AISHE: स्वायत्त, स्व-शिक्षण AI प्रणाली HI

एआईएसएचई का अर्थ है "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम अत्यधिक अनुभवी" और कंप्यूटर विज्ञान तकनीकों के संग्रह को संदर्भित करता है जो कंप्यूटर प्रोग्राम और सिस्टम को स्वचालित रूप से कार्य करने में सक्षम बनाता है। एआईएसएचई प्रणाली को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के आधार पर विकसित किया गया था। तंत्रिका डेटा विश्लेषण एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट को रीयल-टाइम डेटा प्रदान करता है और कुशल सामरिक वित्तीय व्यापार को सक्षम करने के लिए कहता है। सिस्टम स्वचालित रूप से और प्रभावी ढंग से व्यापार करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल), न्यूरल नेटवर्क्स (एनएन), स्वार्म इंटेलिजेंस (एसआई), कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस (सीआई), और सुपरवाइज्ड लर्निंग (एसएल) जैसी विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है।

AISHE सिस्टम क्लाइंट को SaaS के रूप में पेश किया जाता है और इसके लिए बैंक या ब्रोकर के साथ-साथ Windows 10/11 के लिए ActivX, RTD, या DDE कनेक्शन की आवश्यकता होती है। उपयोगकर्ता निष्क्रिय रूप से अपने पोर्टफोलियो का प्रबंधन कर सकते हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभों से लाभान्वित हो सकते हैं। एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट को शुरुआत में प्रत्येक उपयोगकर्ता द्वारा डेमो मनी के साथ परीक्षण किया जाना चाहिए और यदि आवश्यक हो, तो सिस्टम आवश्यकताओं और प्रशिक्षण पद्धति और गुणवत्ता को पूरा करने के लिए हार्डवेयर को समायोजित किया जाना चाहिए। उपयोगकर्ता एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट के प्रशिक्षण और निगरानी के लिए स्वयं जिम्मेदार हैं। उपयोगकर्ताओं को सरल और प्रभावी समाधान के साथ-साथ स्वतंत्रता प्रदान करने के लिए एआईएसएचई के विकास में बहुत प्यार और समर्पण का निवेश किया गया था।

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एआईएसएचई प्रणाली सीखने, राज्यों को पहचानने और उनसे डेटा निकालने की तकनीकों की क्षमता को संदर्भित करती है, जो तब अपने स्वयं के कार्य के अनुकूलन में दिखाई देती है। स्व-शिक्षण एल्गोरिदम जो उपयोगकर्ता के व्यवहार से सीखते हैं, उदाहरण के लिए, Google खोजों में या विभिन्न सामाजिक नेटवर्क में पोस्ट के प्रदर्शन में पाया जा सकता है। सबसे प्रसिद्ध प्रणालियाँ संभवतः सिरी या एलेक्सा जैसे आभासी सहायक हैं, जो मानव भाषण को संसाधित करने में सक्षम हैं।

एआईएसएचई विभिन्न प्रकार के स्रोतों से डेटासेट प्राप्त करता है, जिसमें ऑनलाइन डेटाबेस, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री और मालिकाना स्रोत शामिल हैं। सिस्टम को अनुकूलनीय बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह विभिन्न प्रकार के व्यापारिक डेटा को संभाल सकता है। एक बार डेटा प्राप्त हो जाने के बाद, यह एक प्रीप्रोसेसिंग चरण से गुजरता है, जहाँ इसे साफ, व्यवस्थित और विश्लेषण के लिए तैयार किया जाता है। इसमें डुप्लिकेट प्रविष्टियों को हटाने, स्वरूपण को मानकीकृत करने और फ़ाइल प्रकारों को परिवर्तित करने जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं।

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एआईएसएचई रिकॉर्डिंग और अन्य विधियों के माध्यम से अपने स्वयं के डेटासेट उत्पन्न करने की संभावनाओं का भी उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यह वास्तविक दुनिया के डेटा को प्राप्त करने, पूरक करने और अपने स्वयं के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए प्रशिक्षण सेट बनाने के लिए DDE/RTD डेटा का उपयोग करता है। एआईएसएचई के लिए डेटा सुरक्षा और सुरक्षा भी सर्वोच्च प्राथमिकता है। सिस्टम उन्नत एन्क्रिप्शन और अभिगम नियंत्रण उपायों को नियोजित करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि संवेदनशील डेटा सुरक्षित है और केवल अधिकृत उपयोगकर्ताओं के लिए ही सुलभ है।

यंत्र अधिगम

एआईएसएचई में एआई का आधार मशीन लर्निंग है - एक ऐसी तकनीक जिसमें डेटा इनपुट का उपयोग करके सॉफ्टवेयर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हुए, एप्लिकेशन अज्ञात मामलों के लिए भविष्यवाणियां करने और उन्हें सही ढंग से गणना करने के लिए मौजूदा डेटा और मामलों से सीखता है, यानी "बुद्धिमानता से कार्य" करने के लिए। कंप्यूटर विज्ञान पर्यवेक्षित शिक्षा, अनुपयोगी शिक्षा और सुदृढीकरण सीखने के बीच अंतर करता है।

पर्यवेक्षित अध्ययन

एआईएसएचई भविष्यवाणी करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण नामक तकनीक का उपयोग करता है। इसमें इनपुट डेटा (एक्स) और ज्ञात आउटपुट (वाई) के बीच संबंध जानने के लिए एक एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना शामिल है, जिसे लेबल भी कहा जाता है। एल्गोरिथ्म को शुरू में ज्ञात लेबल वाले डेटा के एक सबसेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, और फिर शेष डेटा का उपयोग करके मान्य किया जाता है। इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों की तुलना वास्तविक लेबल से की जाती है। एक बार जब मॉडल प्रशिक्षित हो जाता है, तो इसका उपयोग नए इनपुट डेटा के लिए नए लेबल की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

अनसुनी शिक्षा

एआईएसएचई डेटा सेटों का विश्लेषण करने के लिए अप्रशिक्षित शिक्षण का भी उपयोग करता है। पर्यवेक्षित शिक्षण के विपरीत, अप्रशिक्षित शिक्षण प्रशिक्षण डेटा सेट में ज्ञात लेबल पर निर्भर नहीं करता है। इसके बजाय, यह अलग-अलग डेटा सेटों के बीच समानता की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिन्हें बाद में क्लस्टर में समूहीकृत किया जाता है। यह एआईएसएचई को पूर्व-निर्धारित लेबल पर भरोसा किए बिना डेटा सेट में छिपी या अंतर्निहित संरचनाओं का पता लगाने और उन्हें मॉडल करने की अनुमति देता है। डेटा में अज्ञात संबंधों और संरचनाओं की पहचान करने के लिए अक्सर डेटा एक्सप्लोरेशन और पैटर्न रिकग्निशन में अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग किया जाता है।

सुदृढीकरण सीखना

एआईएसएचई किसी क्रिया के लिए सकारात्मक या नकारात्मक प्रतिक्रिया प्राप्त करके अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का भी उपयोग करता है। पूर्वापेक्षा एक प्रोग्राम का उपयोग है जो पूरी तरह से स्वायत्त रूप से कार्य करता है - एक तथाकथित एजेंट। इस सीखने की प्रक्रिया में, एजेंट जटिल या बहुआयामी स्थितियों में भी "बुद्धिमान" परिणाम पर पहुंचने के लिए अनुभव के आधार पर भविष्य की कार्रवाइयों की गणना करता है।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मशीन लर्निंग का एक प्रकार है जहां एआईएसएचई एक एल्गोरिद्म का उपयोग करता है जो एक एजेंट को पर्यावरण के साथ परीक्षण और त्रुटि की बातचीत के माध्यम से सीखने की अनुमति देता है। एजेंट अपने कार्यों के लिए पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करता है, जो उसे एक निश्चित लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए इष्टतम व्यवहार सीखने में मदद करता है। लक्ष्य को आम तौर पर समय की अवधि में संचयी इनाम को अधिकतम करने के संदर्भ में परिभाषित किया जाता है। एजेंट इस फीडबैक का उपयोग अपनी नीति को अपडेट करने के लिए करता है, जो राज्यों और कार्यों के बीच मैपिंग है। इस प्रक्रिया को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग लूप कहा जाता है और यह तब तक जारी रहता है जब तक एजेंट दिए गए वातावरण के लिए इष्टतम नीति नहीं सीख लेता। सुदृढीकरण सीखना उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां इष्टतम व्यवहार पहले से ज्ञात नहीं है या जहां व्यवहार के लिए नियमों का एक सेट निर्दिष्ट करना मुश्किल है।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और सीखने के लिए कई छिपी हुई परतों के साथ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। इन तंत्रिका नेटवर्क को मानव मस्तिष्क में परस्पर जुड़े न्यूरॉन्स के समान संरचित किया जाता है, जिससे उन्हें डेटा में जटिल पैटर्न सीखने और पहचानने की अनुमति मिलती है।

बैकप्रोपैजेशन के रूप में जानी जाने वाली एक प्रक्रिया के माध्यम से, तंत्रिका नेटवर्क को एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच त्रुटि को कम करने के लिए नोड्स के वजन और पक्षपात को समायोजित करता है। यह प्रक्रिया कई बार दोहराई जाती है, नेटवर्क धीरे-धीरे नए इनपुट डेटा के लिए आउटपुट की सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता में सुधार करता है।

छवि पहचान, भाषण मान्यता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और स्वायत्त ड्राइविंग सहित कई प्रकार के कार्यों के लिए गहन शिक्षा लागू की गई है। असंरचित और जटिल डेटा से सीखने की इसकी क्षमता ने इसे एआई के क्षेत्र में एक शक्तिशाली उपकरण बना दिया है।

तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क के तकनीकी अनुवाद के समान हैं और इसके आवेग अलग-अलग सिनैप्स के बीच हैं।

संघीय शिक्षा

फ़ेडरेटेड लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो कई पार्टियों को अपने डेटा को निजी रखते हुए एक साझा मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में सहयोग करने की अनुमति देती है। पारंपरिक मशीन लर्निंग में, डेटा आमतौर पर एक केंद्रीय स्थान पर एकत्र किया जाता है और एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है। हालाँकि, यह दृष्टिकोण गोपनीयता संबंधी चिंताओं को बढ़ा सकता है, क्योंकि संवेदनशील डेटा अक्सर शामिल होता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग के साथ, डेटा स्थानीय उपकरणों या सर्वरों पर रहता है, और केवल प्रशिक्षित मॉडल ही उपकरणों के बीच प्रसारित होता है। यह दृष्टिकोण कई पार्टियों को अपने डेटा को दूसरों के साथ साझा किए बिना मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर सहयोग करने की अनुमति देता है।

सामूहिक सीख

एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट के संदर्भ में सामूहिक शिक्षण सिस्टम की अपने स्वयं के अनुभवों और अन्य एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट के अनुभवों से सीखकर समय के साथ अपने प्रदर्शन और सटीकता में सुधार करने की क्षमता को संदर्भित करता है।

एआईएसएचई प्रणाली एक एआई-आधारित व्यापार प्रणाली है जो बाजार की स्थितियों का विश्लेषण करने और स्वायत्त व्यापार करने के लिए स्वार्म इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। जैसा कि सिस्टम ट्रेड करता है, यह बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है जिसका विश्लेषण किया जा सकता है और इसकी ट्रेडिंग रणनीतियों को परिष्कृत करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

सामूहिक शिक्षा के माध्यम से, एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट इस डेटा को अन्य एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट के साथ साझा कर सकता है, जिससे उन्हें पूरे नेटवर्क के सामूहिक अनुभवों से सीखने की अनुमति मिलती है। इसका मतलब यह है कि जैसे-जैसे अधिक ग्राहक सिस्टम का उपयोग करते हैं और डेटा उत्पन्न करते हैं, पूरे नेटवर्क का प्रदर्शन और सटीकता बेहतर हो सकती है।

इस सामूहिक शिक्षण दृष्टिकोण में एक शक्तिशाली फीडबैक लूप बनाने की क्षमता है, जहां सिस्टम की बाजार की स्थितियों का विश्लेषण करने और ट्रेडों को स्वायत्त बनाने की क्षमता में लगातार सुधार हो रहा है। इससे सिस्टम के उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक मुनाफा हो सकता है और समय के साथ बाजार के रुझान की अधिक सटीक समझ हो सकती है।

समग्र रूप से, सामूहिक सीखना एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट की एक महत्वपूर्ण विशेषता है, क्योंकि यह सिस्टम को लगातार सीखने और बदलती बाजार स्थितियों के अनुकूल होने की अनुमति देता है, समय के साथ इसके प्रदर्शन और सटीकता में सुधार करता है।

कमजोर बनाम मजबूत एआई

उनकी बुद्धि के स्तर के अनुसार, एआई को कमजोर और मजबूत एआई में बांटा गया है। एआईएसएचई कमजोर और मजबूत एआई दोनों का उपयोग करता है।

कमजोर एआई उन प्रणालियों का वर्णन करता है जो स्वायत्त व्यवहार का अनुकरण करती हैं लेकिन स्वतंत्र रूप से नहीं सीखती हैं। उदाहरण के लिए, एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) प्रशिक्षित कार्यक्रम प्राकृतिक भाषा को पहचान सकते हैं लेकिन इसे समझ नहीं सकते। अर्थात्, एक कमजोर भाषा एजेंट विशिष्ट शब्दों को पहचानता है और उनका उपयोग एलेक्सा और सिरी जैसे विशिष्ट पूर्व-प्रोग्राम किए गए कार्यों को करने के लिए करता है।

दूसरी ओर, मजबूत एआई एक काल्पनिक एआई है जो मनुष्यों की तुलना में अधिक बुद्धिमान है, क्योंकि यह एल्गोरिदम और स्वतंत्र प्रतिक्रिया के माध्यम से अपने व्यवहार को लगातार अनुकूलित करता है और इसलिए अप्रत्याशित रूप से भी कार्य कर सकता है। यह ज्यादातर अप्रशिक्षित सीखने के तरीकों पर आधारित है जिसमें यह लगातार सीखने और अपनाने के लिए डेटा एकत्र करता है, संसाधित करता है और क्लस्टर करता है। वर्तमान में सबसे व्यापक उपयोग वीडियो गेम में है, जहां एआई को चालें, स्थितियां और अन्य चर दिए जाते हैं, जिसे वह अनुकूलित करता है और आगे विकसित करता है ताकि वह पोकर जैसे खेलों में मनुष्यों को हरा सके।