ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
యోనేడా లెమ్మా ప్రకారం ఒక ఆబ్జెక్ట్ ఏ ను దాని రిప్రెజెంటబుల్ ఫంక్టర్ హోమ్ ఆఫ్ బ్లాంక్ ఆఫ్ ఏ ద్వారా పూర్తిగా కారెక్టరైజ్ చేయవచ్చు
ఎందుకంటే హోమ్ ఆఫ్ బ్లాంక్ ఆఫ్ ఏ ఇంప్లైస్ హోమ్ ఆఫ్ బ్లాంక్ ఆఫ్ బీ అనే ప్రతి నాచురల్ ట్రాన్స్ఫార్మేషన్ ఒక యూనీక్ మార్ఫిజం
ఏ టు బీ సరిపోతుంది దీని ద్వారా వచ్చే యోనేడా ఎంబెడింగ్ కాటగరీని
సీ ఓ కామా సెట్‌లోకి ఫుల్ అండ్ ఫెయిత్ఫుల్ ఫంక్టర్‌గా వినిపిస్తుంది ఫుల్ అండ్ ఫెయిత్ఫుల్ కాబట్టి మార్ఫిజమ్స్ మొత్తం ఫెయిత్ఫుల్లీ క్యాప్చర్ అవుతాయి కాబట్టి ఆబ్జెక్ట్స్ తమ రిప్రెజెంటబుల్ ఫంక్టర్స్ ద్వారా యూనీక్లీ గుర్తించబడతాయి
రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లర్నింగ్‌లో ప్రధాన సవాలు ఎక్స్‌ప్లొరేషన్ ఎక్స్‌ప్లాయిటేషన్ డైలెమా అంటే కొత్త యాక్షన్‌కి ఎక్స్ప్లోర్ చెయ్యాలా లేక తెలిసిన బేస్ పాలిసీని ఎక్స్‌ప్లాయిట్ చెయ్యాలా అనే ప్రశ్న ఇది ముఖ్యంగా హై డైమెన్షనల్ స్టేక్స్ పీసెస్‌లో చాలా క్లిష్టం
దీన్ని హ్యాండిల్ చెయ్యటానికి ఎప్సిలాన్ గ్రీడీ అప్పర్ కాన్ఫిడెన్స్ బౌండ్ యూ సీ బీ ఇన్ట్రట్రిన్సిక్ మోటివేషన్ అలాగే పాలసీ గ్రేడియంట్ మెథడ్స్ లాంటి టెక్నిక్స్ ఉపయోగిస్తారు
కంపెనీలు విలీనమైన తరువాత వేరువేరు ఐటి సిస్టమ్స్‌ని ఒకే ప్లాటుఫార్మ్‌లోకి తీసుకురావడానికి పెద్ద సవాలే
ముఖ్యంగా డేటా మైగ్రేషన్ సమయంలో డేటా లాస్ లేదా డూప్లికేషన్ జరిగే ప్రమాదం ఉంటుంది సిస్టమ్ ఇంజినీరింగ్
సిస్టమ్ ఇంటెగ్రేషన్ సమస్యలు అంటే పాత సాఫ్ట్‌వెర్‌లు కొత్త అప్లికేషన్‌లు కలిసిపోవడంలో
టెక్నీకల్ కాంప్లెక్సిటీ పెరిగిపోతుంది అలాగే సైబర్‌సెక్యూరిటీ రిస్క్స్ చాలా ఎక్కువే ఎందుకంటే రెండు కంపెనీల నెట్వర్క్స్ కలిసినప్పుడు హ్యాకర్లకు కొత్త లోపాలు దొరకవచ్చు క్లౌడ్
మైగ్రేషన్ కూడా ఒక సవాలే ఎందుకంటే సెన్సిటివ్ డేటా ప్రొటెక్షన్ కంపెనీస్ రూల్స్ కఠినంగా పాటించాలి
మన ఈ కామర్స్ కంపనీ చర్న్ ప్రిడిక్షన్ మోడల్ గురించి సేల్స్ టీమ్ కన్సర్న్స్ రేయిజ్ చేసింది వాళ్ళకు అనిపించింది మోడల్ ఎక్కువగా కస్టమర్స్‌ను లైక్లీ టు చర్న్ అని ప్రిడిక్ట్ చేస్తుందని
అలాంటి సందర్భంలో నేను మొదటగా డేటా క్వాలిటీ చెక్ చేస్తాను
చర్న్ లేబుల్ ఎక్కడైనా తప్పుగా డిఫైన్ అయ్యిందా అని వెరిఫై చేస్తాను ఆ తర్వాత సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్‌ ప్రాసెస్‌లో ఫీచర్ ఇంజినీరింగ్ చాలా క్రిటికల్ ఎగ్జాంపుల్‌కి రీసెన్సీ ఫ్రీక్వెన్సీ మానిటరీ ఫీచర్స్ కంప్లయింట్స్ కౌంట్ లాంటి బిహేవిరియల్ వేరియబుల్స్‌ని రోబస్ట్‌గా క్రియేట్ చేస్తాను
మోడల్ ఎవాల్యువేషన్ కోసం క్రాస్ వ్యాలిడేషన్ స్ట్రాటజీ ఉపయోగిస్తాను ఎస్పెషల్లీ టైం బేస్డ్ సీ వీ ఎందుకంటే కస్టమర్ బిహేవియర్ ఓవర్‌ టైం మారుతుంది అలా చేస్తే ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ తగ్గి నిజమైన జెనరలైజేషన్ ఇంప్రూవ్ అవుతుంది లాస్ట్‌లో కాలిబరేషన్ కర్వ్ అనాలిసిస్ చేసి మోడల్ ప్రాబబిలిటీస్ రియలిస్టిక్‌గా ఉన్నాయా అని చూస్తాను
ఈ మొత్తం ప్రాసెస్ వల్ల చర్న్ ఓవరెస్టిమేషన్ తగ్గి సేల్స్ టీమ్‌కి మరింత విశ్వసనీయమైన ప్రిడిక్షన్స్ ఇస్తాం
చాలా మందికి ఫ్రాక్టల్స్ కేవలం ఒక అందమైన క్లిష్టమైన ఆకృతులుగా కనిపిస్తాయి కానీ వాటి వెనుక చాలా ఆసక్తికరమైన గణితం ఉంది
ఈ ఫ్రాక్టల్స్‌లో ఉండే ముఖ్యమైన లక్షణం సెల్ఫ్ సిమిలారిటీ అంటే నువ్వు ఎంత జూమ్ చేసినా మళ్ళీ అదే ఆకారం అదే డిజైన్ చిన్న వర్షన్లో కనిపిస్తుంది
ఇది అనంతంగా కొనసాగుతుంది ఈ చిత్రంలో చూపిస్తున్న మాండెల్‌బ్రాట్ సెట్ అనేది ఒక ప్రసిద్ధమైన ఫ్రాక్టల్
దీన్ని ఒకే గణిత సమీకరణాన్ని పదే పదే రిపీట్ చెయ్యడం ద్వారా అంటే ఐటరేషన్ ద్వారా సృష్టిస్తారు అంటే మనం జూమ్ చేస్తున్న కొద్దీ కొత్త కొత్త డిజైన్లు వస్తున్నట్టు అనిపిస్తుంది
కానీ అది మొత్తం ఆకారం యొక్క చిన్న వర్షన్ లాగే ఉంటుంది ప్రకృతిలో కూడా మేఘాలు మెరుపులు చెట్ల కొమ్మల్లో ఈ ఫ్రాక్టల్స్ లక్షణాలను మనం చూడవచ్చు
భాషను యంత్రాలు అర్ధం చేసుకోవడమే నాచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ ఎన్ ఎల్ పీ ఇది ముఖ్యంగా మూడు పనులు చేస్తుంది టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్ అంటే టెక్స్ట్‌ని డిఫరెంట్ టైప్స్ కింద డివైడ్ చేయడం
ట్రాన్స్లేషన్ అనువాదం సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ భావాల విశ్లేషణ కానీ ఈ మెషీన్స్ ఈ యంత్రాలకు వచ్చే ఛాలెంజ్ సవాలు ఏంటంటే ఒక పదానికి చాలా అర్ధాలు ఉంటాయి దాన్ని మనం ఆంబిగ్విటీ అంటాము అలాగే సందర్భాన్ని బట్టి అంటే కాంటెక్స్ట్ బట్టి కొన్ని పదాల యొక్క అర్ధాలు మారిపోతాయి సో ఇవే వాటికి ఛాలెంజెస్‌గా ఉంటాయి
స్కారా రోబోట్లు సమతల పనుల్లో అధిక ఖచ్చితత్వం చూపిస్తాయి ఆర్టికులేటెడ్ రోబోట్లు పెద్ద వర్క్ స్పేస్‌తో పాటు విభిన్న పనులకు అనువైన వెర్సటాలిటీని అందిస్తాయి
డెల్టా రోబోట్లు హై స్పీడ్ పీక్ అండ్ ప్లేస్ పనుల్లో అద్భుతంగా పని చేస్తాయి ఈ కైనమేటిక్ స్ట్రక్చర్ల విశ్లేషణలో జకోబియన్ మెట్రిక్స్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది ఎందుకంటే ఇది జాయింట్ వేగాలను ఎండ్ ఎఫెక్టర్ వేగాలతో సంబంధపెడుతుంది సింగులారిటీలో రోబోట్ యొక్క డెక్స్టెరిటీని
పరిమితం చేసి కంట్రోల్ సమస్యలకు దారితీస్తాయి మానపులబిలిటీ ఎలిప్సాయిడ్లు
జకోబియన్ ఆధారంగా లభిస్తాయి ఇవి రోబోట్ వివిధ దిశల్లో కదలగలిగే సామర్ధ్యాన్ని విజువలైజ్ చేస్తాయి
పోస్ట్ మర్జర్ ఇంటెగ్రేషన్ విజయాన్ని కేవలం ఫైనాన్షియల్ మర్జర్‌గా కాకుండా కల్చురల్ ఇంటెగ్రేషన్ మరియు ఎంప్లాయీ రిటెన్షన్ కోణంలో కూడా అసెస్ చెయ్యాలి రెండు సంస్థల వాల్యూస్ వర్క్ ప్రాక్టీసెస్ అలైన్ అవుతున్నాయా అనే దాన్ని ఎంప్లాయీ సర్వేస్ ఫీడ్‌బ్యాక్ సెషన్స్ ద్వారా మెజర్ చెయ్యవచ్చు
ఎంప్లాయీ ఎంగేజ్మెంట్ హై గా ఉంటే అంటే ఎంప్లాయీస్‌కి బిలాంగింగ్ మరియు మోటివేషన్ ఉంటే అది
ఇంటెగ్రేషన్ సక్సెస్ అని చెప్పచ్చు రిటెన్షన్ స్ట్రాటెజీస్ లైక్ కెరీర్ గ్రోత్ ఆపర్చ్యూనిటీస్ రికగ్నిషన్ ప్రోగ్రామ్స్
మరియు ఓపెన్ కమ్యూనికేషన్ ఛానెల్స్ అట్రిషన్ తగ్గించడంలో సహాయపడతాయి అలాగే చేంజ్ మానేజ్మెంట్ ప్రాక్టిసెస్ సరిగ్గా అమలు చేస్తే ఎంప్లాయీస్‌కి క్లారిటీ ట్రస్ట్ మరియు అడాప్టబిలిటీ పెరుగుతుంది మొత్తంగా
ఫైనాన్షియల్ సినర్జీతో పాటు కల్చురల్ హార్మొనీ మరియు స్ట్రాంగ్ రిటెన్షన్ ఉండటం పీ ఎమ్ ఐ విజయానికి కీలకం
మనం ముందుగా సిఎన్‌ఎన్
లేదా కాంవొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ గురించి తెలుసుకుందాము వీటి ఆర్కిటెక్చర్‌వైస్ చూసుకుంటే ఇందులో ఎక్కువగా కాంవొల్యూషనల్ లేయర్స్ ఉంటాయి
దాంట్లో ఏముంటాయి అంటే ఇన్పుట్ లేయర్ అవుట్‌ఫుట్ లేయర్ అండ్ హిడ్డన్ లేయర్స్ వీటి పని మయన్‌గా ఫీచర్ ఎక్సట్రాక్షన్ ఇంకా ప్యాటర్న్‌ని రికగ్నైస్ చేయడం
ఉదాహరణ సిఎన్‌ఎన్స్ ఇమేజస్ నుంచి ఎడ్జస్టింగ్ షేప్స్‌ని ఇంకా రంగులని ఐడెంటిఫై చేస్తాయి
వీటియొక్క ఉదాహరణలు ఏమిటంటే కంప్యూటర్ విజన్లో దీన్ని ఉపయోగిస్తాము ఇంకా స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో దీన్ని ఉపయోగిస్తాము ఇంకా ట్రాన్స్ఫర్ లర్‌న్నింగ్‌లో కూడా ఇవి చాలా యుస్ఫుల్‌గా ఉంటాయి తరువాత రికరంట్ నెట్‌వర్క్స్
వీటి ఆర్కిటెక్చర్‌వైస్ మనం చూసుకుంటే వీటిలో రికరంట్ యూనిట్స్ ఉంటాయి అంటే ఒక హిడ్డన్ స్టేట్ అవుట్‌ఫుట్
తిరిగి ఇన్‌ఫుట్‌గా వెళ్ళి నెక్స్ట్ స్టెప్‌కి కనెక్ట్ అవుతుంది ఇది సీక్వెన్షియల్ డేటా హ్యాండల్ చేయడంలో బాగా ఉపయోగిస్తాము
దీనికి ఉదాహరణలు సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్‌లో ఉపయోగిస్తాము ఎందుకంటే ఒక సెంటేన్స్ వర్డ్ బై వర్డ్ చదివి కాంటెక్స్టు మైంటైన్ చేస్తున్నాం కాబట్టి
ఇంకా వీటి అప్లికేషన్స్ గురించి చూస్తున్నట్టు అయితే మనం వీటిని ఎన్‌ఎల్‌పిలో యూస్ చేస్తాము ఎన్‌ఎల్‌పిలో ట్రాన్స్‌లేషన్ మరియు సమరైజేషన్‌లో ఎక్కువగా యూస్ చేస్తాము ఇంకా టైం సిరీస్ ఫోర్‌కాస్టింగ్ టాపిక్స్‌లో కూడా వీటిని యూస్ చేస్తాము
ఇంకా స్పీచ్ లోంచి టెక్స్ట్‌కి మార్చే టాపిక్స్‌లో కూడా వీటిని యూస్ చేస్తాము ఇప్పుడు వీటి మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసాన్ని మనం
చూసినట్టయితే మనకి సిఎన్‌ఎన్స్‌లో ఇన్‌పుట్స్‌గా స్టాటిక్ డేటానీ పంపించి కాంవొల్యూషనల్ లేయర్స్ మీద
తో వాటిని వర్క్ చేయిస్తాము అదే ఆర్‌ఎన్‌ఎన్స్‌లో అయితే సీక్వెన్షియల్ ఒర్ తెంపొరల్ డేటాని ఇన్‌ఫుట్‌గా పంపించి రికరెంట్ యూనిట్స్‌తో కాంటెక్స్టు‌ని మైంటైన్ చేస్తాము
ఇంకా మనం ట్రాన్స్‌ఫర్ లర్‌నింగ్ గురించి చూసినట్టయితే సిఎన్‌ఎన్స్ ఎక్కువగా ఇమేజ్ బేస్డ్ మోడల్స్‌ని
రియుస్ చేస్తాయి కానీ ఆర్‌ఎన్‌ఎన్స్ మాత్రం ఎన్‌ఎల్‌పితో ప్రీ‌ట్రైన్ ఎంబెడింగ్స్‌ని వాడుకుని మనం రియుస్ చేస్తాము
మెషిన్ లర్‌నింగ్ మోడల్‌లో ఎక్స్‌ప్లేయినబిలిటీ అంటే ఒక మోడల్ తీసుకున్న నిర్ణయాన్ని ఎందుకు తీసుకుంది ఎలా తీసుకుంది అనే అంశాలు మనిషికి అర్ధమైయ్యే రీతిలో చూపించడం ఇది ముఖ్యంగా నమ్మకం పారదర్శికత బాధ్యత కోసం అవసరం
మోడల్ ఇంటర్‌ప్రిటబిలిటీ మోడల్ ఎలా పని చేస్తుంది ఏ ఫీచర్ల ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకుంటుంది అనే విషయాన్నీ వివరించగలగడం
ఉదాహరణ డిసిషన్ ట్రీ లాంటి మోడల్‌లో ఎక్కువ ఇంటర్‌ప్రిటబిలిటీ కలిగి ఉంటాయి ఫీచర్ ఇంపార్టెన్స్ మోడల్‌లో ఏ ఫీచర్‌లు ఎక్కువ ప్రాధాన్యం వహిస్తున్నాయి అనే విషయం తెలుసుకోవడం ఉదాహరణ ఒక లోన్ అప్రూవల్ మోడల్‌లో ఇన్కమ్ లొకేషన్ కన్నా ఇంకా ఎక్కువ ముఖ్యమైనవి చూపించడం
ఎల్‌ఐ‌ఎమ్‌ఈ లోకల్ ఇంటర్‌ప్రేటేబుల్ మోడల్ ఎగ్నోస్టిక్‌ ఎక్స్‌ప్లనేషన్స్ ఇది ఒక పోస్ట్ హుక్ ఎక్స్‌ప్లనేషన్ టెక్నీక్ ఒక ప్రెడిక్షన్‌ను చుట్టుపక్కల ఉన్న సిమిలర్ డేటా పాయింట్స్‌తో
లోకల్‌గా అప్రాక్సీమేట్ చేసి ఏ ఫీచర్లు ఆ డెసిషన్‌ను ప్రభావితం చేశాయో చెబుతుంది
ఉదాహరణకి ఈ కస్టమర్‌కి లోన్ ఎందుకు రిజెక్ట్ అయింది అని లైమ్ చెబుతుంది ఇన్కమ్ తక్కువ ముందు ఏమైనా తప్పులు చేసుండచ్చు అలాంటి కారణాలు కావచ్చు
ఎక్స్‌ప్లేనాబిలిటీ అనేది ఎమ్‌ఎల్‌ మోడల్‌లో మనిషికి అర్ధమైయ్యేలా వివరించే సామర్ధ్యం ఇందులో ఇంటర్‌ప్రిటబిలిటీ ఫీచర్ ఇంపార్టెన్స్ ఎల్‌ఐఎమ్‌ఈ వంటి పద్ధతులు వాడతాం తద్వారా మోడల్ నిర్ణయాలు పారదర్శకంగా విశ్వసినీయంగా ఉంటాయి
డెసిషన్ ట్రీ బేసికల్లి ఫ్లో ఛార్టు స్ట్రక్చర్‌లా ఉంటుంది ఇంటర్నల్ నోడ్స్ అంటే ఫీచర్స్‌కి స్ప్లిట్ పాయింట్స్ బ్రాంచెస్ అంటే డెసిషన్ రూల్స్ అండ్ లీవ్స్ అంటే ఫైనల్ అవుట్‌కమ్ ఒర్ క్లాస్ ప్రెడిక్షన్ సో మోడల్ స్టెప్ బై స్టెప్ ఈసీగా ఫీచర్ వాల్యూస్‌ని చెక్ చేసి లీఫ్ నోడ్ రీచ్ అయ్యేసరికి ప్రెడిక్షన్ ఇస్తుంది
మెషిన్ లర్‌నింగ్‌లో కాటగోరికల్ ఫీచర్స్ అంటే కలర్స్ టైప్స్ ఇలాంటివి వస్తాయి ఇప్పుడు మనం డెసిషన్ ట్రీ గురించి మాట్లాడదాము డెసిషన్ ట్రీ ఒక ఫీచర్‌ని తీసుకుని స్ప్లిట్ చేస్తుందన్నమాట ఉదాహరణకి కలర్స్ తీసుకుంటే ఆ కలర్స్‌ని రెడ్ బ్లు గ్రీన్ అలా బ్రాంచెస్‌గా డివైడ్ చేస్తుంది
డెసిషన్ ట్రీ‌లో ఒక్కో ట్రీ కొన్ని ట్రీస్‌లో ఫీచర్ సెలెక్షన్ అన్నది గ్రిడ్‌గ జరగచ్చు కానీ ర్యాండమ్ ఫారెస్ట్ అన్నది వేరేగా పని చేస్తుంది అది ఒక ట్రీ మీద ఎప్పుడు ఆధార పడదు చాలా ట్రీస్‌ని బిల్డ్ చేసుకుంటుంది
ప్రతి ట్రీ ర్యాండమ్‌గా కొంత డేటా కొంత ఫీచర్స్‌ని తీసుకుంటుంది తరువాత అన్ని ట్రీస్ ఇచ్చిన ఆన్సర్స్‌ని కంబైన్ చేసి మెజారిటీ వోటింగ్ ద్వారా ఫైనల్ రిసల్ట్స్‌ని ఇస్తుంది అందుకే డెసిషన్ ట్రీ సింపుల్‌గానే ఉంటుంది కానీ ఒవెర్ఫిట్ అయ్యే ఛాన్సెస్ ఎక్కువ ఉంటాయి
ర్యాండమ్ ఫారెస్ట్ అయితే మల్టిపుల్ ట్రిస్‌ని కలిపి యూస్ చేస్తుంది కాబట్టి ఎక్కువ అక్యురేట్ అండ్ స్టేబల్ రిసల్ట్స్‌ని ఇస్తుంది
అన్‌స్ట్రక్చర్డ్ ఎన్విరాన్మెంట్‌లో రోబోట్ పర్సెప్షన్ సిస్టమ్ తయారు చేయటం చాలా కష్టం లైటింగ్ కండిషన్లు మారితే కెమెరా ఫీచర్లను సరిగ్గా కాప్చర్ చేయ్యకపోవచ్చు
ఒకలుషన్ ఉంటె ఆబ్జెక్ట్ పూర్తిగా కనిపించదు అలాగే ఆబ్జెక్ట్ అపియరెన్స్ కలర్ షేప్ మారిపోతే సిస్టమ్ కన్ఫ్యుస్ అవుతుంది ఈ సమస్యలు దాటడానికి డొమైన్ అడాప్షన్ టెక్నీక్ వాడి ఒక ఎన్విరాన్మెంట్లో నేర్చుకున్న మోడల్‌ని మరో ఎన్విరాన్మెంట్‌కి అడాప్ట్ చేస్తాం
అలాగే జెనెరేటివ్ మోడల్స్ ఉపయోగించి కొత్త లైటింగ్ లేదా ఒకలుషన్ ఉన్న సింథెటిక్ డేటా క్రియేట్ చేసి ట్రైనింగ్ రోబస్ట్‌గ చేస్తాం
సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ ద్వారా ఆబ్జెక్ట్‌ని బ్యాక్‌గ్రౌండ్ నుంచి స్పష్టంగా వేరు చేసి ఒకలుషన్‌ ఉన్నా కూడా అర్ధం చేసుకోగలుగుతుంది
మొత్తం మీద ఈ టెక్నీక్‌ని కలిపి పర్సెప్షన్ సిస్టమ్‌ని అన్‌స్ట్రక్చర్డ్ రియల్ వరల్డ్‌కి రోబస్ట్‌గా తయారు చేస్తాం
మెషిన్ లర్‌నింగ్ మోడల్ ఎవల్యూషన్‌లో వివిధ పద్ధతులు ఉపయోగిస్తారు అందులో మొదటిది ట్రైన్ టెస్ట్ స్ప్లిట్ డేటాని ట్రైనింగ్ సెట్ అండ్ టెస్టింగ్ సెట్‌గ విభజిస్తారు ట్రైనింగ్‌లో బాగుంది కానీ టెస్టింగ్‌లో బాగులేదు అంటే దాన్ని ఓవర్ఫిట్టింగ్ అంటారు
ఆ ఓవర్ఫిట్టింగ్‌ని తగ్గించడానికి క్రోస్‌ వాలిడేషన్ ఉపయోగిస్తారు ఇది రెండో పద్ధతి డేటాని కే ఫోల్డ్స్‌గా విడగొట్టి
ప్రతి ఫోల్డ్‌లో ట్రైన్ అండ్ టెస్ట్ చేస్తారు ఇది ఒకే స్ప్లిట్ కంటే నమ్మకమైన పద్ధతి తరువాత ఇవాల్యూయేషన్ మెట్రిక్స్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా
క్లాసిఫికేషన్ అండ్ రిగ్రెషన్ ప్రొబ్లెమ్స్‌ని అంచనా వేయచ్చు అక్యురేసి ప్రెసిషన్ రికాల్ ఎఫ్ వన్ స్కోర్ ఆర్‌ఓసి ఏఓసి ని ఉపయోగించి వాటిలోని
శాతాన్ని గ్రహించవచ్చు రిగ్రెషన్ ప్రొబ్లెమ్స్‌కి ఎమ్‌ఎస్‌సి ఆర్‌ఎమ్‌ఎస్‌సి ఎమ్‌ఏఈ ఆర్‌టూ స్క్వేర్‌ని ఉపయోగించి ఆ మోడల్‌లోని అక్యురేసిని కాలిక్యులేట్ చేయచ్చు
ఓవర్ఫిట్టింగ్ చెకింగ్ ఎలా చేస్తారంటే ట్రైనింగ్ అక్యురేసి కన్నా టెస్టింగ్ అక్యురేసి ఎక్కువ అయితే దాన్ని ఓవర్ఫిట్ అంటారు
ఓవర్ఫిట్‌ని పరిష్కరించడానికి రెగ్యూలరైజేషన్ డ్రాప్‌అవుట్ మోర్ డేటాను ఉపయోగిస్తాము
పొగమంచు పరిస్థితులలో పాదచారుల గుర్తింపు వ్యవస్థ సరిగ్గా పని చెయ్యకపోతే దాన్ని మెరుగుపరచడానికి మూడు ప్రధాన మార్గాలు ఉన్నాయి మొదటిగా సెన్సార్ ఫ్యూజన్
అత్యంత ప్రధాన్యత కలిగినది ఇందులో కెమెరా డేటాతో పాటు లైడార్ రేడార్ థర్మల్ కెమెరా డేటాను కలిపి విశ్లేషిస్తారు
రేడార్ పొగమంచులోనూ వస్తువులను గుర్తించగలదు థర్మల్ కెమెరాలు వేడి ఆధారంగా పాదచారులను స్పష్టంగా చూపుతాయి ఇది కచ్చితత్వాన్ని నిర్వర్తిస్తుంది కాబట్టి భద్రతకు బలమైన పరిష్కారం
రెండవది చిత్రం మెరుగుదల డీహేజింగ్ ఆల్గరిథమ్స్ లేదా కాంట్రాస్ట్ ఎన్హాన్స్మెంట్ వంటివి వాడి కెమెరా చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేసి పాదచారులను స్పష్టంగా కనిపించేలా చేయవచ్చు
ఇది పూర్తిగా సాఫ్ట్‌వేర్ ఆధారంగా ఉండటం వలన తక్కువ ఖర్చుతో తక్షణంగా అమలు చేయవచ్చు కాని పొగమంచును పూర్తిగా తొలగించలేము మూడవది సింథటిక్ డేటా
ఇందులో సిములేషన్ టూల్స్‌తో వివిధ పొగమంచు పరిస్థితుల డేటా సెట్స్ సృష్టించి మోడల్‌ను తిరిగి శిక్షణ ఇస్తారు ఇది భవిష్యత్తులో మోడల్‌ను బలంగా మార్చినా
డేటా తయారీకి సమయం ఎక్కువ పడుతుంది మొత్తానికి తక్షణ ఫలితాల కోసం సెన్సార్ ఫ్యూజన్ చిత్రం మెరుగుదల దీర్ఘకాల బలమైన పరిష్కారంగా సింథటిక్ డేటా ఉపయోగకరం
రీయిన్ఫోర్స్మెంట్ లర్నింగ్‌లో ఒక పెద్ద సమస్య ఎక్స్‌ప్లొరేషన్ ఎక్స్‌ప్లాయిటేషన్ డైలెమా అంటే ఏజెంట్‌కి ఆల్రెడీ తెలిసిన యాక్షన్‌ని రిపీటెడ్‌‌గా ఎక్స్‌ప్లాయిట్ చెయ్యాలా లేదా కొత్త యాక్షన్స్ ట్రై చేసి ఎక్స్‌ప్లొర్ చెయ్యాలా అన్నది ఇష్యూ అన్నమాట ఇది సాల్వ్ చెయ్యడానికి
కొన్ని మెథడ్స్‌ని వాడతారు సింపుల్‌గా ఎప్సిలాన్ గ్రీడీ మెథడ్‌లో కొన్ని సార్లు ర్యాండం యాక్షన్స్‌ని ట్రై చేస్తాం
మిగతా సార్లు బెస్ట్ యాక్షన్‌ని వాడతాం ఇంకొకటి అప్పర్ కాన్ఫిడెన్స్ బౌండ్ యూ సీ బీ ఇది ఎక్కువగా అన్సర్టెనిటీ ఉన్న యాక్షన్స్‌కి ప్రయారిటీ ఇస్తాం అన్నమాట
దీంతో కొత్త యాక్షన్స్ కూడా టెస్ట్ అవుతాయి హై డైమెన్షనల్ స్టేక్స్ పీసెస్‌లో ఇంకా కష్టం అవుతుంది కాబట్టి
క్యూరియాసిటీ లేదా ఇంట్రిన్సిక్ మోటివేషన్ వాడతారు అంటే ఏజెంట్‌కి కొత్త స్టేక్స్ డిస్కవర్ చేస్తే కూడా రివార్డ్ ఇస్తారు అలాగే పాలసీ గ్రేడియంట్ మెథడ్స్
స్టోకాస్టిక్ పాలసీస్‌ని నేర్చుకుంటాయి కాబట్టి నాచురల్‌గా ఎక్స్‌ప్లాయిటేషన్ ఎక్స్‌ప్లొరేషన్ జరుగుతుంది
కంటిన్యువస్ స్పేసెస్‌కి ఇవి బాగా సూట్ అవుతాయి సో సింపుల్‌గా చెప్పాలంటే చిన్న ప్రాబ్లమ్స్‌కి ఎప్సిలాన్ గ్రీడీ లేదా యూ సీ బీ సరిపోతాయి కానీ పెద్ద హై డైమెన్షనల్ ప్రాబ్లమ్స్‌లో క్యూరియాసిటీ బేస్డ్ లర్నింగ్ మరియు పాలసీ గ్రేడియంట్స్ వాడితే ఎక్స్‌ప్లొరేషన్ ఎక్స్‌ప్లాయిటేషన్ బ్యాలన్స్ బాగా వస్తుంది
రీయిన్ఫోర్స్‌మెంట్ లర్నింగ్‌లో రెండు మెథడ్స్ ఉంటాయి వాల్యూ బేస్డ్ మరియు పాలసీ బేస్డ్ వాల్యూ బేస్డ్ అంటే క్యూ లర్నింగ్ లాంటి వాటివి
ఇవి యాక్షన్‌కి వాల్యూ నేర్చుకొని తర్వాత పాలసీని తీసుకుంటాయి వీటికి ఒక ప్లస్ ఏంటంటే స్యాంపుల్ ఎఫీషియన్సీ ఎక్కువగా ఉంటుంది
ఎందుకంటే ఇవి ఓల్డ్ ఎక్స్పీరియన్స్‌ని కూడా రీయూస్ చేసుకుంటాయి దట్ ఈజ్ సాఫ్ట్ పాలసీ కానీ వీటితో కంటిన్యువస్ యాక్షన్స్ హ్యాండిల్ చెయ్యటం చాలా కష్టం పాలసీ బేస్డ్ మెథడ్స్‌లో పాలసీనే డైరెక్ట్‌గా ఆప్టిమైజ్ చేస్తారు కంటిన్యువస్ యాక్షన్స్‌కి బాగా వర్క్ అవుతాయి స్టకాస్టిక్ పాలసీస్ కూడా జెనరేట్ చేస్తాయి
కానీ వీటికి ఎక్కువ డేటా కావాలి ఎందుకంటే మోస్ట్లీ ఆన్ పాలసీ ఉంటాయి అంటే ఒక సారి యూస్ చేసిన డేటాని మళ్ళీ వాడలేము
దీనివల్ల ఏమౌతుంది అంటే స్యాంపుల్ ఎఫీషియన్సీ తక్కువగా అయిపోతుంది సింపుల్‌గా చెప్పాలంటే వాల్యూ బేస్డ్ మెథడ్స్ ఎఫీషియంట్ కానీ స్టెబిలిటీ ఇష్యూస్ అనేవి ఉంటాయి పాలసీ బేస్డ్ మెథడ్స్ అనేవి ఫ్లెక్సిబుల్ కానీ వాటికి ఎక్కువ స్యాంపుల్స్ కావాలి అందుకే ఆక్టర్ క్రిటిక్ లాంటి హైబ్రిడ్ మెథడ్స్‌ని బ్యాలన్స్ కోసం వాడతాము
డెసిషన్ ట్రీ మరియు ర్యాండమ్ ఫారెస్ట్ కాటెగోరికల్ ఫీచర్స్‌ను హ్యాండల్ చేయడంలో కొన్ని ముఖ్యమైన తేడాలు ఉన్నాయి డెసిషన్ ట్రీ‌లో కాటెగోరికల్ వేరియబుల్‌ను విడిగా విభజించి ఏ ఫీచర్ ఆధారంగా ఎక్కువ ఇన్ఫర్మేషన్ గైన్ వస్తుందో చూస్తుంది అంటే ఒకే వృక్షంలోని ఫీచర్ సెలెక్షన్ జరుగుతుంది
కానీ ర్యాండమ్ ఫారెస్ట్ అనేది ఎన్‌సెంబల్ మెథడ్ అంటే చాలా డెసిషన్ ట్రీస్‌ని ట్రైన్ చేసి వాటి అవుట్‌ఫుట్‌‌లని మెజారిటీ వోటింగ్ ద్వారా కంటే అక్యురేసి పెంచుతుంది ఇక్కడ కాటెగోరికల్‌ ఫీచర్స్ ప్రతి ట్రీలో ర్యాండమ్‌గా కొంత సబ్జెక్ట్ మాత్రమే చూసి స్ప్లిట్ చేస్తుంది
కాబట్టి ఓవర్ఫిట్టింగ్ తగ్గుతుంది మరియు మోడల్ జెనెరలైజ్ అవుతుంది సరళంగా చెప్పాలంటే డెసిషన్ ట్రీ ఒక కాటెగోరికల్ ఫీచర్‌ని ఒక్క స్ప్లిట్‌లో పరిగణిస్తుంది
ర్యాండమ్ ఫారెస్ట్ అనేది ర్యాండమ్‌గా ట్రీ‌వైస్ సబ్సెట్‌లో చూసి ఎన్నో ట్రీస్ కలిపి సిస్టమాటిక్‌గా బెటర్ ప్రెడిక్షన్ ఇస్తుంది
ఫార్వర్డ్ కైనమ్యాటిక్స్ అంటే రోబోట్ మానిపులేటర్‌లో జాయింట్ యాంగిల్స్ లేదా పోజిషన్స్ ఇవ్వబడితే
ఎండ్ ఎఫ్ఫెక్టర్ పొజిషన్ మరియు ఓరియెంటేషన్‌ను కాలికులేట్ చెయ్యటం ఇది సాధారణంగా డైరెక్ట్ కాంపటీషన్ మాత్రమే కాబట్టి ఈజీ మరియు డిటర్మినిస్టిక్
పాత్ ప్లానింగ్‌లో రోబోట్ ఎక్కడికి వెళ్తుందో తెలుసుకోవటానికి ఎఫ్ కే వాడతారు ఇన్వర్స్ కైనమ్యాటిక్స్ అంటే డిసైడెడ్ ఎండ్ ఎఫ్ఫెక్టర్ పొజిషన్ మరియు ఓరియెంటేషన్‌ ఇవ్వబడితే వాటికి సరిపోయే జాయింట్ యాంగిల్స్‌ను కాలికులేట్ చెయ్యడం ఇది కంప్యూటేషనల్లీ ఎక్కువ కాంప్లెక్స్ ఎందుకంటే ఒకటి కంటే ఎక్కువ సొల్యూషన్స్ రావచ్చు
రిడన్డన్సీ లేదా కొన్ని పోజిషన్స్‌కి సొల్యూషన్స్ లేకపోవచ్చు సింగులారిటీ ఇష్యూస్ పాత్ ప్లానింగ్‌లో ఐ కే ఎక్కువగా వాడతారు ఎందుకంటే మనకు ఎండ్ ఎఫ్ఫెక్టర్
టార్గెట్ లొకేషన్ తెలుసు దానికి సరిపోయే జాయింట్ కాన్ఫిగరేషన్ కావాలి
పాడి గొర్రెల్లో జాతి ఎంపిక ప్రాముఖ్యత ఏంటంటే పాడి గొర్రెల పెంపకంలో జాతి ఎంపిక అనేది చాలా ముఖ్యమైన విషయం మనం ఏ జాతిని ఎంచుకున్నామో దానిపైనే మన లాభాలు నిర్వహణ ఖర్చులు ఆధారపడి ఉంటాయి మంచి గుణ ఉత్పత్తి ఎక్కువ పాలు ఉత్పత్తిని ఇచ్చే జాతిని ఎంచుకుంటే మనకి ఆదాయం పెరుగుతుంది ఉదాహరణకు కొన్ని జాతులు తొరగా ఎదిగి పిల్లలిని కంటాయి
వాటిలో అనారోగ్య సమస్యలు తక్కువగా ఉంటాయి అదే విధంగా కొన్ని జాతులు అధికంగా పాలిస్తాయి వాటి పాలల్లో కొవ్వు శాతం కూడా ఎక్కువగా ఉంటుంది
మంచి జాతులని ఎంచుకోవడం వల్ల పశువుల ఆరోగ్యానికి కూడా మనం జాగ్రత్తలు తీసుకోవచ్చు వాటికొచ్చే వ్యాధులు హార్మోన్‌ల సమస్యలు పొదుగు వాపు వంటి చాలా వరకు నివారించవచ్చు అందువల్ల జాతి ఎంపిక అనేది పశువుల మొత్తం నిర్వహణ వాటి పునరుత్పతి పాల ఉత్పత్తిపై ప్రత్యక్షంగా ప్రభావం చూపుతుంది
ని ప్రాజెక్ట్ పార్ట్నర్ ఎల్‌ఈడిను నేరుగా నైన్ వోల్ట్ బ్యాటరీకి కనెక్ట్ చేయమని సూచించడం సరైన పద్ధతి కాదు కారణం ఏమిటంటే ఎల్‌ఈడిలో చాలా తక్కువ వోల్టేజ్
రెండు మరియు కరెంట్ వద్ద మాత్రమే కనిపిస్తాయి నేరుగా నైన్ వోల్ట్ కనెక్ట్ చేస్తే ఎల్‌ఈడికి ఎక్కువ కరెంట్ ప్రహవించి
అది వెంటనే కాలిపోతుంది దీనిని నివారించడానికి సర్క్యూట్‌లో రెసిస్టర్‌ని జోడించాలి రెసిస్టర్ కరెంట్ ప్రవాహాన్ని పరిమితం చేస్తుంది దాంతో ఎల్‌‌ఈడికి సరైన పరిమితిలో వోల్టేజ్ మరియు కరెంట్ అందుతుంది
ఉదాహరణకు నైన్ వోల్ట్ బ్యాటరీతో ఒక సాధారణ ఎల్‌ఈడి ఉపయోగిస్తే మిగిలిన వోల్టేజ్‌ను
రెసిస్టర్ తీసుకోవాలి కాబట్టి ఓమ్స్ లా ప్రకారం ఆర్ ఈక్వల్ టు విఐ వి బై ఐ రెసిస్టర్ అవసరం అవుతుంది
ఎడిటర్ గారు సాఫ్ట్‌వేర్‌లో ఫైల్‌ని అప్‌లోడ్ చెయ్యడాని కోసం ఏ ఫార్మాట్‌లో మీకు కావాలో చెప్పండి అలా అయితే నేను ఆ ఫార్మాట్‌లోకి మార్చి మీకు మళ్ళీ డెలివర్ చేస్తాను
ఎటువంటి డిజిటల్ వర్క్‌ఫ్లో కావాలి అలాగే మీకు ఎటువంటి కలరింగ్ కావాలి అనేది మీరు కొంచెం క్లియర్‌గా చెప్పినట్లు అయితే మేము దాన్ని మార్చి వాళ్ళకు చెప్పి మీకు అప్‌లోడ్ చెయ్యడం జరుగుతుంది దీన్ని ఆర్ధం చేసుకుంటారు
మీస్ ఎన్ సెన్ అంటే ఫిలిం మేకింగ్‌లో సినిమాలో కనిపించే అన్ని విజువల్ ఎలిమెంట్స్‌ను వాటిని ఎలా అమర్చాలి అన్నదాన్ని సూచిస్తుంది ఇందులో ముఖ్యంగా వస్తుంటాయి సెట్టింగ్ లైటింగ్ కాస్ట్యూమ్స్ ప్రాప్స్ యాక్టర్స్ యొక్క పొజిషనింగ్ మరియు మూవ్మెంట్ ఇంకా ఫ్రేమ్ కంపోజిషన్ ఎలిమెంట్స్‌ ఇలా చాలా ఉంటాయి మీస్ ఎన్ సెన్ వల్ల
సినిమా సీన్స్‌ని మూడ్ ఆట్మాస్ఫియర్ మరియు స్ట్రక్చర్ అవుతాయి ఇది డైలాగ్ లేకుండా కూడా ఆడియన్స్‌కి క్యారెక్టర్స్ టైం పీరియడ్ లొకేషన్ మరియు డైరెక్టర్ యొక్క ఆర్టిస్టిక్ విజన్ కన్వే చేస్తుంది ఇలా ప్రాపర్‌గా డిజైన్ చేసిన మీస్ ఎన్ సెన్ ద్వారా ఫిలిం ఇమర్సి‌వ్‌గా నేచురల్‌గా మరియు ఎమోషనల్ ఇంప్యాక్ట్‌ఫుల్‌గా ఆడియన్స్‌ ముందుకు వస్తుంది
గ్లోబల్ ఫైనాన్షియల్ సిస్టమ్ లో వచ్చిన మార్పులు ముఖ్యంగా గ్లోబల్ సౌత్ దేశాలు సార్వభౌమత్వాన్ని బాగా ప్రదర్శన చేస్తున్నాయి ఒకప్పుడు ఉన్న ఎంబెడెడ్ లిబరలిజం సిస్టమ్ ప్రకారం దేశాలు తమ ఆర్ధిక పాలసీలను స్వేచ్ఛగా అమలు చేసేవి కానీ గ్లోబలైజేషన్ పెరిగిన తర్వాత పెద్ద ఆర్ధిక సంస్థలు ఎమ్ ఎన్ సీ లు మరియు మార్కెట్ శక్తులు ప్రభుత్వాల నిర్ణయాలను ప్రభావితం చేయడం మొదలుపెట్టాయి ఉదాహరణకు ఐ ఎమ్ ఎఫ్
ఇచ్చేటప్పుడు ఐ ఎమ్ ఎఫ్ మరియు ప్రపంచ బ్యాంక్ వంటి సంస్థలు అప్పులు ఇచ్చేటప్పుడు కండిషనాలిటీని పెడతాయి ఈ కండిషన్స్‌లో ప్రభుత్వ వ్యయాన్ని తగ్గించడం ప్రైవేటీకరణ మరియు మార్కెట్ లిబరలైజేషన్ వంటి పాలసీలు ఉంటాయి వీటిని వాషింగ్టన్
కాన్సెన్సెస్ అని అంటారు ఈ పాలసీలు ఆయా దేశాల అవసరాలకు అనుగుణంగా లేకపోయినా అప్పుల కోసం వాటిని అమలు చేయాల్సివస్తుంది దీనివల్ల ప్రభుత్వాలు తమ ప్రజల సంక్షేమం
కోసం స్వతంత్రంగా నిర్ణయాలు తీసుకోలేకపోతున్నాయి ఇంకో ప్రమాదకరమైన విషయం డెబ్ట్ ట్రాప్ డిప్లమసీ కొన్ని దేశాలు ముఖ్యంగా చైనా వంటివి అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలకు భారీగా రుణాలు ఇస్తాయి ఈ రుణాలకు ఆర్ధిక వడ్డీ మరియు
అసాధ్యమైన తిరిగి చెల్లింపు షరతులు ఉంటాయి ఆ దేశాలు రుణాలు తిరిగి చెల్లించలేనప్పుడు రుణదాత రుణదాత దేశం కీలకమైన ప్రాజెక్టులు లేదా వ్యూహాత్మక ఆస్తులకు ఆస్తులను ఆధీనంలోకి తీస్కుంటాయి ఇది ఒక దేశం యొక్క ఆర్ధిక మరియు వ్యూహాత్మక సార్వభౌమత్వాన్ని తీవ్రంగా దెబ్బతీస్తుంది ఈ సవాళ్ళను ఎదుర్కోవటానికి గ్లోబల్ సౌత్ దేశాలు కొన్ని వ్యూహాలు ఉన్నాయి
మొదటిది పటిష్టమైన దేశీయ ఆర్ధిక వ్యవస్థను నిర్వహించటం తద్వారా అంతర్జాతీయ అప్పులపై ఆధారపడడం తగ్గుతుంది రెండవది రుణ ఒప్పందాలను చాలా జాగ్రత్తగా పారదర్శకంగా చేసుకోవడం అలాగే బహుళ పక్ష సంస్థలలో ఉదాహరణకు యూ ఎన్ జీ ట్వెంటీ అలాంటి సదస్సులలో తమ వాయిస్‌ని పెంచుకోవటం ద్వారా అప్పుల వ్యవహారంలో
జరిగే మార్పులను అడ్డుకోవచ్చు రీజనల్ ట్రేడ్ బ్లాక్ మరియు సహకారం పెంచడం కూడా ఒక మంచి మార్గం ఇది బాహ్య వత్తిడులను ఎదుర్కోవటానికి సహాయపడుతుంది ఈ నా ఈ సమాధానం
మనం చేసిన ఏ ఐ మోడల్ అనేది సరిగ్గా ఔట్‌పుట్ ఇవ్వడం లేదు ఎందుకనగా అది
కాంటెక్స్ట్‌ని సరిగ్గా అర్ధం చేసుకోలేకపోతుంది అది ఓన్లీ ఇంతకు ముందు చేసినవి
మాత్రమే సరిగ్గా ఆన్సర్స్ ఇస్తుంది కాబట్టి దీన్ని మనం సాల్వ్ చెయ్యొచ్చు ఎలాగ అనగా రీయిన్ఫోర్స్డ లర్నింగ్ ద్వారా ముందు ఇచ్చిన
ఆ ఔట్‌పుట్స్‌ను బట్టి అది ఇన్‌పుట్‌గా తీసుకొని మళ్ళీ కొత్త ఔట్‌పుట్‌ను జెనరేట్ చేస్తుంది ఈ విధంగా అది దానికి దానికి మెరుగుపరచుకుంటూ మెరుగుపరచుకుంటు బెటర్ రిజల్ట్స్‌ని ఇస్తుంది అలాగే ఈ యొక్క జీ పీ టీ అనేది
రీయిన్ఫోర్స్మెంట్ లర్నింగ్ వాడడం వల్ల చాలా మెరుగుపడుతుంది అని నేను అనుకుంటున్నాను
వివిధ రకాల సాకారణ రోబోట్లు కోబోట్స్ ఇప్పటికే ఉన్న తయారీ పనితీరులో సమీకరించేటప్పుడు పరిగణించాల్సిన ముఖ్యమైన అంశాలు ఏమిటో వివరించండి ముఖ్యంగా భద్రత
ప్రోగ్రామింగ్ క్లిష్టత మరియు మొత్తం వ్యవస్థ సామర్ధ్యంపరంగా ఏ అంశాలు కీలకంగా ఉంటాయి కోబోట్స్
సమర్ధవంతంగా సమీకరించాలంటే మానవ రోబోట్స్ సహకారం భద్రత ప్రమాణాలు ఐ ఎస్ ఓ ఒకటి సున్నా రెండు ఒకటి ఎనిమిది మరియు టాస్క్ కేటాయింపు వంటి అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి ఇవి వ్యవస్థ యొక్క సామర్ధ్యాన్ని భద్రతను మరియు సమగ్రతను ప్రభావితం చేస్తాయి సూచనలు
మానవ రోబోట్స్ సహకారం భద్రతా ప్రమాణాలు ఐ ఎస్ ఓ ఒకటి సున్నా రెండు ఒకటి ఎనిమిది టాస్క్ కేటాయింపు
డెస్కరేట్స్ ఈ వాక్యం ద్వారా చెప్పాలనుకున్నది ఏంటంటే ఏదైనా విషయంపై సందేహించగలగడం అంటే ఆలోచించగలగడం ఒక వ్యక్తి ఉనికిని నిర్ధారించే అత్యంత ప్రాధమిక స్పష్టమైన సత్యం
డెస్కరేట్స్ తన తత్వచింతనలో ర్యాడికల్ డౌట్ అనే పద్ధతిని ఉపయోగించాడు అంటే నేను నమ్ముతున్న ప్రతిది తప్పు అయి ఉండవచ్చు నా పర్యావరణం నా శరీరం నా ఇంద్రియాలు కూడా మోసం చేస్తూ ఉండవచ్చు
అయితే ఈ మొత్తం సందేహ ప్రక్రియలో ఒకే ఒక్క విషయం స్పష్టంగా తప్పకుండా నిజమై ఉంటుంది నేను ఆలోచిస్తున్నాను అయితే చేస్తున్నాను కాబట్టి నేను ఉంటున్నాను
ఎగ్జిస్ట్ చేస్తున్నాను అంటే ఆలోచించగలిగే ఎవరో నేను ఉన్నాననే సత్యం మాత్రం ఎట్టి పరిస్థితులలోను మోసపోయే అవకాశం లేదు
ఫౌండేషన్ బిలీఫ్ ఈ కాగిటో ఎర్గో సమ్ అనేది డెస్కరేట్స్ కోసం ఒక పునాది సత్యం ఫౌండేషన్ బిలీఫ్ అంటే అనేక విషయాలపై సందేహం ఉన్నా ఈ ఒక్క నిజం మీద ఆధారంగా ఇతర జ్ఞానాన్ని నిర్మించవచ్చు అని ఆయన విశ్వసించారు
ఎపిస్టెమాలజీ పాత్ర జ్ఞానపరంగా ఎపిస్టెమాలజీ ఇది సెల్ఫ్ అవేర్నెస్ సర్టెనిటీ సెంటెనిటీ మరియు నిజమైన జ్ఞానం గురించి మొదటి దశగా గుర్తించబడింది
ఐ థింక్ దేర్ఫోర్ ఐ యామ్ అంటే నేను అలోచించగలుగుతున్నాను అంటే నేను ఉన్నాను అనేది నిజం
ఇది సందేహానికి అతీతమైన ఖచ్చితమైన మొదటి సత్యంగా డెస్కరేట్స్ స్థాపించారు
ముందుగా స్క్రూ వెయ్యాలి అంటే పైలట్ హోల్‌ని చెయ్యాలి అంటే ప్రీహోల్స్ వెయ్యటం
అలా చెయ్యకపోతే మనకి చెక్క స్ప్లిటింగ్ అయ్యి అయ్యే అవకాశం ఉంది అంటే
దీనితో పాటు కౌంటర్‌ సీల్ చెయ్యాలి అనగా మనం చీల తల స్క్రూ తల బయటకి రాకుండా చెయ్యడం అలాగే స్క్రూని చెక్క చివర్లలో కొట్టేటప్పుడు అండ్ గ్రెయిన్ దగ్గర
ఖచ్చితంగా ఈ పైలట్ హోల్ అనేది చాలా ముఖ్యం
టోర్క్ టోర్క్ ఇస్ మేజర్ అఫ్ ట్విస్ట్ అంటే ఇప్పుడు ఒక విల్ రొటేట్ చేయడానికి ఫర్ ఎగ్జామ్పాల్ మనం ఒక విల్ అనేది ఎగ్జామ్పాల్‌గా తీసుకున్నప్పుడు మనం ఎంత ఎంత ఫోర్స్ అనేది అప్లై చేస్తున్నాం అక్కడ విల్ మీద దాన్ని తిప్పడానికి టర్నింగ్ ఎఫెక్ట్ అనేది తీసుకురావడానికి ఇట్స్ నాట్ అబౌట్ ది మగ్నిట్యూడ్ అఫ్ ది ఫోర్స్
ఇట్స్ అల్సొ అబౌట్ ఎక్కడ అప్లై అయింది అని చెప్పి ఇన్ వాట్ డైరెక్షన్ ఇప్పుడు మనం టోర్క్ కాల్క్యులేట్ చేయాలంటే మనకి రెండు కావాలి రెండు థింగ్స్ అనేది అవసరం ది ఫస్ట్ వన్ ఇస్ ది ఫోర్స్ అప్లైడ్ అండ్ ది మూమెంట్ ఆర్మ్
అండ్ ది మగ్నిట్యూడ్ అఫ్ ది టోర్క్ ఇస్ కాల్క్యులేటెడ్ బై టోర్క్ ఇస్ ఈక్వల్ టు ఆర్ ఇంటూ ఎఫ్ లైక్ మూమెంట్ ఆర్మ్ ఇంటూ ఫోర్స్ అప్లైడ్ వేర్‌ఎస్ టౌ ఇస్ ది టోర్క్
టోర్క్ ఇస్ మెయిన్‌లి యూస్డ్ ఇన్ రోటేషనల్ కైనమాటిక్స్ రోటేషనల్ కైనమాటిక్స్‌లో మోషన్ అనేది మనకి సర్క్యులర్ మోషన్ ఉంటుంది అంటే రోటేషనల్ మోషన్ ఉంటుంది అందువల్ల మనకి టోర్క్ అనేది అక్కడ వస్తుంది
అండ్ అల్సొ మనకి లా అఫ్ రొటేషన్‌లో ఉండే ఫార్ములా ఏంటి టౌ నెట్ ఇస్ ఈక్వల్ టు ఐ ఇంటూ ఆల్ఫా ఐ ఇంటూ ఆల్ఫా అనేది
రోటేషనల్ కైనమాటిక్స్‌లో వాడతాం
టౌ అండ్ అంగులార్ మొమెంటం ఆర్ సిమిలర్
లైక్
వి కన్ అండర్స్టాండ్ అబౌట్ టోర్క్
థ్రు ఇట్స్ రిలేషన్షిప్ విత్ అంగులార్ మొమెంటం యా అంగులార్ మొమెంటం ఇస్ డిఫైన్డ్ ఎస్ ఎల్ ఇట్ ఇస్ మేజర్ అఫ్ ఆబ్జెక్ట్‌స్ రోటేషనల్ మోషన్
ఎంత మోషన్ అనేది రొటేట్ ఎంత మోషన్ అనేది అప్లై అవుతుంది ఒక ఆబ్జెక్ట్ మీద
అండ్ ఇట్ మీన్స్ టు ఇట్ మీన్స్ థాట్ టు చేంజ్ ఎన్ ఆబ్జెక్ట్‌స్ అంగులార్ మొమెంటం టు మేక్ ఇట్ స్పిన్ ఫాస్టర్ స్లొవర్ ఓర చేంజ్ ఇట్స్ యాక్సిస్ అఫ్ రొటేషన్ యు మస్ట అప్లై ఏ నెట్ టోర్క్
టోర్క్ అండ్ అంగులార్ మొమెంటం ఎలా రిలేట్ అయి ఉన్నాయి అంటే
యూ కన్ సే ఇఫ్ ది నెట్ టోర్క్ అఫ్ ఆబ్జెక్ట్ ఇస్ జీరో ఇట్స్ అంగులార్ మొమెంటం ఇస్ కాన్సర్వ్డ్ ఐ మిన్ నాట్ వెరిడ్ ఇట్స్ కాన్సర్వ్డ్
థిస్ ఇస్ ది ఓన్లీ ప్రిన్సిపల్ వై స్కెటర్స్ ఉంటారు కదా ఐస్ స్కెటర్స్ థె స్పిన్ ఫాస్టర్ అండ్ థె ఫుల్ థెర్ అర్మ్స్ ఇన్ సో థాట్ థె రెడ్యూస్ మూమెంట్ అఫ్ ఇనర్షియా అండ్ థెర్ అంగులార్ మొమెంటం ఇస్ కాన్సర్వ్డ్ అండ్ థెర్ అంగులార్ వెలాసిటీ ఇంక్రిసస్