कोरबा (ट्रैक सिटी) पीएम श्री सेजेस करतला में 7 अक्टूबर से पांच दिवसीय कार्यशाला का आयोजन किया गया। यह कार्यशाला भारत के प्रतिष्ठित संस्थानों में से एक NIELIT भुवनेश्वर के विशेषज्ञ प्रशिक्षकों के मार्गदर्शन में आयोजित किया गया। इस पांच दिवसीय प्रशिक्षण में कक्षा 9वी से 12वीं के विद्यार्थियों ने हिस्सा लिया । इसमे छात्रों को पाइथन जैसी उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा की शिक्षा के साथ मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शिक्षा दी गई।
क्या हैं पायथन एआई/एमएल प्रोग्रामिंग
पायथन एआई/एमएल प्रोग्रामिंग के लिए एक भाषा है और यह विभिन्न स्रोतों से डेटा को आसानी से पढ़ने और उसमें हेरफेर करने के लिए लाइब्रेरी और टूल प्रदान करके मदद करती है। पायथन डेवलपर्स पांडा जैसी लाइब्रेरी का उपयोग सीवीएस फाइलों से डेटा आयात करने, उसे साफ करने और विश्लेषण के लिए तैयार करने के लिए कर सकते हैं।
हाल के वर्षों में, बड़े डेटा और नई तकनीकों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल कई लोगों द्वारा बड़ी मात्रा में जानकारी से अनुमान लगाने, किसी चीज़ की भविष्यवाणी करने, या यहाँ तक कि किसी निर्णय प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए किया गया है। अधिकांश क्षेत्रों की फर्मों ने डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाने की क्षमता को समझ लिया है।
डिजिटल युग में आने वाली चुनौतियों का प्रबंधन करने और अवसरों का लाभ उठाने के लिए एआई और एमएल की मदद से बड़े डेटा का रूपांतरण बेहद ज़रूरी है। यह तब संभव होता है जब कंपनियां पायथन डेवलपर्स को नियुक्त करती हैं । हमारे विशेषज्ञ इस बात पर चर्चा करते हैं कि डेटा एनालिटिक्स और एमएल, दोनों का लाभ उठाने के लिए पायथन – एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग भाषा – को क्यों पसंद किया जाता है।
आइए जानें कि एआई/एमएल के लिए पायथन सबसे पसंदीदा भाषा क्यों है।
AI/ML परियोजनाओं के लिए पायथन का उपयोग क्यों करें?
#1. पायथन में विभिन्न फ़ाइल स्वरूपों और डेटा स्रोतों के साथ विविध डेटा सेटों को आसानी से संभालें।
यहीं पर, विभिन्न डेटासेट के साथ काम करने में पायथन का लचीलापन AI/ML परियोजनाओं के लिए एक बड़ा लाभ साबित होता है, क्योंकि यह विभिन्न फ़ाइल स्वरूपों और डेटा स्रोतों को पढ़ने में आसान है। उदाहरण के लिए, आइए एक उदाहरण पर विचार करें: एक खुदरा फर्म के लिए ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण। अब, ऐसी प्रतिक्रियाएँ विभिन्न रूपों में आ सकती हैं: कुछ सुव्यवस्थित स्प्रेडशीट के रूप में, कुछ अधिक जटिल संरचित JSON फ़ाइलों के रूप में, और कुछ किसी डेटाबेस में मौजूद हो सकती हैं।
यह ऐसा है जैसे पायथन एक AI/ML प्रोग्रामिंग भाषा है जो कई स्रोतों से डेटा को आसानी से पढ़ने और उसमें हेरफेर करने के लिए लाइब्रेरी प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, पांडा का उपयोग करके, डेवलपर्स CSV फ़ाइलों से डेटा आयात कर सकते हैं, डेटा को साफ़ कर सकते हैं और उसे विश्लेषण के लिए तैयार कर सकते हैं। पायथन में JASON का उपयोग करना आसान है; आपको JASON फ़ाइलों से जानकारी निकालने के लिए संघर्ष नहीं करना पड़ता।
पायथन को एआई और एमएल अनुप्रयोगों के लिए प्राथमिकता दी जाती है क्योंकि यह टेक्स्ट-आधारित समीक्षाओं जैसे असंरचित डेटा का प्रबंधन कर सकता है। इस टेक्स्ट डेटा को संसाधित करने के लिए NLTK या spaCy का उपयोग किया जाएगा, जिससे कुछ बुद्धिमान अवलोकनों के आधार पर आउटपुट प्राप्त होगा। अन्य डेटा विविधताओं को MySQL और MongoDB जैसे डेटाबेस का उपयोग करके एकीकृत किया जाता है ताकि विश्लेषण के लिए डेटा के सभी स्रोतों को एक साथ लाया जा सके। पायथन एक समेकित उपकरण के रूप में कार्य करता है जो विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने, सीखने और उसका विश्लेषण करने में मदद करता है।
#2. पायथन डेटा प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है जो AI/ML वर्कफ़्लो की प्रभावशीलता में योगदान देता है, विशेष रूप से जटिल डेटा संरचनाओं को संभालने में।
डेटा प्रकारों के लिए व्यापक और गहन समर्थन जटिल डेटा संरचनाओं के संबंध में AI/ML वर्कफ़्लो की दक्षता को बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म पर विचार करें। सिफ़ारिशें, टेक्स्ट समीक्षाएं और संख्यात्मक रेटिंग तैयार करने के लिए, सभी को सिस्टम द्वारा संसाधित किया जाना आवश्यक है।
पायथन मॉड्यूल, पांडा और न्यूमपी डेटा का अच्छा प्रबंधन करते हैं और उपयोगकर्ता रेटिंग और उत्पाद विशेषताओं जैसे कार्यों का ध्यान रखते हैं, जो पायथन के साथ एआई को लागू करने में मदद करते हैं। टेन्सरफ्लो और पायटॉर्च जैसी लाइब्रेरीज़ के इस्तेमाल से इमेज प्रोसेसिंग को आसान बनाया गया है।
केस स्टडी: जानें कि कैसे हमारे पायथन डेवलपर्स ने एक क्लाइंट को पायथन-आधारित लाइब्रेरी के साथ अपने डेटा स्टोरेज सिस्टम को बदलने में मदद की।
पायथन-केसस्टडी
#3. पायथन डेटा विश्लेषण और सांख्यिकीय मॉडलिंग को प्रभावी ढंग से सशक्त बनाता है।
पायथन कुशलतापूर्वक और सटीकता से अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण (EDA) और सांख्यिकीय मॉडलिंग को सक्षम बनाता है। डेटा हेरफेर और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए इसकी लाइब्रेरीज़ का पारिस्थितिकी तंत्र इस क्षमता को बढ़ाता है। पायथन में कई सांख्यिकीय मॉडलिंग लाइब्रेरीज़ हैं, जिनमें उनके डेटा सेट के लिए कई तकनीकें हैं। यह रिग्रेशन, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम प्रदान कर सकता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा डेटा का विश्लेषण संभव हो जाता है।
पायथन का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विकास में किया जाता है क्योंकि यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, हिस्टोग्राम, स्कैटर प्लॉट और हीटमैप्स में उत्कृष्ट है ताकि चरों के वितरण का पता लगाया जा सके और सहसंबंधों की पहचान की जा सके। यह अंतर्निहित पैटर्न और रुझानों में गहरी अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है।
पायथन की लाइब्रेरी का समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र रोग निदान, स्वास्थ्य देखभाल अनुसंधान और रोगी देखभाल के लिए पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग बनाने में मदद कर सकता है।
#4. पायथन एआई/एमएल अनुप्रयोगों के लिए डेटा मॉडल के प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग को सरल बनाता है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और फ्रेमवर्क में।
पायथन, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और पायथन फ्रेमवर्क का समर्थन करने वाली व्यापक लाइब्रेरीज़ के साथ, AI/ML अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले डेटा मॉडल के प्रशिक्षण और ट्यूनिंग को आसान बनाता है । अधिकांश मामलों में, छवि वर्गीकरण के लिए एक गहन शिक्षण मॉडल विकसित करते समय, TensorFlow या PyTorch का उपयोग करना उचित होता है क्योंकि ये लाइब्रेरीज़ उच्च-स्तरीय अमूर्तता का समर्थन करती हैं जिनका उपयोग जटिल तंत्रिका नेटवर्क को परिभाषित और प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा।
ये लाइब्रेरीज़ पहले से तैयार फ़ंक्शन प्रदान करती हैं, जिससे डीप लर्निंग मॉडल्स का कार्यान्वयन आसान हो जाता है। पायथन के इकोसिस्टम में ग्रिडसर्चसीवी या टेंसरफ्लो के केराटर्नर जैसे टूल मौजूद हैं जिनका इस्तेमाल सर्वोत्तम मॉडल कॉन्फ़िगरेशन की खोज को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है। इससे ऑब्जेक्ट पहचान में उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए हाइपरपैरामीटर्स को फ़ाइन-ट्यून करना आसान हो जाता है।
#5. पायथन लाइब्रेरीज़ फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल मूल्यांकन जैसे कार्यों के लिए पूर्व-निर्मित फ़ंक्शन और टूल प्रदान करके AI/ML समाधानों के विकास और परिनियोजन को बढ़ाती हैं।
पायथन में उपलब्ध लाइब्रेरीज़ का विशाल सेट, फ़ीचर इंजीनियरिंग और मॉडल मूल्यांकन जैसे कार्यों के लिए तैयार फ़ंक्शन और टूल प्रदान करके AI/ML समाधानों के विकास और परिनियोजन को बेहतर और तेज़ बनाता है। उदाहरण के लिए, वित्तीय लेनदेन के लिए धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली के अनुप्रयोग में, यह Scikit-learn और XGBoost जैसी लाइब्रेरीज़ का उपयोग कर सकता है जो लेनदेन डेटा को संसाधित करने, संबंधित फ़ीचर निकालने और एक वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने से जुड़े सभी चरणों का समर्थन करती हैं।
उदाहरण के लिए, Scikit-learn कई फ़ीचर निष्कर्षण विधियाँ प्रदान करता है—जिनमें श्रेणीबद्ध चरों के लिए स्केलिंग और आयाम न्यूनीकरण शामिल हैं। XGBoost, वर्गीकरण समस्याओं के लिए अनुकूलित ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम के तेज़ कार्यान्वयन प्रस्तुत करता है। ऐसी लाइब्रेरीज़ डेवलपर्स के प्रतिनिधियों को उन तकनीकों का उपयोग करने में सक्षम बनाती हैं जिन्हें अत्याधुनिक माना जाता है, बिना उन्हें बिल्कुल नए सिरे से लागू करने की आवश्यकता के; इस प्रकार, AI/ML समाधानों और AI-आधारित अनुप्रयोगों के विकास के संदर्भ में मज़बूत प्रदर्शन सुनिश्चित करते हुए विकास प्रक्रिया को गति प्रदान करती हैं।
#6. AI/ML परियोजनाओं के लिए पायथन का सामुदायिक समर्थन और सहयोग
पायथन, AI/ML परियोजनाओं के लिए सामुदायिक समर्थन और टीमिंग में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है क्योंकि यह डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के बीच लोकप्रिय है। NLP समाधानों के लिए, spaCy और NLTK आसानी से एकीकृत हो जाते हैं और विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों में कोड साझा करने की अनुमति देते हैं। ज्ञान साझाकरण और सहयोग का समर्थन करने वाले एक अत्यंत सक्रिय और जीवंत समुदाय से दस्तावेज़ीकरण, ट्यूटोरियल और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी सहित कई संसाधन उपलब्ध हैं। GitHub, AI/ML परियोजनाओं में टीमवर्क की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए संस्करण नियंत्रण और कोड समीक्षा के साथ-साथ कई अन्य सुविधाओं के साथ विकास को प्रोत्साहित करता है।
इस अवसर पर विद्यालय के प्राचार्य त्रिलोक सिंह,NIELIT प्रशिक्षक प्रकाश बिशी एवं उनके सहायक उमाशंकर आदित्य के साथ-साथ बड़ी संख्या में छात्र-छात्राएं उपस्थित रहे। अंत में प्राचार्य त्रिलोक सिंह ने प्रशिक्षकों के प्रति विद्यालय की ओर से आभार व्यक्त किया तथा डायरी और पेन देकर उनका सम्मान किया।
