कौन से एआई और डेटा विज्ञान कौशल नेता को मास्टर बनाते हैं?

   डेटा तकनीक मापन, तार्किक रणनीतियों, स्वचालित तर्क (सिम्युलेटेड इंटेलिजेंस) और रिकॉर्ड परीक्षा के साथ-साथ इसे तैयार रिकॉर्ड में व्यवस्थित करने के लिए कई क्षेत्रों को समेकित करती है।  जो लोग डेटा विज्ञान का अभ्यास करते हैं उन्हें डेटा शोधकर्ता के रूप में जाना जाता है, और वे इंटरनेट, मोबाइल फोन, क्लाइंट, सेंसर और असाधारण संसाधनों से एकत्रित जानकारी को तोड़ने के लिए काफी कहानियों को निकालने की क्षमता को मजबूत करते हैं।  डेटा विज्ञान परीक्षा के लिए सुसज्जित आँकड़े प्राप्त करता है, जैसे कि नवीन तथ्यों की जाँच करने के लिए रिकॉर्ड को शुद्ध करना, जमा करना और नियंत्रित करना।  वैज्ञानिक पैकेज और तथ्य शोधकर्ता डिजाइन खोजने के लिए परिणामों का सर्वेक्षण कर सकते हैं और जानकार अनुभव प्राप्त करने के लिए व्यापार अग्रदूतों को सशक्त बना सकते हैं।  सूचना शोधकर्ता यहां पूरी तरह से एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।


👉 कृत्रिम बुद्धि
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (सिम्युलेटेड इंटेलिजेंस) मशीनों में मानव विशेषज्ञता की प्रतिकृति की ओर इशारा करती है जिसे लोगों की तरह मानने और उनके खेल की नकल करने के लिए कस्टम डिज़ाइन किया जा सकता है।  समय अवधि सिंथेटिक इंटेलिजेंस को किसी भी सिस्टम पर भी लागू किया जा सकता है जो मानव मस्तिष्क से जुड़ी विशेषताओं को दिखाता है, उदाहरण के लिए, जानना और महत्वपूर्ण पूछताछ करना।  कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे अच्छा अपवाद किसी विशिष्ट लक्ष्य में संलग्न होने के बारे में अधिकतम स्पष्ट संभावना वाले आंदोलनों का समर्थन करने और बनाने की क्षमता है।  कृत्रिम दिमागी शक्ति का एक सबसेट एआई है, जो इस अवधारणा की ओर इशारा करता है कि पीसी की पहल स्पष्ट रूप से मनुष्यों की मदद के बिना नए डेटा से लाभान्वित और संशोधित हो सकती है।

👉 मशीन अध्ययन
मशीन को जानना सांख्यिकी जांच का एक हिस्सा है जिसमें एक चयनित कठिनाई के लिए एक चौतरफा तार्किक मॉडल शामिल है।  एक आम आदमी की भाषा में, यह मानव-निर्मित तर्क से कटा हुआ एक विभाग है जिसके माध्यम से यह रिकॉर्ड से लाभ उठाने, डिजाइनों को समझने, उदाहरण के तरीके को समझने और त्रुटियों की संभावनाओं के साथ विकल्पों का पीछा करने के लिए माना जाता है।  यह नगण्य मानवीय हिमायत के साथ समाप्त होता है।  मशीन मास्टरिंग पीसी गणनाओं का शोध है जो अनुभव के माध्यम से और डेटा के उपयोग के माध्यम से स्पष्ट रूप से पेंटिंग कर सकता है।  एआई गणना तथ्यों पर एक नज़र डालने के लिए एक संस्करण एकत्र करती है, जिसे आंकड़े तैयार करने के रूप में संदर्भित किया जाता है, पूर्वानुमानों या चयनों को आगे बढ़ाने के लिए स्पष्ट रूप से ऐसा करने के लिए डिज़ाइन किए बिना ही होता है।

कौशल नेताओं को उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए मास्टर बनने की आवश्यकता है...

👉 पायथन या आर प्रोग्रामिंग भाषा
पायथन डीएस / एआई और एमएल क्षेत्रों में लागू की जाने वाली अधिकतम प्रोग्रामिंग भाषा है।  व्यापक संरक्षक आधार और असाधारण रूप से आइटमयुक्त और लगातार ताज़ा किए गए दस्तावेज़ीकरण के साथ एक खुली आपूर्ति प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना कठिन नहीं है।  कोई भी एप्लिकेशन, स्क्रिप्ट, फोटो, डिडक्टिवली साइन इन और वेब स्क्रैच से पायथन का उपयोग कर सकता है।  पायथन में सूचना लेआउट, एकांत, और आइटम डायरेक्शन फंक्शंस उपयोगिता विकास के लिए आदर्श हैं जो तथ्यों के तकनीकी ज्ञान का उपयोग करते हैं।  सूचना शोधकर्ता अलग-अलग चक्रों के लिए पायथन का उपयोग करते हैं जैसे मौद्रिक फैशन बनाना, इंटरनेट स्क्रैचिंग तथ्य, मनोरंजन करना, शुद्ध उन्नति, रिकॉर्ड प्रतिनिधित्व, और अन्य।  पायथन में लगभग किसी भी परेशानी के लिए एक बहुत ही आजमाया हुआ पैकेज सौदा है।

आर एक बड़ी प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे आमतौर पर सांख्यिकी प्रौद्योगिकी उद्यम के भीतर लागू किया जाता है।  सूचना प्रतिनिधित्व और ग्राफिकल तथ्यों का उपयोग करने वाले विकल्पों के साथ जाने के लिए आर अधिक फायदेमंद है।  यह जांचना आसान है और चारों ओर स्पष्ट है।  आर.आर का अध्ययन करने के लिए कई इंटरनेट-आधारित पूरी तरह से असंबद्ध हैं। आर को अस्पताल उपचार, इंटरनेट उद्यम, बैंकिंग, और अन्य जैसी सेवेरा कंपनियों में एक सुपर फैक्ट्स टेक्नोलॉजी प्रोग्रामिंग उपकरण के रूप में लागू किया जाता है।

👉 क्लाउड कंप्यूटिंग
व्यावहारिक रूप से हर एक बड़ा उद्यम इन-रेजिडेंस सर्वर से कुछ प्रकार के क्लाउड कंप्यूटिंग की ओर बढ़ रहा है।  इसके अलावा, अनुप्रयोगों को ढीले माइक्रोसर्विसेज के एक समूह के रूप में बनाया जाता है जो क्लाउड पर प्रसारित और चलाए जाते हैं।  क्लाउड कंप्यूटिंग संस्थानों को अनुरोधों के अनुरूप अपने आईटी डिवाइस को स्केल करने और प्रत्येक गतिविधि लागत और पूंजी परिकल्पना को बचाने की सुविधा देता है।  सभी बड़े डीएस अनुप्रयोगों को क्लाउड पर उत्पादक रूप से इकट्ठा और चलाने के लिए माना जाता है।  माइक्रोसॉफ्ट (स्काई ब्लू), अमेज़ॅन (एडब्ल्यूएस), गूगल (जीसीपी), और (आईबीएम क्लाउड) जैसे केंद्रीय भागों में क्लाउड व्यवस्था पर जॉगिंग करते हुए उनके व्यक्तिगत वाणिज्यिक उद्यम डीएस योगदान हैं।

👉 सांख्यिकी और गणित
सांख्यिकी, संभावना और गणित डेटा साइंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के आधार हैं।  इन तीन क्षेत्रों में ठोस आधार के बिना कोई भी हार्दिक एमएल गणना की योजना नहीं बना सकता है।  असंरचित सूचना सूचकांकों से ज्ञान के बड़े हिस्से को निकालना असाधारण रूप से कठिन है।  सांख्यिकी संघ और जांच करने के लिए मापन एक निर्विवाद आवश्यकता है।  सूचना शोधकर्ता और बड़े पैमाने पर मॉडल के वर्गीकरण से एक मॉडल का समर्थन करते हैं, जो सबसे अच्छा मॉडल चुनने के लिए प्रत्येक मॉडल के परिणाम पर अलग-अलग वास्तविक परीक्षण करने के बाद होता है।  इसके अलावा, NaiveBayes या बैकिंग वेक्टर मशीन (SVM) जैसे कई मौजूदा फैशन को मौलिक स्थिति को समझने के लिए मौके और गणित की जानकारी की आवश्यकता होती है।

👉 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आमतौर पर सांख्यिकी परीक्षा ढांचे को कम्प्यूटरीकृत करने और अधिक सटीक अनुमान लगाने के लिए लागू किया जाता है।  सूचना शोधकर्ता लैपटॉप-मुख्य रूप से आधारित खुफिया जानकारी के साथ विशेषज्ञता के निरंतर उल्लेखनीय बिट्स का अनुमान लगा सकते हैं जो चारों ओर तथ्यों के साथ बरकरार है।  सिंथेटिक इंटेलिजेंस के उपयोग ने लगातार कई गाइड पोजीशन को पुराना बना दिया है।  सिम्युलेटेड इंटेलिजेंस छवि प्रबंधन, सामान्य भाषा से निपटने, पीसी विजन, आदि में बड़े पैकेज देखता है।