ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
हो अगदी बरोबर हेच तर आहे रिइन्फोर्समेंट लर्निंग ए आयचं एक महत्त्वाचं तंत्र जसं लहान मूल चालायला शिकतं तसेच हे रोबोट शिकतात यामध्ये एक एजंट असतो इथे म्हणजे तो रोबॉट तो वेगवेगळ्या ॲक्शन्स करून बघतो उदाहरणार्थ
एक पाऊल पुढे पुढे टाकतो पण तोल जातो आणि तो पडतो त्याचं एनव्हारमेंट म्हणजे आजूबाजूचं जग जमिनीचा पृष्ठभाग गुरुत्वाकर्षण बॅलन्स वगैरे वगैरे
आणि मग जेव्हा तो कायतरी बरोबर करतो म्हणजे एक पाऊल यशस्वीपणे चालतो तेव्हा त्याला रिवॉर्ड मिळतो आणि जर तो पडला तर निगेटिव्ह फिडबॅक मिळतो या प्रक्रियेमुळे तो रो एजंट शिकतो की कुठले ॲक्शन्स योग्य आहेत आणि कुठले नाहीत यालाच रिइन्फोर्समेंट म्हणतात आणि योग्य गोष्टी रिपीट करणे आणि चुकीच्या टाळणे
अशा हजारो अटेम्प नंतर तो परफेक्ट चालायला शिकतो अगदी लहान मुलासारखं
निवडणूक पद्धतीचा रचना आणि पक्षप्रणाली यांचा परस्पर संबंध खूप महत्त्वाचा आहे
ड्युवर्जेचा नियम सांगतो की बहुमतता धारीता फर्स्ट पास द पोस्ट प्रणाली दोन पक्षीय व्यवस्था निर्माण करते कारण मतदार स्ट्रॅटकीक व्होटिंग म्हणजे जिंकणाऱ्या उमेदवारालाच मत देतात तर प्रमाणात्मक प्रतिनिधित्व प्रणाली अनेक पक्षांना संधी देते त्यामुळे पक्षप्रणाली फ्रॅग्मेंटेड म्हणजे विखूरलेली होते
मात्र यासाठी इलेक्ट्रोल थ्रोशोल्ड ठेवल्यास छोटे पक्ष टाळले जातात आणि स्थैर्य वाढते त्यामुळे प्रत्येक प्रणालीत तडजोड असते स्थिरता अस् आणि प्रतिनिधित्व यामधील समतोल राखणे हेच मुख्य आव्हान आहे
सध्याचं इमेज जनरेशन मॉडेलमधल्या मर्यादा अटेंशन मकॅनिझम काँप्लेक्स प्रोम्ट्समध्ये प्रॉम्ट्समध्ये मॉडेलचं अटेंशन वेगवेगळ्या
ऑट्रिब्युट्समध्ये नीट बॅलन्स होत नाही त्यामुळे फिचर जास्त हायलाईट होतात तर काही मिसिंग राहतात
सेंटिमेटीक कन्सिटन्सी जनरेटेड इमेजमध्ये वर्णन केलेल्या कन्सेप्ट लॉजिकली कंसिस
कंसिस्टन्सी नसतात उदाहरणार्थ हातांची संख्या चुकीची व ऑब्जेक्ट कॉन्सेप्ट मिसमॅच कंपोजिशनल अंडरस्टँडीग दोन तीन ऑट्रिब्युट्स एकत्र आल्यावर द रेड कार
ऑन स्नो माऊंटन वीथ रिफ्लेक्शन मॉडेल नीट कंबाईन करू शकत नाही ऑट्रिब्युट कंट्रोल ॲट्रिब्युट कंट्रोल स्पेसिफिक ॲट्रिब्युट उदाहरणार्थ रंग टेकश्चर पोत आयजोलेट करून मॅन्युप्लेट करणं कठीण जातं कारण लास्ट लेटंट स्पेसमध्ये ॲट्रिब्युट्स एकमेकांत इन्टॅग्नल असतात
काँप्लेक्स प्रॉम्ट्स हँडलींग प्रॉम्ट लांब किंवा डिटेल झालं की मॉडल कधी कधी प्राथमिक ॲट्रिब्युट सोडून दुय्यम गोष्टींना जास्त महत्त्व देतं थोडक्यात सध्या मेजर लिमिटेशन्स म्हणजे फाईन ग्रेन ॲट्रिब्युट्स कंट्रोल आणि कंपोजिश्नल कन्सिस्टन्सी मॉडेलला काय हायलाईट करायचं आणि ॲट्रिब्युट्स लॉजिकली कोहरन्ट कसं कसं ठेवायचे हे समजत नाही
वीज एलेक्ट्रिसिटी आणि चुंबकत्व मॅग्नेटिझम यांचा एकत्रित अभ्यास म्हणजे अल्ट्राजेशन मॅग्ने अल्ट्रामॅग्नेटिझ
कोणी एकत्र केलं
हे संकल्पना जेम्स क्लर्क मॅक्सवेल यांनी एकत्र केलं
तर यांच्या मॅक्सवेल इक्वेशन्समध्ये आपल्याला कंटलनेही प्रकाश लाईटसुद्धा आहे अल्ट्रोमॅग्नेटिक वेव्ह आहे
कार्डिनियल नंबर्स कार्डिलिटी सेटमध्ये इलिमेंटची संख्या दोन सेटमध्ये जर बायजेक्शन असेल तर कार्डिनिल्टी समान असते
इंटर्नल स्ट्रक्चर वेगळी असते तरी साईझ इक्विव्हॅलंट ठरतो अंडरलिंक स्ट्रक्चर काही सेट्सना फक्त साईज नाही तर ऑर्डरींग आर्बेलिक स्ट्रक्चर इत इत्यादी असे उदाहरणार्थ अन ला
एनला वेल ऑर्डरींग प्रन्सिपल लागू होतो पण रियल नंबर्सला नाही बायजेक्शन करून कॉर्डिनिटी कंपेअर करता येते पण स्ट्रक्चर जुळेलच असं नाही उदाहरणार्थ
इंटिजर्स झेड आणि नॅचरल natural] नंबर्स एन काउंटेब्लिटी इंफिनिटी आहे कॉर्डिनिटी समान पण ऑर्डरींग स्ट्रक्चर वेगळा
वेल ऑर्डरींग प्रन्सिपल प्रत्येक सेट ऑफ नॅचरल वेल ऑर्डर असतो त्यामुळे यामुळे कॉर्डिलिटी ऑफ अ स्ट्रक्चरचं वर्तन फॉर्मलाईज करता येतं क अन कंफ अनकाउंटेबल सेट्स मात्र वेगळ्या प्रकारचे स्ट्रक्चर दाखवतात
व्हेसीन इन्फ्रासमध्ये पोस्टेरीयर डिस्ट्रीब्युशन काढणं काँपिटिश्नली खूप कठीण असतं म्हणून आपण दोन मूख्य मेथड्स वापरतो एक म्हणजे एम सी एम सी आणि दुसरं म्हणजे व्हेरिएश्नल
इन्फ्रान्स एम सी एम सी म्हणजे खऱ्या पोस्टेरीयरमधून सँपल्स जनरेट करतो जर की
मेट्रोपोलिस हस्टिंग्स Hastings] किंवा हिमिल्टोनियन मोन्टे कार्लो वापरून हे एक खूप ॲक्युरेट असतं पण काँपिटेश्नल एक्सपेन्सीव असतं आणि कन्वर्जन्स झालं नाही की ते डिटेक्ट करणं सोपं नाही त्यासाठी कन्वर्जन्स डायग्नॉसिस वापरावे लागतात
दुसरीकडे व्हेरिएश्नल इन्फ्रासमध्ये आपण एक सिंप्लर डिस्ट्रिब्युशन अज्युम करतो आणि त्याला ॲक्चुअल पोस्टेरीयर नेण्यासाठी एक ऑप्टिमायझेशन प्रॉब्लम सॉल्व करतो ज्याला ऑब्जेक्टिव्ह फंक्शन म्हणजे ई एल बी ओ एव्हिडन्स लोअर बाऊंड हे टेक्निक खूप फास्ट आणि स्केलेबल असतं म्हणून डीप लर्निंग म मेथड्समध्ये व्ही आय खूप वापरतात
पण डाऊन साईड म्हणजे व्ही आय ॲप्रॉक्झिमेट असतो आणि जर आपण पुअर व्हेर व्हेरिएश्नल फॅमिली निवडली तर रिझल्ट चुकू शकतं म्हणून
जर आपल्याला हाय ॲक्युरसी पाहिजे आणि मॉडेल छोटा असेल तर एम सी एम सी निवडणं योग्य आहे पण जर मॉडेल मोठा असेल आणि स्केलेबिलिटी गरजेची असेल तर व्ही आयचा वापर जास्त प्रॅक्टिकल ठरतो
व्हेरियन्स एक्सप्लोडिंग और प्रिझर्व्हिंग नॉईज सेड्युल्स म्हणजे डिफ्युजन मॉडलस मॉडलला सॅम्पल कॉलिटी आणि गुणधर्म बदलता व्हेरियन्स एक्सप्लोडिंग सेड्युल
नॉचमुळे सॅम्पलिंग स्पीड बढते आणि जनरेटेड इमेजीसमधले डिटेल्स कामी येऊ शकते व्हेरियन्स प्रिझर्व्हिंग शेड्युल
वापरल्यास इमेज फेडेलिटी सुधारते आणि सॅम्पलिंग स्पीड कमी होते डी डी आय एमसारख्या मेथड सॅम्पलिंग एफिशियन्ट बनवतात
सपोज आपण व्हॉईस असिस्टंट डिजाईन करतो आहे जर आपण फक्त नंबरच्या कमेंट्स बनवल्या जसं की
टर्न ऑन द लाईट इन द किचन टर्न ऑफ फॅन इन द बेडरुम तर ते फक्त त्या स्पेसिफिक कमेंट्सपुरतंच काम करेल पण माणूस लँग्वेज कसा समजतो आपण वर्ड्सचे मिनिंग आणि रिलेशन लक्षात ठेवतो यालाच आपण नॉलेज रिप्रेझेंटेशन म्हणतो
जर आपण एक सिमेंटीक नेटवर्क तयार केली म्हणजे ऑबजेक्ट्स लोकेशन्स आणि ॲक्शन्स यांचा एक छोटासा ग्राफ उदाहरणार्थ लाईट लोकेशन किचन ॲक्शन टर्न ऑन
तर आपला ए आय नवे काँबनेशन समजू शकतो उदाहरण द्यायचा झाला तर जर यूजर म्हटला टर्न ऑन फॅन इन द किचन जरी आपण एक्सप्लिसीटली ती कमेंट दिली नसेल तरी सिस्टम लॉजिकली समजू शकतो की फॅन हा ऑब्जेक्ट आहे किचन हा लोकेशन आहे टर्न ऑन ही ॲक्शन आहे
यालाच आपण ओंटोलॉजी म्हणतो म्हणजे आपल्या डोमाईनमधील कॉन्सेप्ट्स आणि त्यांचे रिलेशन डिफाईन करणे आणि मग ए आय डिफ इन्फरन्स करू शकतो
म्हणजे लॉजिकल रिजनिंग करून नवे कॉमेंट्स हँडल करू शकतो
ट्रस हे अनेक लहान तुकड्यांनी बनलेला असल्यामुळे ते कमी साहित्यात जास्त ताकद हो देतात त्यामुळे पूल कमी वजनाचा असूनही मजबूत बनतो ते
काम कसे करतात तर जेव्हा पुलावर वजन येते तेव्हा ते वजन सर्व तुकड्यांमध्ये विभागले जाते काही तुकड्यांवरती टेंशन येतं तर काही वर दाब दॅट इज कंप्रेशन येतं यामुळे वजनाचा भार एकाच भागावर न येता संपूर्ण पुलावर विभागला जातो
थोडक्यात ट्रस डिजाईनमुळे आपल्याला कमी खर्चात कमी वजनात आणि कमी वेळेत एक सुरक्षित व मजबूत पूल तयार करता येईल
ए आय प्रत्यक्ष कल्पना करता नाही तर तो लाखो चित्रवा वर्णच्याय मोच्याय डेटा सर्व ट्रेन होते डिफ्युजन मॉडल्स नॉईज पर्सन सर्वात करणं लाहो लाहो पट्टचित्र तयार करतात जी आय एन्स दोन
नेटवर्क्सनेच फक्त लावून अधिक वास्तववादी चित्र निर्माण करता येतं प्रॉम्ट लिहिल्यावर ए आय आपण शिकलेल्या नमुन्यासह नवे घटक एकत्र करून चित्र तयार करतं
कॅज्युअल रिजनिंग आपण कसे यूज करू शकतो मॉडेल डिजायनिंगमध्ये आणि एक्सप्लेनेबल ए आयमध्ये
तर कॅज्युअल मॉडेल्स जे आहे जसे की एस सी एम्स आहेत स्ट्रक्चर ऑफ कॅज्युअल मॉडेल्स
हे आपल्याला काय होईल ह्या ह्याच्यामध्ये एक्सप्लेन करतात रादर दॅन की फक्त कोरिजन आणि फिचर एग्झिक्युशन सांगितलं आणि झालं
यांच्यात आपण काँटर फॅक्चुअल क्वेरीज इंटरव्हेन्शनल रिजनिंग पण घेऊ शकतो डू कॅल्कुलस यूज करून एक हे क्रुशियल आहे त्या डोमेन्समध्ये जिथं अंडरस्टँडींगमुळे इंटरव्हेन्शनचा इफेक्ट जमवून घेण्यामध्ये असं की हेल्थ केअर पॉलिसी
कॅज्युअल रिप्रन्सचे लर्निंग जे आहे ते इनव्हेरियंट फिचरला टार्गेट करते जे की रिफ्लेक्ट करतात अंडरलाईंग कॅज्युअल मेकॅनिझम अदरवाईज स्प्युरियस कोरिलेशन
तसं म्हणावं जो एक कॅज्युअल स्ट्रक्चर आहे
मॉडल्सचे ग्राऊंडेड ॲट कॅज्युअल स्ट्रेक्चरमध्ये ते इट इज व्हेरी अनलायक्ली की ते
फेल होतील व्हेन आपण जेव्हा त्यांना एक्सपोज करू आऊट ऑफ डिस्ट्रिब्युशनला टाकला आहे आणि सिरियल शीफ्टमध्ये
खरंतर
जे कॅज्युअल आपण याला कॅज्युअल स्ट्रक्चर लिंक करू करतो पण आपण मॉडेलची
इथून
काँप्लेक्सिटी जेव्हा वाढवतो
जर मल्टिमीट रिडींग दाखवत नसेल तर माझ्या पार्टनरने सर्वात आधी सर्किट कनेक्शन तपासावं वायर योग्यरित्या जोडल्या आहेत का आणि सर्किट पूर्ण आहे का ते पहावं त्यानंतर मल्टिमीटर योग्य मोडवर आहे का म्हणजे रेजिस्टंस मापण्यासाठी ओहम सेटिंगवर हे खात
हे खात्री करावी ओहमचा नियम वापरून आर इज इक्वल टू व्ही अपॉन आयप्रमाणे अपेक्षित रिजिस्टंसचा अंदाज घेऊन सर्किट लॉजिक तपासावं
जर तरीही रिडींग येत नसेल तर वायर तुटलेली आहे आणि किंवा मल्टिमीटरची बॅटरी संपली आहे का हे तपासणे पुढचे पाऊल असावं
फिडबॅक सिस्टिममध्ये कंट्रोल स्ट्रक्चर निवडणं हा स्टॅबिलिटीवर डायरेक्ट इंपॅक्ट करणारा निर्णय असतो कंट्रोल स्ट्रक्चर म्हणजे आपण सिस्टम कसा मॉनिटर करतो इनपुट आऊटपुट रिलेशन कसा डिफाईन करतो आणि एरर कसा करेक्ट करतो हे ठरवणं
उदाहरणार्थ सिम्पल प्रोपोर्शनल कंट्रोलर पी आय डी कंट्रोलर किंवा कॅसकॅड कंट्रोल स्ट्रक्चर प्रत्येकाचा सिस्टम रिस्पॉन्स आणि स्टॅबिलिटीवर वेगळा परिणाम होतो सर्वात महत्त्वाचं म्हणजे रुट लोकस ॲनॅलिसिस
रुट लोकस आपल्याला पोल्स कसे शिफ्ट होतात हे दाखवतो जेव्हा कंट्रोलर गेन किंवा दुसरे पॅरामिटर्स बदलले जातात योग्य कंट्रोल स्ट्रक्चर निडल्यास पोल्स लेफ्ट हाफ पॅनलमध्ये राहतात ज्यामुळे सिस्टम स्टेबल राहतो
पण जर स्ट्रक्चर चुकिचा असेल किंवा गेन योग्य नसेल तर पोल्स राईट हाफ प्लेनमध्ये जाऊ शकतात आणि सिस्टम अनस्टेबल होऊ शकतो
त्यानंतर गेन मार्जिन आणि फेज मार्जिन हे
मॅट्रिक्स आहेत जे स्टॅबिलिटी रोबस्टनेस मोजतात कंट्रोल स्ट्रक्चर आणि कंट्रोलर गेन्सवर आधारित सिस्टम किती ॲडिशनल गेन किंवा फेज चेंजसह अद्याप स्टेबल राहू शकतो हे गेन मार्जिन आणि फेज मार्जिन दर्शवतात उदाहरणार्थ प्युअर फिडबॅक स्ट्रक्चरमध्ये गेन मार्जिन जास्त मिळाल्यास
मायनर पॅरान पॅरामिटर व्हेरिएशन किंवा डिस्टर्बन्स सिस्टमला डिस्टॅबिलाईझ करू शकत नाहीत
मल्टीलूप किंवा फिड फॉर्वर्ड असिस्टेड स्ट्रक्चरमध्ये फेज बिहेवपर फेज बिहेवियर काँप्लेक्स होतो
पण ट्रॅकिंग आणि डिस्टर्बन्स रिजेक्शन सुधारतो तसंच कंट्रोल स्ट्रक्चर निवडताना सिस्टिम टाईप फर्स्ट ऑर्डर सेकंड ऑर्डर हायर ऑर्डर
डिजायर्ड ट्रान्झियस रिस्पॉन्स सेटलिंग टाईम ओव्हरशूट आणि डिस्टर्बन्स कॅरॅक्टरिस्टिक्स लक्षात घेणं गरजेचं आहे उदाहरणार्थ पी आय डी कंट्रोलर स्ट्रक्चर ठेवली
तर एरर करेक्शन आणि डँपिंग सुधारता येतो पण डेरिव्हेटिव्ह टर्म ओव्हरसेंसिटिव्ह असल्यास नॉईज अँप्लिफाय होतो आणि फेज मार्जिन कमी होऊ शकतो
इंटेलिजन्ट सिस्टमचा लर्न आणि इंप्रूव्ह करायचं असताना काही कॉमन चॅलेंजिस आहेत जसे की डेटा कॉलेटी डेटा इनकंप्लिट नॉयजी की पास असेल तर सिस्टिम बरोबर शिकणार नाही
सुपरवाईज लर्निंग लेबल्सची कमी की किंवा चुकिच्या लेबल्समुळे मॉडेल चुकिचे रिजल्ट देतात
आणि ओव्हफिटिंग काँपिटिशन कॉस्ट आणि हायपर पॅरामिटर ट्युनिंग खूप टफ असते मॉडेल न्यू सिचुएशन्सवर बरोबर ॲप्लाय करायला प्रॉब्लेम येतो हे सगळे मिळून सिस्टिमच्या परफॉर्मन्स लिमिट करतो
बहुमजली इमारतींचे फाऊंडेशन पूर्ण करण्यासाठी करण्यापूर्वी जिओटेक्निकल सायट इनव्हेस्टिगेशन खूप महत्त्वाचे असते यामुळे सॉईल बेरिंग कॅपॅसिटी कळते
म्हणजे माती किती भर पा पेलू शकते सेटलमेंट ॲनालिसिस करून फाऊंडेशन बसून जाण्याचा धोका कमी करता येतो ग्राऊंड वॉटर टेबलची पातळी कळल्याने बेसमेंट एक्सकव्हेशन आणि ड्रेनेज प्लॅनिंग नीट करता येते भूकंपाच्या वेळी माती सैल होऊन
सॉईल लिक्विफॅक्शन होण्याचा धोका आहे का ते तपासता येते थोडक्यात इनव्हेस्टिगेशन न केल्यास चुकिचं फाऊंडेशन डिजाईन होऊन स्ट्रक्चरल फेल्युअर किंवा मोठे नुकसान होऊ शकते
हो बघा आपल्याला जे रिपोर्ट्स आले आहेत ना त्यात एकदम गोंधळ झाला आहे कुठे सोशल मिडियाचं जास्त कन्वर्जन दिसत आहे कुठे वेबसाईटवरून जास्त दिसत आहे
तर ईमेलचं कॉन्ट्रिब्युशन नीट कळत नाही आहे आता हे सगळं नीट काढून घ्यायचं असेल तर थोडं खोलात जावं लागेल
सर्वात आधी काय करायचं तर सगळे डाटा सोर्स एकत्र आणायचे आत्ता आपल्याकडे वेगळं वेगळं डॅशबोर्ड आहे पण ते वेगवेगळ्या पद्धतीने मोजतात त्यामुळे मी एक इंटिग्रेटेड डाटा पाईपलाईन तयार करेल जसं की ई टी एल प्रोसेस वापरून म्हणजे एक्सट्रॅक्ट ट्रान्सफॉर्म लोड
यात सगळा रॉ डॉटा वेबसाईट फेसबूक इंट्रल जाहिरात ईमेल
क्लिक डेटा एकाच ठिकाणी एक समान फॉर्मॅटमध्ये आणू दुसरं महत्त्वाचं म्हणजे ॲट्रिब्युशन मॉडेलिंग म्हणजे आजपर्यंत आपल्याकडे फक्त लास्ट क्लिक बघून कनव्हर्जन मोजलं जात आहे असं वाटत आहे
पण खरंतर ग्राहक आधी ईमेल वाचतो मग सोशल मिडिया पोस्ट बघतो आणि शेवटी बेवसाईटवर जाऊन खरेदी करतो
अशावेळी जर आपण फक्त शेवटचं स्टेप मोजलं तर बाकी चॅनल अंडरव्हॅल्यू होतात त्यामुळे मी मल्टीटच ॲट्रिब्युशन वापरेल म्हणजे सर्व चॅनल्सला प्रोपोर्शनेट क्रेडिट मिळेल
तिसरं म्हणजे सेगमेंटेशन ॲनलिसिस आपण एकच सरासरी रिपोर्ट न काढता ग्राहकांचे गट पाडू
जे फक्त सोशल मिडियावरून येतात किंवा जे ईमेल कँपेनमधून येतात आणि जे मल्टिपल चॅनल्स वापरून कन्वर्ट होतात यातून आपल्याला कळेल की कोणत्या ऑडियन्ससाठी कोणता चॅनल जास्त काम करतो आहे आणि शेवटी हे सगळं एकत्र करून आपण
रिटर्न ऑफ इनव्हेस्ट नीट काढू म्हणजे खर्च आणि ॲक्चुअल कनव्हर्जन्स यांचा बॅलन्स त्यामुळे तुम्हाला एकदम स्पष्ट चित्र दिसेल कुठे गुंतवणूक वाढवायची आणि कुठे थोडं कमी करायचं
थोडक्यात सांगायचं तर फक्त डॅशबोर्डवर विसंबून न राहता मी सगळा डेटा इंटिग्रेट करून
योग्य ॲट्रिब्युशन मॉडेल वापरून आणि सेगमेंटेशन ॲनलिसिस करून खरी गोष्ट बाहेर काढेल
रिग्रेशन अल्गॉरिदम्स वेगळ्या पद्धतीने फिचर्स आणि टार्गेट व्हेरियेबलचा रिलेशनशीप हँडल करतात
लिनियर रिग्रेशन सरळ सोपे आहे की फिचर्सचा लिनियर काँबिनेशनवर टार्गेट प्रेडिक्ट करते आणि लॉस म्हणून
मीन स्वॅअर एरर वापरते जर फिचर जास्त असतील किंवा मल्टीकॉलिनिरिटी असेल तर मॉडेल ओव्हफीट होऊ शकते
आणि त्यासाठी आपण रेग्युलरायझेशन एल वन लासो एल टू रीज
वापरतो फिचर सिलेक्शन सोपं आहे कारण लिनियर वेट इंटरप्रेट करता येतात
दुसरीकडे लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफिकेशनसाठी वापरतो ती लिनियर काँबिनेशन घेतल्यावर सिग्मॉईड फंक्शन लागू करून प्रोबॅबिलिटी प्रेडिक्ट क करते आणि लॉस म्हणून क्रॉस एन्ट्रॉपी वापरतो
मॉडेल काँप्लेक्सिटी आणि रेग्युलरायझेशन इथेही महत्त्वाचं आहे कारण जास्त फिचर्स किंवा कोरिलेटेड फिचर्स असल्यास ओव्हरफिटिंग होऊ शकते
फिचर सिलेक्शन महत्त्वाचे आहे कारण इर्रेलेव्हंट फिचर प्रोबॅलिटी इस्टिमेटचा बायस वाढवू शकतं
तर मुख्य फरक असं की लिनियर रिग्रेशन कंटिन्युअस टार्गेट हँडल करतो आणि एम सी लॉस वापरतो
तर लॉजिस्टिक रिग्रेशन कॅटॅगरिकल टार्गेट हँडल करतो आणि क्रॉस एन्ट्रॉपी लॉस वापरतो
रेग्युलरायझेशन आणि फिचर सिलेक्शन दोन्हीमध्ये वापरता येतात पण ॲप्रोच थोडी वेगळी असते आणि मॉडल काँप्लेक्सिटी डिपेंडन्ट राहते
डांबरी रस्ता गुणधर्म हा रस्ता तापमानानुसार बदलतो उन्हाळ्यात उष्णतेमुळे तो मूळ होऊन त्यावर वाहनांचा चाकांची वरून पडतात तर थंडीत कडक होऊन तो तडे घेतो
डांबराचा गुणधर्माची तपासणी कर करता येते
खडीची रचना रस्त्याचा मजबूतीसाठी वापरण्यात येणारी खडी योग्य अडचणीची आणि कोन असलेल्या
कोन असलेल्या दगडाची महत्त्वता जास्त असते
सिमेंटी रस्ता गुणधर्म हा रस्ता खूप कडक असतो तर जड वाहने मोठी वाहने भर मोठ्या भागावर पसरतो
तापमानामुळे होण्याऱ्या प्रसारण आणि अंकुचित यामुळे तडे जाऊ शकतात
हे टाळण्यासाठी त्याचे वैशिष्ट्य आंतरजोड दिलेले असतात हा रस्ता
जड वाहनांना साहजिकपणे वाहून नेतो
टिकाऊपणा वाढवण्यासाठी पॉलिमर मॉडिफाईड डांबर डांबरी रस्त्यावर पॉलिमर polymer] मॉडिफाईड डांबरची परत चढवावी आणि लवचिक आणि टिकाऊ बननावे
फायबर रिएन्फोर्समेंट काँक्रिट काँक्रिट रस्त्याला मजबूत बनवण्यासाठी फायबर रिइन्फोर्स काँक्रिट वापरावा
माझ्यामते रिइन्फोर्मेंट लर्निंगमध्ये फंक्शन ॲप्रॉक्झिमेशन मेथड निवडताना खूप मोठे ट्रेडऑफ्स असतात उदाहरणार्थ जर आपण लिनियर फंक्शन अग्र ॲप्रॉक्झिमेशन वापरला तर
बेलमेन इक्वेशनसोबत ते बऱ्याच वेळा कन्वर्ज होतं आणि त्यामुळे ओव्हफिटींगचा धोका कमी असतो पण त्याची एक्सप्रेस पावर कमी असते त्यामुळे काँप्लेक्स एनव्हायरमेंट्समध्ये अचूक प्रेडिक्शन्स मिळत नाहीत
दुसरीकडे जर आपण न्युट्रल नेटवर्क्स वापरतो तर त्या मोठ्या आणि काँप्लेक्स पॅटर्न शिकू शकतात पण ज्यांना ओव्हफिटींग होण्याची शक्यता जास्त आहे आणि कन्वर्जन्स हमखास होतं असं नाही
टाईल कोडींग हा एक बॅलन्स देतो तो लिनियर ॲप्रॉक्झिमेशनप्रणाणेच सिंपल असतो पण मल्टिपल ओव्हरलॅपींग टाईल्समुळे थोडं काँप्लेक्स पॅटर्न कॅप्चर करू शकतो आपण हाय डायमेंश्नल प्रॉब्लेम्समध्ये ज्याला कर्स ऑफ डायमेंश्नॅलिटीचा त्रास होतो म्हणूनच
आपण जेव्हा व्हॅल्यू फंक्शन ॲप्रॉक्झिमेट करतो तेव्हा ट्रेडऑफ लक्षात घेऊनच मेथड निवडावी लागते
सुरुवातीचे कॅज्युअल रिजनिंग डॅक आणि बायस ऑडिट काय करायचे क्लिनिकल टीमसोबत एक डायरेक्टेट ॲक्लिक ग्राफ बनवू हे स्पष्ट करतील मॉडेल मॉडेलात वापरलेले मार्कर
काऊंफाऊंडर्स उदाहरणार्थ वै कोमॉर्बिडायटिस सोशिओनोइकॉनॉमिक
स्टेटस ऑफ प्रायर ॲडमिशन आणि आऊटकम रिॲडमिशन यांच्यातील संभाव्य कॅज्युअल पाथवेज काय आहेत
फायदे गैरसमज कमी होतो कोणते व्हेरिएबल्स फाऊंडर्स कोफाऊंडर्स आहेत ते स्पष्ट होते आणि त्या कोणत्या बदलानं स्वॉर्जिस अशोसिएशन क येऊ शकते ते दिसून येते मर्यादा डॅग हे एक्सपर्ट ड्रायव्हर असते चुकिच्या ॲजम्शन असल्यास माघार देखील
लागू शकते पूर म्हणून पुढील इंपॅरिटिकल व्हॅल्युएशन गरजेचे
प्रॉफ्नंसिटी स्कोर मॅचिंग मॉडेल या रुग्णांना नवीन प्रोटोकॉल सुचवला आहे त्यांना आणि ज्यांना नाही त्यांना एज कंन्फर्म्डब्लिटिज लॅब व्हॅल्युज नु इत्यादी नुसार मॅच करून इफेक्ट एस्टिमेट काढतो
मर्यदा योग्य आणि मजबूत आय व्ही शोधणे कठीण आहे इनव्हॅलिड आय व्ही खूप चुकिचे निष्कर्ष देऊ शकते
मी टी आय जी किंवा स्टिक प्लस निकल पेस्ट फिलर सजेस्ट करीन
कारण निकल फिलरमध्ये क्रॅक आणि करोजन कमी होतं हिट इनपुट कंट्रोल होतं ब्रिटल झोन टाळा
टाळायला आणि इंटरपास टेंपरेचर वन फिफ्टी टू टू हंड्रेड सेल्सियस ते सेंसिटायझेशन कमी करते फेरायट नंबर एफ एन थ्री आणि टेन त्याने हॉट क्रॅकिंग कमी होते यामुळे थ्री झिरो फोर एल आणि ए थर्टी सिक्स जॉईंट हाय प्रेशर आणि टेंपरेचर व्हेरियेशन्सला सेफ आणि रिलायेबल राहील
सिम्युलेशन आणि डिजिटल डेटा द्रोन आणि रोबोटिक्स विकास चाचणी आणि तैनानित महत्त्वाचे आहे ते आभासी प्रोटोटायपिंग घटना आधारित सिम्युलेशन ऑपरेटर प्रशिक्षण आणि सिस्टम ऑप्टिमाझेशन करून सुरक्षित आणि कार्यक्षम काम सुनिश्चित करतात
सध्याच्या लष्करी कार्यांमध्ये परिस्थितीबद्दल पूर्ण माहिती मिळवणे खूप गरजेचे आहे ह्यासाठी प्रगत संवेदन यंत्रणा किंवा ॲडव्हान्स सेंसर्स विकसित करणं करण्यात मोठी प्रगती झाली आहे यामध्ये मुख्यत: रेडार प्रणाली किंवा रेडार सिस्टम्स आहेत
जे दूरच्या आणि दिसत नसलेल्या वस्तूंची माहिती देतात तसेस विद्युत ऑप्टिकल प्रणाली किंवा इलेक्ट्रोऑप्टिकल सिस्टम्स वापरून दृष्य आणि तापमान माहिती मिळवता येते
ह्या नंतर विविध संवे संवेदन यंत्रांचा डेटा एकत्र करून वापरण्यासाठी संवेदक एकत्रिकरण तंत्रज्ञान किंवा सेंसं फ्युजन विकसित झाले आहे
जे कमांडरला अधिक अचूक आणि विश्वासाही माहिती पुरवते शिवाय भूपृष्ठ
नकाशे आणि सॉफ्टवेअर किंवा टेरेन मॅपिंग सॉफ्टवेअर वापरून शत्रूच्या प्रदेशाचा आणि जंगल रस्ते अडथळ्यांचा तात्काळ आढा आढावा घेता येतो
ह्या सर्व प्रगत तंत्रज्ञामुळे लष्करी पथकांना परिस्थितींची अचूक माहिती मिळते आणि निर्णय जलद होते आणि ऑपरेशन [operation[ अधिक सुरक्षित आणि प्रभावी नक्कीच होते
आर्ट नुव्हो आर्ट नुव्हो ही लेट एकोणिसाव्या सेंच्युरी आणि अर्ली विसाव्या सेंच्युरीमधील एक अत्यंत महत्त्वाची आर्किटेक्चरल आणि डिजाईन मुव्हमेंट होती
जी त्यावेळेच्या इंडस्ट्रियलाझेशन आणि मास प्रॉडक्शनला एक रिॲक्शन होती या स्टाईलची की कॅरॅक्टरिस्टिक्स म्हणजे नॅचरल फॉर्म्स आणि बायोमॉर्फिक प्रेरणा
आर्किटेक्ट्स सरळ स्ट्रेट लाईन्सचा वापर पूर्णपणे टाळायचे त्या ऐवजी ते सिन्युअस लाईन्स म्हणजेच वेलींसारख्या प्रवाही आणि नागमोडी रेषा जास्त वापरायचे ज्यांना व्हिपलॅश कर्व्ह म्हणून ओळखले जाते
आर्किटेक्चरल डिजाईनमध्ये या स्टाईलचा मोठा इनफ्लुएन्स होता इमारतींवर केलेले ऑर्नामेंटेशन हे नुसतं डेकोरशन नसतं तर ते स्ट्रक्चरचाच एक भाग बनून जायचं
ग्लास आयरन सिरॅमिक्स यांसारख्या मॉडर्न मटेरियलचा वापर करून आर्किटेक्ट्सनी भव्य कल्चरल फॉर्म्स तयार केले
यामुळे इमारत एक एकसंध कलाकृती गेसॅमकुन्सवर्क वाटायची थोडक्यात आर्ट नुव्होने आर्किटेक्चरला एक फ्लोईंग आणि ऑर्गॅनिक रुप दिलं आणि युटिलिटीपेक्षा आर्टिस्टीक व्हॅल्यूला महत्त्व दिलं
सुरुवातीला मी लॉग्ज तपासून पाहीन की एरर सतत आहे का फक्त रॅपिड मूव्ह्जमध्ये जास्त होत आहे
स्टेप रँप टेस्ट करून बँडविड्थ डिले आणि सॅच्युरेशन तपासेन स्टेडी स्टेट एरर जर रहात आहे तर कारण सिस्टिम टाईप झिरो असू शकतो ॲक्चुओटर लिमिट्स किंवा इनसफिशियन्ट फीडफॉर्वर्ड उपाय मारून व्हेलॉसोटी किंवा ॲक्सलरेशन फीडफॉरवर्ड जोडणं हा जलद मार्ग आहे
पी आय डीमध्ये इंटिग्रल टर्म नीट ट्युन करून अँटिवाईंडअप स्किम वापरावी नाहीतर ओव्हरशूट येईल सेंसर्स फिल्टरींग व ॲक्चुओटर सॅच्युरेशन कमी करणं हे महत्त्वाचं
जर अजून समस्या राहिली तर कॅस्केड लुप्स किंवा फ्रिक्शन काँपेन्सेशन वापरता येईल थोडक्यात पाहिले की फीडफॉरवर्ड प्लस अँटिवाईंडअप लावून बघू नंतर गरज पडल्यास ॲडवान्स मॉडेल बेस कंट्रोल जोडू
आजचे पशुखाद्य तयार करण्याचे तंत्रज्ञान रुमेन माायक्रोबायोमची पोटातील सूक्ष्म जीव न्युट्रियेन्ट बायोअव्हेलेबिलिटीमधील महत्त्वाची भूमिका विचारात घेते
ही रणनीती प्रामुख्याने मायक्रोबियल प्रोटिन सिंथेसिस एम पी एस वाढवण्यावर केद्रिंत असते म्हणजेच खाद्यातील आर डी पी आणि कार्बोहाड्रेट्स योग्य प्रमाणात वापरून
या सूक्ष्म जीवांना भरपूर प्रोटीन तयार करण्यास मदत केली जाते जे जनावरांना मिळते
तसेच खाद्यातील फायबर पचवण्याची क्षमता वाढवण्यासाठी आवश्यक असलेल्या जिवाणूंना प्रोत्साहन दिले जाते हे जिवाणू खाद्याचे विघटन करून व्होलटाईल फॅटी ॲसिड्स व्ही एफ एज तयार करतात जे जनावरांसाठी उर्जेचा मुख्य स्रोत मेन एनर्जी सोर्स असतात
फीड फॉर्मुलेशनमध्ये फीड ॲडिटिव्ह्जचा वापर करून हे व्ही एफ एजचे उत्पादन वाढवले जाते सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे हे तंत्र रुमिनल पी एच एका विशिष्ट पातळीवर संतुलित ठेवण्यावर भर देते
जेणेकरून रुमिनल ॲसिडोसिस होऊन उपयुक्त जिवाणूंचे कार्य बिघडू नये आणि प्राण्याला खाद्यातून जास्तीत जास्त उर्जा आणि पोषण मूल्य मिळतील
दिकार्तचा मी विचार करतो म्हणून मी आहे कोजितो इर्ग सम हा वेश्टर्न फिलॉसॉफीचा खराब फाऊंडेशन आहे
याची केंद्रिय कल्पना इस्पितो इस्पितोमॉलॉजीमध्ये आहे दिकार्तने रेडिकल आऊट
चा वापर केला म्हणजेच त्याने त्या इंद्रियांनी दिलेल्या या भौतिक जगाचे अस्तित्व बहुतेक गोष्टीवर शंका केली पण या संपूर्ण शंकेच्या प्रक्रियेत त्याला एक गोष्ट कळली जर मी शंका घेत आहे तर शंका घेणारा कहीतरी असलाच पाहिजे
म्हणजे विचाराची प्रक्रिया द ॲक्ट ऑफ थिंकींग हीच माझ्या अस्तित्वाची एकमेव निर्विवाद गॅरंटी आहे यामुळे विचार करतो
हेच त्याचे पहिले आणि अंतिम फाऊंडेशन बिलिफ फाऊंडेशनल बिलिफ बनले ज्यावर त्याने उर्वरीत सर्व ज्ञानाचा पाया रचला
एक्सपर्ट सिस्टम हे संगणक आधारित सिस्टम आहे जे विशिष्ट क्षेत्रातील तज्ज्ञांच्या अनुभवाचा आणि ज्ञानाचा वापर करून निर्णय घेतात
किंवा समस्या सोडवतात हे सिस्टम त्या डोमेनमधील ह्युमन्सप्रमाणे रिजनिंग करतात विशेषत: जेव्हा समस्या काँप्लेक्स असते आणि डोमेन स्पेसिफिक नॉलेज आवश्यक असतो
एक्सपर्ट सिस्टममध्ये मुख्यत: तीन घटक असतात जे एकत्र काम करून इंटेलिजंट आऊटपूट देतात
पहिला घटक म्हणजे नॉलेज बेस म्हणजेच ज्ञानकोष ज्यात डोमेन स्पेसिफिक नियम तथ्ये ह्युरॉस्टिक्स अनुभव आणि तज्ज्ञांचे इन्साईट संग्रहीत केले असतात
उदाहरणार्थ एखाद्या मेडिकल एक्सपर्ट सिस्टिममध्ये नॉलेज बेसमध्ये रोग लक्षणे संभाव्य उपचार आणि त्यांचे परिणाम यांची माहिती असते
नॉलेज बेस सिस्टमचा ज्ञानाचा स्रोत म्हणून काम करतो आणि सिस्टमच्या रिजनिंगसाठी आधार पुरवतो
दुसरा घटक म्हणजे इन्फरन्स इंजिन निय निर्णय यंत्र हा घटक नॉलेज बेस मशीन नॉलेज बेसमधील फॅक्ट्स आणि रूल्स वापरून रिजनिंग करतो वापरकर्त्याने दिलेल्या इनपुट किंवा प्रश्नांवर आधारित इन्फरन्स इंजिन
नियम लागू करून निष्कर्ष काढतो यामुळे सिस्टिम इनपुट डाटावर आधारित इंटेलिजंट किंवा तज्ज्ञ संवाद निर्णय देऊ शकतो
इन्फरन्स इंजिन हे सिस्टमचे मेंदू म्हणून काम करते जे नॉलेज वापरून आऊटपूट जनरेट करते
तिसरा घटक म्हणजे युजर इंटरफेस वापरकर्ता इंटरफेस हा इंटरफेस वापरकर्ता आणि सिस्टम यांच्यातील संवाद सुलभ करतो
वापरकर्ता सिस्टमकडे प्रश्न वाचारतो किंवा डेटा प्रदान करतो आणि सिस्टम इन्फरन्स इंजिनद्वारे मिळालेला निकाल किंवा सल्ला वापरकर्त्याला प्रदर्शित करतो
युजर इंटरफेस सिस्टमचे इंटरॅक्टिव्ह कंपोनंट आहे जे वापरकर्त्यास सहजतेने इंटेलिजंट आऊटपुट मिळवण्यात मदत करतो
थोडक्यात सांगायचं तर एक्सपर्ट सिस्टममध्ये नॉलेज बेस ज्ञान पुरवतो आहे इन्फरन्स इंजिन रिजनिंग करून निर्णय घेतो आणि युजर इंटरफेस वापरकर्त्याशी संवाद साधतो
या तीन घटकांच्या सहयोगामुळे एक्सपर्ट सिस्टिम डोमेन स्पेसिफिक समस्यांमध्ये ह्युमन्सप्रमाणे इंटेलिजंट आणि त्वरित निर्णय घेऊ शकतात जसे की डायग्नॉसिस ट्रबलशूटिंग प्लॅनिंग किंवा रिकमेंडेशन टास्कमध्ये
कसं आहे बघा व्ही सी मोटरमध्ये आर्मॅट्युअर कॉईलमधून करंट गेल्यावर लॉरेन्ट्स फोर्स म्युल तो फिरतो ठीक आहे त्यानंर कम्युटर त्याला स्टेट एकदा एकाच डिस दिशेत फिरवत ठेवतो
ठेवतो ठीक आहे मोटरचा स्पीड हा व्होल्टेज आणि बॅक ई एम एफवर ठरतो त्यावरून मग कसं होतं माहिती आहे का मग आपण बघा मग मोटरचा स्पीड ओल्टेज आणि बॅक ई एम एफवर ठरतो त्यानं आणि टॉर्ग फिरण्याची शक्ती हा ॲर्मॅट्युअर करंट वर्श वरून ठरतो
जास्त करंट म्हणजे जास्त टॉर्ग असा हा म्हणजे असा नॉर्मली हा स्टेट असतो या विषयी जास्त काही माहिती नाही एवढंच माहिती आहे
खाणकाम कंपन्या केवळ नियमित पालनावर अवलंबून न राहता त्यांनी पर्यावरणाचे पुनर्संचयित करण्यासाठी अधिक सक्रिय भूमिका घेणे आवश्यक आहे यासाठी त्यांनी खाणकाम पूर्ण झाल्यावर पर्यावरणीय अनुक्रम या तत्त्वाचा विचार करून लँडक्सेपची रचना केली पाहिजे जेणेकरून नाैसर्गिक अधिवास हळूहळू विकसित होईल
नेमणीत असलेले विषारी घटक शोधून घेण्यासाठी फायरटोरमेडिएशन सारख्या जैविक तंत्रज्ञानाचा वापर करणे उपयुक्त ठरू शकते तसेच कंपनीच्या संपूर्ण भूभागावर लँडस्केप इकॉलॉजी ह्या दृष्टिकोनातून विचार करून एकात्मक पर्यावरणीय
प्रणाली
तयार करावी अंतिम ध्येय हे निव्वळ स सकारात्मक परिणाम साधणे असावे जिथे खाणकम सुरू होण्यापूर्वी असलेल्या पर्यावरणापेक्षा जास्त जैव विविधता वाढेल यासाठी जैव विविधता ऑफसेट यांसारख्या योजनांचा वापर करून प्रभावी क्षेत्राबाहेरही पर्यावरणाचे महत्त्वपूर्ण नुकसान भरून काढता येईल
बघ मित्रा सायकल चालवताना चाकाकडे न पाहता समोर दुरावून बघणे खूप गरजेचं आहे कारण तू आणि
सायकल मिळून एक ह्युमन इन द लूप नियंत्रण प्रणाली बनवता समोर पाहिल्याने आपल्या मेंदूला स्टिअरींग आणि संतुलन नियंत्रण करण्यासाठी उत्तम फिडबॅक मिळतो ज्यामुळे मेंदू पुढील हालचालींचा अंदाज घेऊन त्वरित आणि सहज सुधारणा करतो परिणामी आपल्या प्रणालीला जास्त स्थिरता मिळते और तू जेव्हा पुढच्या चाकाकडे पाहतोस तेव्हा माहिती मेंदूपर्यंत
पोचण्यात आणि त्यावर प्रक्रिया करण्यात विलंब होतो आणि हा विलंब संतुलन राखण्यास अडथळा आणतो ज्यामुळे तू जास्त प्रतिक्रिया देतोस आणि सायकल अजून डगमगू लागते त्यामुळे नेहमीच समोर बघ म्हणजे तुझ्या मेंदृ मेंदूला नियंत्रण ठेवण्यासाठी चांगला वेळ मिळेल आणि सायकल स्थिर राहील