क्यों जानना चाहिए आपको टॉप टेक्नोलॉजी ट्रेंड्स 2022 को ?

  सुदृढीकरण के इन रुझानों का पता चल रहा है जो उद्यम में कई संशोधनों की सवारी कर रहे हैं।

  यह चयन करने का विज्ञान है।  यह अधिकतम प्रशंसा प्राप्त करने के लिए परिवेश में सबसे वांछनीय व्यवहार का ज्ञान प्राप्त करने के लिए निर्धारित है।  यह सबसे संतोषजनक व्यवहार पर्यावरण के साथ बातचीत के माध्यम से और जिस तरह से प्रतिक्रिया करता है उसके अवलोकन के माध्यम से खोजा जाता है, जैसे बच्चे अपने आस-पास के क्षेत्र की खोज करते हैं और उन कदमों का ज्ञान प्राप्त करते हैं जो उन्हें एक लक्ष्य प्राप्त करने में सहायता करते हैं।

एक प्रबंधक की अनुपस्थिति में, शिक्षार्थी को स्वतंत्र रूप से उन आंदोलनों के संग्रह की खोज करनी होती है जो प्रशंसा को अधिकतम करते हैं।  यह खोज विधि परीक्षण-और-त्रुटि की तलाश के समान है।  कार्यों का आनंद अब न केवल उनके द्वारा वापस जाने वाली तत्काल प्रशंसा से मापा जाता है, बल्कि उनके द्वारा प्राप्त किए जा सकने वाले समय के पीछे का इनाम भी है।  चूंकि यह उन कार्यों की जांच कर सकता है जो पर्यवेक्षक की सहायता के बिना अनदेखी वातावरण में अंतिम उपलब्धि प्राप्त करते हैं, सुदृढीकरण अध्ययन नियमों का एक बहुत प्रभावी सेट है।  आइए एक नजर डालते हैं इन तकनीकों के बारे में...

👉 सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से एमएल और आईओटी 

IoT पहले से ही एक लंबे समय तक चलने वाली तकनीक है जिसमें कुछ डिवाइस या "चीजें" एक नेटवर्क से जुड़े होते हैं और वे एक दूसरे के साथ बात करने में सक्षम होते हैं।  ये गैजेट लगातार बढ़ रहे हैं, इतना अधिक कि 2025 तक 64 बिलियन से अधिक IoT गैजेट हो सकते हैं। वे सभी गैजेट जानकारी जमा करते हैं जिनका विश्लेषण किया जा सकता है और उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अध्ययन किया जा सकता है।  यहीं से मशीन लर्निंग इतना महत्वपूर्ण हो जाता है।  मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग IoT उपकरणों का उपयोग करके एकत्र किए गए डेटा को लाभकारी कार्रवाई योग्य परिणामों में बदलने के लिए किया जा सकता है, जो सुदृढीकरण अध्ययन को मजबूत करता है।

👉 एआई इंजीनियरिंग

सॉफ्टवेयर प्रोग्राम इंजीनियरिंग के बारे में सभी ने सुना है, हालांकि अब यह एआई इंजीनियरिंग है जो एक पेशे के रूप में ऊपर की ओर बढ़ रहा है जो सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से आता है यह पूरी तरह से महत्वपूर्ण विकास है क्योंकि उद्योग में आरएल का संयोजन बहुत तदर्थ रहा है और  प्रथम श्रेणी प्रथाओं की किसी भी नीति के बिना बेतरतीब हैं।

👉 स्वचालित फ़ीचर इंजीनियरिंग

पूर्ण ऑटोआरएल का उद्देश्य मानव हस्तक्षेप और गणना समय की न्यूनतम राशि के साथ ब्रांड स्पैंकिंग नई जिम्मेदारियों के लिए सुनिश्चित मॉडल तैयार करना है।  मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए, कुछ निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, जिसमें एल्गोरिदम या संरचना का उपयोग करना और हाइपरपैरामीटर कैसे सेट करना शामिल है।

👉 तंत्रिका वास्तुकला खोज

हम सभी महसूस करते हैं कि हाल के वर्षों के दौरान, विशेषज्ञ-डिज़ाइन किए गए गहन ज्ञान प्राप्त करने वाले आर्किटेक्चर ने छवि विभाजन से लेकर भाषा प्रौद्योगिकी तक कई तरह के दायित्वों में उल्लेखनीय समग्र प्रदर्शन किया है।

👉 साइबर सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए एआई का अधिक उपयोग

आरएल-संचालित साइबर सुरक्षा उपकरण संगठन के संचार नेटवर्क, लेन-देन प्रणाली, आभासी रुचि, और वेबसाइटों के साथ-साथ सार्वजनिक संसाधनों के बाहर भी जानकारी एकत्र कर सकते हैं, और पैटर्न को पहचानने और खतरनाक रुचि का पता लगाने के लिए आरएल एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं - जिसमें संदिग्ध आईपी पते का पता लगाना शामिल है, और व्यवहार्य रिकॉर्ड उल्लंघनों का स्रोत भी पता करने में सक्षम है।