शुरुआत से एआई कैसे सीखें?
शुरुआत से कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखने के लिए FreeCodingTour तीन पाठ्यक्रम देता है, जिन्हें इस क्रम में करना चाहिए:
FreeCodingTour में एआई सीखने की पद्धति इन सिद्धांतों पर आधारित है:
- चरण 1: प्रोग्रामिंग को इनपुट -> प्रक्रिया -> आउटपुट के रूप में सीखें, जहाँ प्रक्रिया को ब्लैक बॉक्स की तरह देखा जा सकता है। जैसा Richard Feynman ने कुशलता से समझाया है।
- चरण 2: टेस्ट केस की पद्धति से जाँचना सीखें कि हमारे प्रोग्राम सही काम करते हैं या नहीं।
यह बहुत महत्वपूर्ण और उपयोगी है: यह हमें सॉफ़्टवेयर उद्योग में व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाले अभ्यास से परिचित कराता है और बाद में एल्गोरिदम का क्षेत्र सीखने का रास्ता भी खोलता है, क्योंकि सभी साक्षात्कार और प्रतियोगिताएँ इसी तरीके पर आधारित होती हैं।
- चरण 3: मशीन लर्निंग की पद्धति से डेटा विज्ञान सीखें। यानी स्वीकार करें कि प्रकृति बहुत जटिल है (जैसा Vladimir Vapnik कहते हैं), फ़्रीक्वेंटिस्ट और बेज़ियन पद्धतियों को (कम से कम शुरुआत में) अलग रख दें और मानें कि हमें सचमुच ऐसी मशीनें चाहिए जो हर सेकंड लाखों गणनाएँ कर सकें।
यह स्वीकार करने के बाद हम मशीन लर्निंग को ऐसा तरीका समझ सकते हैं जिससे मशीन अपने आप वह प्रक्रिया सीखती है जिसे हम बता नहीं सकते, लेकिन जिसके इनपुट और आउटपुट निर्धारित कर सकते हैं। दूसरे शब्दों में, मशीन लर्निंग को टेस्ट केस से निर्देशित स्वचालित प्रोग्रामिंग के रूप में समझें।
- चरण 4: डीप लर्निंग को मशीन के लिए चित्र, ऑडियो और टेक्स्ट को एन्कोड करने (संख्याओं में बदलने) का तरीका मानें, ताकि मशीन लर्निंग के तरीकों के साथ उनका इस्तेमाल करके पूर्वानुमान लगाए जा सकें और मनुष्यों से संवाद हो सके।
यह सीखने का तरीका Embeddings, RAG, Latent Space, Encoding और अन्य अवधारणाओं को समझने में उपयोगी है, जिनका महत्व लगातार बढ़ रहा है। संक्षेप में: डीप लर्निंग को मानवीय भाषा में इनपुट -> प्रक्रिया -> इच्छित प्रारूप में आउटपुट के रूप में समझें, जहाँ मानवीय भाषा टेक्स्ट, चित्र या ऑडियो हो सकती है।
