Q:
అనేక యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టులకు భారీ సంఖ్యలో ఇమేజ్ ఫైల్స్ ఎందుకు ముఖ్యమైనవి?
A:వారి మొట్టమొదటి మెషీన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్) పెట్టుబడులలో పాల్గొనడానికి చూస్తున్న సంస్థలకు, మొత్తం ప్రక్రియ కొద్దిగా నిగూ and మైన మరియు రహస్యంగా అనిపించవచ్చు. చాలా మందికి, యంత్ర అభ్యాసం వాస్తవానికి ఎలా పనిచేస్తుందో visual హించుకోవడం చాలా కష్టం, మరియు అది వ్యాపారం కోసం ఏమి చేస్తుంది.
కొన్ని సందర్భాల్లో, మెషీన్ లెర్నింగ్‌పై పరిశోధన చేస్తున్న ఎవరైనా ML ప్రాజెక్టులకు పెద్ద సంఖ్యలో ఇమేజ్ ఫైల్స్, చక్కని డిజిటల్ కంటైనర్లలో ఎందుకు సేకరించారు అనే విషయాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకున్నప్పుడు చాలా ఎపిఫనీ ఉంటుంది. ఎందుకంటే "ఇమేజ్ ఫైల్" కాన్సెప్ట్ ML ను విజువలైజ్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. దీని గురించి ఆలోచిస్తే, ఈ రకమైన సాంకేతికతలు మన ప్రపంచానికి ఎలా వర్తింపజేస్తాయో అనే దాని గురించి మరింత అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
సంక్షిప్త సమాధానం ఏమిటంటే, ఈ పెద్ద సంఖ్యలో ఇమేజ్ ఫైల్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్‌కు ముఖ్యమైనవి ఎందుకంటే అవి శిక్షణా సెట్‌లను సూచిస్తాయి - కంప్యూటర్ నేర్చుకున్నట్లుగా పని చేయాల్సిన ప్రారంభ డేటా సెట్‌లు. కానీ దాని కంటే కొంచెం ఎక్కువ ఉంది. చిత్రాలు ఎందుకు అంత విలువైనవి?
చిత్రాలు చాలా విలువైనవి కావడానికి ఒక కారణం ఏమిటంటే శాస్త్రవేత్తలు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్‌లో చాలా పురోగతి సాధించారు. కానీ అంతకు మించి, చిత్రంలో ఉన్నదాని ఆధారంగా ఫలితాలను గుర్తించడానికి యంత్రాలకు సహాయం చేయడంలో కూడా వారు పురోగతి సాధించారు.
ఉదాహరణకు, ఉత్పాదక మరియు వివక్షత లేని ఇంజిన్‌లతో లోతైన మొండి పట్టుదలగల నెట్‌వర్క్‌ల గురించి విన్న ఎవరైనా కంప్యూటర్లు దృశ్య డేటా మరియు చిత్రాలను ఎలా చదవగలవు మరియు గ్రహించగలవు అనే దాని గురించి కొంచెం అర్థం చేసుకుంటాయి. వారు ఉపయోగించినట్లు పిక్సెల్‌లను చదవడం లేదు - అవి వాస్తవానికి చిత్రాన్ని "చూడటం" మరియు భాగాలను గుర్తించడం. ఉదాహరణకు, ఫేస్బుక్ యొక్క ముఖ గుర్తింపు గురించి ఆలోచించండి - కంప్యూటర్ మీరు ఎలా ఉంటుందో తెలుసుకుంటుంది మరియు చిత్రాలలో మిమ్మల్ని గుర్తిస్తుంది - అలాగే మీ చుట్టూ ఉన్నవారు. యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టుకు ఆధారమైన అనేక చిత్రాల సంకలనం మరియు పునరుక్తి శిక్షణ ద్వారా ఇది తరచుగా సాధ్యమవుతుంది.
వాటాదారులు ఒక ప్రణాళిక మరియు భావనను గుర్తించినప్పుడు, మరియు బయటకు వెళ్లి సంబంధిత చిత్రాలన్నింటినీ సేకరించి, వాటిని యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలలో ఉంచినప్పుడు, వారు వ్యాపార ప్రక్రియలను అమలు చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అపారమైన శక్తిని పెంచుతారు.
కస్టమర్ యొక్క గుర్తింపు మరియు అతని లేదా ఆమె ప్రాధాన్యతలు మరియు ధోరణులను చూపించే ఫైల్‌ను రూపొందించడానికి, ఒక నిర్దిష్ట కస్టమర్‌ను కలిగి ఉన్న చిత్రాల కోసం ఒక సంస్థ వెబ్ క్రాలర్‌ను ఇంటర్నెట్‌లోకి పంపవచ్చు. ప్రత్యక్ష మెయిల్ లేదా ఇతర ప్రత్యక్ష మార్కెటింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయడానికి కంపెనీ ఈ సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. మీరు దీని గురించి ఆలోచించడం మొదలుపెట్టినప్పుడు, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మరియు ఐడెంటిఫికేషన్ యొక్క ప్రక్రియ అన్ని రకాల కార్యాచరణతో ఎలా ముడిపడి ఉంటుందో చూడటం సులభం, ఇది కంప్యూటర్లు మానవులందరికీ చేయటానికి ఉపయోగించిన అనేక పనులను కంప్యూటర్లను చేయనివ్వండి. మా రికార్డ్ చరిత్ర. కస్టమర్ పరిశోధన యొక్క ఉదాహరణను తీసుకుంటే, పై రకాల సెటప్‌లతో, మానవులు అస్సలు పాల్గొనవలసిన అవసరం లేదు: కంప్యూటర్ "వెబ్‌లో బయటకు వెళ్లి" మరియు దాని యజమానులకు లేదా డేటాను కలిగి ఉన్నవారికి తిరిగి నివేదించవచ్చు.
యంత్ర అభ్యాసం యొక్క లోతైన జలాల్లోకి ప్రవేశించే ఎవరికైనా, మాస్ ఇమేజ్ డేటా మైనింగ్ యొక్క భావనను అర్థం చేసుకోవడం యంత్ర అభ్యాస శక్తిని ఉపయోగించుకోవటానికి మరియు ఒక సంస్థకు ప్రయోజనం చేకూర్చడానికి దాన్ని ఎలా ఉపయోగించాలో గుర్తించడానికి రోడ్ మ్యాప్‌లో మంచి మొదటి అడుగును అందిస్తుంది.
