प्रश्न:
मशीन लर्निंग एडवांस स्पर क्रॉस-प्लेटफॉर्म डेटा सेट परिनियोजन करेगा?
ए:जब हम व्यापार में मशीन सीखने और एआई के बारे में बात करते हैं तो हम किस बारे में बात कर रहे हैं?
बहुत से लोगों के अलग-अलग मत हैं - और यह वास्तव में इस बात पर निर्भर करता है कि व्यापार क्या कर रहा है। हालांकि, जब आप समग्र रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं के बारे में बात करते हैं, तो कुछ भ्रम और अस्पष्टता को स्पष्ट करना संभव है कि व्यवसाय इन ब्रांड-नई तकनीकों का उपयोग कैसे करते हैं।
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वेंचर बीट पर एक लेख में "व्यापार में एआई के बारे में प्रचार पर विश्वास न करें" लेखक विवेक वाधवा इस विचार का एक मजबूत संकेत देते हैं कि आधुनिक एआई सिस्टम व्यापार प्रक्रियाओं में शामिल करना आसान है।
वाधवा लिखते हैं, "अधिकांश व्यावसायिक समस्याओं को खेल में नहीं बदला जा सकता है।" “आपके पास दो से अधिक खिलाड़ी हैं, और कोई स्पष्ट नियम नहीं है। व्यावसायिक निर्णयों के परिणाम शायद ही कभी स्पष्ट जीत या नुकसान होते हैं, और बहुत अधिक चर होते हैं … आज के एआई सिस्टम मानव मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क के कामकाज का अनुकरण करने की पूरी कोशिश करते हैं, लेकिन वे बहुत सीमित तरीके से ऐसा करते हैं। "
यह बताते हुए कि "एआई केवल उतना ही अच्छा है जितना डेटा इसे प्राप्त करता है, " वाधवा बहुत ही मुख्य बिंदु बनाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस "मानव की तरह सोच" नहीं है, बल्कि यह जानकारी के अधिक परिष्कृत उपयोग के माध्यम से मानव विचार के पहलुओं की प्रतिकृति है। यह अभी भी इनपुट और आउटपुट के आसपास संरचित है।
हालांकि, वाधवा आज के व्यापार की दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे आशाजनक पहलुओं में से एक के बारे में बात करने के लिए एक दिलचस्प चेतावनी भी देते हैं।
वाधवा मेगा-रिटेलर अमेज़ॅन का उपयोग एक उदाहरण के रूप में करते हैं। अमेज़ॅन कंपनी विभिन्न सिलोस से डेटा कैसे लेती है और इसे इंटरएक्टिव गंतव्यों में पोर्ट करती है, इस बारे में बात करते हुए, वाधवा का सुझाव है कि विभागों में इस डेटा के सभी को समेकित करना ग्राहक सेवा, व्यापार खुफिया और बहुत कुछ के क्षेत्र में नवाचार कर सकता है।
वाधवा लिखते हैं, "अमेज़ॅन कई कंपनियों के डेटा के डिस्कनेक्ट हुए द्वीपों को हल कर रहा है।"
दूसरे शब्दों में, प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा सेट लेना और उन्हें आर्किटेक्चर में लागू करना कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ़्टवेयर की सबसे बड़ी वर्तमान भूमिकाओं में से एक है, और यह अगले कुछ वर्षों के भीतर व्यापार के लिए कुछ सर्वोत्तम उपयोग मामलों का गठन कर सकता है। एक कृत्रिम बुद्धि इकाई पूरी तरह से मानव की तरह व्यवहार और कार्य करने में सक्षम नहीं हो सकती है - लेकिन इसमें डेटा क्रंचिंग और अंतर्दृष्टि विकास से संबंधित बहुत शक्तिशाली क्षमताएं हैं।
एकीकृत वाणिज्य और एकीकृत संचार के बारे में व्यवसाय इन दिनों बहुत अधिक बात कर रहे हैं। यह विचार है कि उनके सभी चैनलों को समेकित करने और उन्हें संवादात्मक बनने में मदद करने से, व्यवसाय अगले दशक में चुस्त प्रतिस्पर्धा के लिए खुद को तैयार कर रहे हैं। यह फिर से एक ऐसी चीज है जिसे कृत्रिम बुद्धि मदद कर सकती है। यह विभिन्न डेटा सेटों को संभाल सकता है और उन्हें तैनात कर सकता है जहां उन्हें कुछ स्वचालित और स्व-चालित तरीके से आवश्यकता होती है। बहुत व्यापक स्तर पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव संचालकों का बोझ उठाती है और विभिन्न सम्मोहक तरीकों से अपने कार्यों को निर्देशित करती है।
इसे ध्यान में रखते हुए, मशीन लर्निंग एडवांस कुछ नया करने के लिए प्लेटफॉर्म पर डेटा सेट के उपयोग को बढ़ावा देने के लिए निश्चित हैं। हालाँकि अन्य बड़ी भूमिकाएँ और प्रक्रियाएँ नीचे आ रही हैं, यह संभवतः अल्पावधि में मशीन लर्निंग और AI का एक प्रमुख पहलू है।
