07 | 07 | 2021

एक संगठन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे शुरू कर सकता है?

डेटा तेल से अधिक मूल्य का है

सवाल यह है कि आप उस डेटा को कैसे निकालने जा रहे हैं? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करके

इस ब्लॉग पोस्ट में, हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को अपनाते समय संबोधित करने के लिए सभी प्रमुख बिंदुओं को संबोधित करना चाहते हैं। वैश्विक, एंटरप्राइज़ संगठन पहले से ही नवीनतम तकनीकों का सफलतापूर्वक उपयोग कर रहे हैं, जिनमें AI और ML शामिल हैं, आपके व्यवसाय को पीछे नहीं रहने देते हैं।

व्यवसाय डेटा द्वारा संचालित होते हैं

  1. कौन सी समस्या केवल AI और ML का उपयोग करके हल की जा सकती है?

    असंरचित डेटा - 80% डेटा संगठनों में असंरचित है। इसका क्या मतलब है? डेटा हर जगह बिखरा हुआ है, और कोई नहीं जानता कि यह कहां है और कौन से महत्वपूर्ण डेटा सेट हैं। तो हम इस तरह की बर्बादी की अनुमति क्यों दे रहे हैं? संगठन ने जानकारी एकत्र करने के लिए अतीत में समय और संसाधन खर्च किए हैं। एआई और एमएल का उपयोग करते हुए, हम अपनी उंगलियों पर हर समय हमारे लिए सभी डेटा उपलब्ध कर सकते हैं।

    समझने - एक व्यक्ति के लिए एक दस्तावेज़ से दस लाख अंक समझना लगभग असंभव होगा। इसलिए डेटा को वर्गीकृत किया जाना था, सरलीकृत किया गया था, एक औसत आधार रेखा पेश की गई थी।
    AI और ML एक लाख में से प्रत्येक बिंदु को व्यक्तिगत रूप से मानेंगे। तभी कई पैटर्न सामने आएंगे, जो ऐसी जानकारी प्रदान करेंगे जो मनुष्य अक्सर याद करते हैं।

    स्वचालन - अभिनव व्यवसाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सहित क्लाउड सेवाओं का पूरा लाभ उठाते हैं। एमएल खुद से सीख सकता है, पूरी तरह से स्वचालित। एक बार इसे स्थापित करने के बाद, आप इसके बारे में भूल जाते हैं; कि वहाँ भी है। आप अपने दिन-प्रतिदिन के काम पर ध्यान केंद्रित करते हैं और डेटा परिणामों से लाभान्वित होते हैं। स्वचालन किसी भी संगठन की सफलता की कुंजी है।

    कंसिस्टेंसी (Consistency) - क्लाउड में स्वचालन के साथ, हम अधिक स्थिरता और डेटा सटीकता प्राप्त कर सकते हैं। इसके बाद, यह किसी भी संभावित त्रुटियों को बहुत कम कर देगा। इसके अतिरिक्त, प्रक्रियाओं को बिना किसी बाहरी हस्तक्षेप के सुव्यवस्थित और सुसंगत बनाया जाता है। यह नए व्यवसाय का लक्ष्य है।

    गुणवत्ता - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पूरे समाधान में महत्वपूर्ण कारक हैं। वे लगातार डेटासेट और खुद से सीखते हैं और किसी भी विसंगति को दूर करते हैं जो संभावित रूप से प्रभावित हो सकती है - गुणवत्ता।
    गुणवत्ता सुसंगत और स्वचालित प्रक्रियाओं के साथ हासिल की जाती है। ये दो प्रमुख तत्व सभी स्तरों पर गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

    वापस समय - समय अपूरणीय है और बहुत बार थकाऊ, दोहराव वाले काम पर बर्बाद हो जाता है। मनुष्यों के लिए रचनात्मक कार्य छोड़ दें; कि हम क्या अच्छे हैं। फोर्ब्स के 2017 के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 84% कार्यकारी अधिकारियों ने कहा कि AI और ML उन्हें प्रतिस्पर्धा में बढ़त देते हैं क्योंकि उनके लोगों के पास अधिक समय था और वे अधिक साधन संपन्न थे।

  2. क्या आपका इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार है?

    चाहे आप ऑन-प्रिमाइसेस, हाइब्रिड या क्लाउड एनवायरनमेंट चला रहे हों, इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार होना चाहिए। पहली बात जो दिमाग में आती है; नवीनतम नवीन प्रौद्योगिकी प्राप्त करने के लिए पुराना नहीं होना चाहिए। यदि आप एक दशक पुराने बुनियादी ढांचे को चला रहे हैं, तो डिजिटल परिवर्तन के लिए प्रावधान कदम उठाएं।
    आपके इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए 10 टॉप नेटवर्क डिज़ाइन बेस्ट प्रैक्टिस

  3. क्लाउड की ओर प्रावधान कदम

    क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए ड्राइवर अब बहुत सम्मोहक है। नियंत्रित और अनुमानित लागतों के माध्यम से एक चुस्त व्यवसाय का समर्थन करने की क्षमता, आसानी से एकीकृत और कई अन्य सेवाओं से जुड़ना। इसे ध्यान में रखते हुए, क्लाउड अपनाने के लिए कुछ योजना की आवश्यकता होती है। जटिल विरासत के बुनियादी ढांचे, सुरक्षा और आवश्यक स्टॉकहोल्डर सेवाओं के प्रवासन के कारण कुछ व्यवसाय क्लाउड कंप्यूटिंग को एक 'सामरिक दृष्टिकोण' के रूप में देख रहे हैं जो समग्र व्यावसायिक रणनीति में पूरी तरह से अंतर्निहित नहीं है।
    क्या क्लाउड लागत-प्रभावी समाधान है?

  4. सुरक्षा के बारे में सोचो

    इसे बाद के विचार के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। यह बहुत ही शुरुआत में किया जाना आवश्यक है। ग्राहकों की संपत्ति, व्यवसाय, संसाधन, बुनियादी ढांचे और डेटा सेट को सुरक्षित करना अत्यंत आवश्यक है। हम अपने ग्राहकों को क्लाउड या उच्चतर में पीसीआई डीएसएस का अनुपालन करने के लिए दृढ़ता से प्रोत्साहित करते हैं। यह विभिन्न उपकरणों और निगरानी का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है जो पर्यावरण को लगातार नियंत्रण में रखता है। ये कदम किसी भी गलती को खत्म करते हैं; एक दिन, बुनियादी ढांचा सुरक्षित है, इसका मतलब यह नहीं है कि यह कल सुरक्षित है; कोई मूर्खतापूर्ण गलती कर सकता था।
    अपने पूरे नेटवर्क को साइबर अटैक से कैसे बचाएं?

    सेवाएं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चौथी औद्योगिक क्रांति में पनपे

  5. आप किन चुनौतियों का सामना कर रहे हैं?

    अब जब हमने उपरोक्त चार मूलभूत चरणों को कवर कर लिया है। इस बारे में सोचें कि अभी आप किन चुनौतियों का सामना कर रहे हैं और उन समस्याओं को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग से कैसे हल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, क्या आप असंरचित डेटा, बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम कर रहे हैं? कई मामलों में, व्यवसायों को इस बात की जानकारी नहीं होती है कि उनके पास कौन सा डेटा है, और उन्हें एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता है जो विश्लेषण कर सके और उत्तर प्रदान कर सके।
    कृत्रिम बुद्धिमत्ता

  6. उपयुक्त एआई, एमएल समाधान खोजने के लिए अनुसंधान।

    इस बारे में कुछ शोध करें कि अन्य व्यवसाय आपकी समान समस्याओं से कैसे निपटे। फिर, पेशेवर कंपनियों से सलाह लें जो आपके संचालन के क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पर ध्यान केंद्रित करती हैं। वे आपको अगले चरणों में सलाह दे सकते हैं।

  7. विचार का परीक्षण करें - पीओसी

    शुरुआत में बहुत अधिक समय, धन और संसाधन न लगाएं। इसके बजाय, प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (PoC) के साथ विचार का परीक्षण करें। एक आधार रेखा, एक प्रोटोटाइप स्थापित करें और उस पर निर्माण करें। क्लाउड में, यह बिना किसी प्रतिबद्धता के आसानी से किया जा सकता है।
    कॉन्सेप्ट का सबूत - नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर में समय और पैसा बचाता है

  8. जितना हो सके स्वचालित करें

    अभिनव व्यवसाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सहित क्लाउड सेवाओं का पूरा लाभ उठाते हैं। एमएल खुद से सीख सकता है, पूरी तरह से स्वचालित। एक बार इसे स्थापित करने के बाद, आप इसके बारे में भूल जाते हैं; कि वहाँ भी है। आप अपने दिन-प्रतिदिन के काम पर ध्यान केंद्रित करते हैं और डेटा परिणामों से लाभान्वित होते हैं। स्वचालन किसी भी संगठन की सफलता की कुंजी है।

    व्यवसाय डेटा द्वारा संचालित होते हैं

  9. परियोजना वितरित करें

    आप अपने कॉन्सेप्ट पर काफी मेहनत कर रहे हैं। अपने विचार पर अमल करने से न डरें। परियोजना वितरित करें; फिर भी, इस्त्री करने के लिए क्रीज हो सकती हैं। यह तब किया जा सकता है जब आपको अधिक प्रतिक्रिया मिले। यह मत भूलो कि एआई और एमएल लगातार अपने आप सीख रहे हैं; आप इसे जितना अधिक डेटा देंगे, यह उतना ही बेहतर और सटीक होगा।

  10. अशिक्षित शिक्षा

    अनुपयोगी शिक्षा का एक बड़ा लाभ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा सेट में पैटर्न की पहचान करना है जिसमें डेटा बिंदु होते हैं जो न तो वर्गीकृत होते हैं और न ही लेबल होते हैं। दूसरे शब्दों में, अनुपयोगी शिक्षण प्रणाली को डेटा सेट के भीतर अपने आप पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है। इस प्रकार, किसी प्रोग्राम या लोगों की टीम की आवश्यकता नहीं है; एआई खुद ही पता लगा लेगा और वह डेटा डिलीवर करेगा जो इंसानों ने मिस कर दिया है।

  11. परिणामों की जांच करें

    पूर्णता के लिए लक्ष्य, अपने लक्ष्यों को प्राप्त करना। एआई द्वारा दिए गए डेटा की जांच करना और उससे सीखना और उसमें सुधार करना महत्वपूर्ण है।

AI जटिल बनाता है — सरल

 

 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सर्विसेज | v500 सिस्टम

 

आरंभ करने के लिए तैयार हैं?

अधिक जानकारी के लिए हमसे संपर्क करें और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को तैनात करें। हम आपके सभी सवालों के जवाब दे सकते हैं
हमसे संपर्क करें >>>

 

अधिक जानने के लिए कृपया हमारे केस स्टडीज और अन्य पोस्टों पर एक नज़र डालें:

एक बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण समाधान कानूनी क्षेत्र को कैसे लाभान्वित कर सकता है?

AWS केंद्र, आपके संगठन के भीतर 'Google' खोज क्षमताएँ या बेहतर हैं

समझ पढ़ने के बारे में क्या महत्वपूर्ण है, और यह आपकी मदद कैसे कर सकता है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

क्या क्लाउड लागत-प्रभावी समाधान है?

संबंधित आलेख

16 | 09 | 2021

एआई आरओआई कैलकुलेटर

एआई और एमएल के बारे में बहुत सारी बातें हैं और ये प्रौद्योगिकियां क्या शानदार लाभ ला सकती हैं। कुछ भी करने से पहले मैं परिणामों को कैसे माप सकता हूं? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दस्तावेज़ प्रसंस्करण आरओआई कैलकुलेटर इसका उत्तर है
31 | 08 | 2021

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) – 10 प्रश्न?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) संगठनों को अपनी उत्पादन प्रणालियों में सफलता प्रदान कर सकते हैं और यहां तक ​​​​कि अगर सोच-समझकर और उचित संदर्भ में उपयोग किया जाए तो प्रतिस्पर्धात्मक लाभ भी मिल सकता है। हालाँकि, चौथी डिजिटल क्रांति और इसकी कई प्रगति ने कंपनियों पर पीछे छूट जाने के डर से दबाव पैदा किया है।
23 | 08 | 2021

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण सटीक डेटा

डेटा सटीकता महत्वपूर्ण है - डेटा तेज़ी से इस बात का केंद्र बन रहा है कि कोई व्यवसाय कैसे संचालित होता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के उपयोग से, हम आपके व्यवसाय को आपके प्रशिक्षण डेटासेट को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करने में सक्षम बना सकते हैं। इसके बाद अपने डेटासेट की सटीकता को ८०.६% से ९८.१% तक बढ़ाने के लिए
31 | 03 | 2021

मानव पाश के लिए संवर्धित ऐ का उपयोग करना यदि आप पहली जगह में मशीन पर भरोसा करने के लिए अनिच्छुक हैं

कुछ मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को संवेदनशील डेटा के साथ सटीकता सुनिश्चित करने, निरंतर सुधार प्रदान करने और अपडेटेड भविष्यवाणियों के साथ मॉडल वापस लेने के लिए मानव निरीक्षण की आवश्यकता होती है।