] हम एआईएस के मुख्य सिद्धांतों में तल्लीन करेंगे, क्लोनल चयन, नकारात्मक चयन और प्रतिरक्षा नेटवर्क सिद्धांत जैसे प्रमुख एल्गोरिदम की जांच करेंगे, और पायथन कोड उदाहरणों के साथ उनके आवेदन को चित्रित करेंगे।

कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली को समझना ] ] एआईएस में, ये एक समस्या के संभावित समाधानों का प्रतिनिधित्व करते हैं। ] एआईएस एल्गोरिदम विविध समाधान उत्पन्न करके और समय के साथ उन्हें परिष्कृत करके इसे दर्पण करते हैं।

] AIS अप्रभावी समाधानों को खत्म करने के लिए मूल्यांकन तंत्र को शामिल करता है।

] वे निरंतरता को परिष्कृत करने के लिए उत्परिवर्तन और चयन जैसे विकासवादी सिद्धांतों का उपयोग करते हैं।

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• ] ] यह अनुकूलन समस्याओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। ] यह साइबर सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में विसंगति का पता लगाने के लिए आदर्श है। ] यह जटिल, परस्पर जुड़े समस्याओं के लिए फायदेमंद है।
• अजगर कार्यान्वयन

हम पायथन का उपयोग करके व्यावहारिक अनुप्रयोगों का प्रदर्शन करेंगे:

] कोड उत्पन्न करने, मूल्यांकन करने, चयन करने, क्लोनिंग और म्यूटेटिंग समाधानों की पुनरावृत्ति प्रक्रिया को प्रदर्शित करता है। रेखांकन इष्टतम समाधान की ओर एल्गोरिथ्म की प्रगति का वर्णन करते हैं।

] कोड उन डिटेक्टरों को उत्पन्न करता है जो इन डिटेक्टरों के निकटता के आधार पर सामान्य लेनदेन और झंडे की विसंगतियों से मेल नहीं खाते हैं। विज़ुअलाइज़ेशन निर्णय सीमा को दर्शाते हैं और विसंगतियों का पता लगाते हैं।

] कोड समाधानों का एक नेटवर्क बनाता है, उन्हें इंटरैक्शन के आधार पर अपडेट करता है, और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है। रेखांकन समय के साथ भविष्यवाणी सटीकता में सुधार दिखाते हैं।
अन्य AI तकनीकों के साथ तुलना
• ] जबकि प्रत्येक की अपनी ताकत है, AIS को अनुकूलनशीलता और विकेन्द्रीकृत समस्या-समाधान में, विशेष रूप से गतिशील वातावरण में।
वर्तमान अनुसंधान और भविष्य की दिशाएँ

एआईएस में अनुसंधान हाइब्रिड मॉडल, नए एप्लिकेशन डोमेन और जैविक प्रतिरक्षा प्रणालियों की गहरी समझ में विस्तार कर रहा है। ये प्रगति भविष्य में और भी अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी अनुप्रयोगों का वादा करती है।

निष्कर्ष

] मानव प्रतिरक्षा प्रणाली से उनकी प्रेरणा समस्या-समाधान पर एक अनूठा परिप्रेक्ष्य प्रदान करती है, जिससे विविध क्षेत्रों में अभिनव समाधान होते हैं।