कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial intelligence - AI) में सांख्यिकी (statistics) एक मुख्य भूमिका निभाती है, क्योंकि सांख्यिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक गणितीय आधार प्रदान करती है। इस गणितीय आधार के द्वारा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा का विश्लेषण करने और सटीक भविष्यवाणियाँ करने में सक्षम हो पाती है। सांख्यिकी एक ऐसा विषय है, जो डेटा के संग्रह, संगठन, विश्लेषण, व्याख्या और प्रस्तुति से संबंधित है। जब किसी वैज्ञानिक, औद्योगिक या सामाजिक समस्या के लिए सांख्यिकी का उपयोग किया जाता है, तो सबसे पहले  एक सांख्यिकीय मॉडल (statistical model) से ही शुरुआत की जाती है। डेटा विश्लेषण और व्याख्या, पैटर्न अंवेषण,  फ़ीचर चयन (feature selection) आदि में भी सांख्यिकीय विधियाँ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली की मदद करती  हैं । डेटा विज्ञान में डेटा का विश्लेषण और उसका समाधान करने में सांख्यिकी, एक आधार के रूप में काम करती है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (machine learning algorithms) में उपयोग किए जाने वाले बहुत से प्रदर्शन मेट्रिक्स जैसे सटीकता, परिशुद्धता,  रीकॉल (recall),  एफ़-स्कोर (f-score), रूट माध्य वर्ग त्रुटि आदि, सांख्यिकी को आधार के रूप में उपयोग करते हैं। ये डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व में मदद करती है। सांख्यिकी, डेटा में विशिष्ट  ट्रिवियल पैटर्न (specific trivial pattern), डेटा में  आउटलॉयर्स (outliers) और मेट्रिक सारांश (metric summaries) जैसे कि माध्यिका, माध्य, मानक विचलन आदि की पहचान करने में मदद करती है। तो आज, आइए, ‘विश्व सांख्यिकी दिवस’ के अवसर पर सांख्यिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में इसके महत्व से   संबंधित कुछ चलचित्र देखें। साथ ही, हम यह भी जानेंगे कि सांख्यिकीय अधिगम (statistical learning) क्या  होती है। इसके अलावा, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता की उन अवधारणाओं के बारे में भी जानेंगे, जिनके लिए सांख्यिकी के उपयोग की आवश्यकता होती है।

संदर्भ

https://tinyurl.com/32f6v8hu

https://tinyurl.com/4x244hxd

https://tinyurl.com/4nb54pu2

https://tinyurl.com/2ejassrz

https://tinyurl.com/5n6hck3p