What is Artificial Intelligence? Learn Ai in Hindi full Information
(Ai)आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) :-
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक अत्याधुनिक तकनीक है जो कंप्यूटर सिस्टम्स को मानवीय जैसे बुद्धिमत्ता वाले काम करने में सक्षम बनाती है,
जैसे कि सीखना, निर्णय लेना, समस्या हल करना, और भाषा समझना। AI का प्रभाव अब लगभग हर क्षेत्र में दिखाई दे रहा है,
जैसे कि हेल्थकेयर, ऑटोमेशन, फाइनेंस, गेमिंग, और कंटेंट क्रिएशन।
AI क्या है? इसके प्रकार और इतिहास पर जानकारी।
- AI के उपयोग: स्वास्थ्य, शिक्षा, व्यापार, ग्राहक सेवा, और मनोरंजन में AI के आज के प्रचलित उपयोग।
- AI टूल्स और ऐप्स: लोकप्रिय AI टूल्स जैसे चैटबॉट, इमेज जनरेटर, वीडियो जनरेटर आदि
- AI और भविष्य: AI के भविष्य में संभावनाएँ और इसके सामाजिक-आर्थिक प्रभाव।
- AI की नैतिकता: AI के साथ जुड़े नैतिक और कानूनी मुद्दे।
कैसे सीखें AI: शुरुआती और एडवांस्ड AI कोर्सेस, प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज़ और संसाधन।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) क्या है? जानिए इसके प्रकार, उपयोग और भविष्य
आधुनिक तकनीकी दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है।
AI कंप्यूटर और मशीनों को मानवीय बुद्धिमत्ता की तरह सोचने, सीखने, और निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करता है।
इस ब्लॉग में जानेंगे AI की परिभाषा, इसके प्रकार, उपयोग के क्षेत्र, और भविष्य के संभावित प्रभाव।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक शाखा है जो मशीनों को इंसानों की तरह सोचने, समस्या हल करने, और सीखने योग्य बनाती है।
AI कंप्यूटर प्रोग्राम और एल्गोरिदम की मदद से डेटा से पैटर्न सीखता है और कार्य करता है।
AI के प्रकार
- नैरो AI (Narrow AI): विशेष कार्यों के लिए डिजाइन किया गया AI, जैसे वॉइस असिस्टेंट या चैटबॉट।
- जनरल AI (General AI): मानव स्तर की बुद्धिमत्ता वाले मशीनें, जो किसी भी बौद्धिक कार्य को कर सकें।
- सुपर AI (Super AI): इंसान से भी अधिक बुद्धिमान AI, जो अभी भौतिक रूप से मौजूद नहीं है।
AI के उपयोग
AI आज कई क्षेत्रों में उपयोग हो रहा है:
- हेल्थकेयर में रोग निदान और ट्रीटमेंट में सहायता।
- वित्तीय सेवाओं में जोखिम विश्लेषण और ट्रेडिंग।
- स्मार्ट होम और ऑटोमेशन सिस्टम।
- ग्राहक सेवा में चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्स।
- मनोरंजन उद्योग में गेमिंग और फ़िल्म निर्माण।
AI का भविष्य
AI के विकास से रोज़गार, शिक्षा, और हमारे जीवन के कई अन्य पहलुओं में बड़ा बदलाव आने की संभावना है।
नैतिकता, गोपनीयता, और सुरक्षा जैसे मुद्दे भी इस विकास के साथ महत्वपूर्ण होंगे।
AI सीखने के तरीके
AI सीखने के लिए ऑनलाइन कोर्सेज, प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जैसे Python, और प्रोजेक्ट-आधारित अध्ययन से शुरुआत करें।
Coursera, Udemy, और edX जैसे प्लेटफार्म पर कई अच्छे कोर्स उपलब्ध हैं।
गहन तकनीकी जानकारी
AI में मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और न्यूरल नेटवर्क्स क्या हैं और कैसे काम करते हैं?
- प्रमुख AI एल्गोरिदम्स और उनका व्यवहारिक उपयोग।
हाल के नवाचार और उदाहरण
- ChatGPT, DALL-E, MidJourney जैसे लोकप्रिय AI टूल्स और उनके उपयोग।
- AI द्वारा हासिल की गई हाल की उपलब्धियां और केस स्टडीज।
उद्योगों में AI के प्रभाव
- स्वास्थ्य, शिक्षा, वित्त, मनोरंजन, और ऑटोमेशन में AI के बदलाव और अवसर।
- AI से जुड़ी नई नौकरियां और कौशल विकास।
नैतिक मुद्दे और चुनौतियां
- AI के साथ जुड़ी नैतिक चिंताएं जैसे प्राइवेसी, भेदभाव, सुरक्षा।
- AI के दुरुपयोग को रोकने के लिए वर्तमान प्रयास और नीतियां।
भविष्य की संभावनाएं और खतरे
- सुपर इंटेलिजेंस की संभावना और उससे उत्पन्न जोखिम।
- AI के सकारात्मक और नकारात्मक सामाजिक प्रभाव।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI):- गहराई से जानें, इसके प्रकार, उपयोग, नैतिकता और भविष्य
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आज की तकनीकी दुनिया का एक महत्वपूर्ण और तेजी से विकसित होता क्षेत्र है।
यह मशीनों को इंसानों की तरह सोचने, सीखने, और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
इस ब्लॉग में AI के विभिन्न पहलुओं को विस्तार से समझेंगे, जो शुरुआती और विशेषज्ञ दोनों के लिए उपयोगी होगा।
AI क्या है?
AI कंप्यूटर प्रणालियों को बुद्धिमान व्यवहार करने की क्षमता देता है।
यह मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और एल्गोरिदम पर आधारित होता है, जिससे कंप्यूटर पैटर्न पहचान कर निर्णय ले पाता है।
AI के प्रकार
- नैरो AI: विशिष्ट कार्यों जैसे वॉइस असिस्टेंट, चैटबॉट्स, या रेकमेंडेशन सिस्टम के लिए बनाया गया AI।
- जनरल AI: ऐसा AI जो किसी भी बौद्धिक कार्य को इंसान की तरह कर सके। यह फिलहाल शोध के चरण में है।
- सुपर AI: इंसानों से भी अधिक बुद्धिमान AI, जो भविष्य में संभव है।
मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और न्यूरल नेटवर्क्स
मशीन लर्निंग AI की वह शाखा है, जो डेटा से सीखती है बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के। डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का उन्नत रूप है
जिसमें न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग होता है जो मानव मस्तिष्क के नर्व सेल्स की तरह कार्य करते हैं।
AI के प्रमुख उपयोग
- हेल्थकेयर: रोग निदान, मेडिकल इमेजिंग, और उपचार योजना तैयार करना।
- फाइनेंस: जोखिम प्रबंधन, फ्रॉड डिटेक्शन, और ऑटोमेटेड ट्रेडिंग।ग्राहक
- सेवा: चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट।ऑटोमेशन: स्मार्ट फैक्ट्रीज़,
- रोबोटिक्स, और स्मार्ट होम डिवाइसेस।
- मनोरंजन: गेमिंग, मूवीज, और म्यूजिक कम्पोजिशन।
लोकप्रिय AI टूल्स और उदाहरण
- ChatGPT: प्राकृतिक भाषा में संवाद करने वाला AI मॉडल।
- DALL-E और MidJourney: टेक्स्ट से इमेज जनरेशन टूल्स।
- TensorFlow, PyTorch: AI मॉडल बनाने के प्लेटफार्म।
AI के सामाजिक और नैतिक मुद्दे
- AI विकास के साथ प्राइवेसी, सुरक्षा, और भेदभाव जैसे मुद्दे भी सामने आ रहे हैं।
- AI का दुरुपयोग रोकने के लिए नियम और नीतियां बनाना आवश्यक है।
AI का भविष्य और संभावनाएं
भविष्य में AI सुपर इंटेलिजेंस के रूप में उभरेगा, जो समाज और अर्थव्यवस्था पर गहरा प्रभाव डालेगा।
साथ ही, रोजगार के स्वरूप में भी बड़े बदलाव आएंगे, जिससे नए कौशल और नौकरियों की मांग बढ़ेगी।
AI कैसे सीखें ?
Alluringweb.com के साथ जुड़े रहे और Free Ai Advance सीखते रहे और अपने प्रश्नों के उत्तर पढ़ते रहे |
AI क्या है?
- AI कंप्यूटर को बुद्धिमान बनाने की कला है, जिससे वे इंसानों की तरह सोच और निर्णय कर सकें।
AI के प्रकार और उदाहरण
- नैरो AI: Amazon Alexa, Google Assistant जैसे वॉइस असिस्टेंट्स।
- जनरल AI: फिलहाल अनुसंधान में, मानव स्तर की बुद्धिमत्ता तक पहुँचने का लक्ष्य।
- सुपर AI: भविष्य का AI, जो संभावित रूप से इंसान से भी अधिक बुद्धिमान होगा।
AI के प्रमुख उपयोग के उदाहरण
- हेल्थकेयर: AI आधारित इमेजिंग से कैंसर जैसी बीमारियों का जल्दी पता चलता है।
- फाइनेंस: AI धोखाधड़ी पकड़ने के लिए लेनदेन पैटर्न का विश्लेषण करता है।
- ग्राहक सेवा: स्वचालित चैटबॉट ग्राहकों के सवालों का त्वरित जवाब देते हैं।
AI नैतिकता और चुनौतियां
- AI के विकास में गोपनीयता और न्यायसंगतता जरूरी हैं।
- गलत डेटा या बायसिंग से AI निर्णय प्रभावित हो सकते हैं।
AI भविष्य का स्वरूप
जैसे-जैसे AI विकसित होगा, नई नौकरियों और क्षमताओं की मांग होगी। मानव और मशीन की भागीदारी बढ़ेगी।
अगर आप Ai सीखने के लिए बुक खरीदना चाहते हैं तो Buy Now on Amazon पर click करे और Amazon से बुक खरीद सकते हैं Ai सीखने के लिए यह बुक आपकी मदद कर सकती हैं
YouTube channel कैसे बनाएं?
youtube चैनल पर सब्सक्राइबर कैसे बढ़ाएं?
WordPress पर Blog कैसे बनाए ?
मेरे ई-कॉमर्स के लिए किस प्रकार का SSL सर्वोत्तम है?
WordPress पर Blog कैसे बनाए ?
Hostinger से Hosting कैसे खरीदे?
Domain और hosting के बीच क्या अंतर है और किसे चुनें?
Blog कैसे लिखे और एक सही Blog कैसे लिखा जाता है?
आने वाले समय में Ai
प्रोजेक्ट के लिए उपयुक्त dataset चुनने की जांच सूची बताओ?
आम इन्सान Ai को कैसे सीख सकता है?
आम इंसान AI को आसानी से सीख सकता है। इसके लिए कुछ आसान कदम और संसाधनों का इस्तेमाल किया जा सकता है।
नीचे मैं कुछ मुख्य तरीके और सुझाव दे रहा हूँ:
शुरुआती कदम
- बुनियादी समझ बनाना: सबसे पहले AI क्या है, इससे जुड़ी मूल बातें समझें। इसमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क जैसी अवधारणाएँ शामिल हैं
- प्रोग्रामिंग सीखें: Python एक लोकप्रिय भाषा है, जिसे सीखना AI में बहुत जरूरी है। इसमें variables, loops, functions जैसी आधारभूत चीजें सीखनी हैं।
ऑनलाइन कोर्स और ट्यूटरियल: कई प्लेटफ़ॉर्म जैसे Coursera, Udemy और YouTube पर मुफ्त और भुगतान वाले संपूर्ण कोर्स उपलब्ध हैं।
उदाहरण के तौर पर, Andrew Ng का Machine Learning कोर्स, जो शुरुआत करने वालों के लिए बहुत अच्छा है ।
व्यावहारिक अभ्यास
- प्रोजेक्ट्स पर काम करें: शुरुआती प्रोजेक्ट्स जैसे स्पैम ईमेल डिटेक्टर बनाना, या डेटा विश्लेषण का अभ्यास करें। इससे सीखने की प्रक्रिया व्यावहारिक हो जाती है
- प्रशिक्षण और समुदाय: हैक थोन में भाग लें, ताकि नए अनुभव और नेटवर्किंग हो सके
निरंतर सीखने और अपडेट रहने के उपाय
- नई किताबें और आर्टिकल पढ़ें: AI की नई खोजों और तकनीकों के बारे में पता करें
- समय और धैर्य: AI सीखने में समय लगेगा, इसलिए निरंतरता और धैर्य जरूरी है।
हर दिन थोड़ा समय देना सफल बनाने का तरीका है
अंतिम सुझाव
बिना टेक्निकल पृष्ठभूमि के भी, आप ChatGPT जैसे फ्री टूल्स का इस्तेमाल करके AI की समझ बढ़ा सकते हैं।
शुरुआत आसान और सरल संसाधनों से करें, फिर धीरे-धीरे गहराई में जाएं
अतः- AI को सीखने के लिए मुख्य बात यह है कि आप शुरुआत छोटे स्टेप्स से करें और निरंतर अभ्यास करते रहें।
रोज़ाना 1 घंटे में AI सीखने का व्यावहारिक प्लान
रोज़ाना 1 घंटा AI सीखने के लिए एक व्यावहारिक और प्रभावी प्लान इस प्रकार हो सकता है:
1 घंटा AI सीखने का दैनिक प्लान
प्लान के फायदे
- 1 घंटे में पूरे दिन में थोड़े-थोड़े हिस्से में सीखने से थकावट कम होती है।
- संयम और निरंतरता से ज्ञान बढ़ता है।
- थ्योरी और प्रैक्टिकल दोनों सही संतुलन में होते हैं।
यह प्लान शुरुआत करने वालों के लिए उपयुक्त है और धीरे-धीरे इसे विस्तार देकर गहराई में जाया जा सकता है।
इसके लिए ऑनलाइन कोर्स, वीडियो ट्यूटोरियल और प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म्स का इस्तेमाल करें l
शुरुआती प्रोजेक्ट आइडियाज जिन्हें मैं घर पर कर सकूं?
आसानी से घर पर शुरू किए जा सकने वाले कुछ शुरुआती AI प्रोजेक्ट आइडियाज निम्नलिखित हैं:
AI शुरुआती प्रोजेक्ट आइडियाज
- स्पैम ईमेल डिटेक्टर: स्पैम और नॉर्मल ईमेल को अलग करने वाला प्रोजेक्ट। यह मशीन लर्निंग के लिए अच्छा अभ्यास है जिसमें आप ईमेल के शब्द और पैटर्न सीखते हैं
- हैंडरिटन डिजिट रिकग्निशन: इमेज प्रोसेसिंग का बेसिक प्रोजेक्ट, जिसमें हाथ से लिखे गए नंबर की पहचान की जाती है। MNIST डाटासेट से यह सरलता से किया जा सकता है
- सेंटिमेंट एनालिसिस: प्रोडक्ट रिव्यू या सोशल मीडिया पोस्ट्स के भावनात्मक विश्लेषण पर आधारित प्रोजेक्ट। इससे भाषा और टेक्स्ट प्रोसेसिंग सीखने को मिलती है
- चैटबॉट बनाना: बेसिक AI चैटबॉट जो सरल सवालों के जवाब दे सके। यह सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट और NLP का अच्छा अभ्यास है
- फिल्म रिकमेंडेशन सिस्टम: यूजर के पसंद के आधार पर फिल्में सुझाने वाला सिस्टम। इससे रेकमेंडेशन एल्गोरिदम और डेटा हैंडलिंग सीखने को मिलती है
- AI जनरेटेड सोशल मीडिया पोस्ट: Canva और ChatGPT जैसे टूल्स से प्रेरणा लेकर सोशल मीडिया की पोस्ट्स बनाना भी एक आसान प्रोजेक्ट है
- ट्रांसलेटर ऐप: बेसिक लैंग्वेज ट्रांसलेशन मॉडल बनाएं। इससे NLP के साथ-साथ भाषा समझ में भी सुधार होगा
प्रोजेक्ट चुनते समय ध्यान रखें
- प्रोजेक्ट छोटा और सरल होना चाहिए ताकि जल्दी सीखने को मिले।
- कागज पर प्लान बनाएं कि डेटा कैसे लेंगे, मॉडल कैसे बनाएंगे, और कैसे टेस्ट करेंगे।
- अनुभव बढ़ाने के लिए प्रोजेक्ट को विस्तार करने की कोशिश करें।
ये प्रोजेक्ट न सिर्फ AI की बुनियाद समझने में मदद करेंगे, बल्कि इन्हें घर पर भी कम संसाधनों से किया जा सकता है
AI सीखने के लिए सबसे जरूरी पायथन और गणित कौशल
AI सीखने के लिए सबसे जरूरी पायथन और गणित कौशल निम्नलिखित हैं:
पायथन कौशल
- बेसिक सिंटैक्स और डेटा टाइप्स: वेरिएबल्स, स्ट्रिंग्स, लिस्ट्स, टुपल्स, डिक्शनरी आदि समझना जरूरी है।
- फंक्शन और लूप्स: कोड को फंक्शन में बांटना और रीकर्सन व लूप का उपयोग करना सीखें।
- डेटा स्ट्रक्चर और अल्गोरिदम: बेसिक डेटा स्ट्रक्चर और सरल अल्गोरिदम समझें जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए आधार होते हैं।
- लाइब्रेरी और टूल्स का उपयोग: NumPy, Pandas, Matplotlib जैसी पायथन लाइब्रेरी का उपयोग सीखना जरूरी है जो डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन में सहायक हैं।
- जुपिटर नोटबुक का प्रयोग: इंटरएक्टिव प्रोग्रामिंग के लिए यह टूल बहुत उपयोगी है।
- आधुनिक AI फ्रेमवर्क: TensorFlow, PyTorch जैसे फ्रेमवर्क का बुनियादी ज्ञान भी जरूरी होता है
गणित कौशल
- लिनियर अल्जेब्रा: मैट्रिक्स, वेक्टर, स्केलर, टेन्सर, डॉट प्रोडक्ट, Eigenvalues, Eigenvectors आदि समझना आवश्यक है क्योंकि AI में डाटा को मैट्रिकल फॉर्म में प्रोसेस किया जाता है।
- कलन (Calculus): डेरिवेटिव, ग्रेडिएंट, फंक्शन ऑप्टिमाइज़ेशन समझना जरूरी है, खासकर ग्रेडिएंट डिसेंट जैसे एल्गोरिदम के लिए।
- प्रायिकता और सांख्यिकी (Probability & Statistics): बेसिक कॉन्सेप्ट जैसे मीन, वैरिएंस, डिस्ट्रिब्यूशन, बेयस थ्योरम, सैंपलिंग आदि AI मॉडल की परफॉर्मेंस एनालिसिस के लिए जरूरी हैं।
- ग्राफ थ्योरी: डेटा पॉइंट्स के रिलेशनशिप और नेटवर्क समझने के लिए उपयोगी।
- ओप्टिमाइजेशन तकनीकें: मॉडल ट्रेनिंग के दौरान सुधार के लिए गणितीय तकनीकें जानना ज़रूरी है
सारांश
AI सीखने के लिए पायथन में कोडिंग की अच्छी पकड़ और गणित के ये फ़ाउंडेशन बेहद जरूरी हैं।
ये कौशल AI मॉडल बनाने, ट्रेनिंग करने और बेहतर करने में आपकी मदद करेंगे।
शुरुआत में बेसिक्स पर ध्यान दें और बाद में धीरे-धीरे एडवांस्ड टॉपिक्स सीखें
पायथन के किन लाइब्रेरी से शुरुआत करूँ?
AI सीखने के लिए पायथन की निम्नलिखित लाइब्रेरी से शुरुआत करनी चाहिए:
शुरुआती पायथन लाइब्रेरी
- NumPy: यह लाइब्रेरी वेक्टर और मैट्रिक्स ऑपरेशन के लिए उपयोग होती है, जो AI और मशीन लर्निंग के लिए बहुत जरूरी है।
- Pandas: डेटा मैनिपुलेशन और एनालिसिस के लिए मदद करती है। यह टेबलर डेटा को आसानी से संभालने में सहायक है।
- Matplotlib और Seaborn: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, जिससे डेटा पैटर्न समझना आसान हो जाता है।
- Scikit-learn: मशीन लर्निंग के बेसिक एल्गोरिदम जैसे क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग के लिए इस्तेमाल होती है और शुरुआती प्रोजेक्ट के लिए उपयुक्त है।
- TensorFlow या PyTorch: डीप लर्निंग के लिए प्रमुख फ्रेमवर्क, शुरुआत करने के बाद एक को चुनकर गहराई से सीखना चाहिए।
- Jupyter Notebook: यह प्रोग्रामिंग के लिए एक इंटरएक्टिव प्लेटफॉर्म है, जहां कोडिंग और रिजल्ट्स दोनों एक जगह देखे जा सकते हैं।
इन लाइब्रेरी से शुरुआत करके पायथन में AI के लिए मजबूत आधार बनाया जा सकता है
गणित के कौन से टॉपिक्स रोज़ 30 मिनट करूँ?
AI सीखने के लिए रोज़ाना 30 मिनट गणित के इन टॉपिक्स पर ध्यान देना सबसे उपयोगी होगा:
गणित टॉपिक्स रोज़ 30 मिनट के लिए
- लिनियर अल्जेब्रा: मैट्रिक्स, वेक्टर, डॉट प्रोडक्ट, मैट्रिक्स मल्टिप्लिकेशन, Eigenvalues और Eigenvectors जैसी बेसिक कॉन्सेप्ट समझें। ये AI मॉडल के बेसिक्स हैं।
- कलन (Calculus): डेरिवेटिव, पार्टियल डेरिवेटिव, चेन रूल, और ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए जरूरी टॉपिक्स पर अभ्यास करें।
- प्रायिकता और सांख्यिकी (Probability & Statistics): बेसिक प्रॉबैबिलिटी, डिस्ट्रिब्यूशन्स, औसत, मीडियन, मोड, वैरिएंस, और बेयसियन थ्योरम पर फोकस करें।
- साधारण रेखीय समीकरण: समीकरणों को हल करना और संसाधित करना सीखें, जो डेटा मॉडलिंग में मदद करेगा।
अध्ययन सुझाव
- गणित के नोट्स बनाएं और रोज़ छोटे-छोटे सवाल हल करें।
- वीडियो ट्यूटोरियल देखें और व्यावहारिक उदाहरणों पर काम करें।
- थ्योरी के साथ-साथ प्रैक्टिकल एप्लीकेशन पर ध्यान दें।
रोज़ाना 30 मिनट इस तरह से बिताने पर धैर्य और निरंतर अभ्यास से गणित की अच्छी समझ विकसित होती है जो AI में सफलता के लिए अत्यंत आवश्यक है
शुरुआती AI प्रोजेक्ट के लिए डेटा सेट कहां मिलेंगा?
शुरुआती AI प्रोजेक्ट के लिए मुफ्त और आसानी से उपलब्ध डेटा सेट निम्न प्रमुख स्रोतों से मिल सकते हैं:
डेटा सेट मिलने के स्थान
- Kaggle: हजारों ओपन डेटा सेट और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स का बड़ा प्लेटफ़ॉर्म है। यहाँ पर यूजर द्वारा बनाए गए डेटा सेट मिलते हैं, जिनको डाउनलोड करके प्रोजेक्ट किया जा सकता है ।
- UCI Machine Learning Repository: यह एक प्राचीन और विश्वसनीय स्रोत है जहाँ विभिन्न विषयों जैसे स्पैम ईमेल, वाइन क्वालिटी, मेडिकल डेटा आदि पर डेटा सेट उपलब्ध हैं, जिन्हें बिना रजिस्ट्रेशन डाउनलोड किया जा सकता है ।
- Google Dataset Search: गूगल का स्पेशल टूल, जो वेब पर उपलब्ध डेटा सेट्स को खोजने में मदद करता है। यहां से अपने AI प्रोजेक्ट्स के लिए विविध प्रकार के डेटा सेट ढूंढे जा सकते हैं ।
- OpenML: यह एक समुदाय संचालित प्लेटफ़ॉर्म है जहाँ विभिन्न मशीन लर्निंग के लिए डेटा सेट साझा किए जाते हैं, प्रयोग कर सकते हैं और अपनी परियोजनाओं के लिए उपयोग कर सकते हैं |
- Academic Torrents: वैज्ञानिक शोध पत्रों से जुड़े बड़े डेटा सेट संग्रह हेतु टोरेंट साइट, जहां से भारी डेटा सेट भी डाउनलोड किए जा सकते हैं ।
- GitHub: कई डेवलपर्स और रिसर्चर्स अपने AI और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के साथ उपयोग किए गए डेटा सेट को GitHub पर सार्वजनिक करते हैं ।
इन प्लेटफ़ॉर्म से आसानी से शुरुआती स्तर के लिए उपयुक्त और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सेट्स मिल जाते हैं जो घर पर प्रोजेक्ट करने के लिए बहुत मददगार हैं |
What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,What is Artificial Intelligence?,
1 thought on “What is Artificial Intelligence? Learn Ai in Hindi full Information”