती हैं।

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बी

Backpropagation : इसे “त्रुटियों के पिछड़े प्रसार” के रूप में भी जाना जाता है, यह एक पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है जहां त्रुटियों की आउटपुट पर गणना की जाती है और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की परतों के माध्यम से पिछड़े वितरित किए जाते हैं। यह एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने का एक सामान्य तरीका है जहां सिस्टम का प्रारंभिक आउटपुट वांछित आउटपुट की तुलना में है, फिर सिस्टम को तब तक समायोजित किया जाता है जब तक कि अंतर कम से कम न हो जाए।

सी

कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) : यह एक प्रकार का न्यूरल नेटवर्क है, जिसका उपयोग छवियों को पहचानने और उनका विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।

डी

डीप लर्निंग : एक मशीन सीखने की विधि, जिसमें कई स्तरित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं। डेटा से सुविधाओं को निकालने के लिए nonlinear प्रसंस्करण की कई परतों का उपयोग करता है, और फिर डेटा को अमूर्त के विभिन्न स्तरों में परिवर्तित करता है। इसकी देखरेख, अर्ध-पर्यवेक्षण, या अनुपयोगी किया जा सकता है। भाषण मान्यता, कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पैटर्न मान्यता में उपयोग किया जाता है।

ए

विशेषज्ञ प्रणाली : एक एआई प्रणाली जो समस्या के समाधान के लिए मानव डोमेन विशेषज्ञता के ज्ञान आधार का उपयोग करती है।

एफ

फॉरवर्ड चेनिंग : एक विधि जहां एआई पीछे दिखता है और “अगर” नियमों को खोजने के लिए नियम-आधारित प्रणाली का विश्लेषण करता है, और यह निर्धारित करने के लिए कि समाधान खोजने के लिए किन नियमों का उपयोग करना है।

जी

जनरेटिव एडवरसियर नेटवर्क्स (GAN) : एक प्रकार का AI एल्गोरिथ्म, जिसका उपयोग अनपरावीकृत मशीन लर्निंग में किया जाता है, जहाँ एक ही डेटा सेट पर दो न्यूरल नेटवर्क (जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर) प्रशिक्षित होते हैं। जनरेटर आउटपुट का उत्पादन करता है, और विभेदक यह निर्धारित करने के प्रयासों में मूल डेटा के साथ उत्पादित आउटपुट की तुलना करता है कि कौन सी छवियां प्रामाणिक हैं। उन परिणामों के आधार पर, जनरेटर नए आउटपुट बनाने के लिए अपने मापदंडों को समायोजित करता है। यह प्रक्रिया तब तक पुनरावृत्त होती है जब तक कि भेदभावकर्ता मूल डेटा सेट के साथ जनरेटर के आउटपुट को अलग करने में सक्षम नहीं होता है। फोटोरिअलिस्टिक इमेज बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।

एच

विशेषताएं : अनुभव के आधार पर सामान्य ज्ञान के नियम। ह्यूरिस्टिक प्रोग्रामिंग में, कार्यक्रम स्वयं-शिक्षा हैं, और अनुभव के साथ बेहतर होते हैं। अक्सर विशेषज्ञ प्रणालियों के साथ उपयोग किया जाता है।

मैं

प्रेरक तर्क : एक तार्किक प्रक्रिया जहां कई परिसर जो कि ज्यादातर समय सही या सही होते हैं, को निष्कर्ष बनाने के लिए संयुक्त किया जाता है। अक्सर भविष्यवाणी और पूर्वानुमान में उपयोग किया जाता है।

एम

मशीन लर्निंग : AI का सबसेट। कंप्यूटर एल्गोरिदम डेटा में पहचान किए गए पैटर्न से सीखते हैं, और स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना, अपने कार्यों को तदनुसार समायोजित करते हैं।

एन

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) : बोलने या लिखित भाषा को समझने के लिए मशीनों को सक्षम करने के प्रयासों में प्राकृतिक मानव भाषा के गुणों का निर्धारण करने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिदम लागू करना।

तंत्रिका नेटवर्क : “कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क” देखें।

आर

सुदृढीकरण सीखना : व्यवहार मनोविज्ञान से प्रेरित एक प्रकार की मशीन शिक्षण पद्धति। सुदृढीकरण सीखने का एल्गोरिथ्म (एजेंट) अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करके सीखता है और या तो दंडित या पुरस्कृत होता है। एजेंट समय के साथ इनाम को अधिकतम करने के लिए निर्णय लेना चाहता है।

एस

मजबूत एआई : “आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस” देखें।

टी

ट्यूरिंग टेस्ट : एक मशीन की एक बुद्धिमानी से व्यवहार करने की क्षमता का परीक्षण जो मानव व्यवहार से अप्रभेद्य है। 1950 में एलन ट्यूरिंग द्वारा विकसित।

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