सामग्री
प्रश्नः
बर्‍याच मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्ससाठी बरीच इमेज फाइल्स महत्त्वाची का आहेत?
उत्तरः
ज्या कंपन्या त्यांच्या पहिल्या मशीन लर्निंग (एमएल) गुंतवणूकीत सामील होऊ पाहत आहेत त्यांच्यासाठी, संपूर्ण प्रक्रिया थोडी गुप्त आणि गूढ वाटू शकते. बर्‍याच लोकांसाठी, मशीन शिक्षण प्रत्यक्षात कसे कार्य करते आणि व्यवसायासाठी नेमके काय करते हे कल्पना करणे खरोखर कठीण आहे.
काही प्रकरणांमध्ये, मशीन लर्निंगवर संशोधन करणार्‍या एखाद्या व्यक्तीला एमएल प्रकल्पांसाठी इतके महत्त्वाचे का आहे की जेव्हा ते विचार करतात तेव्हा व्यवस्थित डिजिटल कंटेनरमध्ये गोळा केलेल्या मोठ्या संख्येने प्रतिमा फाईल्स का असतात? कारण "प्रतिमा फाइल" संकल्पना एमएलचे दृश्यमान करण्यास मदत करते. याचा विचार केल्याने लवकरच लवकरच या जगात आपल्या जगात कसे वापरावे याविषयी अधिक जाणून घेण्यास अनुमती देते.
संक्षिप्त उत्तर असे आहे की या मोठ्या संख्येने प्रतिमा फाइल्स मशीन लर्निंगसाठी महत्त्वपूर्ण आहेत कारण त्या प्रशिक्षण सेटचे प्रतिनिधित्व करतात - संगणकास शिकल्याप्रमाणे कार्य करणे आवश्यक असलेल्या प्रारंभिक डेटाचे संच. पण त्यापेक्षा अजून काही आहे. प्रतिमा इतक्या मौल्यवान का आहेत?
प्रतिमा इतके मूल्यवान आहेत की एक कारण म्हणजे वैज्ञानिकांनी प्रतिमा प्रक्रियेमध्ये बर्‍याच प्रगती केल्या आहेत. परंतु त्याही पलीकडे, त्यांनी चित्रात जे आहे त्या आधारे मशीन ओळखून मशीनना मदत करण्यास मदत केली.
उदाहरणार्थ, ज्याने कोणीही उत्पादक आणि भेदभाव करणारे इंजिन असलेल्या खोल हट्टी नेटवर्कविषयी ऐकले आहे, संगणक व्हिज्युअल डेटा आणि प्रतिमा कशा वाचू आणि आकलन करू शकते याबद्दल थोडेसे समजते. ते करतात त्याप्रमाणे पिक्सेल वाचत नाहीत - ते प्रत्यक्षात प्रतिमा "पहात" आणि घटक ओळखत आहेत. उदाहरणार्थ, चेहर्‍याच्या ओळखीचा विचार करा - संगणक आपल्याला कसे दिसते ते शिकतो आणि चित्रांमध्ये आपल्याला ओळखते - तसेच तसेच आपल्या सभोवतालच्या. बर्‍याच प्रतिमांच्या एकत्रिकरण आणि पुनरावृत्ती प्रशिक्षणांद्वारे हे शक्य आहे जे मशीन लर्निंग प्रोजेक्टला आधार देते.
जेव्हा हितधारकांनी एखादी योजना आणि संकल्पना ओळखली असेल, आणि बाहेर जाऊन संबंधित सर्व प्रतिमा एकत्रित केल्या असतील आणि मशीन मशीन अल्गोरिदममध्ये ठेवल्या असतील, तेव्हा ते व्यवसाय प्रक्रिया चालविण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेची अपार सामर्थ्य वापरू शकतात.
एखादी कंपनी एखादी विशिष्ट ग्राहक असलेली चित्रे शोधत इंटरनेटवर एखादी वेब क्रॉलर असू शकते, जी ग्राहकांची ओळख आणि तिची प्राधान्ये आणि प्रवृत्ती दर्शविणारी फाइल तयार करेल. डायरेक्ट मेल किंवा इतर थेट विपणन स्वयंचलित करण्यासाठी कंपनी कदाचित या माहितीचा वापर करू शकेल. जेव्हा आपण याबद्दल असा विचार करण्यास प्रारंभ करता, तेव्हा प्रतिमा ओळखणे आणि ओळखणे ही प्रक्रिया सर्व प्रकारच्या कार्यक्षमतेशी कसे बांधली जाऊ शकते हे पाहणे सोपे आहे ज्यामुळे संगणकाला मानवांसाठी सर्व काही करण्याची सवय नव्हती. आमचा रेकॉर्ड केलेला इतिहास. उपरोक्त प्रकारच्या सेटअपसह ग्राहक संशोधनाचे उदाहरण घेत मानवांना अजिबात गुंतले जाऊ नये: संगणक "वेबवर जाऊ शकतो" आणि त्याच्या मालकांना किंवा डेटा धारकांना परत अहवाल देऊ शकतो.
मशीन लर्निंगच्या खोल पाण्यात बुडवून घेण्यात कोणाही व्यक्तीसाठी, वस्तुमान प्रतिमा डेटा खननची संकल्पना समजून घेणे, मशीन लर्निंगची शक्ती वाढवणे आणि एंटरप्राइझचा कसा फायदा होईल यासाठी त्याचा कसा उपयोग करायचा हे शोधण्यासाठी रस्ता नकाशामध्ये चांगली पायरी आहे.