ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
ઈએસજી જોખમ ઓળખવા અને ઘટાડવાની પ્રક્રિયા
ફર્સ્ટ પોઈન્ટ છે ઈસીજી મટીરીયલ એસેસમેન્ટ પર્યાવરણ સામાજિક અને ગવર્નન્સના મહત્ત્વપૂર્ણ મુદ્દાઓ ઓળખો
કાર્બન ફ્રૂટ પ્રિન્ટ ઉર્જા વપરાશ અને કચરો મેનેજમેન્ટની તપાસ કરે છે નંબર બે બીટી બિઝનેસ અને થર્ડ પાર્ટી એસેસમેન્ટ છે એમાં કંપની અને સપ્લાયર્સની કમ્પ્લાયન્સ અને અનિયમિતતાઓ તપાસો
નંબર બે લેબર પ્રેક્ટિસ સ્થાનિક સમુદાય સાથે સંબંધ અને સ્ટેકહોલ્ડર એન્ગેજમેન્ટનું મૂલ્યાંકન કરો નંબર ત્રણ છે જોખમ ઘટાડવા એમાં
ફર્સ્ટ ટોપિક છે ગેરકાયદેસરતા હોય તો સુધારણા યોજના બનાવો નંબર બે ટકાઉ પ્રેક્ટિસ અને સ્ટેકહોલ્ડર ફીડબેકને પ્રોત્સાહન આપો ટૂંકમાં ઈસીજી મટીરીયલ કાર્બન ફૂટપ્રિન્ટ અને કમ્પ્લાયન્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી ઈએસજી જોખમ ઘટાડો
આ મેડિકલ કેસ મશીન લર્નિંગના સુપરવાઈઝ્ડ લર્નિંગથી સોલ્વ થઈ શકે છે
સુપરવાઈઝ્ડ લર્નિંગમાં ક્લસ્ટરીંગ એક એવી ટેક એક એવી તકનીક છે જેનો ઉપયોગ આમાં થઈ શકે છે
ક્લસ્ટરીંગ ઇનપુટ ડેટાને લઈને તેને બે અથવા વધુ ક્લસ્ટરમાં ડિવાઈડ કરે છે
નવા પેશન્ટનો ડેટા જે પણ ક્લસ્ટરમાં હશે તે પ્રમાણે તેનું નિદાન થશે કે બીમારી પેશન્ટને છે અથવા નથી
પરંતુ
ઇનપુટ ડેટા ઘણો ઓછો હોવાને કારણે આ મોડેલ ઇનએક્યુરેટ હોઈ શકે છે જેના લીધે બીમારી હોવાનું કે ન હોવાનું નિદાન ખોટું પણ હોઈ શકે છે
આ લિમિટેશનને સુધારવા માટે
વધુ ઇનપુટ ડેટાની જરૂર છે
લર્નિંગ મોડેલને લર્નિંગ મોડેલની અંદર વધુ પેશન્ટનું બીજા વધુ પેશન્ટનો ડેટા અને ફીચર્સ ઉમેરવાથી આ
મોડેલની એક્યુરેસી વધારી શકાય છે
તો ડોક્ટર કૃણાલ તમે મને કેસ સમજાવ્યું એ પ્રમાણે એક સાઠ વર્ષના માજી છે
જેમને જીભના ઉપર બે મહિનાથી હા સતત એક ચાંદુ થયું છે અલ્સર થયું છે જે સારું નથી થતું એમને ઘણી દવા કરાવી પણ સારું નથી થતું
અને એમની હિસ્ટ્રી છે કે સ્મોકિંગ અને ઓકેશનલી આલ્કોહોલ લે છે ઘણા સમયથી તો આ નોન હીલિંગ જે અલ્સર છે જીભના ઉપર
એ કદાચ કેન્સરનું પણ અલ્સર હોઈ શકે તો તમે જાણો છો એ પ્રમાણે મોઢાનું કેન્સર એટલે એ મોટે ભાગે સ્ક્વેમસ સેલ કાર્સિનોમા હોઈ શકે
જે રીતે તમે એક્ઝામિનેશન કર્યું અને જે રીતનું જે અલ્સરનું જે દેખાવ છે જેમ કે ઇન્ડ્યુરેટેડ અલ્સર છે એના બોર્ડર્સ રોલ થયેલા છે તો એ પ્રમાણે શક્યતા છે કે એ કેન્સરનું જ હોઈ શકે બરાબર અલ્સર
તો આનું આપણે ડાયગ્નોસિસ મોસ્ટલી સ્ક્વેમસ સેલ કાર્સિનોમા ઓફ ઓરલ અલ્સર કરી શકાય બરાબર પણ આપણે હવે એને
કેવી રીતે ડાયગ્નોસ કરીશું બરાબર ફાઇનલ ડાયગ્નોસિસ કેવી રીતે કરીશું તો તેના માટે અમુક ટેસ્ટ છે જે આપણે કરવા પડે
બરાબર તો પહેલાં તો આપણે બાયોપ્સી કરીશું જે અલ્સર છે તેમાંથી એક ટુકડો ટિશ્યુનો એક ટુકડો લઈને આપણે સ્લાઈડ બનાવશું બરાબર એ સ્લાઈડ પછી આપણે માઇક્રોસ્કોપના અંદર મૂકીને જોશું તો આપણને ખબર પડશે કે આ અલ્સર સાદુ અલ્સર છે કે પછી કેન્સરનું અલ્સર છે
તો મોટે ભાગે આપણે જે સ્લાઈડ બનાવશું તેમાં આપણે હિમેટોક્સીલીન અને ઈઓસીનનો ઉપયોગ કરશું સ્ટેન કરવા માટે સ્લાઈડને બરાબર
અને બીજા મોલિક્યુલર માર્કર મોકલી આપીએ આપણે જેમ કે પી ફિફ્ટી થ્રી ઈ જી એફ આર અને કી સિક્સટી સેવન તેનાથી આપણે પ્રોગ્નોસિસ જાણી શકશું
કે આ અલ્સર કેટલા સમયથી છે અને ઇન ફ્યુચર કેવું રહેશે એમનું જે પ્રોગ્નોસિસ છે બરાબર
બીજું માઈક્રોસ્કોપમાં આપણે શું ધ્યાન આપવા પડશે કે મેઈન તો છે કે એટીપીકલ કેરેટીનોસાઈટ્સ જે
એકદમ સ્પેસિફિક છે સ્ક્વેમસ સેલ કાર્સિનોમામાં બરાબર એની સાથે હશે હાઇપરક્રોમેટિક ન્યુક્લિય જે મોટા થઈ ગયેલા હોય બરાબર અને વધુ પડતા સાયટોપ્લાઝમ જોવા મળશે આપણને જે કેરેટીન પલ્સ જેવા લાગશે
તો ઘણીવાર એમાં ડેસ્મોસોમ્સ એટલે કે ઇન્ટરસેલ્યુલર જે બ્રિજીસ હોય તે પણ જોવા મળે છે તો એ બધું સૂચવે છે કે આ સ્ક્વેમસ સેલ કાર્સિનોમા જ હોવું જોઈએ બરાબર
બીજું ક્લિનિકલ ફાઇન્ડિંગ્સ અમુક એવા પણ હોઈ શકે કે લાલ અથવા તો સફેદ પેચ જોવા મળે આપણને જે તમે મોઢામાં અલ્સર જોયું ત્યાં તમને લાલ અથવા તો સફેદ પેચ જોવા મળે તેને આપણે એરિથ્રોપ્લેકિયા કે લુકોપ્લેકિયા કહીએ
અને તેની સાથે અમુક અલ્સર હોય તે દુઃખતા નહીં હોય પણ આ અલ્સર જો નવ્સ હોય જે મોઢાની તેના સાથે જો અટેચ થઈ ગયું હોય તો એમને દુખાવો પણ થયો હોઈ શકે છે
એટલે મોટે ભાગે હવે આપણે જે સ્લાઈડ જોઈશું અને જે માર્કર્સ આવશે એના પછી જ આપણને એક બે દિવસમાં ખબર પડશે કે આ સાદું અલ્સર છે કે પછી
સ્ક્વેમસ સેલ કાર્સિનોમા છે બરાબર પણ મોટે ભાગે એમનું ક્લિનિકલ એક્ઝામિનેશનથી તો લાગે જ છે કે સ્ક્વેમસ સેલ કાર્સિનોમા હોઈ શકે છે પણ આપણે અત્યારે
એને પ્રોવિઝનલ ડાયગ્નોસિસ રાખીએ અને ફાઇનલ ડાયગ્નોસિસ આપણે રિપોર્ટ આવ્યા પછી જાણીએ ઓકે
અદ્યતન મશીન લર્નિંગ મોડેલ જેમ કે ન્યુરલ નેટવર્ક ઘણાં હિડન લેયર્સ
થી બનેલાં હોય છે આ હિડન લેયર્સ તે મોડેલની ડિસિઝન મેકિંગ
એબિલિટી સક્ષમતાને પ્રભાવિત કરે છે
આ હિડન લેયર્સને સમજવાં ખૂબ મુશ્કેલ છે કારણ કે ન્યુરલ નેટવર્ક એક બ્લેક બોક્સ મોડેલ છે
જટિલ એપ્લિકેશન્સમાં લાર્જ લેંગ્વેજ મોડેલનો ઉપયોગ કરવા માટે હાઈ બાયસ લો બાયસ અને રોબસ્ટનેસને ધ્યાન રાખવું પડે છે
હાઈ બાયસને કારણે લો લાર્જ લેંગ્વેજ મોડેલ
અમુક જ પ્રકારના અમુક ચોક્કસ પ્રકારના ઉચ્ચાર અને શબ્દો ઓળખી શકે છે એનાથી થોડા પણ વિચલિત થતા શબ્દો કે ઉચ્ચાર તે ઓળખી શકતું નથી
લો બાયસને કારણે
એલએલએમ
ઘણા
રોજિંદા વપરાતા શબ્દો ઓળખી શકતું નથી અથવા તો તેની પારખાઈ કરવામાં ચૂકી જાય છે
રોબસ્ટનેસ
એક એવી લિમિટેશન છે જેને કારણે અપવાદરૂપી શબ્દો જે ઘણી વાર વપરાઈ શકે તે
એલએલએમ પારખી શકતું નથી
જો એલએલએમના ટ્રેનિંગ ડેટામાં આ શબ્દોનો આ ઉચ્ચારોનો સમાવેશ ન થયો હોય તો તે તેને સક્ષ તેને ઓળખી શકવામાં સક્ષમ હોતું નથી
આ મેડિકલ યંત્રના ઉચ્ચ
અને સચોટ નિદાનનું કારણ છે વિશાળ અને વિસ્તૃત ટ્રેનિંગ ડેટા અથવા પેશન્ટ ડેટા આ વિસ્તૃત ટ્રેનિંગ ડેટા પર યંત્રના મશીન લર્નિંગ મોડેલને ટ્રેન કરવામાં આવેલું છે
અને
મોડેલે પેશન્ટ ડેટાના અલગ અલગ ફીચર્સને અલગ અલગ વેઇટેજ અથવા અલગ અલગ મહત્ત્વ આપેલું છે આ શક્ય છે મશીન લર્નિંગની એક તકનીક ન્યુરલ નેટવર્ક્સ દ્વારા
આ ઉપરાંત
મોડેલની અંદર સેલ્ફ અવેરનેસ સેલ્ફ અટેન્શન
સક્ષમતા પણ છે જેને લીધે તે સમય સાથે અને વધુ ઇનપુટ ડેટા સાથે વધુ ટ્રેનિંગ ડેટા સાથે પોતાની ભૂલો સુધારી અને આવતા નિદાન આવતા
નિદાનો માટે સચોટ વધુ સચોટ નિદાન પણ આપી શકે છે
પરંતુ
અપવાદરૂપી પેશન્ટ ડેટા માટે આ મોડેલ ફોલ્સ પોઝિટિવ અથવા ફોલ્સ નેગેટિવ પણ જનરેટ કરી શકે છે
આ એન્જિન કમ્પાર્ટમેન્ટમાંથી જે ચીકચીક અવાજ આવે છે એનું વધારે ટેન્શન લેવાની જરૂર નથી આપણે એન્જિન કમ્પાર્ટમેન્ટમાં એક રબરનો બેલ્ટ હોય જેને આપણે ફેન બેલ્ટ કે પછી સરપેન્ટાઇન બેલ્ટ કહીએ એ શું કરે કે આપણે જે એન્જિન જે એન્જિનનો પાવર હોયને
એ ટ્રાન્સફર કરે આપણે એસીનું એસીનું કમ્પ્રેસર હોય કે પછી આપણે અલ્ટરનેટર હોય કે એને રોટેટ કરવામાં તે એક રબરનો બેલ્ટ પુલી થ્રુ
અલ્ટરનેટર અને કમ્પ્રેસરને હલાવતું હોય ચલાવતું હોય તો કેવું થાય કે રબરનો બેલ્ટ ઘણી વાર એને અત્યારે મોઈશ્ચર પકડી ગયું હોય તો એ શું કરે સ્ટાર્ટિંગમાં આપણે ગાડી સ્ટાર્ટ કરીએ તો થોડીક વાર માટે અવાજ કરે કાં તો બેલ્ટ જૂનો થઈ ગયો હોય તો રબર કડક થઈ જાય કડક થઈ જાય એટલે અવાજ કરતું હોય અને
કાં તો પછી કેવું થયું હોય કે પછી જે બેલ્ટ હોય એ ટાઈટ રાખવા માટે બેલ્ટ ટેન્શનર્સ હોય એના એન્જિનમાં તો એ બેલ્ટ ટેન્શનર એ ઢીલા થઈ ગયા હોય તો બેલ્ટ શું લૂઝ ફરતો હોય એના લીધે અવાજ કરતો હોય
ગ્લુટનના રિલીઝથી
પદાર્થ લચીલો બને છે દાખલા તરીકે પીઝાના ડો પીઝાના લોટમાંથી ગ્લુટન રિલીઝ થવાથી તે સોફ્ટ અથવા પોચો અને લચીલો બને છે
ખનીજ પ્રક્રિયામાં કોમ્યુનિકેશન એ ખનીજોને નાના ટુકડાઓમાં તોડવાની પ્રક્રિયા છે જેથી ખનીજ અને ગેરખનીજ ઘટકોને અલગ કરી શકાય છે
કમ્યુનિકેશન પ્રક્રિયા નંબર વન ક્રશિંગ મોટા પથ્થર અથવા ખનીજના ટુકડાઓને નાના ટુકડાઓમાં તોડવી
નંબર ટુ ગ્રાઇન્ડિંગ તૂટેલા ટુકડાઓને પાવડર જેવી બારીકતા સુધી પીસવી નંબર થ્રી લિબ્રેશન ઉપયોગી ખનીજને તેવી ગેરજરૂરી પથ્થરીય ઘટકોમાંથી મુક્ત કરવી
પ્રમુખ સાધનો નંબર વન છે જો ક્રશર મોટા ખનીજને શરૂઆતમાં તોડવા માટે
નંબર ટુ કોન ક્રશર વધુ નાના કદ માટે નંબર થ્રી બોલ મિલ બારીક ગ્રાઇન્ડિંગ માટે ઉપયોગી અને નંબર ફોર હેમર મિલ મધ્યમ કદના ગ્રાઇન્ડિંગ માટે આ ખનીજની ગુણવત્તા સુધારવા અને ફાળવણી કરવા માટે અત્યંત મહત્ત્વપૂર્ણ છે
આ ચીઝ બનાવવા માટે કયું સ્ટાર્ટર કલ્ચર વાપરેલું
કયા પ્રકારનું
દૂધ વાપરેલું
શું આ દૂધ પાસ્ચરાઈઝ થયેલું હતું
આ ચીઝને સ્ટોર કરવા માટે કેટલું ટેમ્પરેચર લગભગ કેટલું તાપમાન વાપરેલું
લીન મેન્યુફેક્ચરિંગ અપનાવવાથી ઓપરેશનલ કાર્યક્ષમતા વધે છે અને સપ્લાય ચેનમાં વેસ્ટ ઘટે છે કેજીએન વેલ્યુ સ્ટ્રીમમાં જીત અને વેસ્ટ રિડક્શનની ખર્ચ બચત ઝડપી ડિલિવરી અને ગુણવત્તા સુધરે છે
લીન મેન્યુફેક્ચરિંગનો જે મેઈન ફાયદા છે એમાં એક છે કાર્યક્ષમતા કચરો ઘટાડો સપ્લાય ચેન સુધારો કાર્યક્ષમતા એ પ્રક્રિયાને સરળ અને ઝડપી બનાવે છે કચરો ઘટાડવામાં ઓવર પ્રોડક્શન વેટીંગ ડિફેન્સ
ઇફેક્ટ જેવા ટળવાય છે સપ્લાય ચેન સુધારામાં જીટથી ઇન્વેન્ટરી ખર્ચ ઘટે અને રિસ્પોન્સ ટાઈમ વધે છે ટૂંકમાં લીન અપ્રોચથી ઓપરેશન અને સપ્લાય ચેન બંનેમાં સુધારો થાય છે
એક્સપર્ટ સિસ્ટમ્સ એ એઆઈ બેસ્ડ પ્રોગ્રામ છે જે ડોમેન સ્પેસિફિક નોલેજ યુઝ કરીને હ્યુમન એક્સપર્ટ જેવું ડિસીઝન મેકિંગ સપોર્ટ કરે છે તેના ત્રણ મેઈન કમ્પોનન્ટ છે નોલેજ બેઝ જેમાં ડોમેન સ્પેસિફિક ફેક્ટ અને રૂલ સ્ટોર થાય છે
પછી ઇન્ફેરિયન્સ એન્જિન જે રૂલ્સ પર રીઝનિંગ એપ્લાય કરીને કન્ક્લુઝન ડિરાઈવ કરે છે અને યુઝર ઇન્ટરફેસ કે જે યુઝરને ક્વેરીઝ એન્ટર કરવાની અને એક્સપ્લેનેશન એટલે કે અથવા તો સોલ્યુશન
રિસીવ કરવાની સુવિધા આપે છે આ ત્રણેય મળીને એક્સપર્ટ સિસ્ટમને ઇન્ટેલિજન્સ આસિસ્ટન્ટ તરીકે એક કાર્યક્ષમ બનાવે છે
ફિલોસોફીમાં ફ્રી વિલની સમસ્યા એ છે કે શું મનુષ્યને ખરેખર પસંદગી કરવાની સ્વતંત્રતા છે કે નહીં
નિયતિવાદ મુજબ બધી ઘટનાઓ પૂર્વનિર્ધારિત છે જે માનવ ક્રિયાઓ પર નિયંત્રિત કરે છે
જો આ સાચું હોય તો માનવ એજન્સી અને નૈતિક જવાબદારી પર પ્રશ્ન ઊભો થાય છે કારણ કે જો આપણી પસંદગીઓ સ્વતંત્ર નથી તો આપણે કોઈ ક્રિયા માટે જવાબદાર ગણાઈએ નહીં સંક્ષિપ્તતામાં ફ્રી વિલ વર્સીસ નિયતિવાદ
અને બીજો ટોપિક છે નૈતિક જવાબદારી તો ફ્રી વિલ વર્સીસ નિયતિવાદ સ્વતંત્ર ઈચ્છા અને પૂર્વનિર્ધારિત ઘટનાઓ વચ્ચેનો વિરોધ કરે છે નૈતિક જવાબદારી જો ફ્રી વિલ નથી તો શું આપણે કોઈ પણ કાર્ય માટે દોષિત ગણાઈએ
મોટા ભાગના એક્સ એ આઈ ડેટા સેટ્સ ઓબ્ઝર્વેશનલ નેચર ધરાવે છે એટલે કે તે ડેટા ફક્ત જે બન્યું છે તેની નોંધ રાખે છે
હસ્તક્ષેપ કરતું નથી આ કારણથી જ્યારે આપણે ફીચર ઈમ્પોર્ટન્સ મેટ્રિક્સ કાઢીએ છીએ ત્યારે આપણે ફક્ત કોરિલેશન જોઈ રહ્યા હોઈએ છીએ પણ
કોન્ફિડન્સ લિંકથી સાચી કોઝાલિટી એસ્ટાબ્લિશ કરી શકતા નથી
એમાં આપણે એક પોઈન્ટ જોઈએ તો બેકડોર પ્રોબ્લેમ ઓબ્ઝર્વેશન ડેટામાં ઘણી વાર બેકડોર પાથ હોય છે જે ફીચર અને આઉટકમ વચ્ચે ખોટો સંબંધ બતાવે છે જો બેકડોર બંધ ન કરીએ તો ઈમ્પોર્ટન્સ મટેરિયલ
ભ્રમજનક થઈ શકે બીજો પોઈન્ટ છે ઇન્વેન્શનલ જરૂરી સાચી કોઝાલિટી માપવા માટે
વેરિયેબલ પર કંટ્રોલ રાખીને ઇન્ટરવેન્શનલ કરવું પડે છે ઓબ્ઝર્વેશનલ ડેટામાં એ શક્ય નથી
ત્રીજો પોઈન્ટ છે સિલેક્શન બેસ ડેટા સેટ કેવી રીતે બનાવ્યો છે તેમાં બેસ હોઈ શકે છે જે ઈમ્પોર્ટન્સ સ્કોરને કેઝ્યુઆલિટીથી દૂર લઈ જાય છે
ચોથો પોઈન્ટ છે ડીઆઇડેન્ટિફિકેશન ડેટા પ્રાઇવસી માટે
ડેટાનું ફિટલેશન દૂર કરી વખતે ડેટા ડિસ્ટ્રીબ્યુશન બદલી શકે છે જે કેઝ્યુલ ડિફરન્સને અસર કરે છે
પરિણામે ઓબ્ઝર્વેશનલ ડેટા સેટ્સ પરથી કાઢેલા ફીચર ઈમ્પોર્ટન્સ મટેરિયલ મેટ્રિક્સ પર સીધું કેઝ્યુલિટી ક્લેમ
કરવું જોખમી છે આને એડ્રેસ કરવા માટે નંબર વન કેઝ્યુઅલ ગ્રાફ મોડેલિંગ કરી બેકડોર એડજસ્ટમેન્ટ કરો નંબર ટુ શક્ય હોય ત્યાં ઇન્ટરવેન્શનલ ડેટા અથવા નેચરલ એક્સપેરિમેન્ટ ઉપયોગ કરો
નંબર થ્રી ડેટા સેટ ક્રિએશન સમયે બેસ ઘટાડવા માટે સ્ટ્રક્ચરલ કનેક્શન કરો
એક વખતે એ એક ટૂંકી હિન્દી શોર્ટ ફિલ્મ અને સ્ટોરી બોર્ડ બનાવવાનું કામ સંભળાયું હતું
ડિરેક્ટર પાસે એક ખાસ ઓટો વિઝન હતું રંગીન લાઈટિંગ ટોર્ચ શોટ્સ અને નાઇટ સીન સાથે પણ જ્યારે બેકગ્રાઉન્ડ અને બજેટ ઉઠાવપૂર્વક જોયું ત્યારે ઘણા લેજિટ
પડકારો સામે આવ્યા પ્રશ્ન ડ્રોન શૂટિંગ માટે જરૂરી પરમિશન તેને ભાડાનું ખર્ચ કરતાં વધારે બહાર હતું બીજું લાઇટ શૂટ માટે પૂરતી લાઈટિંગ અને ક્રૂની ઉપલબ્ધતા
બધી મર્યાદિત હતી અને ડિરેક્ટરનું કલ્પના યથાવત્ જાળવી રાખવી કાર્યક્ષમતા વિકલ્પો શોધવા પડ્યા જે સ્ટોકની
ફરીથી રચના કરી ડ્રોન શોટની જગ્યાએ ક્રેન શોટ અને નાઇટ સીનને
ટ્વીલાઈટ શૂટિંગમાં બદલી લીધું જેથી ઓછા પ્રકાશ પર કાફી અસર પડે છે અને દરેક ફેરફારને બેઝલાઈન રિસર્ચ
સાથે રજૂ કરીને ડિરેક્ટ ક્લાસ સમજાયું શરૂઆતમાં કેટલાક રેઝિસ્ટન્સ થયા ક્યારેક ક્યારેક તો બીટેક સકારાત્મક રહ્યું અંતે ટાર્ગેટ વિઝન અને
લોજિસ્ટિલ સીમાએ વચ્ચે સંતુલન સાધીને એક અસરકારક વ્યવહાર સ્ટોરી બોર્ડ તૈયાર કર્યું
એમ એન્ડ એ માં છુપાયેલી જવાબદારીઓનું જોખમ એ
એવું છે કે બીજી કંપની સાથે મર્જર થાય ને ત્યારે સૌથી મોટું જોખમ હોય છે ટાર્ગેટના ફાઈનાન્શિયલ સ્ટેટમેન્ટમાં કોઈ એવી જવાબદારીઓ છુપાયેલી હોય છે
લાઈક ફોરેન્સિક એકાઉન્ટિંગ તો અમુક ફોરેન્સિક એકાઉન્ટિંગ દ્વારા ફાઈનાન્શિયલ સ્ટેટમેન્ટનું નિરીક્ષણ કરો
બેલેન્સ શીટ ફાઈનાન્સિંગ કંપનીએ કોઈ ઓફ બેલેન્સ શીટ ફાઈનાન્સ કર્યું છે લાઈક લીઝ ઓબ્લિગેશન છે સ્પેશિયલ પર્પઝ માટે વ્હીકલ્સ લીધા હોય છે ગેરંટીઝ છે
તો આ પ્રકારની મોટી જવાબદારીઓ છુપાવે છે જે તાજેતરના સ્ટેટમેન્ટ્સમાં દેખાતી નથી લીગલ ઓપિનિયન્સ હવે એવું છે કે કોઈ હિસ્ટોરિકલ કોન્ટ્રાક્ટ્સ હોય છે કોઈ એમ્પ્લોયી ડિસ્પ્યુટ્સ છે તો એક કાનૂન નિષ્ણાતોનો મત લેવો તે બતાવે છે ક્યાં કોઈ નક્કી ન થયેલ પણ શક્ય દાવા છે કે નહીં
મટીરિયાલિટી એસેસમેન્ટ દરેક છુપાયેલી જવાબદારી કેટલી મટીરિયલ છે એટલે કે મોટી છે જવાબદારી નાની હશે તો જોખમ ઓછું હશે અને જો મોટા મુદ્દાઓ જેમ કે તણાવમાં આવેલા કર દેવું પડતા કેસ ખૂબ જ ગંભીર છે
એમ એન્ડ એ પ્રક્રિયા દરમિયાન ડ્યૂ ડિલિજન્સ કરવી ખૂબ જરૂરી છે ખાસ કરીને વીતેલા કર વર્ષો બેંક લોન થર્ડ પાર્ટી કોન્ટ્રાક્ટ્સ અને એમ્પ્લોયી લાયબિલિટીઝ માટે ખરીદનાર પક્ષ રિપ્રેઝન્ટેશન એન્ડ વોરંટીઝ માંગે છે જેથી જો પાછળથી કોઈ જવાબદારી બહાર આવે તો તેનું રિકવરી શક્ય બને
રિસ્ક ઘટાડી શકાય છે લાઈક એમ એન્ડ એ એગ્રીમેન્ટમાં આવું કલમ નાખી દો કે જે છુપાયેલી જવાબદારી બહાર આવે તો વેચનાર ચુકવણી કરશે
મર્યાદિત સમય માટે વેચનારના પૈસા રોકીને રાખવામાં આવે છે જેથી જોખમ દૂર થાય ત્યાં સુધી સુરક્ષા રહે
ટાર્ગેટ ફાઈનાન્શિયલ સ્ટેટમેન્ટ્સ જો ખોટા કે અધૂરા હોય તો એમ એન્ડ એમાં મોટું જોખમ ઊભું થાય છે તેથી જ તમે જોખમનું મૂલ્યાંકન કરો કરો લાઈક ફોરેન્સિક ઓડિટ લીગલ રિવ્યૂ ડ્યૂ ડિલિજન્સ મટીરિયાલિટી એનાલિસિસ સ્ટ્રોંગ કોન્ટ્રાક્ટ પ્રોટેક્શન છે એનાથી જોખમનું મૂલ્યાંકન કરી શકો અને નિવારણ પણ શોધી શકો
કે જો ડેટા સાયન્ટિસ્ટના રોલમાં બધા જે કસ્ટમર છે એ છોડીને જતા રહ્યા છે અને મોડલ એના કરતાં વધારે બતાવે છે તો હોઈ શકે કે પહેલાં ડેટા સેટ ઓછો હોય તો જે પહેલાનો જે ટ્રેન ડેટા સેટ છે એની પર એક્યુરેસી સારી આવે છે પણ એમાં નથી આવતી બીજો હોઈ શકે કે એમાં ફીચર એન્જિનિયરિંગની કમી હોય કે ફીચર એન્જિનિયરિંગ બરાબર રીતે ના થયું હોય
અને જે સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ યુઝ કરી છે એનું મોડલ કદાચ ખોટું હોય અથવા તો જે કસ્ટમરનું ડેટા છે એનું લેબલિંગ ખોટું હોઈ શકે
ફીડબેક કંટ્રોલ પી વી એટલે કે પ્રોસેસ વેરિયેબલ સેટ પોઈન્ટથી ડાઇવે ડેવિએટ થાય ત્યારે એરર મેઝર કરીને કરેક્ટિવ એક્શન લે છે એટલે સિસ્ટમ રિએક્ટિવ છે ડિસ્ટર્બન્સ પછી એક્શન લે છે એક્ઝામ્પલ તો કે ટેમ્પરેચર સેન્સર એરર ડિટેક્ટ કરે પછી હીટર અથવા કુલર એડજસ્ટ થાય
ફીડ ફોરવર્ડ કંટ્રોલ ડી વી મતલબ ડિસ્ટર્બન્સ વેરિયેબલ મેઝર કરીને તે પી વી પર અસર કરે તે પહેલાં કરેક્ટિવ એક્શન લે છે
એટલે સિસ્ટમ પ્રોએક્ટિવ છે ડિસ્ટર્બન્સ પ્રિડિક્ટ કરીને એડજસ્ટ થાય છે એક્ઝામ્પલ તો કે ફીડ ફ્લો વધે ત્યારે આગોતરું કુલન્ટ ફ્લો વધારવું ટૂંકમાં ફીડબેક એરર પછી કામ કરે છે જ્યારે ફીડ ફોરવર્ડ ડિસ્ટર્બન્સ પહેલાં કમ્પેન્સેટ કરે છે
એક ટિપિકલ ઇન્ડસ્ટ્રીયલ રોબોટિક સિસ્ટમમાં મુખ્ય કમ્પોનન્ટ આ પ્રમાણે છે કે ભાઈ મેનિપ્યુલેટર આર્મ જે પ્રિસાઈઝ મુવમેન્ટ અને પોઝિશનિંગ માટે જોઈન્ટ્સ અને લિંક્સ ધરાવે છે
એન્ડ ઇફેક્ટર જે ગ્રિપિંગ વેલ્ડિંગ અથવા એસેમ્બલી જેવા ટાસ્ક પરફોર્મ કરે છે કંટ્રોલર કે જે મોશન કમાન્ડ જનરેટ અને એક્ઝિક્યુટ કરે છે પછી સેન્સર્સ કે જે ડેટા પ્રોસેસ કરે છે અને
કોઓર્ડિનેશન એન્શ્યોર કરે છે અને પાવર સપ્લાય કે જે મોટર્સ અને એક્યુએટર્સ માટે રિક્વાયર્ડ એનર્જી પ્રોવાઇડ કરે છે આ કમ્પોનન્ટ સાથે
રોબોટિક સિસ્ટમ કોઓર્ડિનેટેડ એક્યુરેટ અને રિપીટેબલ ઓપરેશન્સ પણ કરી શકે છે
સ્ટીલ કોન્ક્રીટ અને કમ્પોઝિટ સામગ્રી બાંધકામમાં અલગ અલગ રીતે ઉપયોગ થાય છે
સ્ટીલ મજબૂત છે તે હલવું પણ છે અને પવન કે ભૂકંપ આવે ત્યારે તૂટે નહીં પરંતુ વળે છે એટલે તે ઊંચી ઇમારતો માટે સારું છે કોન્ક્રીટ ભારે છે અને વજન સહન કરવા માટે ખૂબ જ સારી છે એટલે તેને પાયા અને થાંભલા માટે વપરાય છે અંદર
સ્ટીલના કાંકડા નાખવાથી વધુ મજબૂત બને છે કમ્પોઝિટ સામગ્રીમાં વિવિધ સામગ્રીનો ઘરેણાં મેળવવા માટે મિશ્રણ કરવામાં આવે છે સ્ટીલની લવચિકતા અને કોન્ક્રીટની મજબૂતી તો આમ જ ડિઝાઇન યુનિફોર્મ અને લાંબા સમય સુધી ટકાઉ રહે છે
આ બાબતો સમજવાથી એન્જિનિયરે એન્જિનિયર સુરક્ષિત ટકાઉ અને ઓછા ખર્ચ મકાન બનાવી શકે છે
જ્યારે પણ આપણે ડીપ લર્નિંગ કરીએ છીએ ત્યારે આપણને ધ્યાન હોવું જોઈએ કે આપણે કાંઈ પણ વિશ્લેષણ કરીએ કાં તો
તેના વિશે કોઈ પણ વસ્તુની માહિતી ગોતીએ છીએ તો તેને પહેલા ટ્રેન કરીએ અને પછી તેના ઉપરથી તો જે
આપણને સુનિશ્ચિત જવાબ જોઈતો હોય તે મળતો હોય તો એને એક્યુરેસી કહેવાય જો એક્યુરેસી ન મળે તો આપણે એના ઉપર
વધારે મોડલ ટ્રેન કરવું જોઈએ તે પ્રમાણની વિશ્લેષણ ડીપ લર્નિંગમાં કરવામાં આવે છે
ડિફ્યુઝન મોડેલ્સને હાઈ રિઝોલ્યુશન ડેટા અથવા કોમ્પ્લેક્સ ડેટા સેટ્સ પર સ્કેલ કરતી વખતે મુખ્ય પડકારો કમ્પ્યુટેશનલ કોસ્ટ
જેમ કે ટ્રેનિંગ ઇન્ફિરિયન્સ માટે ભારે જી પી યુ રિસોર્સીસ પછી મેમરી રિક્વાયરમેન્ટ્સ જેમ કે હાઈ ડાયમેન્શનલ ટેન્સરસ હેન્ડલ કરવી મુશ્કેલ અને અટેન્શન મિકેનિઝમ્સ જેમ કે લાર્જ ઇનપુટ સાઈઝ માટે સ્કેલેબિલિટી ઇસ્યુસ વગેરે છે આ મર્યાદાઓ એડ્રેસ કરવા
રિસર્ચર્સ લેટન્ટ ડિફ્યુઝન મોડેલ્સ એલ ડી એમ એસ નો ઉપયોગ કરે છે જે ડેટા ને કમ્પ્રેસડ લેટન્ટ સ્પેસમાં પ્રોસેસ કરીને એફિશિયન્સી વધારે છે
તેમજ ઓપ્ટિમાઈઝડ અટેન્શન મિકેનિઝમ્સ અને હાઇબ્રિડ આર્કિટેક્ચર્સ મેમરી ફૂટપ્રિન્ટ ઘટાડે છે આ સાથે પેરેલલાઈઝેશન ટેકનિક્સ અને મોડેલ ડિસ્ટિલેશનસ જેવા ઇનોવેશનસ પરફોર્મન્સ સુધારવામાં મદદરૂપ બને છે
હું રેકમેન્ડેશન સિસ્ટમને પોપ્યુલારિટી આધારિત રાખવાને બદલે પર્સનલાઈઝ્ડ બનાવવા માટે કેટલાક અપ્રોચીસ લઉં છું
પહેલાં કોલેબોરેટિવ ફિલ્ટરિંગ વાપરી શકીશું જ્યાં યુઝર્સના પાસ્ટ બિહેવિયર અને સિમિલારિટી આધારિત રેકમેન્ડેશન્સ મળે પછી કન્ટેન્ટ બેઝ્ડ ફિલ્ટરિંગ યુઝફુલ રહેશે
જેમાં પ્રોડક્ટના ફીચર્સ અને યુઝર્સની પાસ્ટ ચોઈસીસ મેચ કરાશે મેટ્રિક્સ ફેક્ટરાઈઝેશન જેમ કે એસ વી ડી વડે હિડન પેટર્ન્સ શોધી યુઝર આઈટમ રિલેશનશિપ્સ વધુ સારી રીતે મોડેલ કરી શકીએ
આ ઉપરાંત ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સ જેમ કે ન્યુરલ કોલેબોરેટિવ ફિલ્ટરિંગ અથવા સીકવન્સ મોડેલ્સ
યુઝર એક્ટિવિટી અને બ્રાઉઝિંગ હિસ્ટ્રી કેપ્ચર કરીને વધુ ડાયનેમિક રેકોમેન્ડેશન્સ આપી શકે
હું નોન રિમેનિયન જ્યોમેટ્રી ખાસ કરીને ટોર્શન ધરાવતી જ્યોમેટ્રીનો ઉપયોગ વિરુદ્ધ છું
ટોર્શન ધરાવતી જ્યોમેટ્રીમાં કનેક્શન સિમેટ્રિક ન હોવા કારણે જીઓડેસિક સમીકરણો પર અસર થાય છે
જો આપણે આઈન્સ્ટાઈન ફિલ્ડ ઇક્વેશનને ધ્યાનમાં લઈએ તો તેઓ રિમેનિયન જ્યોમેટ્રી પર આધારિત છે જ્યાં કનેક્શન સિમેટ્રિક હોય છે અને ટોર્શન ગેરહાજર હોય છે ટોર્શનનો ઉમેરો કરીને આપણે નવી મોડેલ બનાવી શકીએ છીએ પણ તેનો સ્પષ્ટ ભૌતિક અર્થ હોવો જરૂરી છે
ખાસ કરીને બ્લેક હોલ જેવા તીવ્ર ક્ષેત્રોમાં જીઓડેસિક્સનું વર્તન બદલાવી શકે છે અને તે આલ્બર્ટ આઈન્સ્ટાઈનના મૂળ સિદ્ધાંતો સાથે મેળ ન ખાઈ શકે
ટોર્શન ટેન્સરથી મળતી હજુ સ્ફૂર્તિ પરીક્ષાએ નથી અને તેઓ પરિપ્રેક્ષ્યમાં સ્પષ્ટ ઉપયોગ નથી જણાતું
તેથી જ્યાં સુધી ટોર્શન માટેનો કાયમનો ભૌતિક આધાર અને પ્રયોગાત્મક પુરાવા ન મળે ને ત્યાં સુધી હું રિમેનિયન જ્યોમેટ્રી જ અનુકૂળ માનું છું જે આજ દિન સુધી સફળ રહી છે
આજના સમયે એઆઈનો ઉપયોગ સોસાયટીમાં ઝડપથી વધી રહ્યો છે પણ સાથે એથિકલ ચિંતાઓ પણ ઊભી રહી છે એ આઈ મોડલો કેટલાક જૂથો સામે અસમાનતા દેખાડી શકે છે જેના કારણે ન્યાય સંગતતા ખંડિત થાય છે ઘણા મેન્યુઅલ કામો હવે એ આઈ સાંભળી શકે છે જે લોકોને રોજગાર ગુમાવવાની દહેશત ઊભી કરે છે એ આઈ માટે
પ્રમાણમાં ડેટા વાપરે છે અને જો તેનો યોગ્ય ઉપયોગ ન થાય તો વ્યક્તિગત માહિતીનો દુરુપયોગ થવાની શક્યતા રહે છે જ્યારે એઆઈના નિર્ણયો કેમ લેવાયા તે સમજાવવું મુશ્કેલ બને છે ત્યારે જવાબદારી કોણે લેવી એ એક મોટો પ્રશ્ન છે
ચો ગ્રુપ્સ એ વેરાયટીના સબ વેરાયટીઝના ઇક્વલન્સ ક્લાસીસ બતાવે છે કે વેરાયટીમાં કેટલા ડાયમેન્શનના સાયકલ્સ છે તેમને ઇન્ટરસેક્ટ કરતા શું આવે છે
કેટલું સિમેટ્રિક અથવા ઇરરેગ્યુલર સ્ટ્રક્ચર છે તો ઇન્ટરસેક્શન થીયરી ચો રિંગની સ્ટ્રક્ચર વેરાયટીની શેપ અને સિંગ્યુલારિટી સ્ટ્રક્ચર વિશે માહિતી આપે છે
સાયકલ ક્લાસીસ ટુ કોહોમોલોજી ક્લાસીસ સાથે કમ્પેર કરીને આપણે ટોપોલોજીકલ ઇનવેરિયન્ટ્સ જેમ કે બેટ્ટી નંબર્સ સુધી પહોંચી શકીએ છીએ
આમાં અમુક મર્યાદાઓ હોય છે હોજ કન્જેક્ચર અંદાજ છે પુરવાર નથી થયું
એમ નથી કહી શકાતું કે ચો ગ્રુપમાંથી આવે છે એટલે ચો રિંગ જ્યોમેટ્રીના દરેક પાસાને રિફ્લેક્ટ નથી કરતું
આલ્જબ્રિક સાયકલ્સ ઓલ ટોપોલોજીમાં કદાચ ટ્રાન્જેક્શનલ સ્ટ્રક્ચર્સ હોય છે જેમ કે વેનિશિંગ સાયકલ્સ પિરિયડ જેને ચો ગ્રુપ કેચ નથી કરતું
નોટ ફુલ્લી ફંક્શનલ એટલે કે દરેક મોર્ફિઝમ માટે સારી રીતે બિહેવ નથી કરતા
મોટિવની પણ જરૂર હોય છે જેમાં ચો ગ્રુપ્સ કોહોમોલોજી અને સાયકલ્સ બધાને એક સાથે જનરલાઈઝ કરવાનો પ્રયત્ન થાય છે એટલે કે ચો ગ્રુપ્સ પૂરતા નથી પણ મોટું સ્ટ્રક્ચર જોઈએ
ચો રિંગ એ આલ્જબ્રિક વેરાયટીની જ્યોમેટ્રી અને ટોપોલોજીનું અમુક પ્રતિબિંબ આપે છે ખાસ કરીને ઇન્ટરસેક્શન સ્ટ્રક્ચર અને સાયકલ ઇક્વલન્સ દર્શાવે છે
પણ એ સંપૂર્ણ પ્રતિનિધિત્વ નથી કરતી કારણ કે ટ્રાન્સેન્ડેન્ટલ ટોપોલોજીકલ ગુણધર્મો અને ડીપ કોહોમોલોજીકલ સ્ટ્રક્ચર ચો રિંગના બહાર રહે છે અત્યારે માટે હોજ કન્જેક્ચર અને મોટિવ થીયરી એ ફ્યુચરનું દિશા દર્શન કરે છે જે ચો રિંગને એક વિશાળ કોહોમોલોજીકલ દૃષ્ટિકોણમાં પ્લેસ કરે છે
ફર્સ્ટ તો છે સોસની જે જાડાશ છે મતલબ વિસ્કોસિટી છે એ ચેક કરવી જાડાઈ જોઈ લે જો બહુ પાતળી છે તો પ્લેટ પર વહી જશે અને ગંદકી થશે અને જો બહુ જાડી છે તો લાઇન બનાવવી પણ મુશ્કેલ થશે એટલે એટલી જાડી રાખવી કે પ્લેટ પર મૂકીએ ને તો પોતાનો આકાર રાખી શકે
એના પછી છે સાચો સાધન પસંદ કરવો સોસ લગાવવા માટે કેવું સાધન સિચ્યુએશન પ્રમાણે બદલાય જો લાઈનો અને ટપકાં વગેરે જોઈએ તો નાનો ચમચો
અને સ્મૂધ અને સ્વાઇપ બનાવવું છે તો ચમચાના પાછળના ભાગનો ઉપયોગ કરવો અને તમને સોસિસ બ્રશનો પણ ઉપયોગ કરી શકો ખાસ કરીને જ્યારે તમે પેઇન્ટ સ્ટાઇલ લુક ઈચ્છો તો
પ્લેટ તૈયાર કેવી રીતે રાખવી તો પ્લેટમાં ચમકદાર સંપૂર્ણ રીતે સૂકી અને હળવી ગરમ હોવી જોઈએ ભીની અથવા ઠંડી પ્લેટ પર સોસનો ઇફેક્ટ બગડી જાય છે
સોસ લાગુ કરવાની રીત તો એક ચમચાને સોસમાં ડુબાડ અને વધારે સારું સોસ થોડીક થોડીક ટપકાવ
હવે ચમચાના જે પાછળનો ભાગનો છે ને ચમચાના પાછળનો એને પ્લેટના ખૂણામાં મૂક અને એક હળવી લાઇન બનાવ
અને ધીરે ધીરે એવું ધીમે ધીમે એવું ફેલાતું જવાનું કે પાતળી થઈ જાય ધાર સાફ કરવી પ્લેટને ધાર પર સોસના ટપકાં ના હોય એ ધ્યાન રાખવું હોય તો ભીના કપડાથી લઈને જગ્યાને સાફ કરી દેવાનું
હવે થોડીક પાછળ હટીને જોઈએ કે બધું બરાબર લગતું છે કે નહીં શું તું માઇક્રો ગ્રીન્સ એડિબલ ફ્લાવર્સ અને સોસનું સંતુલન સાચવ્યું છે
સોસ એ મેઇન છે એની સાથે એલિગન્સ હોવી જોઈએ યાદ રાખો તમે એક પકવાન નહીં એક કલાકૃતિ તૈયાર કરી રહ્યા છો દરેક લાઇન દરેક ફૂલ અને દરેક પાન બધું એક સંદેશ આપે છે તારી સોસ પહેલી ઝલક આપે છે અને તું પારંગત રીતે મૂકે
સર હું માનું છું કે કન્વેચર બેલ્ટની વારંવારની ખરાબીનું મૂલ્યાંકન ખૂબ જરૂરી છે
એ માટે આપણે પ્રિવેન્ટિંગ મેનેજમેન્ટ શેડ્યુલ લાગુ કરવો જોઈએ દરરોજ કે દરેક શિફ્ટ પછી બેલ્ટનું વિઝ્યુઅલ
નિરીક્ષણ ટેન્શન ચેક અને ટ્રેકિંગ સેટિંગ જરૂરી છે અમે ખરાબીનું મુખ્ય કારણ શોધીને એના આધાર પર સ્પેર પાર્ટ્સની
ઉપલબ્ધતાની તૈયારી રાખી શકીએ આ ઉપરાંત ઓપરેટર અને મેન્ટેનન્સ સ્ટાફને પણ ટ્રેનિંગ આપવી જોઈએ કે સામાન્ય ખામીઓ પહેલાં જ કેવી રીતે ઓળખી શકાય
નમસ્કાર હું તમને બધાને જણાવું છું
કે આપણે જે આ કામ કરીએ છીએ તેમાં એન એલ પી નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગમાં શા માટે ટ્રાન્સલેશનમાં બીજી
લોજિસ્ટિક રિપ્રેઝન્ટ નથી થતા અને ઇંગ્લિશમાંથી અન્ય વાતોમાં
કેવી રીતે નથી થતા તે માટે આપણે પ્રથમ તો બાઈન્ડિંગ
તે શીખવું પડશે જેમાં તમને બધાને ખબર જ હશે કે કઈ રીતે તેનો ઉપયોગ કરવો અને તેનાથી
આપણે કંટ્રોલમાં લઈ શકીએ છીએ આ બધી વસ્તુઓને જેથી ઇંગ્લિશથી ટ્રાન્સલેટ કરવું ઈઝી પડે છે ઇંગ્લિશથી અન્ય લેંગ્વેજીસ જેમ કે ગુજરાતીમાં આપણે કરીએ છીએ આ કાર્ય
તો તે સંપૂર્ણ રીતે કઈ રીતે સારું કરવું તે ખબર પડે છે
અને એ પછી છે કંટ્રોલ કમાન્ડ સી કઈ રીતે કરવું આપણે ક્વોલિફાયર અને સ્કોપનો ઉપયોગ પણ સારી રીતે કરવો જોઈએ અને શા માટે તે નથી ચાલતું કારણ કે આપણે ખોટી કીઝનો ઉપયોગ કરીએ છીએ અને જેનાથી
ખરા ખોટી કમાન્ડ આપીએ છીએ તેથી ઇંગ્લિશમાંથી અન્ય ભાષાઓમાં નથી થતું સો ધેટ
આ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ ટીમને હું સમજાવવા માંગું છું કે તમે સારી રીતે કમાન્ડનો ઉપયોગ કરો અને કીઝનો ઉપયોગ કરો
જેથી કે ઇંગ્લિશમાંથી અન્ય ભાષાઓમાં ટ્રાન્સલેટ કરવું સરળ બને છે
જેવી રીતે મારા મિત્રએ કીધું કે દરેક દરેક સવારે દસ મિનિટ માટે
એક સેન્સર ચાલુ થવું જોઈએ અને પાણી આપવું જોઈએ પરંતુ છોડવાઓને જો પાણીની જરૂર નથી તો
એની અંદર પાણીનો પણ દુર્વ્યય થાય છે તો તેના કારણે આપણે સોઈલ સેન્સર રાખવું જોઈએ કે જે ક્લોઝ લૂપ પ્રદાન કરે છે કે અગર સોઈલ સેન્સર છે
તો એ દરેક વખતે જમીનની અંદર જમીનની અંદર કેટલી સંતૃપ્તતા છે અને કેટલી જમીન પોચી છે એનું ચકાસણી કરશે અને જો થ્રેશોલ્ડ કરતાં વધારે જમીન પોચી છે તો એ પા પાણી નાખવાનું રહેવા દેશે
એટલે ક્લોઝ લૂપ થશે અને સેન્સર અને માઈક્રો કંટ્રોલર જેમ કે ઈ એસ પી થર્ટી ટુનો ઉપયોગ કરીને આપણે આવું કરી શકીએ
હવે તૃતીય દિવસે શૂટિંગ ચાલી રહ્યું છે
જનરેટર અચાનક ફેલ થઈ ગયો છે અને હવે શેડ્યુલને બે કલાક પાછળ છીએ
હું તુરંત ડિરેક્ટર ઓફ ફોટોગ્રાફી ડી પી સાથે વાત શરું કરું છું
જુઓ હાલની પરિસ્થિતિ ધ્યાનમાં લઈને આપણું મૂળ લાઈટિંગ પ્લાન અમલ મૂકવું શક્ય નથી
હવે આપણે જે બેકઅપ પાવર છે તે માત્ર બેકિંગ ઓપરેશન અને સાઉન્ડ માટે પૂરતું છે ડિરેક્ટર આઈડી કરે છે તેનો પ્લાન શોટ લેવાનો છે
તેને રોકાણ ઘણી નજીક બજેટ જોઈ રહ્યા છે શું આપણે સ્થાનો પ્રાકૃતિક લાઈટ અને જોખમ વગર પ્રેક્ટિકલ લાઈટ્સ જેમ કે લેમ્પ ટોર્ચ ગાડીના હેડલાઈટ્સ નો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ જો આવું કરીએ તો આપણે કલર ટેમ્પરેચર બેલેન્સ કરીને શોટ્સ યોગ્ય મૂડ આપી શકીએ
ચાલો શોટ લિસ્ટ ફરીથી તપાસી અને શું શું ઘટાડી શકાય છે તે જુઓ આ રીતે આપણા દિવસે બાકી રહેલા શોટ પૂરા કરી શકીએ વિલંબ અને ઓછો રહેશે વધારે બજેટમાં પણ ન જવું પડે પછી રાત્રે આપણે જનરેટર રિપેર કામ કરી ચકાસી શકીએ
મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સની ઈફિશિયન્સી અને સ્કેલેબિલિટી ઈમ્પ્રુવ કરવા માટે ઘણી ટેકનિક યુઝ થાય છે
જેમ કે ડીપ લર્નિંગ આર્કિટેક્ચર્સ લાર્જર ડેટા સેટ હેન્ડલ કરી શકે છે અને કોમ્પ્લેક્સ પેટર્નસ કેપ્ચર કરે છે મોડેલ પ્રુનિંગ દ્વારા અનનેસેસરી વેઈટ રીમુવ કરીને મોડેલ લાઈટવેઈટ અને ફાસ્ટર બને છે ખાસ કરીને ડિપ્લોયમેન્ટ માટે
હાઈપર પેરામીટર ઓપ્ટિમાઈઝેશન જેમ કે ગ્રીડ સર્ચ બાયસિયન ઓપ્ટિમાઈઝેશન વગેરે મોડેલ પરફોર્મન્સ ફાઈન ટ્યુન કરે છે આ અપ્રોચીસ સાથે મોડેલ હાઈ એક્યુરેસી મેન્ટેઈન કરીને પણ કમ્પ્યુટેશનલ કોસ્ટ અને લેટન્સી રિડ્યુસ કરી શકે છે
અમારા ડિફ્યુઝન મોડેલનું ઇન્ફિરિયન્સ સ્લો હોવાથી રિયલ ટાઈમ ઈમેજ એડિટિંગમાં યુઝર એક્સપિરિયન્સ ખરાબ થઈ રહ્યો છે જેને ઝડપી કરવા માટે ત્રણ ટેકનિક અજમાવી શકાય પહેલું
ડિસ્ટિલેશન મતલબ જેમાં મોટા મોડેલને નાના સ્ટુડન્ટ મોડેલમાં કમ્પ્રેસ કરીએ છીએ જે ઝડપ વધારે છે પણ ઈમેજ ક્વોલિટી થોડી ઘટાડી શકે બીજું ડીડીઆઈએમ સેમ્પલિંગ
જેમાં ઓછા ટાઈમ સ્ટેપમાં ડીનોઈઝિંગ કરીને લેટન્સી ઘટાડીએ છીએ જોકે ડિટેલ થોડીક કોમ્પ્રોમાઈઝ થઈ શકે
ત્રીજું છે ક્વોન્ટાઈઝેશન જેમાં મોડેલ વેઇટ્સને લોઅર પ્રિસિઝનમાં કન્વર્ટ કરીને મેમરી પણ બચાવીએ અને હાર્ડવેર પર
ઇન્ફિરિયન્સ ફાસ્ટ કરીએ છીએ પણ વધારે ક્વોન્ટાઈઝેશન કરવાથી ક્વોલિટી ઉપર અસર પડે છે આમ ત્રણેય પદ્ધતિઓ સ્પીડ મેમરી અને ઈમેજ ક્વોલિટી વચ્ચે થોડા ઘણા તફાવત લાવે છે
જો આ રોબોટના પૈંડા તેની જગ્યા ઉપર જ ફર્યા કરે છે અને રોબોટને આગળ લઈ જઈ શકતા નથી જેના ઘણા કારણો હોઈ શકે છે જેમ કે વજન સ્પીડ
ઘર્ષણ વગેરે તો સૌથી પહેલા આપણે વાત કરીએ વજનની તો જો રોબોટનું વજન વધુ પ્રમાણમાં હોય
તો પણ આ શક્ય બને બીજું છે સ્પીડ ચીકણી સપાટી ઉપર જો પૈંડાની સ્પીડ વધુ પ્રમાણમાં હોય તો પણ રોબોટ આગળ વધી શકતા નથી
અને ત્રીજું કારણ છે ઘર્ષણ જો પૈંડાની બનાવટ એવી રીતે ન હોય કે તે જમીનને પકડીને ચાલી શકે તો પણ પૈંડા આગળ વધી શકતા નથી અને ચીકણી સપાટી ઉપર સ્લીપ થઈ શકે છે