AI और ML में क्या अंतर है? 12वीं के बाद किसमें मिलेगी ज्यादा सैलरी?

नई दिल्ली (AI vs ML Difference). बच्चे हों या बड़े, इन दिनों सभी एआई का इस्तेमाल करने लगे हैं. पढ़ाई-लिखाई से लेकर ऑफिस प्रोजेक्ट बनाने या डेटा निकालने तक में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का खूब इस्तेमाल किया जाता है. 12वीं के बाद ज्यादातर स्टूडेंट्स अब कंप्यूटर साइंस कोर्स में एडमिशन लेने की तैयारी करते हैं. इसमें एआई और एमएल, दोनों के बारे में पढ़ाया जाता है. एआई यानी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एमएल यानी मशीन लर्निंग में कई बड़े अंतर हैं.

एआई और एमएल में से किसी एक में करियर स्थापित करने से पहले इन दोनों के बीच का फर्क, कोर्स के बाद मिलने वाली नौकरी और सैलरी समेत कई तरह की डिटेल्स पता होनी चाहिए. इससे आप बेस्ट करियर ऑप्शन चुन पाएंगे. AI मशीनों को बुद्धिमान बनाने की व्यापक शाखा है, जबकि ML इसका हिस्सा है, जो डेटा से सीखने पर केंद्रित है. एआई कोर्स में एमएल के बेसिक कॉन्सेप्ट पढ़ाए जाते हैं और इसमें अच्छी सैलरी वाली नौकरी के ज्यादा विकल्प भी हैं.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग में अंतर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) एक-दूसरे से जुड़े हुए हैं, लेकिन इनके बीच कई अंतर भी हैं:

एआई और एमएल की परिभाषा

AI: यह कंप्यूटर साइंस की व्यापक शाखा है. यह मशीनों को मनुष्यों जैसी इंटेलिजेंस प्रदान करने पर केंद्रित है. इसमें मशीनों को सोचने, निर्णय लेने और समस्याओं को हल करने की क्षमता विकसित करना शामिल है. उदाहरण: चैटबॉट्स (जैसे चैटजीपीटी, Grok), वॉयस असिस्टेंट (Siri, Alexa) या ऑटोनॉमस वाहन.

ML: यह AI का एक उप-क्षेत्र (subset) है, जो मशीनों को डेटा से सीखने और अपने प्रदर्शन को सुधारने की क्षमता देता है. इसमें स्पष्ट प्रोग्रामिंग की जरूरत नहीं होती है. मशीन लर्निंग (ML) से एल्गोरिदम डेटा पैटर्न को एनालाइज करके भविष्यवाणियां की जा सकती हैं या निर्णय लिए जा सकते हैं. उदाहरण: नेटफ्लिक्स की मूवी रिकमेंडेशन, स्पैम ईमेल फ़िल्टर.

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एआई और एमएल का दायरा क्या है?

AI: व्यापक दायरा. इसमें ML के अलावा अन्य तकनीकें, जैसे न्यूरल नेटवर्क, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP), रोबोटिक्m और एक्सपर्ट सिस्टम शामिल हैं.

ML: AI का एक हिस्सा. यह डेटा-आधारित मॉडल्स पर केंद्रित है, जैसे सुपरवाइज्ड, अनसुपरवाइज्ड और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग.

एआई और एमएल का उद्देश्य क्या है?

AI: मशीनों को स्वायत्त और बुद्धिमान बनाना, जिससे कि वे मानव की तरह काम कर सकें.
ML: मशीनों को डेटा से सीखने और विशिष्ट कार्यों (जैसे भविष्यवाणी, वर्गीकरण) में बेहतर होने में सक्षम बनाना.

उदाहरण:
AI: टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग कार, जो सड़क पर निर्णय लेती है.
ML: यूट्यूब का रिकमंडेशन सिस्टम, जो आपके देखे गए वीडियो के आधार पर सुझाव देता है.

12वीं के बाद AI या ML, किसमें बनाएं करियर?

12वीं के बाद AI और ML, दोनों में करियर बनाना संभव है क्योंकि एमएल, एआई का ही हिस्सा है. आप AI में विशेषज्ञता के साथ ML में भी दक्षता हासिल कर सकते हैं.

1. शैक्षिक योग्यता और कोर्स
AI और ML में कई तरह के कोर्स हैं:

डिग्री कोर्स:
B.Tech/B.E. in Computer Science, AI, Data Science or ML: यह सबसे लोकप्रिय विकल्प है. कई IITs, NITs और VIT, SRM जैसे निजी संस्थान अब AI और ML में विशेष B.Tech प्रोग्राम ऑफर करते हैं.

B.Sc. in Data Science/AI: कुछ विश्वविद्यालय डेटा साइंस या AI में स्नातक डिग्री प्रदान करते हैं.

अन्य संबंधित क्षेत्र: इलेक्ट्रॉनिक्स, मैथमेटिक्स या स्टैटिस्टिक्स में डिग्री के बाद AI/ML में मास्टर्स (M.Tech/M.Sc.) कर सकते हैं.

प्रवेश परीक्षा:
JEE Main/Advanced (B.Tech के लिए IITs/NITs में प्रवेश).
BITSAT, VITEEE या अन्य निजी संस्थानों की प्रवेश परीक्षाएं.
कुछ विश्वविद्यालयों में 12वीं के अंकों के आधार पर प्रवेश.

स्किल डेवलपमेंट
प्रोग्रामिंग भाषाएं: Python, R, Java.
टूल्स: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
गणित: लीनियर अलजेब्रा, कैलकुलस, प्रोबेबिलिटी, स्टैटिस्टिक्स.
ऑनलाइन कोर्स: Coursera, edX, Udemy पर AI/ML के कोर्स (जैसे, Andrew Ng का ML कोर्स).

एआई और एमएल में नौकरी के विकल्प

AI और ML में कई तरह की नौकरियां उपलब्ध हैं:

AI में करियर:
AI Engineer: AI सिस्टम डिज़ाइन और डेवलप करना.
NLP Engineer: चैटबॉट्स, वॉयस असिस्टेंट्स बनाना.
Robotics Engineer: ऑटोनॉमस सिस्टम्स पर काम.
AI Research Scientist: नई AI तकनीकों पर शोध. ML में करियर:
Machine Learning Engineer: ML मॉडल्स बनाना और तैनात करना.
Data Scientist: डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी मॉडल्स.
Data Analyst: डेटा से पैटर्न निकालना.
Computer Vision Engineer: इमेज/वीडियो प्रोसेसिंग मॉडल्स.
उद्योग: टेक्नोलॉजी (Google, Microsoft), हेल्थकेयर, फाइनेंस, ऑटोमोटिव, ई-कॉमर्स, गेमिंग और डिफेंस.

एआई और एमएल इंजीनियर की सैलरी

सैलरी (भारत में)
फ्रेशर: 6-12 लाख रुपये प्रति वर्ष (B.Tech के बाद, कंपनी और लोकेशन पर निर्भर).
1-3 साल अनुभव: 15-25 लाख रुपये प्रति वर्ष.
5+ साल अनुभव: 30-60 लाख रुपये प्रति वर्ष या अधिक.
विदेश में सैलरी: अमेरिका में AI/ML इंजीनियर की औसत सैलरी $100,000-$150,000 प्रति वर्ष (80 लाख-1.2 करोड़ रुपये).

एआई में करियर क्यों बनाएं?
व्यापक अवसर: AI में ML के साथ ही अन्य क्षेत्र (जैसे, रोबोटिक्स, NLP) भी शामिल हैं.
भविष्य की मांग: AI का इस्तेमाल हेल्थकेयर, ऑटोमोटिव और फाइनेंस जैसे क्षेत्रों में बढ़ रहा है.
उच्च सैलरी: AI इंजीनियर्स को ML इंजीनियर्स की तुलना में कुछ मामलों में बेहतर पैकेज मिलते हैं.
ML में विशेषज्ञता: अगर आप डेटा एनालिसिस, मॉडल बिल्डिंग और भविष्यवाणी प्रणालियों में रुचि रखते हैं तो ML में विशेषज्ञता उपयोगी हो सकती है. यह AI का हिस्सा है इसलिए AI की पढ़ाई आपको ML में भी एक्सपर्ट बनाएगी.

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