🤖 1.
Artificial Intelligence (AI) / कृत्रिम बुद्धिमत्ता
English:
AI is a broad field that enables machines to simulate human intelligence — such
as problem-solving, decision-making, learning, and adapting.
Hindi:
AI एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें मशीनों को इंसानों जैसी समझ, सोचने, निर्णय लेने और सीखने की क्षमता दी जाती है।
✅ Examples / उदाहरण:
·
Self-driving
cars
·
Chess-playing
bots
·
Facial
recognition systems
📘 2.
Machine Learning (ML) / मशीन लर्निंग
English:
ML is a subset of AI where machines learn from data and improve their
performance without being explicitly programmed.
Hindi:
ML, AI का एक हिस्सा है जिसमें मशीनें डेटा से खुद सीखती हैं और अनुभव के आधार पर सुधार करती हैं।
✅ Examples / उदाहरण:
·
Spam
email detection
·
Product
recommendations (Amazon, Netflix)
·
Stock
market prediction
🧠 3.
Deep Learning (DL) / डीप लर्निंग
English:
DL is a subset of ML that uses neural networks with
many layers (hence "deep") to analyze data, especially images, audio,
and text.
Hindi:
DL, ML का एक उन्नत हिस्सा है जिसमें मशीनें गहरे न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके जटिल डेटा (जैसे इमेज, वॉइस) को समझती हैं।
✅ Examples / उदाहरण:
·
Voice
assistants (Siri, Google Assistant)
·
Face
filters (Instagram, Snapchat)
·
Medical
image analysis
📊 4.
AI vs ML vs DL – Comparison Table
Feature / विशेषता |
AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) |
ML (मशीन लर्निंग) |
DL (डीप लर्निंग) |
Scope / क्षेत्र |
सबसे
व्यापक |
AI का उपवर्ग |
ML का उपवर्ग |
Data Dependency |
कम |
मध्यम |
बहुत
अधिक |
Learning from Data |
नहीं
(हर बार प्रोग्रामिंग) |
हाँ |
हाँ
(बड़े
डेटा
के साथ) |
Human Intervention |
ज़्यादा |
थोड़ा
कम |
न्यूनतम |
Examples / उदाहरण |
चैस
गेम, रोबोटिक्स |
स्पैम
फ़िल्टर, सिफारिशें |
फेस
रिकग्निशन, ट्रांसलेशन |
Algorithms Used |
Rules, Logic |
Regression, Decision Tree |
CNN, RNN, Neural Networks |
🧠 Simple
Analogy (साधारण तुलना)
·
AI =
पूरा ब्रह्मांड 🌌 (The universe of intelligent machines)
·
ML =
एक ग्रह 🌍
(Planet inside AI)
· DL = उस ग्रह का एक देश 🗺️ (Country inside ML)
Either way the teacher or student will get the solution to the problem within 24 hours.