मशीन लर्निंग फोरकास्टिंग भविष्य के नतीजों का अनुमान लगाने के लिए पुराने डेटा पर ट्रेन किए गए एल्गोरिदम पर निर्भर करती है, जबकि इंसानी एक्सपर्ट फोरकास्टिंग प्रोफेशनल फैसले, डोमेन की जानकारी और कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से तर्क पर निर्भर करती है। दोनों तरीकों में अलग-अलग खूबियां हैं, और कई ऑर्गनाइज़ेशन अब ज़्यादा सटीक अनुमानों के लिए इन्हें मिलाते हैं।
एक डेटा-ड्रिवन तरीका जो पैटर्न पहचानने और भविष्य की घटनाओं के बारे में अनुमान लगाने के लिए पुराने डेटासेट पर ट्रेन किए गए एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है।
यह एक जजमेंट-बेस्ड तरीका है जिसमें डोमेन स्पेशलिस्ट भविष्य के नतीजों के बारे में अनुमान लगाने के लिए अनुभव, इंट्यूशन और कॉन्टेक्स्ट की समझ का इस्तेमाल करते हैं।
| विशेषता | मशीन लर्निंग पूर्वानुमान | मानव विशेषज्ञ पूर्वानुमान |
|---|---|---|
| प्राथमिक इनपुट | ऐतिहासिक संख्यात्मक डेटा | डोमेन नॉलेज, अनुभव, क्वालिटेटिव कॉन्टेक्स्ट |
| भविष्यवाणी की गति | एक बार प्रशिक्षित होने पर लगभग तात्कालिक | धीमा, सोच-समझकर एनालिसिस की ज़रूरत होती है |
| ब्लैक स्वान इवेंट्स को संभालना | बिना पुनःप्रशिक्षण के गरीब | मज़बूत, नए हालात के बारे में सोच सकता है |
| अनुमापकता | कई कामों में बहुत ज़्यादा स्केलेबल | उपलब्ध विशेषज्ञ समय द्वारा सीमित |
| विवेचनीयता | अक्सर एक ब्लैक बॉक्स, हालांकि एक्सप्लेनेबिलिटी टूल्स मौजूद हैं | फ़ैसलों को तर्क से समझाया जा सकता है |
| पूर्वाग्रह संवेदनशीलता | ट्रेनिंग डेटा में बायस को दिखाता है | एंकरिंग और ओवरकॉन्फिडेंस जैसे कॉग्निटिव बायस के अधीन |
| लागत संरचना | उच्च अग्रिम, कम सीमांत लागत | लगातार एक्सपर्ट मुआवज़ा ज़रूरी है |
| परिवर्तन के प्रति अनुकूलनशीलता | नए डेटा पर रीट्रेनिंग की ज़रूरत है | रियल टाइम में रीज़निंग को एडजस्ट कर सकते हैं |
फिलिप टेटलॉक के गुड जजमेंट प्रोजेक्ट की रिसर्च से पता चला है कि टॉप ह्यूमन सुपरफोरकास्टर जियोपॉलिटिकल सवालों पर एल्गोरिदमिक बेसलाइन से लगभग 30% बेहतर होते हैं। हालांकि, मौसम का अनुमान या रिटेल डिमांड जैसे बहुत सारे पुराने डेटा वाले डोमेन में, मशीन लर्निंग मॉडल अक्सर ह्यूमन जजमेंट से बहुत बेहतर परफॉर्म करते हैं। एक्यूरेसी का विनर असल में इस बात पर निर्भर करता है कि भविष्य अतीत जैसा है या नहीं।
मशीन लर्निंग मॉडल्स को अच्छा परफॉर्म करने के लिए काफी मात्रा में साफ, स्ट्रक्चर्ड डेटा की ज़रूरत होती है, और जब वह डेटा स्पर्स या नॉइज़ी होता है तो उन्हें मुश्किल होती है। इंसानी एक्सपर्ट्स एनालॉजी और पहले के अनुभव का इस्तेमाल करके कम जानकारी के साथ भी सही प्रेडिक्शन कर सकते हैं। दूसरी तरफ, एक बार ML मॉडल ट्रेन हो जाने के बाद, हज़ारों प्रेडिक्शन बनाने में लगभग कुछ भी खर्च नहीं होता, जबकि इंसानी एक्सपर्टीज़ को बढ़ाने के लिए ज़्यादा लोगों को हायर करने और ट्रेनिंग देने की ज़रूरत होती है।
स्टेकहोल्डर्स अक्सर यह समझना चाहते हैं कि कोई फोरकास्ट ऐसा क्यों कहता है, और ह्यूमन एक्सपर्ट्स आमतौर पर उनके रीज़निंग को स्टेप बाय स्टेप समझा सकते हैं। कई मशीन लर्निंग मॉडल, खासकर डीप न्यूरल नेटवर्क, ब्लैक बॉक्स की तरह काम करते हैं जहाँ अंदर का लॉजिक साफ़ नहीं होता। SHAP और LIME जैसे एक्सप्लेनेबिलिटी टूल्स मदद करते हैं, लेकिन वे कॉम्प्लेक्सिटी बढ़ाते हैं और हमेशा रेगुलेटर्स या डिसीजन-मेकर्स को सैटिस्फाई नहीं करते जिन्हें साफ़ जस्टिफिकेशन की ज़रूरत होती है।
जब कुछ ऐसा होता है जो सच में पहले कभी नहीं हुआ, जैसे COVID-19 महामारी की वजह से दुनिया भर में सप्लाई चेन में रुकावट आना, तो महामारी से पहले के डेटा पर ट्रेन किए गए मशीन लर्निंग मॉडल अक्सर तब तक बुरी तरह फेल हो जाते हैं जब तक उन्हें दोबारा ट्रेन नहीं किया जाता। इंसानी एक्सपर्ट पहले सिद्धांतों का इस्तेमाल करके नए हालात के बारे में सोच सकते हैं और अपने मेंटल मॉडल को तुरंत एडजस्ट कर सकते हैं। यह एडजस्ट करने की क्षमता स्ट्रक्चरल बदलाव या संकट के समय में इंसानी फैसले को खास तौर पर कीमती बनाती है।
एक काबिल मशीन लर्निंग फोरकास्टिंग सिस्टम बनाने के लिए डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर, इंजीनियरिंग टैलेंट और कम्प्यूटेशनल रिसोर्स में इन्वेस्टमेंट की ज़रूरत होती है, लेकिन हर प्रेडिक्शन पर मार्जिनल कॉस्ट बाद में बहुत कम होती है। ह्यूमन एक्सपर्ट फोरकास्टिंग के लिए टॉप टैलेंट को बनाए रखने के लिए सैलरी, ट्रेनिंग प्रोग्राम और अक्सर कॉम्पिटिटिव कम्पेनसेशन पर लगातार खर्च करना पड़ता है। कम बजट वाले ऑर्गनाइज़ेशन के लिए, चॉइस अक्सर इस बात पर डिपेंड करती है कि उनके पास डेटा है या एक्सपर्टीज़ तक एक्सेस है।
आजकल, सबसे सटीक अनुमान किसी एक को चुनने के बजाय दोनों तरीकों को मिलाकर मिलते हैं। मशीन लर्निंग भारी क्वांटिटेटिव काम और सतही पैटर्न को संभाल सकती है, जबकि इंसानी एक्सपर्ट आउटपुट को रिव्यू करते हैं, क्वालिटेटिव फैक्टर को एडजस्ट करते हैं, और जब उन्हें लगता है कि कुछ गड़बड़ है तो मॉडल को ओवरराइड कर देते हैं। यह ह्यूमन-इन-द-लूप तरीका फाइनेंस से लेकर एपिडेमियोलॉजी तक के फील्ड में स्टैंडर्ड प्रैक्टिस बनता जा रहा है।
मशीन लर्निंग हमेशा इंसानों की तुलना में ज़्यादा सटीक अनुमान देती है।
एक्यूरेसी काफी हद तक डोमेन पर निर्भर करती है। स्टेबल, डेटा-रिच एनवायरनमेंट में ML अक्सर जीत जाता है, लेकिन नए या तेज़ी से बदलते हालात में, कुशल इंसानी फोरकास्टर अक्सर एल्गोरिदम से बेहतर परफॉर्म करते हैं। टेटलॉक के सुपरफोरकास्टर रिसर्च जैसी स्टडीज़ से पता चलता है कि इंसान जियोपॉलिटिकल सवालों पर ML बेसलाइन को हरा सकते हैं।
इंसानी एक्सपर्ट का अंदाज़ा सिर्फ़ दिमागी फीलिंग पर आधारित अंदाज़ा लगाना है।
कुशल एक्सपर्ट फोरकास्टर रेफरेंस क्लास फोरकास्टिंग, डीकंपोज़िशन और प्रोबेबिलिटी अपडेटिंग जैसे स्ट्रक्चर्ड तरीकों का इस्तेमाल करते हैं। वे अपने प्रेडिक्शन को ट्रैक करते हैं, गलतियों से सीखते हैं, और सिर्फ़ इंट्यूशन पर भरोसा करने के बजाय मज़बूत रीज़निंग का इस्तेमाल करते हैं।
एक बार ट्रेन होने के बाद, ML फोरकास्टिंग मॉडल को कभी अपडेट करने की ज़रूरत नहीं होती।
असल दुनिया के पैटर्न बदलने से मॉडल समय के साथ खराब होते जाते हैं, इस समस्या को कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट कहते हैं। ज़्यादातर प्रोडक्शन ML सिस्टम को सही बने रहने के लिए रेगुलर रीट्रेनिंग, मॉनिटरिंग और मेंटेनेंस की ज़रूरत होती है।
ज़्यादा डेटा हमेशा मशीन लर्निंग फोरकास्ट को बेहतर बनाता है।
डेटा की क्वालिटी भी उतनी ही मायने रखती है जितनी कि क्वांटिटी। बायस्ड, पुराना या नॉइज़ी डेटा असल में प्रेडिक्शन को और खराब कर सकता है, और उसी तरह के और खराब डेटा को जोड़ने से अंदरूनी प्रॉब्लम ठीक नहीं होतीं।
इंसानी एक्सपर्ट भरोसेमंद अंदाज़ा लगाने के लिए बहुत ज़्यादा बायस्ड होते हैं।
हालांकि कॉग्निटिव बायस होते हैं, लेकिन स्ट्रक्चर्ड फोरकास्टिंग तकनीक और कई इंडिपेंडेंट एक्सपर्ट्स के अनुमानों को इकट्ठा करने से बायस काफी कम हो जाता है। टेटलॉक की रिसर्च से पता चला कि एक्सपर्ट्स के इकट्ठा किए गए अनुमान काफी सटीक हो सकते हैं।
जब आपके पास बहुत सारा पुराना डेटा हो, बड़े पैमाने पर अनुमानों की ज़रूरत हो, और आप काफ़ी हद तक स्थिर माहौल में काम कर रहे हों, तो मशीन लर्निंग फ़ोरकास्टिंग चुनें। जब नई स्थितियों, सीमित डेटा, या ऐसे हालात से निपटना हो जहाँ पैटर्न पहचानने से ज़्यादा ज़रूरी कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से सोचना हो, तो ह्यूमन एक्सपर्ट फ़ोरकास्टिंग चुनें। ज़्यादातर गंभीर एप्लीकेशन के लिए, सबसे अच्छे नतीजे दोनों तरीकों को मिलाने से मिलते हैं, न कि उन्हें कॉम्पिटिटर समझने से।
AI आइडिया वैलिडेशन एल्गोरिदम और डेटा का इस्तेमाल करके जल्दी से टेस्ट करता है कि किसी कॉन्सेप्ट में मार्केट पोटेंशियल है या नहीं, जबकि इंसानी प्रॉब्लम स्पॉटिंग असल दुनिया की दिक्कतों को पहचानने के लिए अपने अनुभव और इंट्यूशन पर निर्भर करती है। दोनों तरीकों में खास खूबियां हैं, और कई सफल फाउंडर किसी एक को चुनने के बजाय उन्हें मिलाते हैं।
यह डिटेल्ड ब्रेकडाउन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के प्रोबेबिलिस्टिक नेचर की तुलना ट्रेडिशनल रूल-बेस्ड सॉफ्टवेयर में पाए जाने वाले प्रेडिक्टेबल एग्जीक्यूशन से करता है। जानें कि ये अलग-अलग पैराडाइम अलग-अलग ऑपरेशनल एनवायरनमेंट में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आर्किटेक्चर, रिस्क असेसमेंट और सिस्टम डिज़ाइन चॉइस पर कैसे असर डालते हैं।
AI एजेंट ऑटोनॉमी सॉफ्टवेयर सिस्टम को लक्ष्यों के लिए खुद से प्लान बनाने और काम करने देती है, जबकि ह्यूमन-गाइडेड डेवलपमेंट लोगों को हर कदम पर गाइड करता रहता है। दोनों तरीके यह तय करते हैं कि AI प्रोडक्ट कैसे बनते हैं, और उनमें से किसी एक को चुनने से असल दुनिया में डिप्लॉयमेंट में रिलायबिलिटी, क्रिएटिविटी और कंट्रोल पर असर पड़ता है।
AI एजेंट ऑटोनॉमस, गोल-ड्रिवन सिस्टम होते हैं जो अलग-अलग टूल्स पर काम की प्लानिंग, रीज़न और एग्जीक्यूट कर सकते हैं, जबकि ट्रेडिशनल वेब एप्लिकेशन फिक्स्ड यूज़र-ड्रिवन वर्कफ़्लो को फॉलो करते हैं। यह तुलना स्टैटिक इंटरफ़ेस से अडैप्टिव, कॉन्टेक्स्ट-अवेयर सिस्टम में बदलाव को हाईलाइट करती है जो यूज़र्स की प्रोएक्टिवली मदद कर सकते हैं, फैसलों को ऑटोमेट कर सकते हैं, और कई सर्विसेज़ के साथ डायनामिकली इंटरैक्ट कर सकते हैं।
AI एजेंट्स में सेल्फ-रिफ्लेक्शन, इटरेटिव रीज़निंग, एरर करेक्शन और अडैप्टिव बिहेवियर को मुमकिन बनाता है, जबकि स्टैटिक आउटपुट जेनरेशन बिना इंटरनल रिव्यू के फिक्स्ड रिस्पॉन्स देता है। रिफ्लेक्टिव अप्रोच मुश्किल कामों में ज़्यादा एक्यूरेसी और कॉन्टेक्स्चुअल अवेयरनेस के लिए स्पीड और कम्प्यूटेशनल कॉस्ट को ट्रेड करता है।
