सूचना इंजीनियरिंग (क्षेत्र): Difference between revisions

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सूचना इंजीनियरिंग एक इंजीनियरिंग व्यवस्था है, जो प्रणाली में सूचना डेटा और ज्ञान के उत्पादन वितरण विश्लेषण के उपयोग से संबंधित होते है।[1][2][3][4][5] 21 वीं शताब्दी की शुरूआत में क्षेत्र पहले पहचाना जाने लगा था।

An example of object detection (एक रोकने का चिन्ह ) कंप्यूटर दृष्टि में। स्टॉप साइन के लिए।

सूचना इंजीनियरिंग के घटकों में मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, नियंत्रण सिद्धांत, सिग्नल प्रोसेसिंग और सूचना सिद्धांत जैसे अधिक सैद्धांतिक क्षेत्र सम्मलित हैं और अधिक अनुप्रयुक्त क्षेत्र जैसे कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, जैव सूचना विज्ञान, मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग, रसायन विज्ञान, स्वतन्त्र रोबोटिक्स, मोबाइल रोबोटिक्स और दूरसंचार इत्यादि के रूप में है।[1][2][5][6][7] इनमें से कई कंप्यूटर विज्ञान के साथ-साथ इंजीनियरिंग की अन्य शाखाओं जैसे कंप्यूटर इंजीनियरिंग, विद्युत इंजीनियरिंग और जैव इंजीनियरिंग से उत्पन्न हुए हैं।

An example of clustering in machine learningमशीन लर्निंग में क्लस्टर विश्लेषण का एक उदाहरण।

सूचना इंजीनियरिंग का क्षेत्र गणित विशेष रूप से प्रायिकता, सांख्यिकी, कलन, रेखीय बीजगणित, अनुकूलन, अवकलन समीकरण, वैरीशनल कैलकुलस और जटिल विश्लेषण पर बहुत अधिक आधारित होता है।

सूचना इंजीनियर अधिकांशतः सूचना इंजीनियरिंग या संबंधित क्षेत्र में शैक्षणिक डिग्री के रूप में होते है और अधिकांशतः एक प्रोफेशनल निकाय जैसे इंजीनियरिंग और प्रौद्योगिकी संस्थान या मापन और नियंत्रण संस्थान का भाग होते हैं।[8][9][10] और इस प्रकार सूचना इंजीनियरिंग के व्यापक उपयोग के कारण वे लगभग सभी उद्योगों के लिए अर्थशास्त्र के रूप में कार्यरत हैं।

इतिहास

1980/1990 के दशक में सूचना इंजीनियरिंग को सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के क्षेत्र के रूप में संदर्भित किया जाता है, जिसे 2010/2020 के दशक में डेटा इंजीनियरिंग के रूप में जाना जाता है।[11]

तत्व

मशीन लर्निंग और सांख्यिकी

मशीन लर्निंग वह क्षेत्र है, जिसमें स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कंप्यूटर को सीखने के लिए डेटा सांख्यिकीय और पोटेंशियल विधीयो के प्रयोग को सम्मलित किया जाता है।[12] डेटा साइंस में डाटा से ज्ञान निकालने के लिए मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग को सम्मिलित करता है।

मशीन लर्निंग के उपक्षेत्रों में डीप लर्निंग, पर्यवेक्षित लर्निंग, अनियंत्रित शिक्षा, सुदृढीकरण सीखना, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा और एक्टिव लर्निंग (मशीन लर्निंग) के रूप में सम्मलित हैं।

कौसल इनफरेंस सूचना इंजीनियरिंग का एक अन्य संबंधित घटक के रूप में है।

नियंत्रण सिद्धांत

नियंत्रण सिद्धांत (निरंतर कार्य) गतिशील प्रणालियों के नियंत्रण को संदर्भित करता है, जिसका उद्देश्य देरी ओवरशूट या स्थिरता सिद्धांत से बचना है।[13] सूचना इंजीनियर नियंत्रण प्रणाली और विद्युत परिपथ के भौतिक डिजाइन के अतिरिक्त नियंत्रण सिद्धांत पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, जो इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के अंतर्गत आते हैं।

नियंत्रण सिद्धांत के उप-क्षेत्रों में मौलिक नियंत्रण सिद्धांत, इष्टतम नियंत्रण और अरैखिक नियंत्रण के रूप में सम्मलित हैं।

सिग्नल प्रोसेसिंग

सिग्नल प्रोसेसिंग से तात्पर्य सिग्नल के उत्पादन विश्लेषण के उपयोग से होता है, जो छवि ध्वनि, विद्युत या जैविक जैसे कई रूप ले सकता है।[14]

An example of how image processing can be applied to radiography.
एक्स-रे स्कैन से अवांछित जानकारी को हटाने के लिए किया जा सकता है।

सूचना सिद्धांत

सूचना सिद्धांत सूचना के विश्लेषण, संचरण और भंडारण का अध्ययन करता है। सूचना सिद्धांत के प्रमुख उपक्षेत्रों में कोड और डेटा संपीड़न के रूप में सम्मलित होता हैं।[15]

कंप्यूटर विज़न

कंप्यूटर विजन वह क्षेत्र है, जो उच्च स्तर पर छवि और वीडियो डेटा को समझने के लिए कंप्यूटर को संचालित करता है।

प्राकृतिक लैंग्वेज प्रसंस्करण

प्राकृतिक भाषा संसाधन कंप्यूटर को मानव प्राकृतिक लैंग्वेजो को उच्च स्तर पर समझने से संबंधित होता है। सामान्यतः इसका अर्थ है टेक्स्ट साहित्यिक सिद्धांत के रूप में होता है, लेकिन इसमें अधिकांशतः स्पीच प्रोसेसिंग और रिकग्निशन के रूप में सम्मलित होता है।[16]

जैव सूचना विज्ञान

जैव सूचना विज्ञान वह क्षेत्र है, जो जैविक डेटा के विश्लेषण प्रसंस्करण और उपयोग से संबंधित होता है।[17] इसका अर्थ अधिकांशतः जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स जैसे विषय के रूप में होता हैं और कभी-कभी इसमें मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग भी सम्मलित होती है।

रसायन विज्ञान

रसायन विज्ञान वह क्षेत्र है, जो रासायनिक डेटा के विश्लेषण प्रसंस्करण के उपयोग से संबंधित होता है।[18]

रोबोटिक्स

सूचना इंजीनियरिंग में रोबोटिक्स मुख्य रूप से रोबोट को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कलन विधि और कंप्यूटर प्रोग्राम पर केंद्रित होते है। जैसे, सूचना इंजीनियरिंग ऑटानोमस मोबाइल या प्रायिकता रोबोटों पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है।[19][20][21] सूचना इंजीनियरों द्वारा अध्ययन किए गए प्रमुख उपक्षेत्रों में नियंत्रण सिद्धांत, कंप्यूटर विज़न के साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण और गति नियोजन के रूप में सम्मलित होती है।[19][20]

उपकरण

पिछले कुछ समय में सूचना इंजीनियरिंग के कुछ क्षेत्रों जैसे सिग्नल प्रोसेसिंग में एनालॉग इलेक्ट्रॉनिक्स का उपयोग किया जाता है, लेकिन आजकल अधिकांश सूचना इंजीनियरिंग डिजिटल कंप्यूटरों के साथ की जाती है। सूचना इंजीनियरिंग में कई कार्य समानांतर कलन विधि के रूप में हो सकते हैं और इसलिए आजकल सूचना इंजीनियरिंग को जीपीयू जीपीयू और एआई त्वरक का उपयोग करके सूचना इंजीनियरिंग की जाती है।[22][23] क्वांटम मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग विद क्वांटम कंप्यूटर और क्वांटम रोबोटिक्स जैसे सूचना इंजीनियरिंग के कुछ उपक्षेत्रों के लिए क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करने में भी रुचि रही है।[24][25][26]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 "2009 lecture | Past Lectures | BCS/IET Turing lecture | Events | BCS – The Chartered Institute for IT". www.bcs.org (in English). Retrieved 11 October 2018.
  2. 2.0 2.1 Brady, Michael (2009). "सूचना इंजीनियरिंग और इसका भविष्य". Institution of Engineering and Technology, Turing Lecture. Retrieved 4 October 2018.
  3. Roberts, Stephen. "सूचना इंजीनियरिंग का परिचय" (PDF). Oxford Information Engineering. Retrieved 4 October 2018.
  4. "सूचना इंजीनियरिंग विभाग, सीयूएचके". www.ie.cuhk.edu.hk. Retrieved 3 October 2018.
  5. 5.0 5.1 "Information Engineering | Department of Engineering". www.eng.cam.ac.uk (in English). Retrieved 3 October 2018.
  6. "Information Engineering Main/Home Page". www.robots.ox.ac.uk (in English). Retrieved 3 October 2018.
  7. "सूचना अभियांत्रिकी". warwick.ac.uk (in British English). Retrieved 3 October 2018.
  8. "Academic Partners and Affiliates 2017/2018 – The IET". www.theiet.org (in English). Archived from the original on 4 October 2018. Retrieved 3 October 2018.
  9. "Electronic and Information Engineering – Imperial College London". Times Higher Education (THE) (in English). Retrieved 3 October 2018.
  10. "Accreditation of the MEng | CUED undergraduate teaching". teaching.eng.cam.ac.uk (in English). Retrieved 3 October 2018.
  11. Black, Nathan (15 January 2020). "What is Data Engineering and Why Is It So Important?". QuantHub. Retrieved 31 July 2022.
  12. Bishop, Christopher (2007). पैटर्न मान्यता और मशीन प्रवीणता. New York: Springer-Verlag New York Inc. ISBN 978-0387310732.
  13. Nise, Norman (2015). नियंत्रण प्रणाली इंजीनियरिंग. Wiley. ISBN 978-1118170519.
  14. Lyons, Richard (2010). डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग को समझना. Prentice Hall. ISBN 978-0137027415.
  15. Cover, Thomas (2006). सूचना सिद्धांत के तत्व. Wiley-Interscience. ISBN 978-0471241959.
  16. Jurafsky, Daniel (2008). भाषण और भाषा प्रसंस्करण. Prentice Hall. ISBN 978-0131873216.
  17. Lesk, Arthur (2014). जैव सूचना विज्ञान का परिचय. Oxford University Press. ISBN 978-0199651566.
  18. Leach, Andrew (2007). रसायन सूचना विज्ञान का परिचय. Springer. ISBN 978-1402062902.
  19. 19.0 19.1 Siegwart, Roland (2011). स्वायत्त मोबाइल रोबोट का परिचय. MIT Press. ISBN 978-0262015356.
  20. 20.0 20.1 Kelly, Alonzo (2013). मोबाइल रोबोटिक्स. Cambridge University Press. ISBN 978-1107031159.
  21. Thrun, Sebastian (2005). संभाव्य रोबोटिक्स. MIT Press. ISBN 978-0262201629.
  22. Barker, Colin. "How the GPU became the heart of AI and machine learning | ZDNet". ZDNet (in English). Retrieved 3 October 2018.
  23. Kobielus, James. "Powering artificial intelligence: The explosion of new AI hardware accelerators". InfoWorld (in English). Retrieved 3 October 2018.
  24. Wittek, Peter (2014). क्वांटम मशीन लर्निंग. Academic Press. ISBN 978-0128100400.
  25. Schuld, Maria (2018). क्वांटम कंप्यूटर के साथ पर्यवेक्षित शिक्षण. Springer. ISBN 978-3319964232.
  26. Tandon, Prateek (2017). क्वांटम रोबोटिक्स. Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1627059138.