एक एल्गोरिदम क्या है? हम जो कुछ भी ऑनलाइन करते हैं, उस तकनीक पर एक करीब से नज़र डालें

तकनीक में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले शब्दों में से एक एल्गोरिथम है। आपके फ़ोन के ऐप्स से लेकर आपके पहनने योग्य उपकरणों में सेंसर और आपके Facebook समाचार फ़ीड में पोस्ट कैसे दिखाई देते हैं, आपको एक ऐसी सेवा खोजने के लिए प्रेरित किया जाएगा जो किसी प्रकार के एल्गोरिथम द्वारा संचालित नहीं है।

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मशीन लर्निंग तकनीक और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - हमारे समय की सबसे बड़ी और सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति - एल्गोरिदम के एक सेट के बिना काम नहीं कर सकती है, इसलिए यह भविष्य की तकनीकों के लिए एक असाधारण महत्वपूर्ण अवधारणा है।

एक एल्गोरिदम क्या है?

एक एल्गोरिथ्म को निर्देशों के एक सटीक सेट के रूप में सबसे अच्छा वर्णित किया जा सकता है जिसे कंप्यूटर वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए अनुसरण करेगा, आमतौर पर किसी समस्या को हल करने के लिए। एक एल्गोरिथम के निर्देशों में कई चरणों को शामिल करने की आवश्यकता होती है, जिन्हें सही क्रम में प्रयोग किया जाता है, और प्रत्येक चरण में क्या करना है, यह पहले उठाए गए कदमों के परिणाम पर निर्भर करता है।

उदाहरण के लिए, उदाहरण के तौर पर इंस्टाग्राम को सशक्त करने वाले एल्गोरिदम को आपके फोन पर सूचनाएं पहुंचाने के लिए प्रोग्राम किया जाएगा जब किसी ने आपकी तस्वीर पसंद की हो। फिर उन्हें कुल योग को अपडेट करने के लिए इस लाइक को पहले से प्राप्त लाइक्स की संख्या में जोड़ने के लिए लिखा जाएगा।

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एल्गोरिदम इनपुट डेटा पर काम करते हैं, जो संख्याओं की एक सूची हो सकती है जिसे आरोही क्रम या छवि के आरजीबी मूल्यों में डालने की आवश्यकता होती है जहां एल्गोरिदम को यह निर्धारित करने की आवश्यकता होती है कि कोई मानव चेहरा मौजूद है या नहीं [जैसे चेहरा पहचान तकनीक], विल बताते हैं एडिसन, प्रिंसिपल इंजीनियर और एल्गोरिथम विशेषज्ञ कैम्ब्रिज कंसल्टेंट्स .

वह बताते हैं कि कुछ एल्गोरिदम को परिणाम प्राप्त करने की गारंटी दी जाती है, जबकि कई नहीं हैं। अधिकांश एल्गोरिदम पूरी तरह से नियतात्मक हैं, जबकि कुछ अपने परिणाम प्राप्त करने के लिए यादृच्छिक संख्याओं का उपयोग करते हैं।

एल्गोरिथम की तुलना कभी-कभी भोजन बनाने के व्यंजनों से की जाती है और यह काफी हद तक उचित है, लेकिन एल्गोरिदम के बारे में महत्वपूर्ण बात यह है कि वे व्याख्या के लिए कोई जगह नहीं छोड़ते हैं, एडिसन कहते हैं। उन्हें हर कदम पर क्या करना है, इसके बारे में बिल्कुल सटीक और पूरी तरह से निर्देशात्मक होना चाहिए।

एल्गोरिदम इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं?

एल्गोरिदम कई आकार और आकारों में आते हैं, छोटे और सरल से लेकर लंबे और जटिल तक। इस स्पेक्ट्रम के सबसे जटिल छोर पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं। ये स्वचालित रूप से चरणों को सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और आम तौर पर इतने जटिल हैं कि मानव के लिए यह पूरी तरह से समझना असंभव है कि वे अपने द्वारा किए गए परिणामों को कैसे प्राप्त करते हैं।

एल्गोरिदम के बिना कंप्यूटर का कोई उद्देश्य और कोई उपयोग नहीं होगा। एल्गोरिदम यह है कि हम कंप्यूटर को वह करने के लिए निर्देश देते हैं जो हमें करने की आवश्यकता होती है। उन एल्गोरिदम को कंप्यूटर कोड के रूप में व्यक्त किया जाता है, लेकिन यह एल्गोरिदम में व्यक्त किए जा रहे विचार महत्वपूर्ण हैं। कई सेवाएं अतिरिक्त रूप से एक साथ काम करने वाले कई एल्गोरिदम पर निर्भर करती हैं।

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इनमें से कुछ एल्गोरिदम की अभेद्यता के बारे में चिंता प्रस्तावित नए यूरोपीय संघ के नियमों के पीछे है, जो यह सुझाव देते हैं कि हमारे पास स्वचालित प्रसंस्करण द्वारा हमारे बारे में किए गए किसी भी निर्णय के लिए स्पष्टीकरण देने का अधिकार है। आने वाली तकनीक और इस प्रकार हमारे भविष्य में एल्गोरिदम इतना महत्वपूर्ण घटक होने के साथ, एल्गोरिदम की भूमिका को कम करना मुश्किल है।

एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं? एक उदाहरण

एक सफल, फिर भी बहुत ही सरल रोज़मर्रा के एल्गोरिदम का एक उदाहरण, एक विशिष्ट केंद्रीय हीटिंग सिस्टम द्वारा एक वांछित तापमान पर एक घर रखने के लिए उपयोग किया जाता है। एल्गोरिथम के इनपुट वांछित तापमान और थर्मोस्टेट पर वर्तमान तापमान का मापन होगा।

प्रत्येक क्षण में, एल्गोरिथ्म यह निर्धारित करता है कि हीटिंग को निम्नलिखित तरीके से चालू या बंद करना है या नहीं:

• यदि मापा गया तापमान वांछित तापमान (या कम) से 1 डिग्री कम है, तो हीटिंग चालू है

• यदि मापा तापमान वांछित तापमान के 1 डिग्री के भीतर है, तो हीटिंग अपनी वर्तमान स्थिति में छोड़ दिया जाता है

• यदि मापा तापमान वांछित तापमान (या अधिक) से 1 डिग्री ऊपर है, तो हीटिंग बंद कर दिया जाता है

एडिसन का कहना है कि कैम्ब्रिज कंसल्टेंट्स द्वारा एनर्जी सिस्टम कैटापल्ट के लिए किया जा रहा काम इस बात का एक अच्छा उदाहरण है कि कैसे सस्ते में अधिक डेटा एकत्र करने और अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से गहन एल्गोरिदम चलाने की बढ़ती क्षमता हमारे आस-पास के सिस्टम में सुधार कर रही है, इस प्रकार स्मार्ट होम को सक्षम कर रही है।

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थर्मोस्टैट्स से अधिक उपयोगकर्ता-जनित डेटा एकत्र करके, ऊर्जा प्रणाली गुलेल सिस्टम घर के हर कमरे के तापमान को एल्गोरिथम में 'फ़ीड' करने में सक्षम है, न कि घर के एक बिंदु से तापमान को।

अगले कई घंटों में वांछित तापमान के बारे में हीटिंग कंट्रोल एल्गोरिदम को भी अवगत कराया जाता है, उन्होंने आगे कहा। इसलिए इसका एक मॉडल है जो भविष्यवाणी कर सकता है कि घर के प्रत्येक कमरे का तापमान समय के साथ कैसे बदलेगा, साथ ही बाहरी हवा के तापमान को भी ध्यान में रखेगा। समय के प्रत्येक क्षण में, यह भविष्यवाणी करता है कि रेडिएटर चालू और रेडिएटर दोनों के साथ प्रत्येक कमरे में तापमान कैसे बदलेगा।

इन भविष्यवाणियों का उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि प्रत्येक रेडिएटर को कब चालू किया जाए। नतीजतन, एल्गोरिथ्म बहुत अधिक जटिल है, लेकिन एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है, हीटिंग को सही समय पर चालू करता है ताकि जब आप काम से घर पहुंचें तो सही कमरे गर्म हो जाएं। एक अधिक बुद्धिमान और व्यक्तिगत प्रणाली, बेहतर एल्गोरिदम के उपयोग के लिए धन्यवाद।