You are here
Home > AI

How AI Work in telugu

ఎలా AI పనిచేస్తుంది

How AI Work in telugu

కృత్రిమ మేధస్సు ప్రతి రోజూ మరింత ప్రధమ ముఖ్యాంశాలు సంపాదించింది. కృత్రిమ మేధస్సు, లేదా AI, యంత్రాంగం అనుభవం నుండి తెలుసుకోవడానికి మరియు మానవ లాంటి పనులను అమలుచేసే సాంకేతికత.

ఉతోపియన్ మరియు డిస్టోపియా మధ్య పింగ్-పాంకింగ్, అభిప్రాయాలు ప్రస్తుత మరియు భవిష్యత్ అనువర్తనాల గురించి క్రూరంగా మారుతుంటాయి, లేదా కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అధ్వాన్నమైన, చిక్కులు. సరైన పునాది లేకుండా, మన మనస్సులు హాలీవుడ్-తయారీ జలాల్లోకి తరలిపోతాయి, రోబోట్ విప్లవాలు, స్వతంత్ర కార్లు మరియు AI వాస్తవానికి ఎలా పనిచేస్తుంది అనే దానిపై చాలా తక్కువ అవగాహన కలిగి ఉంటాయి.

AI లోనే వివిధ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను వివరించే వాస్తవం కారణంగా ఇది ఎక్కువగా ఉంది, ఇది యంత్రాలను ఒక “తెలివైన” మార్గంలో నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది.

బ్లాగ్ పోస్ట్స్ ని రాబోయే సీరీస్లో, ఈ టెక్నాలజీల మీద వెలుగును మరియు కృత్రిమ మేధస్సును, బాగా, మేధో సంపదను వివరించేదిగా మేము వివరించాము.

ఎలా కృత్రిమ మేధస్సు దరఖాస్తు ఉంది?

రోబోట్లు మరియు స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లతో ఒక ద్వీపంలో జనాదరణ పొందిన అపోహలు AI ని ప్రదర్శిస్తాయి. అయితే, ఈ విధానం కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రధాన ఆచరణాత్మక అనువర్తనాన్ని గుర్తించడంలో విఫలమైంది; ప్రతిరోజూ సృష్టించిన మొత్తం డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం.
కొన్ని విధానాలకు AI వ్యూహాత్మకంగా అన్వయించడం ద్వారా, అంతర్దృష్టి సేకరణ మరియు పని ఆటోమేషన్ అనేది ఇతరత్రా అనూహ్యమైన రేటు మరియు స్థాయి వద్ద జరుగుతాయి.

How AI Work in telugu

మానవులచే సృష్టించబడిన డేటా పర్వతాల ద్వారా పార్సింగ్, AI వ్యవస్థలు తెలివైన శోధనలను నిర్వహిస్తాయి, సంక్లిష్ట డేటాలో నమూనాలను గుర్తించడానికి టెక్స్ట్ మరియు చిత్రాలను రెండింటినీ వివరించడం, ఆపై ఆ అభ్యాసాలపై చర్యలు తీసుకోవడం.

కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రాథమిక భాగాలు ఏమిటి?

AI యొక్క విప్లవాత్మక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలు చాలా “సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్,” “లోతైన అభ్యాసం,” మరియు “ఊహాత్మక విశ్లేషణలు” వంటివి ఉంటాయి. కంప్యూటర్ వ్యవస్థలు మానవ భాషను అర్ధం చేసుకోవడానికి, అనుభవం నుండి తెలుసుకోవడానికి, మరియు అంచనాలను తయారు చేయడానికి కంప్యూటర్ వ్యవస్థలను రూపొందించే కట్టింగ్-ఎడ్జ్ టెక్నాలజీలు , వరుసగా.

ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల గురించి చర్చను ప్రోత్సహించే కీలకమైన AI జర్గోను అర్థం చేసుకోవడం. సాంకేతికతలు విఘాతం కలిగించేవి, మానవులు డేటాతో పరస్పర చర్య చేసి, నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి విప్లవాత్మకంగా వ్యవహరిస్తున్నారు, మరియు మనమంతా అన్నింటికీ ప్రాథమిక పద్ధతిలో అర్థం చేసుకోవాలి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ | అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడం

చిప్లో ఒక గేర్వీల్ యొక్క ఉదాహరణ.

మెషిన్ లెర్నింగ్, లేదా ML, అనేది కంప్యూటర్ వ్యవస్థలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకోవడం మరియు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా అనుభవం నుండి మెరుగుపర్చడం వంటి సామర్థ్యాన్ని అందించే ఒక అప్లికేషన్. డేటా విశ్లేషించడానికి మరియు అంచనా వేయగల అల్గోరిథంల అభివృద్ధిపై ML దృష్టి పెడుతుంది. మీరు నచ్చే నెట్ఫ్లిక్స్ చలన చిత్రాలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించడం లేదా మీ ఉబర్ కోసం ఉత్తమ మార్గం, వ్యాధి నిర్ధారణకు, వైద్య ఇమేజ్ వ్యాఖ్యానానికి మరియు ఔషధ అభివృద్ధిని వేగవంతం చేయడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఔషధ మరియు జీవిత విజ్ఞాన పరిశ్రమలకు యంత్ర అభ్యాసను ఉపయోగిస్తారు.

డీప్ లెర్నింగ్ | స్వీయ శిక్షణ యంత్రాలు.

How AI Work in telugu

ఒక మానవ మెదడుతో కలిపి ఒక గేర్వీల్ యొక్క దృష్టాంతం.

డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి, ఇది డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా నేర్చుకునే కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తుంది. కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు మానవ మెదడులోని జీవ నాడీ నెట్వర్క్లను అనుకరించాయి.

కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ల యొక్క బహుళ పొరలు అనేక ఇన్పుట్లనుండి ఒకే ఉత్పత్తిని గుర్తించడానికి కలిసి పని చేస్తాయి, ఉదాహరణకి, పలక యొక్క మొజాయిక్ నుండి ముఖం యొక్క చిత్రం గుర్తించడం. యంత్రాలను వారు నిర్వహించే పనుల యొక్క సానుకూల మరియు ప్రతికూల ఉపబలాల ద్వారా నేర్చుకుంటారు, ఇది స్థిరమైన ప్రాసెసింగ్ మరియు బలపరిచే అభివృద్ధికి అవసరం.

మరొక రకమైన లోతైన అభ్యాసం స్వర గుర్తింపు, ఫోన్లలో వాయిస్ అసిస్టెంట్ వంటి ప్రశ్నలను అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, “హే సిరి, కృత్రిమ మేధస్సు ఎలా పనిచేస్తుంది?”

నాడీ నెట్వర్క్ | సంఘాలు చేస్తోంది

మానవ మెదడు యొక్క ఉపగ్రహాన్ని రూపొందించే పంక్తుల నెట్వర్క్.

నాడీ నెట్వర్క్లు లోతైన అభ్యాసాన్ని చేస్తాయి. చెప్పినట్లుగా, నాడీ వ్యవస్థలు మానవ మెదడులో నాడీ కనెక్షన్ల తర్వాత రూపొందించబడిన కంప్యూటర్ వ్యవస్థలు. మానవ న్యూరాన్ యొక్క కృత్రిమ సమానమైన ఒక గ్రహణశక్తి. న్యూరాన్ల యొక్క అంశాల మెదడులో నాడీ వ్యవస్థలను సృష్టిస్తుంది, పెర్సెప్ట్రాన్ల స్టాక్లు కంప్యూటర్ వ్యవస్థల్లో కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లను సృష్టిస్తాయి.

శిక్షణ ఉదాహరణలు ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా నాడీ నెట్వర్క్లు నేర్చుకోవచ్చు. ఉత్తమమైన డేటా సెట్ల రూపంలో ఉత్తమ ఉదాహరణలు, 1,000 పిల్లి ఫోటోల సమితి వంటివి. అనేక చిత్రాలను (ఇన్పుట్లను) ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా యంత్రం ఒక ఉత్పత్తిని ఉత్పత్తి చేయగలదు, ప్రశ్నకు సమాధానంగా, “ఇమేజ్ క్యాట్ లేదా కాదా?”

ఈ ప్రక్రియ అసోసియేషన్లను కనుగొని మునుపు నిర్వచించని డేటాకు అర్ధం ఇవ్వడానికి డేటాను అనేక సార్లు విశ్లేషిస్తుంది. విభిన్న అభ్యాస నమూనాల ద్వారా, సానుకూల ఉపబల వంటివి, యంత్రాన్ని అది విజయవంతంగా ఆబ్జెక్ట్ గుర్తించినట్లు తెలుస్తుంది.

కాగ్నిటివ్ కంప్యూటింగ్ | సందర్భానుసారం అనుసంధానాలను సృష్టించడం

చిప్లో ఒక మానవ మెదడును ఉదాహరణగా చూపుతుంది.

AI యొక్క మరొక ముఖ్యమైన భాగం కాగ్నిటివ్ కంప్యూటింగ్. దీని ఉద్దేశం మానవులు మరియు యంత్రాల మధ్య పరస్పర అనుకరించడం మరియు మెరుగుపరచడం. కాగ్నిటివ్ కంప్యూటింగ్ మానవ భాషా ఆలోచన ప్రక్రియను కంప్యూటర్ మోడల్లో పునఃసృష్టిస్తుంది, ఈ సందర్భంలో, మానవ భాష మరియు చిత్రాల అర్ధం అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా.

కలిసి, అభిజ్ఞా కంప్యూటింగ్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు మానవ లాంటి ప్రవర్తనలు మరియు సమాచార ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలతో యంత్రాలను ఇచ్చివేసేందుకు ప్రయత్నిస్తాయి.

సహజ భాషా ప్రోసెసింగ్ (NLP) | భాష అర్థం చేసుకోవడం

సహజ భాషా ప్రోసెసింగ్ లేదా NLP, కంప్యూటర్లు భాషలను మరియు ప్రసంగాన్ని అనువదించేందుకు, గుర్తించడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. NLP యొక్క అంతిమ లక్ష్యమే, ప్రతిరోజూ బోధన వ్యవస్థలు మానవభాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తార్కిక ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేయడానికి మేము ప్రతిరోజు ఉపయోగిస్తున్న యంత్రాలతో అతుకులు పరస్పర చర్యను ప్రారంభించడం.

NLP యొక్క వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు స్కైప్ ట్రాన్స్లేటర్, ఇవి కమ్యూనికేషన్ను సులభతరం చేయడానికి బహుళ-భాషల యొక్క ప్రసంగాన్ని వాస్తవిక సమయంలో వివరించేవి.

కంప్యూటర్ విజన్ | చిత్రాలను అర్థం చేసుకోవడం

దాని వైపు ఒక వెలిగించిన లైట్ బల్బుతో ఒక రోబోట్ యొక్క దృష్టాంతం.

కంప్యూటర్ దృక్పథం అనేది ఒక టెక్నిక్, ఇది ఒక చిత్రంలోని కంటెంట్ను వివరించడానికి లోతైన అభ్యాసాన్ని మరియు నమూనా గుర్తింపును అమలు చేస్తుంది; గ్రాఫ్లు, పట్టికలు మరియు PDF పత్రాల్లోని చిత్రాలు, ఇతర టెక్స్ట్ మరియు వీడియోలతో సహా. కంప్యూటర్ దృష్టి AI యొక్క అంతర్గత క్షేత్రం, కంప్యూటర్లు దృశ్యమాన డేటాను గుర్తించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు వివరిస్తాయి.

ఈ టెక్నాలజీ యొక్క అనువర్తనాలు ఇప్పటికే పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ వంటి పరిశ్రమలను విప్లవాత్మకంగా మార్చాయి. కంప్యూటర్ విజన్ రోగుల ఎక్స్-రే స్కాన్లను విశ్లేషించడానికి కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి రోగులను వేగంగా గుర్తించేందుకు కంప్యూటర్ విజన్ వాడుతున్నారు.

 

Leave a Reply

Top