ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
फंडामेंटल कंपोनंट्स ऑफ फ्लेग्झिबल पेव्हमेंटिंग पहिला सबग्रेड त्यात फाऊंडेशन सॉईल सर्व लोड शेवटी इथे ट्रान्सफर करतो सबबेस लोड डिस्ट्रिब्युट करतो आणि ड्रेनेज मदत करतो बेस कोर्स स्ट्राँग लेयर लोड स्प्रेड आणि स्ट्रेंथ देतो
असफाल काँक्रिट सरफेस कोर्स टॉप ट्रॅफिक लोड घेतो आणि स्मूथ राईड देतो
या सगळ्या लेयर्समुळे लोड load] डिस्ट्रिब्युट होतो आणि रोड ड्युरेबल राहतो
एम आय जी बिल्डिंगमध्ये डिससिमिलर मेटलसाठी शिल्डिंग गॅस मिश्रितचा इफेक्ट होतो फर्स्ट डिफ्युजन गॅस कंपोजिशन मॅटल एलेमेंट्सचं मिक्सिंग आणि डिफ्युजन रेट अफेक्ट करतो सेकंड फेज ट्रान्समिशन ट्रान्फोर्मेशन्स गॅस इनफ्लुएन्स हीट इनपुट आणि कुलिंग रेटमुळे मायक्रोस्ट्रक्चर चेंज होते थर्ड
फेरायट नंबर एस्पेशियली स्टिल स्नेनलेस जॉईंट्स गॅस अल्टरकरून फेरायट कंटेंट कंट्रोल करतो क्रॅकिंग कमी करतो चौथा मेकॅनिकल प्रॉपर्टिज
स्ट्रेंथ टफनेस हार्डनेस गॅस मिक्श्चर आणि प्लस हिं हिट इनपुटवर डिपेंड करतो
गॅस मिक्श्चर हिट डिफ्युजन फेरायट आणि मायक्रोस्ट्रक्चर मेकॅनिकल प्रॉपर्टिज कंट्रोल करतो
डी व्ही एलने सिग्नल गमावला की आपल्या लगेच काल्मन फिल्टरमध्ये ते रिफ्रेट करावं लागतं
मी ऑब्जर्व्हेशन कोव्हिरन्स वाढवून डी व्ही एलकडून आलेला डेटाला डाऊन वेट करेन म्हणजे फिल्टर त्या मेजरमेंटवर अवलंबून राहणार नाही
खरंतर तोपर्यंत आपली स्टेट प्रिडिक्शन फक्त आय एम यूवर चालेल म्हणजे डेड रेकॉकनिंग
पण आपल्याला माहिती आहे की आय एम यूमध्ये बायस आणि नॉईजमुळे ड्रिफ्ट सतत वाढत जातो म्हणून कल्मन फिल्टरच्या कोव्हिरन्स मॅट्रिक्सला इनफ्लेट करूनही अनसर्टंटी दाखवणार आहे
आता ड्रिफ्ट कमी करण्यासाठी आपल्याकडे इतर काही पर्याय आहेत प्रेशर सेंसर आपल्याला डेफ्ट कंट्रेंट करून देईल
मॅग्नेटोमिटर हेडिंग स्टेबिलाईझ करेल आणि जर सोनर किंवा अल्टिमिटर नीट चालू असेल तर टेरेन रिलेटेड फिक्सिस घेऊन आपण पोजिशन थोडं सुधारू शकतो
म्हणजे जर डी व्ही यल हरवलं तरी व्हियिकल पूर्णपणे ब्लाईंड होणार नाही पण यामध्ये काही मर्यादा नक्कीच आहेत फक्त आ एम यूवर अवलंबून राहिलं तर पोजिशन एरर वेळेबरोबर वाढत जातो त्यामुळे आपण फेलसेफ मेकॅनिझम पण तयार ठेवले आहेत
जर डी व्ही यल ठराविक वेळेत परत आलं नाही तर व्हिहिकलला स्लो डाऊन करायचं होल्ड पॅटर्न करायचं किंवा गरज असेल तर सरफेसहून जी पी एस फिक्स घ्यायचं अशाप्रकारे शॉर्टटर्म ॲटोनोमी कायम राहील पण लाँग टर्ममध्ये ड्रिफ्टचं नुकसान कंट्रोलमध्ये राहील
मी प्रस्ताव बघितला तुम्ही जे पार्क आणि ई व्ही चार्जिंग स्टेशन देत आहात
ती एक उत्तम सार्वजनिक सुविधा आहे पण तुम्ही मागितलेले झिरो पॉईंट फायू अतिरिक्त
एफ एस आय याची सुविधांच्या बदलात बोनस एफ एस आय म्हणून देण्यात येणार नाही कारण आपल्या नियमाप्रमाणे बोनस एफ एस आय फक्त
समावेक्ष झोनिंग अंतर्गत देण्यात येते किंवा रस्ता रुंदिकरणासाठी देण्यात येते अशा कामासाठी मिळते
तुम्ही जो प्रस्ताव अतिरिक्त बांधकाम कर करायचे असेल तर सर्वोत्तम सोपा आणि कायदेशीर मार्ग म्हणजे
बाजारातून टी डी आर विकत घेणे तुमच्या जागेवर तो वापरता येईल यावर तुमचा अतिरिक्त फायदा होईल
तर सेमिकंडक्टर डायोड हा एक खूप महत्त्वाचा नॉन लिनियर असा एक कंपोनन्ट आपल्या इलेक्ट्रिकल इंजिनिअरींगमध्ये आपण वापरतो
बेसिकली यामध्ये काय होतं सिलिकन जो आहे तो आपल्याला माहीत आहे की सेमिकंडक्टर आहे तर सिलिकन हा कंडक्टर नाही आहे कारण की त्याकडे इतके इलेक्ट्रॉन नाही आहेत त्याकडे तो एक मेटल नाही आहे त्याकडे व्हॅलन्स बाँडमध्ये इलेक्ट्रॉन नाही आहेत त्यामुळे तो नाही करू शकत पण ॲट द सेम टाईम
त्याची केमिश्ट्री अशी आहे की आपण त्याचा वापर करू शकतो होल्स आणि इलेक्ट्रॉन्सचा जो कन्सेप्ट आहे त्याचा वापरून आपण त्याला डोपींग करून म्हणजे
सिलिकॉन सोडून त्यापेक्षा एक जास्त किंवा एक कमी इलेक्ट्रॉन असलेल्या केमिकल्सला आपण त्यामध्ये एकदम कमी प्रमाणामध्ये टाकून त्याला आपण कंडक्टिव्ह बनवू शकतो वेगवेगळ्या परिस्थितीमध्ये
तर जो डायोड आहे याच्यामध्ये आपण काय करतो की एक पी टाईप आहे ज्याच्यामध्ये एक इलेक्ट्रॉन कमी असलेला बोरॉन किंवा त्यासारखा कोणता तरी एक केमिकल त्यामध्ये आपण टाकतो एकदम कमी प्रमाणामध्ये
ज्याच्यामुळे काय होतं की प्रत्येक बोरॉनमध्ये एक इलेक्ट्रॉन आपल्याला
जास्त मिळतो सॉरी कमी मिळतो तर कारण की व्हॅलन्स बँडमध्ये फक्त त्याच्यात तीनच असतात तर तीन बाँड बनतात आणि एक जागा मोकळी राहते
तर कधी कधी काय होतं की एक दुसरा इलेक्ट्रॉन ती जागा भरतो आणि जिथं तो आधी होता ती जागा मोकळी होते मग त्याला आपण होल म्हणतो असा होलमुळे एक इलेक्ट्रिक करंट तयार होतो कारण की जिथे जिथे होल आहे तिथे तिथे निगेटिव्ह चार्ज नाही आहे का अर्थी पॉजिटिव्ह चार्ज डॉमिनोट डॉमिनेट करत आहे
तर अशा पद्धतीने पी टाईप आहे आणि तसंच एन टाईप जे आहे ज्याच्यामध्ये एक इलेक्ट्रॉन जास्त असतो आणि तो त्याच्यामुळे कंडक्शन होतं अशा पी टाईप आणि एन टाईप सेमिकंडक्टरला आपण
एकमेकाला टच करून असं एक छोटासा पार्ट बनवतो त्यामध्ये काय होतं तर जिथं जंक्शन बनत आहे जिथं पी टाईप आणि एन टाईप जुळत आहेत
त्याठिकाणी एन टाईपमधले काही इलेक्ट्रॉन जंप करून पी टाईपमधले होल भरून टाकतात मग त्यामुळे ती जागा अशी बनते की जी आधी
पी टाईप असो किंवा एन टाईप असो तो ती जागा पूर्ण न्युट्रल होते की कारण की जितका पॉजिटिव्ह चार्ज होता प्रोटॉन तेवढेच इलेक्ट्रॉन होते पण आता इलेक्ट्रॉन उडी मारून
पी टाईपमध्ये गेल्यामुळे जी पी टाईपची साईड चार्ज्ड होते आणि जी एन टाईपची साईड आहे ती थोडी पॉजिटिव्हली चार्ज्ड होते
मग यामुळे होतं असं की एक बॅरियर बनवतं आता कारण की
ह्या बॅरियरमुळे इलेक्ट्रॉन जसे आधी जात होते तसेच पुढे जाऊन मिसळू शकत नाहीत आणि हे जे बॅरियर मध्ये बनत आहे त्याला आपण म्हणतो डिप्लिशन रिजन
तर जेव्हा जेव्हा आपण एक हाय व्होल्टेज करंट सॉरी नॉट करंट
जेव्हा जेव्हा आपण एन टाईपमध्ये नेगेटिव्ह आणि पी टाईपमध्ये पॉजिटिव्ह आपण बॅटरीचे कनेक्शन करणार तेव्हा काय होणार बे बॅटरीच्या नेगेटिव्हमधून इलेक्ट्रॉन फ्लो होतात याच्या नेगेटिव्हमध्ये
आणि ती ती जी फिल्ड तयार करतात ती फिल्ड हे डिप्लिशन रिजनचे इलेक्ट्रीक फिल्डला जर पेक्षा जर मोठी झाली तर मग इलेक्ट्रॉन जंप करून
दुसऱ्या साईडला जाऊ शकतात आणि इलेक्ट्रिसिटी फ्लो होते
पण जर आपण बॅटरी उलटी लावली तर आधीपासून असलेले इलेक्ट्रॉन हे बॅटरीच्या पॉजिटिव्ह साईडला जातात आणि नसलेले इलेक्ट्रॉन जिकडे आधी आधीपासून पी टाईप आहे ज्याच्यामध्ये इलेक्ट्रॉन कमी आहेत तिकडे इलेक्ट्रॉन येऊन ती पण जागा भरून टाकतात आणि त्यामुळे डिप्लिशन रिजनची जी रुंदी आहे ती वाढते
आणि डायोड काम करत नाही असं याला बॅकवर्ड कनेक्शन म्हणतात फॉर्वर्ड कनेक्शनमध्ये डायोड काम करतो तर ह्याच्या आधी मी जे बोललो
तर अशा या डायोडचा वापर करून ना आपण पाहिजे तेव्हा डायोडला कंडक्टिव्ह किंवा नॉन कंडक्टिव्ह बनवू शकतो त्यामुळे एक नॉन लिनियर असा एक हा पार्ट आहे
डिस्काऊंटेड कॅश फ्लो डी सी यफ सेंसिटिव्हिटी ॲनेलिसीस आणि मोंटो कार्लो सिम्युलेशन
हे तिन्ही यन पी व्ही विश्लेषणासाठी महत्त्वाची उपकरणे आहेत डी सी यफपद्धतीने भविष्यातील रोख प्रवाह सध्याच्या मूल्यात रुपांतरीत केले जातात
सेंसिव्हिटी ॲनेलिसीसमध्ये विविध घटक जसे की विक्री खर्च व्याजदर यातील बदल एन पी व्हीवर कसा परिणाम करतात हे पाहिले जाते मोंटो कार्न कार्लो सिम्युलेशनमध्ये हजारो वेगवेगळ्या परिस्थितींचे अनुकरण करून एन पी व्हीचा संभाव्य विता वितरण प्रोबॅलिटी डिस्ब्युशन
समजून घेतला जातो हे सर्व एकत्र वापरल्यास प्रकल्पाच्या आर्थिक व्यवहार्ता विश्लेषणात अधिक अचूकता येते
जसं तुम्ही म्हणताय आत्ता की आपली जी गाडी आहे ती अचानक रस्त्यातून एका दिशे एका कोपऱ्यामध्ये जायला चालू करते तर सगळ्यात पहिलं तर मला हे सांगा
की तुम्ही आत्तापर्यंत कोणकोणत्या टेस्ट केल्या आहेत याबद्द यावर आणि तुमचा डाटा याच्यावर काय म्हणतो स्पेसिफिकली जर मला म्हणायचं झालं तर मला हे बघायचं आहे की जो सा सेंसरकडून डाटा येत डाटा येत आहे जो लायडार सेंसर आहे किंवा कॅमेराज आहेत किंवा जे
सोनार वगैरे जे काही सेंसर आहेत या सेंसरमधून जो डाटा येत आहे काय आहे सगळ्यात पहिली गोष्ट ही की त्यामध्ये काही
खराबी तर नाही आहे खराबी इथ इथं मी म्हणतो आहे की त्यामध्ये तरी कुठला तरी एक कॉस्टंट ड्रिफ्ट तर नाही आहे हे एक बघायचं आहे दुसरी गोष्ट ही
की
हा जो ड्रिफ्ट होतो आहे तो लिनियर आहे कॉनस्टंट आहे का तो वाढत आहे जसं जसं आपण पुढे जाऊ ही एक महत्त्वाची गोष्ट आहे बघणं याच्यावरून आपल्याला कळू शकतं की कुठे चूक झालेली आहे ते सोडून आणखी एक शक्यता ही आहे की हा डाटा आपण ज्या मशीन लर्निंग मॉडेलमध्ये फिड करत आहोत तो मॉडल
क्या काय त्या मॉडेलमध्येच एक ड्रिफ्ट किंवा एक ॲक्सलरेशन चुकीच्या
दिशेमध्ये आलेला आहे का ह्याची तपासणी करणं खूप गरजेचं आहे त्यासोबत आपलं जे कंप्युटर व्हिजन आहे
काय ते लेनला बरोबर ओळखत आहे का नाही हे ही बघणं खूप गरे खूप गरजेचं आहे
असं होऊ शकतं की कंप्युटर व्हिजनमध्ये जी लेन ते ओळखन ओळखण्याचा प्रयत्न करत आहे तेच चुकीचं असेल
लार्ज लँग्वेजमधील मॉडल्समध्ये झालेल्या अलीकडील प्रगतीमुळे मोठ्या मजकुरातील माहिती समजून घेण्याच्या आणि लक्षात ठेवण्याच्या क्षमतेत लक्षणीय वाढ झाली आहे
या आव्हानाला दूरवरचे अवलंबित्व लाँग रेंज डिपेडन्सिज हाताळणे असे म्हणतात
हे काही प्रमुख आर्किटेक्चरल इनोव्हेशन्समुळे शक्य झाले आहे ज्यांनी पूर्वीच्या मॉडेल्सच्या मर्यादांवर मात केली आहे
आधुनिक एल एल एमसाठी सर्वात मोठा आणि पायभूत शोध म्हणजे ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर तो जो दोन हजार सतरामध्ये अटेंशन इज ऑल यू नीड या शोधनिबंधात सादर करण्यात आला याची मुख्य नविनता म्हणजे सेल्फ अटेंशन यंत्रणा
जी मॉडेलला एखाद्या विशिष्ट शब्दावर प्रक्रिया करताना इनपुटमधील इतर शब्दांच्या महत्त्वाचे वजन करण्यास अनुमती देते
रेकरंट न्युरल नेटवर्कसारख्या पूर्वीच्या आर्किटेक्चरच्या विपरीत जे मजकुरावर अनुक्रमे प्रत्रिया प्रक्रिया करतात ट्रान्सफॉर्मर्स सर्व टोकन्सवर समांतर प्रक्रिया करते
सेल्फ अटेंशन यंत्रणा कोणत्याही टोकनला मजकुरातील इतर कोणत्याही टोकनकडे थेट लक्ष करण्यास सक्षम करते मग तो कितीही दूर असले तरी
मजकुरात एकमेकांपासून दूर असलेल्या शब्दांमधील संबंध ओळख ओळखण्यासाठी हे थेट कनेक्शन महत्त्वपूर्ण आहे जे दूरवरचे अवलंबित्व हाताळण्याचे मूळ सार आहे
मूळ ट्रान्सफॉर्मर्सची एक मोठी मर्यादा ही आहे की सेल्फ अटेंशन यंत्रणेचा संगणकीय आणि मेमरी खर्च इनपुटच्या लांबीनुसार द्विघाती वाढतो यामुळे खूप मोठे दस्ताऐव दस्ताऐवज हाताळणे अत्यंत महाग होते या समस्येवर मात करण्यासाठी संशोधिकांनी
स्पार्स अटेंशनचे विविध प्रकार विकसीत केले आहेत यापद्धती सेल्फ अटेंशन यंत्रणे बदल कर करतात जेणेकरून ते फक्त काही निवडक टोकन जो जोड्यांसाठीच अटेंशन स्कोअर मोजतात ज्यामुळे खर्च द्विघातीवरून रेषीय होतो
याची मुख्य उदाहरणे म्हणजे स्लायडिंग विंडो अटेंशन डायलेटेड स्लायडिंग विंडो अटेंशन ग्लोबल अटेंशन स्पार्स अटेंशनचा वापर करणारे आर्किटेक्चर्स हे लाँग फॉर्मर आणि रिफॉर्मर हे आहेत याच्या या संकल्पनेवर आधारित अनेक प्रभावी प्रभावी मॉडेल्स तयार केले आहेत जे मोठे मजकूर कार्यक्षमतेने हा हाताळू शकतात
त्याचप्रमाणे अलीकडच्या संशोधनातील दूरवरच्या अवलंबितेचा आव्हानाला तोंड देण्यासाठी अटेंशन यंत्रेणेला पर्याय म्हणून इतर पद्धतींचाही शोध घेतला जात आहे जसे की स्टेट स्पेस मॉडेल्स
या आर्किटेक्चरल इनोव्हेशन्सनी एल एल एमच्या क्षमतांच्या सीमा वाढवण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावली आहे ज्यामुळे त्यांना खूप मो मोठे आणि गुंतगुंतीचे मजकूर आवश्यक असलेली अधिक किचकट कार्य हाताळण्यास सक्षम केले आहे
टोन भाषांसाठी ध्वन्यात्मक ट्रानस्क्रिप्शन सिस्टम विकसित करणे हे अद्वितीय आव्हाने सादर करते कारण टोन आणि इनटोनेशन सारख्या सुपरसेग्मेंटल अचूकपणे कॅप्चर करण्याची आवश्यकता असते
जे वैयक्तिक ध्वनींच्या पलीकडे अर्थ घेऊन जातात व्यंजन आणि स्वर यासारख्या सेग्मेंटल वैशिष्ट्यांप्रमाणे
टोनमध्ये पीच भिन्नता समाविष्ट असतात जी शब्द किंवा व्याकरणाच्या रुपांमध्ये फरक करू शकतात
ज्यामुळे अचूक प्रतिनिधित्व आवश्यक होते तथापि आय पी ए सारख्या पारंपरिक ट्रानस्क्रिप्शन सिस्टममध्ये मुळत: नॉन टोनल इंडोयुरोपीयन भाषा लक्षात घेऊन डिजाईन केले गेले होते आणि बहुतेकदा स्वरातील फरकांची संपूर्ण जटीलता सामावून घेण्यास संघर्ष करावा लागतो
डायक्रिटिक्स सामान्यत: पातळी आणि समोरचे टोन चिन्हांकीत करण्यासाठी वापरले जातात परंतु समृद्ध स्वर यादी असलेल्या भाषांमध्ये त्यांचा
मर्यादित संच ओव्हरलोड किंवा अस्पष्ट होऊ शकतो शिवाय काही भाषा टोन आणि इनटोनेशन दरम्यान परस्पर संवाद प्रदर्शित करतात जसे की जोर किंवा
वाक्यप्रकारामुळे पीचमध्ये बदल जे स्थिर ट्रानस्क्रिप्शनमध्ये लेक्सिकल टोनपासून वेगळे करणे कठीण आहे
स्वर नमुन्यांचे गतीमान आणि संदर्भ संवेदनशील स्वरूप गुंतागुंत वाढवते विशेषत: कलेक्टेड भाषण किंवा जलद संभाषणात
या सुक्ष्म भिन्नता कॅप्चर करणारी प्रणाली तयार करण्यासाठी अनेकदा डायक्रिटिक्सला अतिरिक्त चिन्हे किंवा संख्यात्मक टोन पातळीसह एकत्र करणे आवश्यक असते जे दृश्यमानपणे दाट आणि अर्थ लावणे कठीण होऊ शकते
आणखी एक समस्या अंतर्वक्ता भिन्नतेमध्ये आहे टोन प्राप्ती बोली भाषांमध्ये किंवा वैयक्तिक वक्तांमध्ये लक्षणीयरित्या भिन्न असू शकते मानकीकरणाला आव्हान देते शिवाय डाऊनस्टेप किंवा टोन सांधी सारख्या काही ध्वन्यात्मक घटनांना सुसंगत परंतु
ध्वन्यात्मकदृष्ट्या अचूक पद्धतीने प्रतिनिधित्व करणे कठीण आहे शेवटी ट्रानस्क्रिप्शन सिस्टम उपयुक्त अंदाजे ऑफर करत असताना नैसर्गिक भाषेच्या वापरांमध्ये
स्वर सुपरसेग्मेंटल्सची पूर्ण तरलता आणि परस्पर संवाद प्रतिबिंबित करण्याच्या त्यांच्या क्षमतेमध्ये ते मर्यादित राहतात
अधिक व्यापक दस्तऐवजीकरणासाठी सतत परिष्करण बहुतेकदा ध्वनिक विश्लेषण आणि तांत्रिक साधनांनी पूरक आणि आवश्यक आहे
हा प्रश्न खूप महत्त्वाचा आहे चला आपण एका साहित्यामधून आयडेंटिटी कशी तयार होते हे समजून घेऊया त्यासाठी पोश्ट कोलोनियल थियरीचा वापर करूया
एखाद्या पुस्तकाचा विचार करूया जिथे लेखक वसाहतवादी कोलोनियल संस्कृती आणि स्वत:च्या मूळ संस्कृतीमध्ये अडकलेला असतो इथे हायब्रिडिटिची संकल्पना लागू होते म्हणजेच दोन वेगवेगळ्या संस्कृतींच्या मिश्रणातून एक नविन ओळख तयार होते जी पूर्णपणे युरोपिय किंवा पूर्णपणे स्थानिक नसते
दुसरं मिमिक्री
मिमिक्री म्हणजे स्थानिक लोक वसाहतवादी लोकांची नक्कल करतात ज्यांच्यासरखं बोलतात वागतात पण ही नक्कल कधीच पूर्ण नसते यातून एक विचित्र स्थिती तयार होते जी आयडेंटिटिच्या शोधाला आणखी गुंतागुंतीचं बनवते शिवाय सेबॉल्टनचा मुद्दा आहे
ज्या लोकांचा ज्या लोकांचा आवाज दाबला गेला ते इतिहासाच्या मुक्त प्रवासातून वगळले गेले त्यांच्या कथा या साहित्यात या साहित्यातून समोर येतात थोडक्यात पोश्ट कोलोनियल साहित्य दाखवून देतं की आयडेंटिटी हे साधी गोष्ट नाही ती वसाहतवाद स्थलांतर आणि दोन संस्कृतींमधील संघर्षातून तयार होते
तुमच्या निवडलेल्या चित्रिकरणाचा ठिकांणांचा विचार करून मी विशिष्ट मूड प्राप्त करण्यासाठी व्यावहारिक प्रकाश आणि रंगसंगतीचा सुयोग्य वापर करेन
पहिल्यांदा उपलब्ध प्रकाशाची सखोल माहिती घेण्यासाठी ठिकाणांची पाहणी करेन त्यानंतर इच्छित सौंदर्यशास्त्र आणि रंगसंगती निश्चित करण्यासाठी एक तपशीलवार मूड बोर्ड तयार केला जाईल
विशिष्ट दृश्य प्रभाव निर्माण करण्यासाठी व्यावहारिक प्रकाशाची सुधारणा करण्यासाठी आणि प्रकाश गुणोत्तरावर
नियंत्रण ठेवण्याची रणनीती आखेन शेवटी रंग ग्रेडींगची पूर्व कल्पना करून सेटवरील निर्णय अंतिम दृश्याशी आणि मूडशी सुसंगत राहतील याची खात्री करेन
बाह्य जगाची समस्या आपल्याला वास्तविकतेपर्यंत पोहोचण्याच्या ज्ञानमीमांसक स्वरूपाला आव्हान देते विशेषत: जेव्हा आपण ज्ञानेंद्रियांच्या माहितीच्या संभाव्य मर्यादा विचारात घेतो
ही समस्या संशयवाद निर्माण करते कारण आपल्याला खात्री नसते की आपली इंद्रिये बाह्य जगाचे अचूक प्रतिनिधित्व करतात
काही विचारसरणी आदर्शवादाकडे झुकतात जिथे वास्तविकता ही केवळ मनाची निर्मिती मानली जाते
तर प्रतिनिधित्ववाद असे सुचवतो की आपण बाह्य जगाला थेट नव्हे तर आपल्या मानसिक धारणांच्या माध्यमातून समजून घेतो ज्यामुळे वास्तवतेच्या स्वरूपाबद्दल प्रश्न निर्माण होतात
शब्दार्थ शास्त्र म्हणजेच शब्दांच्या अर्थांचा अभ्यास तर सांकल्पनिक
रुपक म्हणजे एखादी विशिष्ट संकल्पना दुसऱ्या संकल्पनेच्या माध्यमातून समजून घेणं उदाहरणार्थ जीवन म्हणजे प्रवास याचा स्पष्ट खुलासा असा करता येईल
प्रवास एका विशिष्ट ठिकाणी उदाहरणार्थ
पुणे इथे सुरू होऊन दुसऱ्या ठिकाणी म्हणजे बेळगाव इथे संपतो आणि प्रवासात विविध टप्पे असतात त्याचप्रमाणे
जीवन जन्म या ठिकाणी सुरू होऊन मृत्यू या ठिकाणी संपतं आणि जीवनातही विविध टप्पे असतात
यामध्ये प्रवासी संकल्पना मूर्त स्वरुपाची आहे म्हणजेच प्रवास हा शब्द आपण तिथून निघतो ते ठिकाण जेथे पोचतो ते ठिकाण वापरलेलं वाहन या अर्थाने घेतो
या उलट जीवन ही संकल्पना मूर्त आहे आणि समजायला अधिक कठीण म्हणून जीवन ही संकल्पना समजून घेण्यासाठी प्रवास या संकल्पनेशी आपण तुलना करतो ही तुलना सांकल्पनिक आहे
आता हेच उदाहरण पुढे नेत जीवन हा एक संघर्ष आहे असं आपण जेव्हा म्हणतो तेव्हा त्यात त्या व्यक्तीचे कदाचित नकारात्मक अनुभव संकल्पनेचं रूप घेतात किंवा जीवन एक गाणं आहे
हे ती व्यक्ती आनंदी असून तिला सकारात्मक अनुभव आले आहेत हे दर्शवतं म्हणजेच दु:खाच्या किंवा आनंदाच्या अनुभवाच्या या मूर्त अनुभूतीमुळे रुपकामध्ये कसा बदल होतो हे स्पष्ट होतं
संयोजनाचे तत्त्व असे सांगते की वाक्याचा अर्थ त्याच्या घटकांच्या आणि त्याच्या रचनेच्या अर्थावरून ठरतो मात्र लेक्सिकल पॉलिसेमी
या सारख्या घटकांमुळे सिमेंटीक संदिग्धता निर्माण होते अशा परिस्थितीत संदर्भानुसार अर्थ स्पष्ट करणे महत्त्वाचे ठरते
वाक्याचा एकूण संदर्भ आणि इत इतर घटकांसोबतचा त्याचा संबंध पाहून
शब्दाचा योग्य अर्थ निवडला जातो ही प्रक्रिया अंडरस्पेसिफिकेशन दूर करते जिथे शब्दाचा अर्थ अनेक शक्यतांनी अस्पष्ट असतो
आणि अशाप्रकारे संयोजनाच्या तत्त्वाला भाषिक गुंतागुंत हाताळण्यास मदत करते
ड्रॉपआऊट आणि बॅच नॉर्मलायझेशन सारखी नियमितीकरण मॉडेलची नवीन डेटाबेस सामान्यीकरण करण्याची क्षमता सुधारतात
हे तंत्र प्रशिक्षणादरम्यान नॉईज आणि काही निर्बंध लागू करतात ज्यामुळे मॉडेल ट्रेनिंग सेटवर ओव्हरफिटिंग करण्यापासून प्रतिबंधित होते
ड्रॉपआऊट नेटवर्कला अनावश्यक किंवा अतिरिक्त अतिरिक्त वैशिष्ट्ये शिकण्यास भाग पाडून सामान्यीकरण सुधारते
प्रशिक्षणाच्या प्रत्येक टप्प्यात ड्रॉपआऊट यादृच्छिकपणे काही न्युरॉन्सच्या ॲक्टिव्हेशन शून्यावर सेट करते याचा अर्थ प्रत्येक फॉर्वर्ड पाससाठी नेटवर्क हे मूळ नेटवर्कचे एक वेगळे पातळ केलेले वर्जन असते
ही प्रक्रिया न्युरॉन्सना एकमेकांशी जास्तच प्रमाणात सहअनुकूलन करण्यापासून प्रतिबंधित करते त्यामुळे प्रत्येक न्युरॉनला अधिक मजबूत वैशिष्ट्ये शिकावी लागतात जी स्वत:हून उपयुक्त ठरतात
हे एकाच वेळी अनेक वेगवेगळ्या नेटवर्क आर्किटेक्चरच्या समुहाला प्रशिक्षित करण्यासारखे आहे जो ओव्हरफिटिंग कमी करण्याचा एक प्रभावी मार्ग आहे
बॅच नॉर्मलाईझेशन प्रमुख्याने प्रशिक्षणाला स्थिर आणि वेगवान करते परंतु ते थोडे नियमितीकरण प्रभाव देखील प्रदान करते बॅच नॉर्मलाईझेशन प्रत्येक लेयरच्या आऊटपुटला मिनी बॅचच्या सरासरीतून वजा करून आणि मिनी बॅचच्या मानक विचिलना विचलनाने भागून नॉर्मलाईज करते
त्यानंतर या नॉर्मलाईज्ड आऊटपुटला दोन शिकण्यायोग्य पॅरामीटर्सद्वारे स्केल आणि शिफ्ट केले जाते याचा मुख्य नियमितीकरणावर प्रभाव प्रत्येक यादृच्छिक मिनी बॅचच्या सरासरी आणि मानपेचरणातील नॉईजमुळे येतो
ही आकडेवारी प्रत्येक मिनी बॅचसाठी बदलत असल्यामुळे नेटवर्क कोणत्याही एका न्युरॉनच्या विशिष्ट ॲक्टिव्हेशन मूल्यावर जास्त अवलंबून राहात नाही हा सूक्ष्म नॉईज मॉडलला अधिक सामान्य आणि मजबूत वैशिष्ट शिकण्यासाठी प्रवृत्त करतो
तथापी याचा मुख्य फायदा इंटर्नल कोव्हिएरेट शीफ्ट या समस्येवर मात करणे हा आहे ज्यामुळे प्रशिक्षण अधिक जलद आणि स्थिर होते
आज जागतिक राजकारणात राष्ट्रप्रभाव टाकेच्यासाठी सॉफ्ट पॉवर कोरेक्टो डिप्लोमसी अधिक धोरणी आणि सांस्कृतिक प्रसार यांचा वापर करतात
सॉफ्ट पॉवर माईंडचे सांस्कृतिक शैक्षणिक आर्थिक माध्यमातून प्रभाव पण कोरेक्टो डिप्लोमसीमध्ये नडशाशी आणि सैन्यबला बलाचा वापर होतो
हेजेमोफिक स्टॅबिलिटी थीयरीप्रमाणे एक पॉवरफूल राष्ट्र बघायचा
स्वतंत्र इच्छाशक्तीचा प्रश्न असा आहे की मानव खरोखर स्वतंत्रने निवड करू शकतो का किंवा आपले निर्णय पूर्ण निर्धारित कारणांवर अवलंबून असतात
ह्यामध्ये मानव एजन्सी म्हणजे आपण आपल्या क्रियांचा खऱ्या अर्थाने नियंत्रण ठेवतो का
नैतिक जबाबदारी जर आपले पू निर्णय पूर्ण निर्धारित असतील तर आपण आपल्या कृतींसाठी जबाबदार धरले जाऊ शकतो का
आपल्या पसंती आणि पक्षपात कितपत खऱ्या अर्थाने स्वच्छंद आहेत आणि कितपत जैविक
सामाजिक किंवा पर्यावरणीय घटकांचा प्रभावी आहे म्हणजे थोडक्यात स्वतंत्र इच्छाशक्तीला प्रश्न मानव पूर्णपणे स्व स्वयात आहे का यावर आव्हान निर्माण करतो आणि जबाबदारी नैतिकता आणि खरी एजन्सी ही संकल्पनाचा पूर्ण विचार करायला लावतो
यातील मुख्य समस्या ही आहे की जेव्हा आपण एखाद्या प्राण्याला लाजलेला किंवा आनंदी म्हणतो तेव्हा आपण त्याच्या वर्तनाचे खरे कारण न तपासता त्याला फक्त मनवी दृष्टीने पाहतो यालाच क्रिटिकल अँथ्रोपोमॉर्फिझमचा अभाव म्हणता येईल
यामुळे प्रण्याचं नेमकं दु:ख त्याचं अफेक्टिव्ह स्टेट काय आहे हे आपल्याला नीट कळत नाही आणि मग त्याच्या कल्याणासाठी वेलबींग केलेले उपाय चुकीचे ठरू शकतात
दुसरा महत्त्वाचा मुद्दा कॉग्निटिव्ह डिसोनन्सचा आहे आपण एका बाजूला प्राण्याला हुशार म्हणतो पण दुसऱ्या बाजूला त्याला त्रास देणाऱ्या व्सवस्थेचा भाग असतो हा विरोधाभास कमी करण्यासाठी आपण नकळतपणे प्राण्याचं दु:ख कमी आहे असं मानू लागतो
नैतिकदृष्ट्या हे चुकीचं आहे त्यामुळे प्राण्यांच्या भावना समजून घेण्यासाठी नुसते भावनिक शब्द न वापरता त्यांच्या वागणुकीतील आणि शारीरिक बदलांवर लक्ष केंद्रित करणं जास्त महत्त्वाचं आहे
औद्योगिक ॲनी ऑटोमेशनमध्ये मोडबस प्रॉफिबस आणि इथरनेट आय पी हे मुख्य कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल वापरले जातात
मधमाशी जेव्हा पराग कण आणते तेव्हा ती एक विशेष प्रकारचा डान्स करते ह्या डान्सची लांबी आणि वेग अन्न स्रोत किती चांगला आहे हे सांगतात
तुम्ही पाहिलं की मधमाशीचा डान्स लहान होता पण पराग कण चांगले होते असं का झालं असावं कदाचित पराग कण कमी झाले असतील मधमाशी जेव्हा गेली तेव्हा तिथे भरपूर पराग कण होते पण ती परत येईपर्यंत इतर मधमाशांनी ते गोळा केले असतील त्यामुळे
आता त्या स्रोताची किंमत कमी झाली आहे हे सांगण्यासाठी तिने लहान डान्स केला कदाचित जास्त मेहनत लागली असेल
जरी पराग कण चांगले असले तरीही ते मिळवण्यासाठी तिला खूप मेहनत आणि ऊर्जा खर्च करावी लागली असेल म्हणून तिने इतर मधमाशांना त्याबद्दल फारसं उत्साहवर्धक संकेत नाही दिले
थोडक्यात मधमाशीचा डान्स फक्त अन्न स्रोताच्या गुणवत्तेवर नाही तर तिला तो मिळवण्यासाठी किती त्रास झाला यावरही अवलंबून असतो
मी आता हे वाक्य स्पष्टपणे वाचण्यासाठी तयार आहे इथे मला ए आय मॉडेलची मजबूती आणि त्याची स्पष्टता यावर आधरित एक महत्त्वाचा प्रश्न उच्चारायचा आहे मी सुरुवात करतो फक्त कारणात्मक संबंध ओळखण्यापलीकडे जाऊन जेव्हा आपण कारणात्मक ज्ञानाचा उपयोग वेगवेगळ्या उपनोसंगे
किंवा वातावरणामध्ये स्पष्टिकरणक्षम ए आय मॉडेल्सची मजबूती आणि निष्पक्षता सुधारण्याचा प्रयत्न करतो तेव्हा कोणती आव्हाने उभी राहतात यात वहन क्षमता डोमेन अनुकूलन प्रतितथ्यात्मक निष्पक्षता
आणि संचरात्मक समिकरण मॉडलिंग ह्यासारख्या संकल्पना विचारात घ्यायच्या आहेत
इंव्हेंटरी मॅनेजमेंट सिस्टीमचं कार्यप्रदर्शन तपासण्यासाठी आम्ही काही विशिष्ट के पी आय एस वापरतो जे कॉस्ट आणि सर्विस यांचा समतोल साधतात
सर्वात महत्त्वाचा फायनॅन्शियल के पी आय म्हणजे इंव्हेंटरी टर्नओव्हर रेशो ज्यामुळे आम्हाला कळतं की माल किती लवकर विकला जात आहे हा रेशो जास्त असणं म्हणजे होल्डिंग कॉस्ट कमी आहे आणि ओब्सोलेसन्सचा धोका कमी होतो
सर्विसच्या दृष्टीने ऑर्डर फूलफीलमेंट रेट आणि विशेषत: ओ टी आय एफ ऑन टाईम इन फूल खूप महत्त्वाचं आहे ओ टी आय एफ आम्हाला सांगतो की किती ऑर्डर्स वेळेत पूर्ण प्रमाणात आणि चांगल्या स्थितीत डिलिव्हर झाल्या
यासोबतच आम्ही इंव्हेंटरी ॲक्युरसी तपासण्यासाठी नियमित सायकल काऊंटींग करतो कारण सिस्टीममधील आणि प्रत्यक्ष स्टॉकमधील फरक कमीतकमी असणं आवश्यक आहे
आणि शेवटी लीड टाईम कमी ठेवण्यावर आमचा भर असतो ज्यामुळे ग्राहकांना वस्तू लवकर मिळतात आणि आमची सप्लाय चेन कार्यक्षम राहते
डिसिजन ट्री म्हणजे डेटा वापरून निर्णय घेण्यासाठी वापरली जाणारी फ्लो चार्ट सारखी रचना आहे यात प्रत्येक नोड एक फिचर किंवा ॲट्रिब्युट निवडतो आणि त्यावर आधारित डेटा दोन किंवा अधिक भागांमध्ये विभाजित करतो
उदाहरणार्थ वय जर अठरापेक्षा जास्त आहे का ही एक शर्त नोडवर लागू केली जाऊ शकते या निर्णयानुसार डेटा पुढील फांद्या म्हणजे ब्रांचिसमध्ये जातो
जिथे प्रत्येक शाखा त्या डिसिजनचा एक संभाव्य परिणाम दर्शवते ही प्रक्रिया प्रत्येक उपनोडवर पुन्हा केली जाते जिथे नविन फिचर्स निवडून त्यावर निर्णय घेण्यात येतो अशाप्रकारे डिसिजन ट्री संपूर्ण डाटा सेटला लहान होमोजिनियस सबसेटमध्ये विभागतो
शेवटी जेव्हा सबडिव्हिजन पूर्ण होते आणि डेटा अधिक विभागता येत नाही तेव्हा आपण लिफ नोडवर पोहोचतो ही लिफ नोड म्हणजे अंतिम निर्णय किंवा प्रेडिक्शन दर्शवते जसे की क्लास लेबल उदाहरणार्थ होय किंवा नाही किंवा न्युमेरिक व्हॅल्यू जसे की ऊर्जा वापराचा अंदाज
थोडक्यात सांगायचं तर नोड्स निर्णय घेण्याची जागा ब्रांचिस निर्णयाचे पर्याय आणि लिव्ह्ज अंतिम उत्तर किंवा प्रेडिक्शन दर्शवतात डिसिजन ट्रीचे एक प्रमुख वैशिष्ट्य म्हणजे त्याची स्पष्टता आणि इंटप्रिटॅबिलिटी आपण फ्लो चार्ट या सारख्या रचनेतून पाहू शकतो की प्रत्येक प्रेडिक्शन कसा आणि का आला
साहित्याची निवड गंजरोधक फॅटिंग लायट व जाडी यावर पुलाच्या टिकाऊपणावर व देखभाल खर्चावर मोठा परिणाम होतो
परिस्थितीचे स्पष्टिकरण तुमच्या टीमला एक ओपन सोर्स एल एल एम लार्ज लँग्वेज मॉडेल गेन यांचे आहे जे मुळत मुळात क्रियेटिव्ह रायटिंगसाठी तयार केले जात आहे आता ते फायनॅन्शियल रिपोर्ट्सचे तांत्रिक सारांश तयार करण्यासाठी वापरायचे आहे परंतु मॉडेलला अचूक
राखण्यात अडचणी येत आहेत आणि ते गुंतागुंतीच्या आर्थिक संबंधांना सोपं करून चुकिचे निष्कर्ष देत आहे तुम्ही प्रोजेक्ट लिड आहात आणि टीमला सांगायचे आहे की कोणत्या फाईन ट्युनिंगपद्धती वापरून हे मॉडेल सुधारायचे आहे
मी मॉडेलची अचूकता वाढवण्यासाठी पॅरामिटर इफिशियन्सी फाईन ट्युनिंग पी ई एफ टी आणि एल ओ आर ए
तंत्रज्ञ वापरेन तसेच विशिष्ट फायनॅन्शियल डेटा सुपरवाईज्ड फाईन ट्युनिंग एस एफ टी करण्याचे करीन जेणेकरून डोमेन स्पेसिफिक अचूकची अचूकता वाढेल
आऊटपूट मोजण्यासाठी रोग आणि
ब्लू सारखे मूल्यांक मेट्रिक आर्थिक संदर्भात वापरले जातील यामुळे मॉडेल गुंतागुणी गुंतागुंतीचे
नातेसंबंध नीट समजेल आणि अधिक अचूक सारांश देईल
स्वयंचलित वाहनांमध्ये फेल ऑपरेशनल ब्रेक्स स्टेअरींग पावर सप्लाय व सेंसर्ससाठी अतिरिक्त स्वै उपाय असतात
अतिरिक्त सुरक्षा उपाय असतात
रायमन इंटेग्रल मर्यादित आणि संलग्न फंक्शनांसाठी योग्य असतो पण जिथे फंक्शन कंटिन्युअस किंवा क्लिष्ट असते तिथे तो अपुरा पडतो इथेच लेबेज इंटिग्रल उपयोगी ठर ठरतो
तो मेजरेबल सेट्स आणि क्षेत्राच्या मोजमापावर आधारित असल्याने अधिक सामान्य आणि अचूक पद्धत देतो त्यामु यामुळे डॉमिनेंट कन्वर्जन्स थियरमसारख्या शक्तिशाली परिणाम लागू होतात
शिवाय लेबेज इंटिग्रलमुळे फंक्शन स्पेसिस कंप्लिट बनतात जे आधुनिक गणित आणि ॲनालिसिससाठी अत्यंत महत्त्वाचे आहे
ग्रॅडियंट डिसेंट रुलशी जवळ असं म्हणता तर हा एक अल्गोरिदम आहे जो मशीन लर्निंग मॉडेलची एरर्स कमी करतो
जसं की वि विचार करा चूक म्हणजे एक डोंगर आहे आणि आपल्याला त्याचा त्याच्या तळाशी पोचायचं आहे ठीक आहे तर ग्रॅडियसंट प्रत्येक ट टप्प्यावर सर्वात जास्त उतारीची दिशा शोधतो आणि लर्निंग रेट म्हणजेच
पावलाचे माप असं आपण समजूया फक्त नुसार मॉडेलचे पॅरामीटर म्हणजे सेटिंग्ज हळू हळू त्या दिशेने
बदलतो हा हे तोपर्यंत चालू राहते जोपर्यंत मॉडेलची एक सर्वात कमी आहे जो सर्व ही मॉडेलची चूक सर्वात कमी होत नाही आणि आपल्याला सर्वात उत्तम मॉडेल मिळत नाही तोपर्यंत सर्व राहते
आधुनिक विमानांच्या संरचनेत पारंपरिक ॲल्युमिनियममिश्र धातूंपेक्षा संमिश्र पदार्थांचा वापर झपाट्याने वाढत आहे यामागे काही ठळक कारणे आहेत जसे की स्ट्रेंट टू वेट रेशो ॲल्युमपेक्षा कमी रेशो असल्यामुळे विमानाचे वजन हकले राहते आणि मजबुतीही वाढते दुसरे म्हणजे हे पदार्थ फटिग रेजिस्टन्स असतात
यामुळे साधारण क्रॅकची शक्यता देखील कमी असते आणखी एक वैशिष्ट्यपूर्ण बाब म्हणजे आवश्यक दिशेत मजबुती किंवा कडकपणा दिला जाऊ शकतो याला अनआयसोट्रॉपीक प्रॉपर्टी सुद्धा म्हणतात
तसेच ॲल्युमिनियमच्या तुलनेत ह्या पदार्थांचा गंजण्याचा वेग खूप कमी असतो या सर्व फायद्यांच्या एकत्रित परिणामामुळे संमिश्र पदार्थांचा वापर वाढत आहे