What are AI Technologies | AI टेक्नोलॉजी क्या है ?
What are AI Technologies
Nowadays, when the technological industry is growing each month, synthetic intelligence (AI) stands as the foremost pressure that is progressing every minute and revolutionizing the manner we stay and work. A few tough obligations that seemed impossible just a few years in the past are actually turning into an indispensable part of our fact. Even as scientists and engineers are arguing whether or not these rapid modifications are precise or bad, groups should stay in advance of the curve in adopting the new technology in AI on the way to live to tell the tale and grow in nowadays constantly converting panorama.
In nowadays’s world, new technologies in AI are now not restricted to the nation-states of technology fiction. They’re absolutely integrated into our everyday lives. Despite many people wondering that they may be at the back of the use of new technology in AI, its impact takes place in the life of every individual, whether they have a cellphone, a web connection, or genuinely purchase something at the supermarket.
In this article, we are revealing all of the secrets that new technologies in AI hides, speak its fundamental trends and functions, and discover how to effectively implement new technologies in AI in each commercial enterprise. From the outstanding improvements in Natural Language Processing (NLP) and GPT to the effect of AI on the income and advertising industries, we can explore the facts, fascinating records, and real-global commercial enterprise examples that effectively flip a brand new AI generation into income.
Top 10 New Technology in AI
1. Generative Adversarial Networks (gans)
2. Explainable AI (XAI)
3. Natural language processing (NLP)
4. HealthCare
5. Biometrics
6. Reinforcement Learning
7. Predictive AI analytics
8. Chatbots and Digital Assistants
9. Income and Marketing
10. Data Analytics
Standard facts regarding new technologies in AI – What AI can do?
The high popularity of recent technologies in AI impacts all industries of existence. Healthcare, training, finance, retail, and lots of spheres that we face each day. In healthcare and existence sciences, the Principle responsibilities of the trendy AI technology are to decorate diagnostic accuracy, permit Personalised Medicinal Drugs, facilitate drug discovery, and maintain many other critical activities.
The finance industry uses AI-powered algorithms to improve threat assessment, stumble on fraud greater efficiently, and decorate customer support. Retail and e-commerce make use of new technologies in AI for call forecasting, customized advertising and marketing techniques, and optimizing supply chain operations.
1. Generative Adversarial Networks (GANS):
Generative hostile networks, or GANS, are the discovery of Ian Goodfellow and his colleagues, brought in 2014. Goodfellow’s concept was to pit two neural networks towards each other in a competitive framework: a generator community and a discriminator community. This adverse schooling system revolutionized the field of generative modeling and has turned out to be one of the maximum recreation-changing solutions to the various new technologies in AI.
GANS have grown in complexity over time. The dimensions of GAN fashions has improved exponentially, with fashions like BigGAN boasting an outstanding 12 billion parameters, allowing the generation of excessive-decision pix with high tiers of digitalization. Moreover, gans have notably advanced photo incredible-decision. For instance, “ESRGAN” an enhanced remarkable-resolution gan, can upscale pix with superb great, making it priceless in applications like clinical imaging and improving visible content.
2. Explainable AI (XAI):
Explainable AI information started out to develop while researchers began to find methods to make AI greater obvious and interpretable. XAI Targets to offer insights into how AI fashions arrive at unique choices, making it less complicated for human beings to accept as true with and recognize ai-generated outcomes. It guarantees that AI-pushed choices align with human values and expectations.
3. Natural Language Processing (NLP):
The history of natural language processing (NLP) dates lower back to the Fifties, whilst researchers made their first attempts to educate computers to understand and generate human language. In the destiny, NLP will play a crucial position in the arrival and development of new technologies in AI.
Deep learning revolutionized NLP with fashions like recurrent neural networks (RNNs) and transformer-based models which include GPT and BERT.
These models have accomplished cutting-edge results in a wide variety of NLP tasks, from sentiment evaluation to gadget translation.
4. AI in HealthCare:
The mixing of the new AI technology into healthcare became an insecure but necessary step within the development of the whole enterprise. It resulted in affected person care, prognosis, and treatment improvement that became viable due to custom healthcare software program solutions and new technology in AI.
The whole lot has started with the early AI packages in scientific imaging. Ai-pushed scientific imaging, which include radiology and pathology, has seen incredible improvements. In 2020, the global AI in Scientific imaging marketplace was worth $1.13 billion, and it’s miles predicted to attain $8.66 billion by 2027.
5. AI in Biometrics:
Fingerprint reputation is one of the most extensively used biometric techniques. It’s employed in diverse sectors, from smartphone unlocking to border control. The destiny market insights record states that the fingerprint sensor marketplace includes 15% of the global biometric machine market. The fingerprint sensors’ sales by way of the give up of 2022 changed to $3.7 billion, with the anticipated growth to be $10.2 billion by way of 2032.
On the identical time, facial recognition modern-day AI era has become noticeably accurate, with deep getting to know models attaining close to human performance. It’s far used in packages like get admission to manage, surveillance, and consumer authentication. Moreover, new technologies in AI are used on the way to save you fraud and gain traction in authentication. Behavioral biometrics like keystroke dynamics and voice reputation can examine precise styles in user conduct and boom the security stage. Similarly, biometrics, mainly fingerprint and facial recognition, are used in at ease price and monetary transactions. They provide a handy and at ease alternative to conventional authentication techniques.
6. AI Reinforcement Learning:
Reinforcement Learning (RL) is a subfield of Gadget Learning of that attracts Notion from behavioral psychology. Its records start off evolved with early experiments with neural networks and adaptive manage algorithms. RL has performed an essential role in the development of autonomous systems, which include self-using cars and robotics. It allows machines to learn with the aid of interacting with their environment and making decisions to maximize rewards. Moreover, RL has made tremendous strides in the gaming enterprise. It is liable for AI systems that have defeated human champions in video games like GO, Chess, and Dota 2.
7. Predictive AI Analytics:
Predictive AI Analytics combines all of the advances in facts science, device studying, and statistical modeling. Predictive AI analytics has advanced industrial operations, especially in predictive preservation. It enables corporations forecast equipment failures and optimize renovation schedules, decreasing downtime and protection expenses. These new technologies in AI play a crucial position in marketing personalization through permitting companies to research purchaser behavior and options and supply tailor-made content and tips. This consequences in higher conversion quotes and consumer satisfaction.
8. Chatbots and Virtual Assistants:
As we have already cited earlier, the concept of Ai-powered chatbots and virtual assistants has advanced over numerous many years, with early chatbots like Eliza in the 1960s. In recent times, the principle aim of enforcing chatbots and virtual assistants into your commercial enterprise is to improve customer service. They offer on the Spot responses to client inquiries, perform 24/7, and manage ordinary responsibilities, ensuring in improved client pleasure and value financial savings for companies. These new technologies in AI customize person reports by way of reading consumer information and conduct. They recommend products, content, and offerings, increasing engagement and income.
9. AI in Income and Marketing:
The Arrival of new technology in AI in the advertising and marketing discipline has constantly changed the manner groups talk with customers. From early advertising automation to these days’s predictive analytics, new technologies in AI have definitely revolutionized the general advertising and marketing process.
In recent times, AI enabled Hyper-personalization of advertising campaigns by using studying purchaser statistics and behavior. Personalized content and product pointers bring about higher conversion costs and customer loyalty. Ai-powered sales gear provide accurate sales forecasting and lead scoring. They help companies perceive high-price leads and optimize
sales strategies, increasing revenue and income group performance. Moreover, advertising automation powered with the aid of AI streamlines repetitive responsibilities, email marketing, and lead nurturing.
10. AI in Data Analytics:
Ultimate, but now not least, the enterprise that is stimulated by using the brand new technology in AI is the field of facts analytics. The implementation of The Brand New Technology in AI into records analytics has transformed the way groups extract insights from great datasets. This evolution started with conventional statistics analysis strategies and has now developed into superior Ai-powered analytics.
AI improves records processing responsibilities, from records collection and cleansing to transformation and storage. It reduces guide efforts and will increase the velocity and accuracy of information analytics. Predictive analytics powered by means of System gaining knowledge of algorithms are used to forecast developments, customer conduct, and marketplace dynamics. This informs enterprise techniques and enables organizations live beforehand of the competition.
Impact of AI Technologies
AI Technologies are reshaping industries by:
Improving Performance: Automation reduces manual work and hurries up processes.
Enhancing Customer Enjoy: Customized services and short responses boost purchaser satisfaction.
Driving Innovation: New AI programs lead to breakthroughs across various sectors.
एआई/AI टेक्नोलॉजी क्या है ?
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आजकल, जब तकनीकी उद्योग हर महीने बढ़ रहा है, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सबसे प्रमुख शक्ति है जो हर पल प्रगति कर रही है और हमारे जीने और काम करने के तरीके को बदल रही है। कुछ कठिन कार्य, जो केवल कुछ साल पहले असंभव लगते थे, अब हमारी वास्तविकता का एक अनिवार्य हिस्सा बन गए हैं। जबकि वैज्ञानिक और इंजीनियर तर्क कर रहे हैं कि ये तेजी से बदलाव अच्छे हैं या बुरे, कंपनियों को आज के लगातार बदलते परिदृश्य में जीवित रहने और बढ़ने के लिए नई एआई तकनीकों को अपनाने में आगे रहना चाहिए।
आज की दुनिया में, एआई की नई प्रौद्योगिकियाँ अब विज्ञान कथा के दायरे तक सीमित नहीं हैं। ये पूरी तरह से हमारी दैनिक जिंदगी में एकीकृत हो गई हैं। बहुत से लोगों को लगता है कि वे एआई की नई तकनीकों के उपयोग में पीछे हैं, लेकिन इसका प्रभाव हर व्यक्ति के जीवन में होता है, चाहे उनके पास मोबाइल फोन हो, इंटरनेट कनेक्शन हो या वे सुपरमार्केट में कुछ खरीदते हों।
इस लेख में, हम एआई की नई तकनीकों के सभी रहस्यों को उजागर करेंगे, इसके मुख्य रुझान और विशेषताएँ चर्चा करेंगे, और यह जानेंगे कि व्यवसाय में नई एआई तकनीकों को सफलतापूर्वक कैसे लागू किया जा सकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और जीपीटी में अद्भुत उन्नतियों से लेकर बिक्री और विपणन उद्योगों पर एआई के प्रभाव तक, हम आंकड़े, दिलचस्प तथ्यों और वास्तविक विश्व के व्यापार उदाहरणों की खोज करेंगे जो नई एआई तकनीक को लाभ में बदलने में सफल हुए हैं।
एआई की शीर्ष 10 नई तकनीकें
- जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GANs)
- एक्सप्लेनबल एआई (XAI)
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP)
- स्वास्थ्य देखभाल
- बायोमेट्रिक्स
- रिइन्फोर्समेंट लर्निंग
- प्रीडिक्टिव एआई एनालिटिक्स
- चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट
- बिक्री और विपणन
- डेटा एनालिटिक्स
एआई की नई तकनीकों से संबंधित सामान्य जानकारी
नई एआई तकनीकों की उच्च लोकप्रियता जीवन के सभी क्षेत्रों को प्रभावित करती है। स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा, वित्त, खुदरा और कई अन्य क्षेत्र हैं जिनका हम हर दिन सामना करते हैं। स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान में, नवीनतम एआई तकनीकों की प्रमुख जिम्मेदारियाँ हैं: निदान की सटीकता बढ़ाना, व्यक्तिगत चिकित्सा की सुविधा प्रदान करना, दवा की खोज को सरल बनाना, और कई अन्य महत्वपूर्ण गतिविधियों को बनाए रखना। वित्तीय उद्योग एआई-संचालित एल्गोरिदम का उपयोग करके जोखिम मूल्यांकन में सुधार करता है, धोखाधड़ी का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, और ग्राहक सेवा को बेहतर बनाता है। खुदरा और ई-कॉमर्स नई एआई तकनीकों का उपयोग मांग पूर्वानुमान, व्यक्तिगत विपणन रणनीतियों, और आपूर्ति श्रृंखला संचालन को अनुकूलित करने के लिए करते हैं।
1. जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GANs)
जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क, या GANs, इयान गुडफेलो और उनके सहयोगियों का एक आविष्कार है, जिसे 2014 में पेश किया गया। गुडफेलो का विचार था कि दो न्यूरल नेटवर्क को एक प्रतिस्पर्धी ढांचे में खड़ा किया जाए: एक जनरेटर नेटवर्क और एक डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्क। इस प्रतिकूल प्रशिक्षण प्रक्रिया ने जनरेटिव मॉडलिंग के क्षेत्र में क्रांति ला दी और नई एआई तकनीकों में से एक बन गई।
GANs समय के साथ जटिलता में बढ़ गए हैं। GAN मॉडल का आकार तेजी से बढ़ा है, जैसे BigGAN जो 12 बिलियन पैरामीटर्स के साथ उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों को उत्पन्न करने में सक्षम है। इसके अलावा, GANs ने छवि सुपर-रिज़ॉल्यूशन में भी महत्वपूर्ण प्रगति की है। उदाहरण के लिए, “ESRGAN,” एक एन्हांस्ड सुपर-रिज़ॉल्यूशन GAN, छवियों को उत्कृष्ट गुणवत्ता के साथ बढ़ा सकता है, जो चिकित्सा imaging और दृश्य सामग्री में सुधार में अमूल्य है।
2. एक्सप्लेनबल एआई (XAI)
एक्सप्लेनबल एआई तब विकसित होना शुरू हुआ जब शोधकर्ताओं ने एआई को अधिक पारदर्शी और व्याख्येय बनाने के तरीकों की खोज शुरू की। XAI का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि एआई द्वारा किए गए निर्णय मानव मूल्यों और अपेक्षाओं के अनुरूप हों।
3. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP)
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का इतिहास 1950 के दशक में वापस जाता है, जब शोधकर्ताओं ने पहली बार कंप्यूटरों को मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित करने का प्रयास किया। भविष्य में, NLP नई एआई तकनीकों के विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
डीप लर्निंग ने RNNs और GPT, BERT जैसे ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों के माध्यम से NLP में क्रांति ला दी है। ये मॉडल विभिन्न NLP कार्यों, जैसे कि भावना विश्लेषण और मशीन अनुवाद में उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त कर चुके हैं।
4. स्वास्थ्य देखभाल में एआई
स्वास्थ्य देखभाल में नई एआई तकनीकों का एकीकरण एक अनिश्चित लेकिन आवश्यक कदम था। इसने रोगी देखभाल, निदान और उपचार में सुधार को संभव बनाया, जो कस्टम स्वास्थ्य देखभाल सॉफ़्टवेयर समाधानों और नई एआई तकनीकों की मदद से हुआ।
यह सब चिकित्सा imaging में शुरुआती एआई अनुप्रयोगों के साथ शुरू हुआ। एआई-संचालित चिकित्सा imaging, जैसे कि रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी, ने अद्भुत प्रगति की है। 2020 में, वैश्विक चिकित्सा imaging में एआई का बाजार $1.13 बिलियन था, और यह 2027 तक $8.66 बिलियन तक पहुँचने की उम्मीद है।
5. बायोमेट्रिक्स में एआई
फिंगरप्रिंट पहचान सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली बायोमेट्रिक विधियों में से एक है। इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे कि स्मार्टफोन अनलॉक करना और सीमा नियंत्रण। भविष्य बाजार अंतर्दृष्टि रिपोर्ट के अनुसार, फिंगरप्रिंट सेंसर बाजार वैश्विक बायोमेट्रिक सिस्टम बाजार का 15% है। 2022 के अंत तक फिंगरप्रिंट सेंसर की बिक्री $3.7 बिलियन थी, और 2032 तक इसके $10.2 बिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है।
साथ ही, चेहरे की पहचान में नवीनतम एआई तकनीक ने अत्यधिक सटीकता प्राप्त की है, जिसमें गहरे सीखने वाले मॉडल मानव प्रदर्शन के करीब पहुँच चुके हैं। इसका उपयोग एक्सेस नियंत्रण, निगरानी और उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण में किया जाता है। इसके अलावा, नई एआई तकनीकों का उपयोग धोखाधड़ी को रोकने और प्रमाणीकरण में बढ़त प्राप्त करने के लिए किया जाता है। व्यवहार संबंधी बायोमेट्रिक्स जैसे कि कीस्ट्रोक डायनेमिक्स और वॉइस रिकोग्निशन उपयोगकर्ता के व्यवहार के अद्वितीय पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं और सुरक्षा स्तर को बढ़ा सकते हैं।
6. रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में एआई
रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो व्यवहार मनोविज्ञान से प्रेरणा लेता है। इसका इतिहास न्यूरल नेटवर्क और अनुकूली नियंत्रण एल्गोरिदम के प्रारंभिक प्रयोगों से शुरू होता है। RL ने स्वायत्त प्रणालियों, जैसे कि स्व-ड्राइविंग कारों और रोबोटिक्स के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। यह मशीनों को उनके वातावरण के साथ बातचीत करके सीखने और पुरस्कार अधिकतम करने के लिए निर्णय लेने की अनुमति देता है। इसके अलावा, RL ने गेमिंग उद्योग में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जैसे कि एआई सिस्टम जो गो, शतरंज और डोटा 2 में मानव चैंपियनों को हरा चुके हैं।
7. प्रीडिक्टिव एआई एनालिटिक्स
प्रीडिक्टिव एआई एनालिटिक्स डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग, और सांख्यिकीय मॉडलिंग में सभी प्रगति को जोड़ती है। यह औद्योगिक संचालन में सुधार कर रहा है, विशेष रूप से पूर्वानुमानित रखरखाव में। यह कंपनियों को उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करने और रखरखाव अनुसूचियों को अनुकूलित करने में मदद करता है, जिससे डाउनटाइम और रखरखाव लागत कम होती है।
8. चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट
चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट का उद्देश्य ग्राहक सेवा में सुधार करना है। ये ग्राहक पूछताछ के लिए त्वरित प्रतिक्रियाएँ प्रदान करते हैं, 24/7 कार्य करते हैं, और नियमित कार्यों को संभालते हैं। ये नई एआई तकनीकें उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने के लिए ग्राहक डेटा और व्यवहार का विश्लेषण करती हैं।
9. बिक्री और विपणन में एआई
नवीनतम एआई तकनीकों की शुरुआत ने विपणन क्षेत्र में क्रांतिकारी परिवर्तन लाए हैं। आजकल, एआई सक्षम हाइपर-पर्सनलाइजेशन विपणन अभियानों को ग्राहक डेटा और व्यवहार का अध्ययन करके लाता है। व्यक्तिगत सामग्री और उत्पाद अनुशंसाएँ उच्च रूपांतरण दरों और ग्राहक वफादारी में परिणत होती हैं।
10. डेटा एनालिटिक्स में एआई
अंत में, डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में नई एआई तकनीकों का कार्यान्वयन व्यवसायों को बड़ी डेटा सेट से अंतर्दृष्टि निकालने के तरीके को बदल दिया है। यह पारंपरिक डेटा विश्लेषण विधियों से शुरू होकर अब एआई-संचालित एनालिटिक्स में विकसित हो चुका है।
एआई प्रौद्योगिकियों का प्रभाव
एआई प्रौद्योगिकियाँ उद्योगों को नए तरीके से आकार दे रही हैं:
- प्रदर्शन में सुधार: स्वचालन मैनुअल कार्य को कम करता है और प्रक्रियाओं को तेज करता है।
- ग्राहक अनुभव में सुधार: व्यक्तिगत सेवाएँ और त्वरित प्रतिक्रियाएँ ग्राहक संतोष को बढ़ाती हैं।
- नवाचार को बढ़ावा देना: नई एआई अनुप्रयोग विभिन्न क्षेत्रों में नए विचारों को जन्म देते हैं।
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