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रसायन विज्ञान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग

गहन चर्चा
तकनीकी
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यह लेख रसायन विज्ञान और सामग्री विज्ञान के क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के अनुप्रयोग का एक अवलोकन प्रदान करता है। यह AI से संबंधित मौलिक अवधारणाओं, विधियों, और मेट्रिक्स को कवर करता है, जिसमें डेटा प्रसंस्करण, मॉडल प्रशिक्षण, और विभिन्न एल्गोरिदम शामिल हैं। सामग्री को व्याख्यानों और सेमिनारों में संरचित किया गया है, जिसमें व्यावहारिक अनुप्रयोगों और सैद्धांतिक नींव का विवरण दिया गया है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      रसायन विज्ञान और सामग्री विज्ञान में AI और ML अवधारणाओं का व्यापक कवरेज।
    • 2
      व्याख्यानों और सेमिनारों के बीच स्पष्ट विभाजन के साथ संरचित प्रारूप।
    • 3
      क्षेत्र से संबंधित व्यावहारिक उदाहरणों और अनुप्रयोगों का समावेश।

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      डेटा पूर्वप्रसंस्करण का महत्व और इसके मॉडल प्रदर्शन पर प्रभाव।
    • 2
      मॉडल की प्रयोज्यता और क्रॉस-मान्यता के महत्व पर चर्चा।

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • लेख रसायन विज्ञान में AI तकनीकों को लागू करने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है, जिसमें डेटा प्रबंधन और मॉडल प्रशिक्षण शामिल हैं।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांत
    • 2
      डेटा प्रसंस्करण तकनीक
    • 3
      रसायन विज्ञान में AI के अनुप्रयोग

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      पारंपरिक रसायन विज्ञान प्रथाओं में AI विधियों का एकीकरण।
    • 2
      सामग्री विज्ञान में वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ पर ध्यान केंद्रित करना।
    • 3
      विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और उनकी प्रासंगिकता की विस्तृत खोज।

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      रसायन विज्ञान में AI और मशीन लर्निंग के मौलिक सिद्धांतों को समझें।
    • 2
      AI अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक डेटा प्रसंस्करण तकनीकों को सीखें।
    • 3
      विभिन्न AI मॉडलों की वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में प्रयोज्यता के बारे में अंतर्दृष्टि प्राप्त करें।
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ रसायन विज्ञान में AI का परिचय

मशीन लर्निंग (ML) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एक उपसेट है जो उन एल्गोरिदम पर केंद्रित है जो कंप्यूटरों को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियाँ करने की अनुमति देते हैं। यह अनुभाग ML के मूल सिद्धांतों को कवर करता है, जिसमें पर्यवेक्षित, अप्रयोजित, और सुदृढीकरण लर्निंग शामिल हैं।

“ डेटा संग्रह और प्रसंस्करण

मशीन लर्निंग में रासायनिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। यह अनुभाग निर्णय वृक्ष, समर्थन वेक्टर मशीनों, और न्यूरल नेटवर्क जैसे लोकप्रिय एल्गोरिदम को रेखांकित करता है, और रसायन विज्ञान में उनके अनुप्रयोगों को समझाता है।

“ रसायन विज्ञान में AI के अनुप्रयोग

पायथन डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में एक प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषा है। यह अनुभाग इसके लाभों, पुस्तकालयों, और उपकरणों पर चर्चा करता है जो रसायन विज्ञान में डेटा विश्लेषण और मॉडल विकास को सुविधाजनक बनाते हैं।

 मूल लिंक: https://test.teach-in.ru/file/synopsis/pdf/ai-in-chemistry-and-materials-science-M-3.pdf

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