कंप्यूटर साइंस इंजीनियरिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग में करियर के अवसर और चुनौतिया - विजय गर्ग

कंप्यूटर साइंस इंजीनियरिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग में करियर के अवसर और चुनौतिया विजय गर्ग

कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग (सीएसई) का क्षेत्र हमेशा एक गतिशील और विकासशील क्षेत्र रहा है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के आगमन के साथ, सीएसई का परिदृश्य और भी विस्तारित हो गया है, जिससे करियर के कई अवसर खुल गए हैं। सीएसई एआई और एमएल में करियर नवाचार और समस्या-समाधान के लिए रोमांचक संभावनाएं प्रदान करता है। जैसे-जैसे उद्योग तेजी से एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों को अपना रहे हैं, इन क्षेत्रों में कुशल पेशेवरों की मांग आसमान छू रही है।

यह लेख सीएसई एआई और एमएल में करियर में विभिन्न अवसरों और चुनौतियों की पड़ताल करता है, इस तेजी से बढ़ते क्षेत्र में आवश्यक कौशल, उपलब्ध नौकरी भूमिकाओं और भविष्य की संभावनाओं पर प्रकाश डालता है। सीएसई एआई और एमएल में करियर के अवसर 1. विविध कार्य भूमिकाएँ सीएसई एआई और एमएल में करियर के सबसे आकर्षक पहलुओं में से एक उपलब्ध नौकरी भूमिकाओं की विविधता है। पेशेवर डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर, एआई रिसर्चर, एआई एथिक्स स्पेशलिस्ट और अन्य पदों में से चुन सकते हैं।

ये भूमिकाएँ स्वास्थ्य सेवा, वित्त, खुदरा और प्रौद्योगिकी सहित विभिन्न उद्योगों में फैली हुई हैं। उदाहरण के लिए, डेटा वैज्ञानिक जटिल डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करते हैं, जबकि मशीन लर्निंग इंजीनियर एल्गोरिदम विकसित करते हैं जो मशीनों को डेटा से सीखने में सक्षम बनाते हैं। एआई शोधकर्ता एआई के सैद्धांतिक पहलुओं को आगे बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और एआई नैतिकता विशेषज्ञ यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई अनुप्रयोग नैतिक मानकों के अनुरूप हों। 2. उच्च मांग और प्रतिस्पर्धी वेतन एआई और एमएल में कुशल पेशेवरों की मांग अब तक के उच्चतम स्तर पर है। कंपनियां लगातार ऐसे विशेषज्ञों की तलाश में रहती हैं जो नवाचार और दक्षता बढ़ाने के लिए इन प्रौद्योगिकियों का लाभ उठा सकें।

परिणामस्वरूप, सीएसई एआई और एमएल में करियर अक्सर आकर्षक मुआवजे पैकेज के साथ आते हैं। उद्योग रिपोर्टों के अनुसार, एआई और एमएल पेशेवरों के लिए औसत वेतन अन्य तकनीकी भूमिकाओं के औसत से काफी अधिक है। यह विशेष रूप से विशिष्ट भूमिकाओं के लिए सच है, जैसे डीप लर्निंग इंजीनियर्स और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) विशेषज्ञ, जहां विशेषज्ञता दुर्लभ है और अत्यधिक मूल्यवान है।

3. नवप्रवर्तन के अवसर सीएसई एआई और एमएल में करियर नवाचार के लिए अद्वितीय अवसर प्रदान करते हैं। एआई और एमएल प्रौद्योगिकियां प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाकर और नए उत्पाद और सेवाएं बनाकर उद्योगों को बदल रही हैं। इस क्षेत्र के पेशेवरों के पास अत्याधुनिक परियोजनाओं पर काम करने का मौका है, जैसे स्वायत्त वाहन विकसित करना, व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल समाधान बनाना और बुद्धिमान आभासी सहायकों को डिजाइन करना। इन करियरों की नवीन प्रकृति उन्हें अत्यधिक फायदेमंद बनाती है, क्योंकि पेशेवर उनके काम का वास्तविक प्रभाव देख सकते हैं।

4. वैश्विक अवसर एआई और एमएल पेशेवरों की वैश्विक मांग का मतलब है कि दुनिया भर में अवसर हैं। चाहे आप सिलिकॉन वैली, यूरोप, एशिया या दुनिया के किसी अन्य हिस्से में काम करना चाहते हों, एआई और एमएल में आपके द्वारा हासिल किए गए कौशल अत्यधिक हस्तांतरणीय हैं। इस वैश्विक मांग का मतलब यह भी है कि इस क्षेत्र के पेशेवरों के पास दूर से काम करने की सुविधा है, क्योंकि कई कंपनियां दूर से काम करने के विकल्प पेश करती हैं। एआई और एमएल कौशल की सीमा पार प्रयोज्यता विभिन्न क्षेत्रों में कैरियर के अवसर तलाशने वाले पेशेवरों के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है।

5. अंतःविषय अनुप्रयोग एआई और एमएल तकनीकी उद्योग तक सीमित नहीं हैं; उनके पास विभिन्न क्षेत्रों में अंतःविषय अनुप्रयोग हैं। उदाहरण के लिए,स्वास्थ्य देखभाल में, एआई एल्गोरिदम का उपयोग रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने और चिकित्सा निदान में सहायता करने के लिए किया जाता है। वित्त में, एमएल मॉडल धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगाने और ट्रेडिंग रणनीतियों को अनुकूलित करने में मदद करते हैं। मनोरंजन में, AI का उपयोग उपयोगकर्ताओं को वैयक्तिकृत सामग्री की अनुशंसा करने के लिए किया जाता है।

एआई और एमएल करियर की अंतःविषय प्रकृति पेशेवरों को विविध डोमेन में काम करने की अनुमति देती है, जिससे क्षेत्र रोमांचक और हमेशा विकसित होता है। सीएसई एआई और एमएल में करियर में चुनौतियां 1. तीव्र तकनीकी प्रगति सीएसई एआई और एमएल को अपनाने वाले आईटी उद्योग में आने वाली मुख्य समस्याओं में से एक उस तेज गति के साथ तालमेल बनाए रखना है जिस गति से प्रौद्योगिकी बदल रही है। यह गतिविधि का एक क्षेत्र है, जो विकास की निरंतर प्रक्रिया से गुजर रहा है, जहां हर समय नए एल्गोरिदम, ढांचे और उपकरण बनाए जाते हैं। पेशेवरों को नवीनतम रुझानों और तकनीकी प्रगति के साथ खुद को अपडेट करने में सक्षम होना चाहिए। प्रतिस्पर्धा में बढ़त बनाए रखने के लिए निरंतर सीखना और व्यावसायिक विकास अपरिहार्य हथियार हैं। एक्सपोज़र तेजी से सीखने वालों में नवाचार को भी प्रोत्साहित कर सकता है, जिससे वे प्रगति के चालक बन सकते हैं।

2. नैतिक और कानूनी विचार एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों के व्यापक उपयोग का तात्पर्य है कि नैतिकता और वैधता के प्रश्न अधिक से अधिक उठाए जा रहे हैं। डेटा गोपनीयता, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और एआई सिस्टम के नैतिक अनुप्रयोग जैसे मामले संबोधित किए जाने वाले मुख्य मुद्दे हैं। इस क्षेत्र में श्रमिकों को नैतिक और संभवतः न्यायिक आवश्यकताओं को शामिल करके इन समस्याओं से निपटने की आवश्यकता है। ये मामले इतने जटिल हैं कि तकनीकी पक्ष के साथ-साथ व्यक्ति की नैतिक संवेदनशीलता भी विकसित करनी पड़ती है।

 3. उच्च प्रवेश बाधा इंजीनियरिंग और मात्रात्मक ज्ञान, विशेष रूप से कंप्यूटर विज्ञान और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में, सीएसई एआई और एमएल में करियर बनाने के लिए आवश्यक पाठ्यक्रम हैं। केवल इन क्षेत्रों में मजबूत बुनियादी ज्ञान वाले लोग ही बाधा पार कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई और एमएल में विशेषज्ञता हासिल करने के लिए बहुत अधिक समय और कड़ी मेहनत की आवश्यकता होती है। पेशेवरों को पायथन और आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में विशेषज्ञ होना चाहिए, और उन्हें विभिन्न एआई और एमएल फ्रेमवर्क जैसे टेन्सरफ्लो और पायटोरच से परिचित होना होगा। उच्च प्रवेश बाधा कुछ लोगों के लिए पहला कदम हो सकती है, और कोई भी इसे छोड़ना नहीं चाहेगा यदि वे अपेक्षित परिणामों पर भरोसा करने के लिए बाध्य हों।

4. डेटा निर्भरता एआई और एमएल मॉडल ठीक से काम करने के लिए काफी हद तक डेटा पर निर्भर हैं। सही प्रकार और जानकारी की मात्रा इन प्रक्रियाओं के निष्पादन पर बहुत प्रभाव डाल सकती है। सीएसई एआई और एमएल में करियर में बाधाओं में से एक डेटा से संबंधित मुद्दे हैं, जैसे डेटा की कमी, डेटा गुणवत्ता और डेटा गोपनीयता। पेशेवरों को इन चुनौतियों से निपटने के लिए कुछ तरीके अपनाने चाहिए और ऐसे तरीकों का प्रस्ताव देना चाहिए जो संबंधित मॉडलों की सुदृढ़ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करें। इसके अलावा, डेटा नैतिकता एक महत्वपूर्ण पहलू है जिस पर विचार किया जाना चाहिए; जब डेटा का दुरुपयोग होगा तो गंभीर परिणाम होंगे.

5. अंतःविषय सहयोग तथ्य यह है कि एआई और एमएल के बीच संबंध विभिन्न शैक्षणिक क्षेत्रों में स्थापित हैं, यह संभावनाओं और देनदारियों में से एक है। पेशेवरों को अक्सर स्वास्थ्य देखभाल, वित्त और कानून जैसे विभिन्न उद्योगों के पेशेवरों के साथ मिलकर काम करना पड़ता है। प्रभावी संचार और एक साथ काम करना विभिन्न अंतःविषय क्षेत्रों की व्यक्तिगत मांगों और जरूरतों के लिए एआई और एमएल संरेखण की नींव है। यह तालमेल तो होना ही है, लेकिन अंतःविषय क्षेत्र का संयोजन हैकेंद्रीय रूप से जुड़े होने का मतलब है कि इसके लिए क्षेत्र के तकनीकी पहलुओं और डोमेन के संदर्भ में गहरी अंतर्दृष्टि की आवश्यकता है। निष्कर्ष सीएसई एआई और एमएल में करियर अवसरों और चुनौतियों से भरा है।

लाभ कमाने के साथ-साथ गैर-लाभकारी संगठनों में एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों के अनुसंधान, विकास और कार्यान्वयन से इन क्षेत्रों में कुशल पेशेवरों की मांग लगातार और लगातार बढ़ रही है। यह क्षेत्र अवसरों से भरा है और अत्यधिक तकनीकी रूप से सक्षम व्यक्तियों से भरा है जो अच्छा वेतन कमा सकते हैं और योगदान देने के इच्छुक हैं, लेकिन उन्हें तेज तकनीकी प्रगति, नैतिक समस्याओं और प्रवेश बाधाओं जैसी चुनौतियों का भी सामना करना पड़ता है। जो लोग निरंतर सीखने और कौशल विकास के लिए प्रतिबद्ध हैं, उन्हें एआई और एमएल में काम करने से बहुत संतुष्टि मिल सकती है। सीएसई एआई और एमएल के पेशेवर अभी भी प्रौद्योगिकी क्षेत्र और एप्लिकेशन क्षेत्र में मुख्य भूमिका निभाएंगे।

 मातृभाषा में खुलती शिक्षा की की नई नई राहें विजय गर्ग

हाल के कुछ वर्षों में बेरोजगारी एक बड़ा मुच बनकर उभरा है। इसी की ध्यान में रखते हुए केंद्र सरकार देश की शीर्ष 500 कंपनियों में एक करोड़ युवाओं के लिए विशेष इंटर्नशिप योजना शुरू करने जा रही है। इस इंटर्नशिप योजना में अभ्यर्थी को हर महीने पांच हजार रुपये का भत्ता मिलने के साथ साथ कारोबार के वास्तविक माहौल को जानने और अलग-अलग पेशे की चुनौतियों से रूबरू होने का अवसर मिलेगा। इससे देश में रोजगार और कौशल विकास क्षेत्र को एक बड़ा प्रोत्साहन मिलेगा। इसके अलावा, केंद्रीय विश्वविद्यालयों के लिए अनुदान में चार हजार करोड़ रुपये से अधिक की वृद्धि करके वित्त वर्ष 2024-25 के लिए 15,928 करोड़ रुपये आवंटित करना स्वागतयोग्य कदम है।

विश्वविद्यालय अनुदान आयोग (यूजीसी) के बजट में सरकार ने नौ प्रतिशत वृद्धि की है। पिछले वित्त वर्ष के 17,473 करोड़ रुपये की तुलना में बढ़कर यह 19,024 करोड़ रुपये हो गया है। यूजीसी नई शिक्षा नीति के तहत देश में उच्च शिक्षा पाठ्यक्रमों में क्षेत्रीय भाषाओं को बढ़ावा देने के लिए कई कदम उठा रहा है। हाल ही में शुरू हुई अस्मिता परियोजना क्षेत्रीय भाषाओं शिक्षा को बढ़ावा देने हेतु एक मुख्य पहल है। उम्मीद है कि इस पहल से उच्च शिक्षा के भीतर विभिन्न विषयों में भारतीय भाषाओं में अनुवाद एवं मौलिक पुस्तक लेखन के लिए एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र बनाने तथा भारत की भाषा परंपराओं को संरक्षित एवं उसे बढ़ावा देने में मदद मिलेगी।

साथ ही यह पहल 22 अनुसूचित भाषाओं में शैक्षणिक संसाधनों का एक व्यापक पूल बनाने, भाषाई विभाजन की पाटने, सामाजिक सामंजस्य और एकता को बढ़ावा देने तथा हमारे युवाओं की सामाजिक रूप से जिम्मेदार वैश्विक नागरिकों में बदलने में भी मदद करेगी। वर्तमान परिप्रेक्ष्य में यदि देखें, तो तथ्य यह है कि बिना स्थानीय और मातृभाषा के उच्च शिक्षा के स्तर की मजबूती देना संभव नहीं होग। यही कारण है कि यूजीसी ने विश्वविद्यालयों सहित देश के सभी उच्च शिक्षण संस्थानों में स्थानीय अथवा मातृभाषा में पाठ्यक्रम शुरू करने के निर्देश दिए हैं। इसके अलावा, अखिल भारतीय तकनीकी शिक्षा परिषद यानी एआइसीटीई ने भी इंजीनियरिंग की पढ़ाई अंग्रेजी के साथ-साथ हिंदी सहित आठ भारतीय भाषाओं में भी कराए जाने की पहल की है। बौद्धिक विकास हमारे देश में उच्च अध्ययन-अध्यापन मुख्य रूप से विदेशी भाषाओं में होता रहा है, जबकि भारतीय भाषाओं की इस क्षेत्र में इतना महत्त्व कभी भी नहीं मिला।

हालांकि राष्ट्रीय शिक्षा नीति, 2020 ने प्राथमिक और उच्च शिक्षा स्तरों पर शिक्षा के लिए क्षेत्रीय भाषाओं के उपयोग पर बल दिया है। विभिन्न अध्ययनों से लगातार पुष्टि हुई है कि बच्चों को अपनी मातृभाषा में शिक्षा प्रदान करने से उनका न केवल बौद्धिक विकास होता है, बल्कि उनके विचार करने और चिंतन करने की क्षमता में बढ़ोतरी होती है। जो छात्र अपनी मातृभाषा या घर में प्रचलित भाषा में शिक्ष प्राप्त करते हैं, वे स्कूल में उन छात्रों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं जिन्हें विदेशी या अपरिचित भाषा में शिक्षण प्रदान किया जाता है। ऐसा इसलिए है, क्योंकि वे पाठ्यक्रम सामग्री तक अधिक आसानी और आत्मविश्वास से पहुंच सकते हैं तथा अपने कौशल एवं ज्ञान को अन्य भाषाओं में स्थानांतरित कर सकते हैं शोध आधारित सक्ष्य बताते हैं कि बच्चें की प्राथमिक शिक्षा मातृभाषा में होनी चाहिए।

इससे उनकी संखने की क्षमता कई गुना बढ़ जाती है। जब हम मातृभाषा में चीजों की संखते हैं तो वे हमारे लिए प्राथमिक होती हैं, क्योंकि इसके लिए हमारे मस्तिष्क को अनुवाद की प्रक्रिया से नहीं गुजरना पड़ता। इसके विपरीत जब हम मातृभाषा के अतिरिक्त अपनी द्वितीयक या तृतीयक भाषा में विचारों को ग्रहण करते हैं, तो पहले उसे अपनी मातृभाषा में बदलते हैं, फिर उसे ग्रहण करते हैं। यही कारण है कि मातृभाषा में मस्तिष्क की ग्राह्यता सर्वाधिक होती है। चौंकाने वाली बात यह है कि वैश्विक आबादी के 40 प्रतिशत हिस्से को उनकी मातृभाषा से अलग किसी अन्य भाषा में पढ़ाया जाता है ऐसा होने पर बच्चों की सीखने की गति कम हो जाती है और सामाजिक असमानताएं पैदा होती हैं। शिक्षा के प्राथमिक माध्यम के रूप में मातृभाषा शुरूआत करने और बाद में अंग्रेजी को शामिल करने से अंग्रेजी सीखना आसान हो जाता है।

बाद में किसी अन्य भाषा का ज्ञान लिया जा सकता है, लेकिन प्रारंभिक वर्षों के दौरान मातृभाषा को शिक्षा का माध्यम बनए जाने के फलस्वरूप जी कौशल विकसित होता है, वह अमूल्य साबित होता है। पहली भाषा कौशल जितनी अधिक विकसित होगी, दूसरी भाषा में परिणाम उतने ही बेहतर होंगे। आत्मविश्वास की वृद्धि मातृभाषा में शिक्षा प्राप्त करने से विद्यार्थियों में आत्मविश्वास की वृद्धि होता है। वे अपनी भाषा में प्रश्न पूछने चर्चा करने और विचार व्यक्त करने में सहज महसूस करते हैं, जिससे उनकी शैक्षिक और व्यक्तिगत विकास में मदद मिलती है।

 मातृभाषा में शिक्षा का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह स्थानीय संस्कृति, परंपराओं और धरोहर को संरक्षित रखती है। इसके माध्यम से विद्यार्थी अपनी जड़ों से जुड़े रहते हैं और सांस्कृतिक पहचान को बनाए रखते हैं। मातृभाषा में शिक्षा प्राप्त करने से विद्यार्थी स्थानीय समस्याओं और जरूरतों को बेहतर समझ सकते हैं। इससे वे समाज के विकास और सुधार में सक्रिय भूमिका निभा सकते हैं। इसके अलावा, मातृभाषा में दक्षता होने के कारण वे स्थानीय बाजार में रोजगार के बेहतर अवसर प्राप्त कर सकते हैं। वर्तमान में देश इस समस्या से जूझ रहा है कि प्रारंभिक कक्षाओं में सीखना- सिखाना बेहतर नहीं हो पा रहा है। शिक्षा जगत नई योजनाएं व रणनीतियां तो बनता है, लेकिन समस्या के समाधान के बजाय वे अधिक गाढ़ी हो जाती हैं।

समस्या की वजह में बच्चे व शिक्षक गिनाए जाते हैं, लेकिन लंबे समय तक असली समस्या की अनदेखी होती रही। चूंकि मातृभाषा या घरेलू भाषा में ही बच्चों की भाषाई क्षमता का विकास होता है, उसे तजकर दूसरी या तीसरी भाषा पर छलांग लगाकर अपेक्षित सीखना समझना नहीं हो पाता। अच्छी बात नई शिक्ष नीति के आने के बाद मातृभाषा को टीचिंग-लर्निंग की भाषा के रूप में स्वीकार किया जाने लगा है। शिक्षा के उद्देश्यों की प्राप्ति में मातृभाषा महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। मातृभाषा में पढ़ते हुए विद्यार्थियों को कमतर नहीं आंकना चाहिए। तकनीकी शिक्ष भी मातृभाषा में देनी चाहिए। मातृभाषा का विस्तार इंटरनेट की भाषा के रूप में होनी चाहिए।

मातृभाषा को सभी विद्यार्थी लर्निंग की भाषा के रूप में स्वीकार करें, इसके लिए मातृभाषा में रोजगार के अवसर भी सृजित होने चाहिए। उच्च शिक्षा में मातृभाषा को लेकर राष्ट्रीय नीतियों को ऐसे सूक्ष्म और स्थूल वातावरण का निर्माण करना चाहिए, जो किस प्रकार की सहायता पर निर्भरता के बजाय सशक्तीकरण के माध्यम से युवाओं के लिए बेहतर शिक्षा और जीवन स्थितियों के अनुकूल हो ।

विभिन्न देशों ने अंग्रेजी के स्थान पर अपनी मातृभाषा में शिक्ष प्रदान करने में सफलता हासिल की है और उन देश से विश्व स्तर के विज्ञानी, शोधकर्ता, तकनीशियन और विचारक अपनी प्रसिद्धि बिखेर रहे हैं। भाषा की बाधा तब तक है, जब तक संबंधित भाषा में उचित प्रोत्साहन का अभाव है। सरकार को क्षेत्रीय भाषाओं में मूल वैज्ञानिक लेखन और पुस्तकों के प्रकाशन को प्रोत्साहित करना चाहिए ताकि लोगें में स्थानिक भाषाओं को लेकर जागरूकता और जिज्ञासा बढ़े।

कैसे मशीन लर्निंग भारत में उच्च शिक्षा को नया आकार दे रही है - विजय गर्ग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) ने पारंपरिक तरीकों को बदलकर और दक्षता में सुधार करके स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त तक लगभग हर उद्योग को प्रभावित किया है। मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकी नवाचार में सबसे आगे है, जो अपनी परिवर्तनकारी क्षमता के लिए विश्व स्तर पर मान्यता प्राप्त है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के सबसेट के रूप में, एमएल कंप्यूटरों को डेटा से सीखने और स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना समय के साथ सुधार करने में सक्षम बनाता है।

यह क्षमता बुद्धिमान निर्णय लेने, पूर्वानुमानित विश्लेषण और जटिल कार्यों के स्वचालन की सुविधा प्रदान करती है। भारत में, एमएल के लिए परिदृश्य विशेष रूप से उपजाऊ है, क्योंकि देश में तकनीकी प्रतिभा का समृद्ध भंडार, एक उभरती हुई डिजिटल अर्थव्यवस्था और सरकारी और निजी दोनों क्षेत्रों से बढ़ता निवेश है। बीसीजी और आईटी उद्योग के शीर्ष निकाय नैसकॉम की हालिया रिपोर्ट के अनुसार, भारत का एआई बाजार 25-35 प्रतिशत सीएजीआर से बढ़ रहा है और 2027 तक लगभग 17 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।

यह भारत में मशीन लर्निंग शिक्षा के भविष्य के विस्तार की गुंजाइश के साथ आता है। यह लेख भारत में एमएल शिक्षा के गतिशील परिदृश्य पर प्रकाश डालता है, इसके बढ़ते अवसरों और इसके सामने आने वाली चुनौतियों दोनों की खोज करता है। इसके अतिरिक्त, यह भविष्य के लिए देश के प्रतिभा पूल को आकार देने में अमेज़ॅन के मशीन लर्निंग कार्यक्रम की भूमिका पर प्रकाश डालता है। भारत में एमएल का उपजाऊ परिदृश्य मशीन लर्निंग (एमएल) सिर्फ एक प्रचलित शब्द नहीं है; यह व्यावसायिक परिदृश्य को नया आकार देने वाली एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) क्रांति है। कई नवाचार, जिन्हें कभी विज्ञान कथा माना जाता था, अब एआई/एमएल द्वारा संचालित हैं।

अमेज़ॅन में, एआई मॉडल सुव्यवस्थित पृष्ठों की सेवा के लिए नेटवर्क स्थितियों की भविष्यवाणी करते हैं, जिससे धीमे नेटवर्क पर भी एक सहज अनुभव सुनिश्चित होता है। एआई भाषा अनुवाद प्रयासों को भी बढ़ाता है, जिससे ग्राहक अपनी पसंदीदा भाषा में खरीदारी कर सकते हैं; उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन जैसा बाज़ार आठ भाषाओं का समर्थन करता है, जिसमें एआई ध्वन्यात्मक समानता के आधार पर वर्तनी को संशोधित करता है। एमएल के लिए भारत का परिदृश्य विशेष रूप से उपजाऊ है, जिसमें तकनीकी प्रतिभा का एक समृद्ध पूल, एक बढ़ती डिजिटल अर्थव्यवस्था और सरकारी और निजी दोनों क्षेत्रों से बढ़ता निवेश शामिल है।

बीसीजी और नैसकॉम की एक रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया है कि भारत का एआई बाजार 25-35 प्रतिशत की सीएजीआर से बढ़ेगा, जो 2027 तक लगभग 17 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगा। भारत में हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग (एमएल) भूमिकाओं के लिए रुचि और मांग में तेजी से वृद्धि देखी गई है। डेटा प्रसार और स्वचालन और बुद्धिमान निर्णय लेने की बढ़ती आवश्यकता से प्रेरित, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और एमएल में नौकरियां तेजी से बढ़ी हैं। अमेज़ॅन वेब सर्विसेज द्वारा "एक्सेलरेटिंग एआई स्किल्स: भविष्य की नौकरियों के लिए एशिया-प्रशांत कार्यबल को तैयार करना" शीर्षक से एक अध्ययन के अनुसार, भारत में हो रहे एआई परिवर्तन की गति उल्लेखनीय है।

लगभग सभी नियोक्ता (99 प्रतिशत) अपनी कंपनियों को 2028 तक एआई-संचालित संगठन बनने की कल्पना करते हैं। जबकि अधिकांश नियोक्ता (97 प्रतिशत) मानते हैं कि उनका वित्त विभाग सबसे बड़ा लाभार्थी होगा, उन्हें आईटी (96 प्रतिशत), अनुसंधान और विकास (96 प्रतिशत), बिक्री और विपणन (96 प्रतिशत), व्यवसाय संचालन (95 प्रतिशत), मानव की भी उम्मीद है। संसाधन (94 प्रतिशत), और कानूनी (92 प्रतिशत) विभाग भी एआई से महत्वपूर्ण मूल्य प्राप्त कर रहे हैं। शैक्षिक पेशकशों का बदलता परिदृश्य विज्ञापन "डेटा विज्ञान शिक्षा रिपोर्ट 2023" सेइमार्टिकस लर्निंग का अनुमान है कि भारत का डेटा विज्ञान शिक्षा क्षेत्र 2028 तक 57.52% की सीएजीआर से बढ़ते हुए 1.391 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा।

यह उछाल ऑनलाइन शिक्षा क्षेत्र की वृद्धि के समानांतर है, जिसके $76.20 मिलियन से बढ़कर $533.69 मिलियन होने की उम्मीद है। शैक्षणिक संस्थान सीमित एमएल-संबंधित पाठ्यक्रमों के साथ कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग से परे एमएल पाठ्यक्रम के महत्व को पहचान रहे हैं। अब, संस्थान व्यापक एमएल कार्यक्रम और अनुसंधान अवसर पेश कर रहे हैं। ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म और एमओओसी (बड़े पैमाने पर खुले ऑनलाइन पाठ्यक्रम) भौगोलिक बाधाओं को तोड़ने और स्व-गति से सीखने के अवसर प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

विशेष कौशल सेट और एमएल क्षमता में गहराई की आवश्यकता प्रगति के बावजूद, एमएल शिक्षा को कई कमियों का सामना करना पड़ता है। एमएल एल्गोरिदम की जटिलता गणितीय अवधारणाओं, सांख्यिकीय तरीकों और प्रोग्रामिंग कौशल की गहरी समझ की मांग करती है। एमएल की उद्योग प्रासंगिकता स्वास्थ्य सेवा, वित्त, ऑटोमोटिव और खुदरा तक फैली हुई है, जहां यह पूर्वानुमानित विश्लेषण, स्वचालन और बेहतर निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को संचालित करती है। विशिष्ट एमएल कौशल वाले पेशेवर नवाचार और प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं। उन्हें जटिल और असंरचित डेटा को संभालना होगा, पैटर्न की पहचान करनी होगी और ऐसे मॉडल विकसित करने होंगे जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करें।

एमएल को आगे बढ़ाने के लिए विशेषज्ञों को अनुसंधान में योगदान देने, नए एल्गोरिदम विकसित करने और क्षेत्र की सीमाओं को आगे बढ़ाने की भी आवश्यकता होती है। इन विशिष्ट कौशलों और योग्यता की गहराई के निर्माण के लिए, कई दृष्टिकोण प्रभावी हैं। उन्नत डिग्री कार्यक्रम गहन सैद्धांतिक ज्ञान और अनुसंधान के अवसर प्रदान करते हैं, जबकि विशेष प्रमाणन कार्यक्रम गहन शिक्षण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। गहन बूट शिविर और पाठ्यक्रम व्यावहारिक, व्यावहारिक प्रशिक्षण प्रदान करते हैं, और उद्योग परियोजनाएं और इंटर्नशिप वास्तविक दुनिया का अनुभव प्रदान करते हैं।

कार्यशालाएँ, सेमिनार और सम्मेलन पेशेवरों को अद्यतन रखते हैं और विशेषज्ञों के साथ जुड़े रहते हैं। अनुसंधान परियोजनाओं में संलग्न होने से समझ गहरी होती है, और परामर्श कार्यक्रम कैरियर के विकास के लिए मार्गदर्शन और सहायता प्रदान करते हैं। भारत भर में नियोक्ताओं को एआई/एमएल प्रशिक्षण कार्यक्रमों को लागू करने में मदद करने और श्रमिकों को उनकी नई अर्जित एआई/एमएल क्षमताओं का उपयोग करने के लिए उनके कौशल सेट को सही भूमिकाओं में मिलान करने में मार्गदर्शन करने के लिए सरकारों, उद्योगों और शिक्षकों के बीच अधिक सहयोग की भी आवश्यकता है।

 एमएल शिक्षा को आगे बढ़ाने में अमेज़न की भूमिका मशीन लर्निंग (एमएल) शिक्षा को आगे बढ़ाने के लिए अमेज़ॅन का समर्पण क्षेत्र को बढ़ावा देने में इसकी सक्रिय भागीदारी से स्पष्ट है। इस प्रतिबद्धता को अमेज़ॅन मशीन लर्निंग समर स्कूल (एमएलएसएस) द्वारा उजागर किया गया है, जो एक व्यापक कार्यक्रम है जिसका उद्देश्य छात्रों को आवश्यक एमएल कौशल और प्रौद्योगिकियां प्रदान करना है। हाल ही में घोषित कार्यक्रम का चौथा संस्करण भारत में मान्यता प्राप्त संस्थानों से स्नातक, स्नातकोत्तर या पीएच।