AI और मशीन लर्निंग

AI

Machine Learning

Definition: A subset of AI that enables systems to learn from data and improve performance over time without explicit programming.
Types:
- Supervised Learning: Uses labeled datasets to train models (e.g., classification, regression).
- Unsupervised Learning: Works with unlabeled data to find patterns (e.g., clustering, association).
- Reinforcement Learning: Learns by interacting with an environment, receiving rewards or penalties (e.g., game playing, robotics).
Algorithms:
- Decision Trees: Flowchart-like structure for decision making.
- Neural Networks: Inspired by human brain structure, used for complex pattern recognition.
- Support Vector Machines: Classifies data by finding optimal hyperplanes.
- K-Means Clustering: Groups data into k number of clusters based on similarity.

AI Ethics

Definition: The study of moral implications and responsibilities in AI development and deployment.
Key Issues:
- Bias and Fairness: AI systems may perpetuate or amplify biases present in training data.
- Transparency: Need for explainable AI to understand how decisions are made.
- Privacy: Concerns about data collection, usage, and user consent.
- Accountability: Determining responsibility for AI-driven decisions and actions.
Regulations and Guidelines: Various organizations promote ethical standards (e.g., EU AI Act, IEEE Guidelines).

Computer Vision

Definition: A field of AI that enables computers to interpret and understand visual information from the world.
Key Concepts:
- Image Processing: Techniques to enhance or manipulate images (e.g., filtering, transformation).
- Object Detection: Identifying and locating objects within an image (e.g., YOLO, SSD).
- Image Classification: Assigning labels to images based on their content (e.g., CNNs - Convolutional Neural Networks).
- Facial Recognition: Identifying or verifying individuals based on facial features.
Applications:
- Autonomous Vehicles: Navigation and obstacle detection.
- Medical Imaging: Analyzing medical scans for diagnosis.
- Augmented Reality: Enhancing real-world environments with digital overlays.

मशीन लर्निंग

परिभाषा: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक उप-क्षेत्र जो सिस्टम को डेटा से सीखने और बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के समय के साथ प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति देता है।
प्रकार:
- नियंत्रित लर्निंग: लेबल किए गए डेटा सेट का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करना (जैसे, वर्गीकरण, पुनःगणना)।
- अनियंत्रित लर्निंग: बिना लेबल वाले डेटा के साथ पैटर्न खोजता है (जैसे, क्लस्टरिंग, संघ)।
- रिइनफोर्समेंट लर्निंग: वातावरण के साथ इंटरैक्ट करके सीखता है, पुरस्कार या दंड प्राप्त करता है (जैसे, खेल खेलना, रोबोटिक्स)।
अल्गोरिदम:
- निर्णय वृक्ष: निर्णय लेने के लिए प्रवाही चार्ट जैसा ढांचा।
- न्यूरल नेटवर्क: मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित, जटिल पैटर्न पहचानने में उपयोग किया जाता है।
- सपोर्ट वेक्टर मशीन: डेटा को वर्गीकृत करने के लिए अनुकूलतम हाइपरप्लेन ढूंढता है।
- K-मीन क्लस्टरिंग: समानता के आधार पर डेटा को k संख्या के समूहों में विभाजित करता है।

एआई नैतिकता

परिभाषा: एआई विकास और तैनाती में नैतिक निहितार्थ और जिम्मेदारियों का अध्ययन।
प्रमुख मुद्दे:
- पूर्वाग्रह और समानता: एआई सिस्टम प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को बढ़ा सकते हैं या उन्हें निरंतर कर सकते हैं।
- पारदर्शिता: निर्णय कैसे लिए जाते हैं, यह समझने के लिए स्पष्ट एआई की आवश्यकता।
- गोपनीयता: डेटा संग्रह, उपयोग और उपयोगकर्ता सहमति के बारे में चिंताएँ।
- जिम्मेदारी: एआई-प्रेरित निर्णयों और कार्यों के लिए जिम्मेदारी निर्धारित करना।
- नियम और दिशानिर्देश: विभिन्न संगठनों द्वारा नैतिक मानकों को बढ़ावा देना (जैसे, EU AI Act, IEEE दिशानिर्देश)।

कंप्यूटर दृष्टि

परिभाषा: एआई का एक क्षेत्र जो कंप्यूटरों को दुनिया से दृश्य जानकारी को समझने और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है।
प्रमुख अवधारणाएँ:
- छवि प्रसंस्करण: छवियों को बढ़ाने या हेरफेर करने की तकनीकें (जैसे, फ़िल्टरिंग, परिवर्तन)।
- वस्तु पहचान: छवि में वस्तुओं की पहचान और स्थान निर्धारण (जैसे, YOLO, SSD)।
- छवि वर्गीकरण: छवियों को उनकी सामग्री के आधार पर लेबल असाइन करना (जैसे, CNN - संकुचन न्यूरल नेटवर्क)।
- चेहरा पहचान: चेहरे के लक्षणों के आधार पर व्यक्तियों की पहचान या सत्यापन।
अनुप्रयोग:
- स्वायत्त वाहन: नेविगेशन और बाधा पहचान।
- चिकित्सीय इमेजिंग: निदान के लिए चिकित्सा स्कैन का विश्लेषण।
- वर्धित वास्तविकता: डिजिटल ओवरले के साथ वास्तविक दुनिया के वातावरण को बढ़ाना।