एआई और मशीन लर्निंग के संदर्भ में एक एल्गोरिदम, चरणों या निर्देशों के एक अच्छी तरह से परिभाषित अनुक्रम को संदर्भित करता है जिसका उद्देश्य किसी विशेष कार्य को पूरा करना या किसी विशिष्ट समस्या को हल करना है। ये निर्देश कंप्यूटर या अन्य प्रकार की मशीनों द्वारा निष्पादित किये जाते हैं। एल्गोरिदम शब्द फ़ारसी गणितज्ञ, अल-ख़्वारिज़्मी के नाम से लिया गया है, जिन्होंने बीजगणित के विकास और एल्गोरिदम की अवधारणा में महत्वपूर्ण योगदान दिया था।
एल्गोरिदम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) की नींव हैं, क्योंकि वे मशीनों को जटिल कार्यों को स्वायत्त रूप से करने, पिछले अनुभवों से सीखने और नई परिस्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम बनाते हैं। एआई में, एल्गोरिदम का उपयोग इनपुट डेटा और पूर्व-निर्धारित नियमों या मानदंडों के आधार पर निर्णय लेने के लिए किया जाता है, जबकि एमएल में, उनका उपयोग भविष्यवाणी या वर्गीकरण करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षण मॉडल के लिए किया जाता है।
एआई और एमएल एल्गोरिदम को मोटे तौर पर तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण। पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को लेबल प्रशिक्षण डेटा प्रदान किया जाता है जिसमें इनपुट सुविधाएँ और लक्ष्य आउटपुट दोनों शामिल होते हैं। कुछ सामान्य पर्यवेक्षित एल्गोरिदम में रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम), और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) शामिल हैं।
बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को लेबल वाला प्रशिक्षण डेटा नहीं दिया जाता है और उन्हें इनपुट डेटा में अंतर्निहित संरचना या संबंधों को स्वयं खोजने के लिए छोड़ दिया जाता है। सामान्य अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम में के-मीन्स और पदानुक्रमित क्लस्टरिंग जैसी क्लस्टरिंग तकनीक, प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) जैसी आयामी कमी के तरीके, और गॉसियन मिश्रण मॉडल (जीएमएम) जैसे संभाव्यता घनत्व अनुमान एल्गोरिदम शामिल हैं।
सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम में एक एजेंट शामिल होता है जो पर्यावरण के साथ बातचीत करता है और ऐसे कार्य करना सीखता है जो समय के साथ एक विशिष्ट इनाम को अधिकतम करते हैं। इस प्रकार की सीख उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी होती है जहां इष्टतम समाधान शुरू से ही स्पष्ट नहीं होता है और एल्गोरिदम को इसे खोजने के लिए विभिन्न संभावनाओं का पता लगाना पड़ता है। सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम के उदाहरणों में क्यू-लर्निंग, डीप क्यू-नेटवर्क (डीक्यूएन), और नीति ग्रेडिएंट शामिल हैं।
एआई और एमएल एल्गोरिदम विकसित करते समय, कम्प्यूटेशनल जटिलता, प्रशिक्षण समय, भविष्यवाणी सटीकता और मॉडल व्याख्याशीलता जैसे कारकों को ध्यान में रखना आवश्यक है। एक उपयुक्त एल्गोरिदम का चुनाव मौजूदा समस्या, उपलब्ध डेटा की गुणवत्ता और मात्रा और वांछित परिणामों पर निर्भर करता है।
आधुनिक एआई और एमएल एल्गोरिदम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), कंप्यूटर विज़न, वाक् पहचान, रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों सहित विभिन्न डोमेन में तेजी से प्रगति को बढ़ावा दे रहे हैं। ये प्रौद्योगिकियाँ स्व-ड्राइविंग कारों, आभासी सहायकों, अनुशंसा प्रणालियों और धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों सहित अन्य के विकास के लिए केंद्रीय हैं।
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निष्कर्ष में, एल्गोरिदम एआई और मशीन लर्निंग के पीछे प्रेरक शक्ति है, जो मशीनों को सीखने, अनुकूलित करने और जटिल कार्यों को करने में सक्षम बनाता है। जैसे-जैसे एआई और एमएल का विकास जारी रहेगा, सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन विकास के भविष्य को आकार देने में एल्गोरिदम का महत्व केवल बढ़ेगा। AppMaster, एक अत्याधुनिक no-code प्लेटफॉर्म के रूप में, एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों में सबसे आगे रहने के लिए समर्पित है, जो व्यवसायों को आसानी और चपलता के साथ शक्तिशाली एप्लिकेशन विकसित करने और तैनात करने की अनुमति देता है।
