ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
రిగ్రెషన్ అనాలిసిస్ చేసేటప్పుడు మిస్సింగ్ వాల్యూస్ ఊహించడానికి కొన్ని సాధారణ పద్ధతులు ఇక్కడ ఉంటాయి ఏంటంటే మిస్సింగ్ డేటా ఇంపుటేషన్ ఇంపుటేషన్ అనేది మిస్సింగ్ వాల్యూస్ ఉన్న చోట తగిన విలువల్ని ఉంచే పద్ధతి ఇది అత్యంత సాధారణ పద్ధతుల్లో ఒకటి మిన్ మోడ్ మీడియన్ ఇంపుటేషన్
నెక్స్ట్ కే నియరెస్ట్ నేయబర్స్ కేఎన్‌ఎన్ ఇంపుటేషన్ ఇక్కడ మనం మిస్సింగ్ వాల్యూస్‌లో ఉన్న డేటా పాయింట్‌కి అత్యంత దగ్గరగా ఉన్న కే డేటా పాయింట్లను గుర్తిస్తుంది ఆ దగ్గర ఉన్న పాయింట్ల సగటులో ఎదో బహుకలంలో సాధారణంగా మిస్సింగ్ వాల్యుని పూర్తిస్తుంది ఇది డేటా పాయింట్ల మధ్య సన్న బర్గంలో తీసుకున్నది కాబట్టి మరింత ఖచ్చితమైంది నెక్స్ట్ రిగ్రెషన్ ఇంపుటేషన్
మిస్సింగ్ వాల్యూస్ ఉన్న ఫీచర్ని మనం డిపెండెంట్ వేరియబుల్‌గా భావించి అందులో మిస్సింగ్ వాల్యూస్ లేని ఇతర ఫీచర్స్ సహాయంతో ఒక రిగ్రెషన్ మోడల్ని నిర్మిస్తాము ఆ మోడల్ ద్వారా మిస్సింగ్ వాల్యూస్ను అంచనా వేసి వాటిని పూర్తి చేస్తాము
ఫీచర్ స్కెలింగ్ ఫీచర్ స్కెలింగ్ అన్నది మిస్సింగ్ వాల్యూస్ని నేరుగా పరిష్కరించదు కానీ మిస్సింగ్ డేటాతో వ్యవహరించు కొన్ని ఇంపుటేషన్ పద్ధతులు లేదా రిగ్రెషన్ అల్గోరిథమ్స్‌కు ఇది చాలా ఇంపార్టెంట్ ఇది ఇన్ని ఫీచర్లు ఒకే పరిధిలో తీసుకొస్తుంది దీనివలన కేఎన్‌ఎన్ వంటి దూరం ఆధారిత అల్గోరిథమ్స్ మెరుగ్గా పనిచేస్తాయి
ఖచ్చితంగా మీరు చూసిన రోబోట్ వీడియోకు మీ స్నేహితుడు చెప్పిన మాటలు చాలా సరైనవి మీరు చెప్పినట్టు ఇది రీఇన్ఫోర్స్మెంట్‌ లెర్నింగ్ అనే ముఖ్యమైన ఏఐ పద్దతికి ఒక మంచి ఉదాహరణ దీన్ని మనం ఒక శిశువు నడక నేర్చుకునే విధానంతో పోల్చవచ్చు ఈ పోలీసలో శిశువు ఒక ఏజెంట్ ఇది తన చుట్టూ ఉన్న వాతావరణంలో నడవడానికి ప్రయత్నిస్తుంది
శిశువు ఒక అడుగు వేసినప్పుడు అది ఒక చర్య అది సరిగ్గా అడుగు వేసి నిలబడినప్పుడు అది సంతోషం లేదా బహుమతిని పొందుతుంది కానీ అది కింద పడినప్పుడు దాని ప్రయత్నం విఫలమవుతుంది ఈ ప్రక్రియలో శిశువు సంతోషాన్ని లేదా బహుమతిని ఇచ్చే చర్యలను పునరావృతం చేయడానికి నేర్చుకుంటుంది మరియు పడిపోయే చర్యలను నివారించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది ఇదే విధంగా రోబోట్ కూడా సరిగ్గా నడిచినప్పుడు బహుమతి పొందుతుంది మరియు పడిపోయినప్పుడు శిక్షను పొందుతుంది
ఈ విధంగా ఇది తన లక్ష్యాన్ని చేరుకోడానికి నేర్చుకుంటుంది ఈ పద్ధతి ఏఐకి చాలా ముఖ్యం
ఏ ఐ మన జీవితాల్లో ఎక్కువగా వాడుతున్న కొద్దీ కొన్ని కొన్ని ఎథికల్ ఇష్యూస్ బయటపడుతున్నాయి మొదటిది ఆల్గారిథమిక్ బయాస్ ఏ ఐ ట్రెయినింగ్ డేటా బయాస్డ్ గా ఉంటే అది అన్ఫెయిర్ రిజల్ట్స్‌ని ఎప్పుడూ ఇస్తూ ఉంటుంది రెండోది జాబ్ డిస్ప్లేస్మెంట్ ఇప్పుడు ఆటోమేషన్ ఆటోమేషన్ వల్ల చాలా ట్రెడిషనల్ జాబ్స్ పోతున్నాయి దాంతో అన్ఎంప్లాయ్మెంట్ అదే నిరుద్యోగం పెరుగుతుందన్నమాట
మూడవది ప్రైవసీ కన్సర్న్స్ ఏ ఐ చాలా పర్సనల్ డేటాని కలెక్ట్ చేస్తుంది అది ఎప్పుడో ఒక రోజు మన పర్సనల్ డేటాని మిస్యూజ్ చేస్తుంది ఏమో అన్న ప్రమాదం అన్న భయం ఎక్కువగా ఉంటుంది నాలుగవది ట్రాన్స్పరెన్సీ
ఏ ఐ డెసిషన్ ఎందుకు తీసుకుంటుందో ఎక్స్ప్లెయిన్ చెయ్యలేకపోతుంది అలా ఎక్స్ప్లెయిన్ చెయ్యలేకపోవడం వల్ల ట్రస్ట్ అనేది తగ్గిపోతుంది ఇంకొకటి అకౌంటబిలిటీ ఏ ఐ తప్పు డెసిషన్ తీస్కుంటే ఆ డెసిషన్‌కి ఎవరు బాధ్యత అనేది ఇక్కడ స్పష్టత ఉండట్లేదు అందుకే ఏ ఐ సిస్టమ్స్‌ని డిజైన్ చేసేటప్పుడే ఫెయిర్నెస్ ప్రైవసీ ప్రొటెక్షన్ ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ అకౌంటబిలిటీ ఇలాంటి ప్రిన్సిపుల్స్‌ని ఫాలో చెయ్యడము చాలా అవసరం అన్నమాట
మనం మెషీన్ లర్నింగ్ మోడల్స్‌లో ఎఫీషియన్సీ మరియు స్కేలబిలిటీ పెంచడానికి చాలా టెక్నిక్స్ ఉన్నాయి అందులో కొన్ని ముఖ్యమైన టెక్నిక్స్ వాడతాం ఏంటంటే డీప్ లర్నింగ్స్‌లో జీ పీ యూస్ ఆర్ లేదా టీ పీ యూస్ వాడటం అంటే పారలెల్ ట్రెయినింగ్‌ బ్యాచ్ నార్మలైజేషన్ వంటి మెథడ్స్‌తో స్పీడ్ పెరుగుతుంది
చూసుకుంటే మోడల్ ప్రూనింగ్ ద్వారా అన్నెససరీ వెయిట్స్ లేదా న్యూరాన్స్‌ తొలగించి లైట్‌ వెయిటెడ్ మాడల్ చేస్తుంది
ఇది ఫాస్ట్‌గా రన్ అవుతుంది మరియు మెమరీ కూడా సేవ్ అవుతుంది ఇంకొకటి చూసుకుంటే హైపర్‌పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్ ఉదాహరణకు గ్రిడ్ సెర్చ్ లేదా ర్యాండం సెర్చ్ ఆర్ బేయేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్ ఇలా చాలా ఉన్నాయి వాటిని వాడి బెస్ట్ పారామీటర్స్ ఎంచుకుంటే మోడల్ ట్రెయినింగ్‌ వేగంగా జరుగుతుంది
అండ్ యాక్యురసీ కూడా మెరుగుపడుతుంది అదే కాకుండా మోడల్ క్వాన్టైజేషన్ లేదా నాలెజ్ డిస్టిలేషన్ ఇలాంటి అప్రోచెస్ కూడా ఎఫీషియన్సీకి చాలా సహాయపడతాయి వీటిని కూడా యూజ్ చెయ్యవచ్చు
పార్లమెంటరీ సిస్టమ్‌లో ఎగ్సిక్యూటివ్ మరియు లెజిస్లేటివ్ రెండూ కలిపి ఉంటుందన్నమాట ప్రధాన మంత్రి లెజిస్లేచర్‌లో అకౌంటబిలిటీ అంటే జవాబుదారితనం కలిగి ఉంటాడు
పార్లమెంట్‌లో వచ్చిన మెజారిటీ ఆధారంగా క్యాబినెట్ అనేది ఏర్పడుతుంది మరి ఇందులో కలెక్టివ్ రెస్పాన్సిబిలిటీ అనేది చాలా ధృఢంగా ఉంటుంది ప్రెసిడెన్షియల్ సిస్టమ్‌లో ఎగ్సిక్యూటివ్ లెజిస్లేటివ్ అనేవి రెండు విడివిడిగా స్పష్టంగా కనిపిస్తాయి ఈ ప్రెసిడెంట్ ఒక
ముందే నిర్ణయింపబడిన గడువుతో ఎన్నుకోబడతాడు ఇంకా క్యాబినెట్ అయితే గనక అందరూ లెజిస్లేటివ్ బయటనుంచే ఉంటారు దీనివల్ల ఇన్స్టిట్యూషనల్ కాంప్లిమెంటారిటీస్ అనేవి చాలా తేడాగా ఉంటాయి స్టెబిలిటీ ఎక్కువగా ఉంటుంది
మనకి పార్లమెంటరీ సిస్టమ్‌లో ఎక్కువ ఫ్లెక్సిబిలిటీ ఉంటుంది కానీ అన్స్టేబుల్ కోవలిషన్స్ అనేవి ఉంటాయి ప్రెసిడెన్షియల్ సిస్టమ్‌లో గనుక స్టెబిలిటీ ఉంటాయి కానీ కాంప్రమైజ్ లేకపోతే కనుక మనకి పాలసీ డెడ్‌లాక్ అవుతుంది
రెయిన్‌బో అనేది ఒక ఆప్టికల్ ఇల్ల్యూజన్ సన్లైట్ మరియు గాలిలో తేలియాడుతున్న రెయిన్‌డ్రాప్స్ మధ్య జరిగే ఒక అందమైన ఫినామినన్ ఇది మూడు ముఖ్యమైన స్టెప్స్‌లో జరుగుతుంది రిఫ్రాక్షన్ ఇంటర్నల్ రిఫ్లెక్షన్ అండ్ డిస్పర్షన్ రెయిన్‌బో లోపల ఏం జరుగుతుంది ఒక చిన్న రెయిన్‌డ్రాప్‌ని భూతద్దంలో పెట్టి చూస్తే సన్లైట్‌తో అది ఇంటరాక్ట్ అవుతుంది రిఫ్రాక్షన్ అండ్ డిస్పర్షన్ లైట్ వంగడం మరియు విడిపోవడం
సన్లైట్ గాలిలో ఉన్న నీటి చుక్కలోకి ఎంటర్ అయినప్పుడు దాని స్పీడ్ తగ్గి కొద్దిగా వంగుతుంది దీన్నే రిఫ్రాక్షన్ అంటారు
అయితే వైట్ లైట్ అనేది ఏడు రంగుల మిశ్రమం నీటి చుక్కలోకి ఎంటర్ అయినప్పుడు ప్రతి కలర్ కొద్దిగా వేరు వేరు యాంగిల్లో వంగుతుంది
వైలెట్ లైట్ అనేది అన్నిటికంటే ఎక్కువగా రెడ్ లైట్ అనేది తక్కువగా వంగుతుంది ఈ విధంగా సన్లైట్ రంగులుగా విడిపోవడం డిస్పర్షన్ అంటారు ఇదే మనకు రంగు రంగులుగా అనిపించడానికి అసలు కారణం టోటల్ ఇంటర్నల్ రిఫ్లెక్షన్
రంగులుగా విడిపోయిన ఈ లైట్ నీటి చుక్క వెనక భాగాన్ని తాకి ఒక అద్దంలాగా మళ్ళీ లోపలి రిఫ్లెక్ట్ అవుతుంది దీన్ని టోటల్ ఇంటర్నల్ రిఫ్లెక్షన్ అంటారు
రెయిన్‌బో ఆర్క్ షేప్‌లో ఎందుకు ఉంటుంది ఈ మొత్తం ప్రాసెస్ తర్వాత లైట్ ప్రతి డ్రాప్ నుంచి ఒక స్పెసిఫిక్ యాంగిల్ సుమారు నలభై రెండు డిగ్రీలతో బయటికి వస్తుంది ఆకాశంలో ఏ రెయిన్‌డ్రాప్స్ అయితే మన దృష్టికి మరియు సూర్యుని మధ్య సరిగ్గా నలభై రెండు డిగ్రీలు ఉంటాయో ఆ చుక్కల నుండి వచ్చే రంగులు మాత్రం మనకు కనిపిస్తాయి
ఆ ఫార్టీ డిగ్రీస్ యాంగిల్‌తో ఉన్న లక్షలాది నీటి చుక్కలని కలిపి మనకు ఒక అందమైన ఆర్క్
ఆకారంలో కనిపిస్తాయి అందుకే రెయిన్‌డ్రాప్స్ చూడడానికి సూర్యుడు ఎప్పుడూ మన వెనక ఉండాలి
వీ టూ ఎక్స్ వెహికల్ టు ఎవ్రీథింగ్ నెట్‍వర్క్స్‌లో డేటా ఇంటెగ్రిటీ మరియు సెక్యూరిటీ మెయిన్టెయిన్ చెయ్యడం పెద్ద ఛాలెంజ్
వెహికల్స్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ పెడెస్ట్రియన్స్ మధ్య కంటిన్యువస్ కమ్యూనికేషన్ ఉండటం వల్ల మాలీషియస్ అటాక్స్ లైక్
స్పూఫింగ్ మెసేజ్ టాంపరింగ్ అటానమస్ వెహికల్ ఆపరేషన్స్ కాంప్రమైజ్
చేయవచ్చు కొన్ని కీ ఛాలెంజెస్ అథెన్టికేషన్ మెసేజెస్ నిజమైన వెహికల్ నుండి వచ్చాయో వెరిఫై చెయ్యడం డేటా ఇంటెగ్రిటీ ట్రాన్స్మిటెడ్ డేటా ఆల్టర్ కాకుండా ఉండేలా చెయ్యటం రియల్ టైం సెక్యూరిటీ నెట్‍వర్క్
లేటెన్సీ తగ్గిస్తూ అటాక్స్ డిటెక్ట్ చెయ్యడం సొల్యూషన్స్ ఇంక్లూడ్
పీ కే ఐ పబ్లిక్‌ కీ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ద్వారా మెసేజెస్ డిజిటల్లీ సైన్ చేసి వెరిఫై చెయ్యడం బ్లాక్‌చెయిన్ వాడి ఇనిమిటెబుల్ లాగ్స్ క్రియేట్ చెయ్యడం
ఇంట్రూషన్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్ ఐ డీ ఎస్ ఇంప్లిమెంట్ చేసి అన్యూజువల్ ప్యాటర్న్స్ డిటెక్ట్ చెయ్యడం కానీ లేటెన్సీ కంప్యుటేషనల్ ఓవర్‌హెడ్
ఇంటరాపరబిలిటీ
కన్స్ట్రెయింట్స్ వల్ల ఇంప్లిమెంటేషన్ కాంప్లెక్స్ అవుతుంది
బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ పైప్‌లైన్‌లో డేటా సమగ్రత మరియు ఖచ్చితత్వం నిర్ధారించడానికి డేటా క్వాలిటీ రూల్స్
సోర్స్ నుండే డేటా వాలిడేషన్ అమలు చేయాలి నల్‌లు డూప్లికేట్లు తప్పు విలువలు అసంపూర్ణ రికార్డ్‌లు చెక్ చేయడం ఆటోమాటిక్ అలైడ్ అండ్ అస్బోడల్ ద్వారా సమస్యలు వెంటనే కనిపిస్తాయి
మెటా‌డేటా మేనేజ్మెంట్ ప్రతి కేపిఏ ఫీల్డ్ నిర్వచనలు ఒకే బిసినెస్ గోలసరీల్లో ఉండాలి టెక్నీకల్ మెటా‌డేటా డేటా టైప్‌లు స్కీమాలు రిఫ్రెష్ టైమింగ్స్ సెంట్రల్‌గా డాక్యుమెంట్ చేయాలి ఇలా చేస్తే అన్ని టీమ్‌లు ఒకే అర్ధం చేసుకుంటారు
డేటా లినియెజ్ డేటా సోర్స్ ఈ‌టిఎల్ డేటా వెరహౌస్ రిపోర్ట్ వరకు ఎలా ప్రవహిస్తుందో స్పష్టంగా ట్రాక్ చేయాలి దీనివల్ల మార్పుల ప్రభావం సులభం అవుతుంది పారదర్శకత పెరుగుతుంది గవర్నెన్స్ అండ్ మోనిటరింగ్ రోల్ బేస్డ్ ఏక్సిస్
ఎడిట్ లాగ్స్ వర్షన్ కంట్రోల్ అమలు చేయాలి డేటా క్వాలిటీ కేపిఐ‌స్ రికన్సిలియేషన్ ప్రాసెస్‌లు యూసర్ ఫీడ్బ్యాక్ మెకానిసమ్స్ కలిపి డేటా నాణ్యతని నిరంతరం మెరుగుపరుస్తాయి
పోస్ట్ హాక్ ఇంటర్‌ప్రెటబిలిటీ మెథడ్స్‌తో మనం మోడల్‌లో డెసిషన్స్ ఎలా వస్తున్నాయో అర్ధం చేసుకోవచ్చు కానీ ఫుల్ రీజనింగ్ తెలుసుకోవడానికి కొన్ని లిమిటేషన్స్ ఉంటాయి కాజువల్ రీఓపెనింగ్ ప్రాబ్లం వల్ల కాజ్ ఎఫెక్ట్ క్లారిటీగా రాకపోవచ్చు
కాన్సెప్ట్ బాటల్‌ నెక్ మాడల్స్‌లో కాన్సెప్ట్స్ క్లియర్‌గా రిప్రెజెంట్ కాకపోవచ్చు అలా అయితే ఆట్రిబ్యూషన్ స్పార్సిటీ వల్ల కొన్ని ఫీచర్స్ ఇంపార్టెన్స్ ఎక్కువ చూపించి మిగిలిన ఫీచర్స్ ఇగ్నోర్ చెయ్యవచ్చు అందుకే పోస్ట్ హాక్ మెథడ్స్‌ ఇంకా రఫ్ ఐడియాస్ ఇస్తాయి కానీ కంప్లీట్ రీజనింగ్‌ని రీకన్స్ట్రక్ట్ చెయ్యటం కష్టమే
రీయిన్ఫోర్స్మెంట్ లర్నింగ్‌లో ఫంక్షన్ అప్రాక్సిమేషన్ చూస్ చేసేటప్పుడు కొన్ని ఇంపార్టెంట్ ట్రేడ్ ఆఫ్స్ ఉంటాయి ఫర్ ఎగ్జాంపుల్ లీనియర్ ఫంక్షన్స్ సింపుల్‌గా ఉంటాయి ఫాస్ట్ కన్వర్జెన్స్ ఇస్తాయి కానీ కాంప్లెక్స్ ప్యాటర్న్స్ నేర్చుకోవడంలో వీక్
అలాగే న్యూరల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ చాలా ఎక్స్ప్రెసివ్‌గా ఉంటాయి బెల్మెన్ ఈక్వేషన్ అప్రాక్సిమేట్ చెయ్యడంలో పవర్ఫుల్ కానీ ఎక్కువగా ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు డైమెన్షనాలిటీ ప్రాబ్లం రావచ్చు
టైల్ కోడింగ్ అయితే ఇంటరప్ట్ చెయ్యడం ఈజీ కానీ స్కేలబిలిటీతో ఇష్యూస్ ఉంటాయి ఈ ఛాయిస్ వల్ల
జనరలైజేషన్ మరియు కన్వర్షన్స్ ప్రాపర్టీస్ చేంజ్ అవుతాయి సింపుల్ మాడల్స్ జెనరలైజ్ ఫాస్ట్ కానీ యాక్యురసీ తక్కువ కాంప్లెక్స్ మాడల్స్‌కి యాక్యురసీ కానీ కనర్జెన్స్ స్లో అవుతుంది సో ఫైనల్ చాయిస్ టాస్క్ మీద డేటా కంప్లెక్సిటీ మీద డిపెండ్ అవుతుంది
డిజిటల్ కంట్రోల్ సిస్టమ్స్‌లోని న్యూమాటిక్ ఆక్చుయేటర్స్‌లో ఎఫిసియన్సీ రెస్పాన్స్ యూనిట్స్ వరకే
ఇది మోడర్న్ ఇండస్ట్రీకి తగినట్టుగా డిజిటల్ ట్రాన్స్మిషన్ తగ్గుతూ ఉంది
పి‌డబ్ల్యుఎమ్ సిగ్నల్స్ రావటం ద్వారా ఎయిర్‌ఫ్లో అంటే గాలీ తీవ్రతను మనం కంట్రోల్ చేయచ్చు
క్లోస్డ్ లూప్ ఫీడ్బ్యాక్ రావడం వల్ల
ఆక్యురేసి అంటే ఖచ్చితత్వం ద్వారా రెస్పాన్సివ్‌నెస్ పెరిగాయి
ఎనేర్జి కంసమ్పషన్ కూడా తగ్గించచ్చు
ఎయిర్ కంప్రెసబిలిటీ ట్రెడిషనల్ న్యూమాటిక్ సిస్టమ్స్‌లో ఎక్కువ ఉండదు ఇప్పుడు డిజిటల్ కంట్రోల్ రావడం ద్వారా ఎయిర్‌ను కంప్రెస్ చేసి ఎర్రర్ను తగ్గించగలం
అటానమస్ వెహికల్ కోసం సెన్సార్స్‌ను డిజైన్ చెయ్యడంలో కొన్ని కీ చాలెన్జెస్ ఉంటాయి కంప్యూటర్ విజన్ కెమెరా ఆధారపడి బయట వాతావరణ పరిస్థితులు సమస్యలు వస్తాయి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్‌లో యాక్యురసీ మరియు రియల్ టైం ప్రాసెసింగ్ బ్యాలన్స్ చెయ్యాలి కాబట్టి చాలా ఇబ్బంది అవుతుంది లేదా ఖరీదైనది అలాగే వర్షం కానీ
ఫాగ్‌లో కానీ లిమిటేషన్స్ ఉంటాయి కాబట్టి సెన్సార్ ఫ్యూజన్ ద్వారా కెమెరా లీడర్ రేడార్ డేటా కలిపి రాబస్ట్ పర్సెప్షన్ ఇవ్వడం వల్ల పెద్ద కష్టతరమైన సమస్యలు ఎదుర్కోవలసి వస్తుంది
డిఫ్యూషన్ మోడల్స్‌ని స్కెల్ చేసి హై రిసల్యూషన్ డేటా కంప్లెక్స్ డేటా‌సెట్స్ హ్యాండల్ చేయడం అనేది ఒక అదొక పెద్ద ఛాలంజ్ ఫస్ట్ ఇష్యు ఏంటంటే కంప్యుటేషనల్ కాస్ట్ డిఫ్యూషన్ ప్రాసెస్లో థౌజండ్స్ అఫ్ టైమ్‌స్క్రిప్ట్స్ ఉంటాయి ఎవ్రి స్టెప్‌లో ఫార్వర్డ్ బ్యాక్వర్డ్ క్రోస్ కావాలి సో ట్రైనింగ్ ఇన్ఫెరెన్స్ రెండు హెవీ అవుతాయి సెకెండ్ ఏంటంటే మెమొరీ రిక్వైర్మెంట్స్ హై రిసల్యూషన్ ఇమేజస్ అంటే పెద్ద టెన్సర్స్
లైక్ జిపి మెమొరీ ఎక్స్‌హాస్ట అవడం ఎస్పెషలి వెన్ బ్యాచ్ సైజ్ ఎక్కుగా ఉంటె సో ఇప్పుడు సొల్యూషన్స్ ఏంటంటే కొన్ని ఉన్నాయి అందులో ఫస్ట్‌ది
అటెన్షన్ మెకానిస్మ్స్ లైక్ సెల్ఫ్ అటెన్షన్ అండ్ క్రోస్ అటెన్షన్ వీటిని ఇంట్రడ్యూస్ చేసి మోడల్ లాంగ్ రేంజ్ డిపెండెన్సీస్ కాప్చర్ చేయడం
అండ్ ఇంకోటి ఏంటంటే వెనిలా అటెన్షన్ అనేది చాలా కాస్ట్‌లి సో ఎఫిషియంట్ అటెన్షన్ వేరియన్స్‌ని ఇంకా ఎక్స్‌ప్లోర్ చేస్తున్నారు
నెక్స్ట్ ఏంటంటే లేటంట్ డిఫ్యూషన్ అనేది మేజర్ ఇనోవేషన్ వచ్చింది ఈ మధ్య ఇన్స్టడ్ అఫ్ ఆపరేటింగ్ డైరెక్ట్‌లి ఆన్ పిక్సెల్ స్పెస్ మోడల్ లేటంట్ స్పెస్‌లో వర్క్ చేస్తుంది యూసింగ్ ప్రీ‌ట్రైన్డ్ డేటా ఎన్‌కోడర్స్ ఇది మెమొరీ యూసేజ్ అండ్ కంప్యూట కాస్ట్‌ని
డ్రాస్టిక్‌గా రెడ్యూస్ చేస్తుంది ఇంకా ఆర్కిటెక్చరల్ ఇనోవేషన్స్‌లో యూనిట్ ఇంప్రూవ్మెంట్స్ హైరాటికల్ డిఫ్యూషన్ అండ్ ప్రోగ్రెసివ్ ట్రైనింగ్ ఉంటాయి వెర్ లో రిసల్యూషన్ ఇమేజస్‌ని ఫస్ట్ జెనెరేట్ చేసి గ్రాడ్యుయల్‌గా అప్‌స్కెల్ చేస్తారు
అండ్ ఓవర్‌ఆల్‌గా చెప్పాలంటే స్కెలింగ్ చాలెంజస్ అనేవి మోస్ట్‌లి కంప్యూట మెమొరీ ట్రెండ్స్ స్టెబిలిటీలో ఉంటాయి అండ్ మోడర్న్ టెక్నీక్స్ లైక్ అటెన్షన్ ఆప్టిమైజేషన్ ప్లస్ లేటంట్ డిఫ్యూషన్ ఫ్రెమ్‌వర్క్స్ వల్ల మోడల్స్ హై రిసల్యూషన్ అండ్ కాంప్లెక్స్ డేటా‌సెట్స్‌కి ఫీసబల అవుతున్నాయి అనమాట
మట్టి ఖనిన చాలా క్లిష్టమైనది ఎందుకంటే అది రేఖీయంగా ఉండదు లోడింగ్ మార్గం మీద ఆధారపడుతుంది అలాగే నీరు బయటికి పోవడమా లేదా అనేది దాని ప్రవర్తనను ప్రభావితం చేస్తుంది
ఈ క్లిష్టతనం అర్ధం చేసుకోవడానికి వివిధ నిర్మాణ నమూనాలు ఉపయోగిస్తారు మొదటగా క్రిటికల్ స్టేట్ మట్టి వాహన ఆధారంగా ఉండే నమూనాలు
మట్టి యొక్క దురద కాలిక షియర్ బలం మరియు వత్తిడి వంగర సంబంధాన్ని బాగా అంచనా వేస్తాయి
ఇవి ఓవర్కన్సాలిడేషన్ రేషియో ద్వారా సాధారణంగా గట్టి పడిన మట్టి మరియు ఎక్కువగా గట్టి పడిన మట్టి మధ్య తేడాను చూపగలదు
రెండవది సంఖ్య విశ్లేషణలు ఈ నమూనాల్లో ఉపయోగించి వాలు స్థిరత్వం ఫౌండేషన్ కోచ్ ఎంబాకమెంట్ రూపకల్పన వంటి సమస్యలకు పరిష్కారం కనుగొంటారు
కానీ సరళ ఫలితాలు రావాలంటే నమూనా షేర్ చేయడం చాలా అవసరం అంటే కేవలం ఫలితాలు ఆధారంగా పారామీటర్లను సర్చ్ చేయాలి
అయితే పరిమితులు కూడా ఉన్నాయి సరళీకృత అంచనాలు కారణంగా మట్టిలోని అంతర్గత నిర్మాణం దిషలవారి లక్షణాలు కాలానికి సంబంధించిన చుప్ లేదా పునరావృత లోడింగ్ ప్రభావాలని పూర్తిగా చూపలేవు
ప్రయోగ డేటా ఆధారపడి ఉండడం వలన ఒకే నమూనాను అన్ని ప్రదేశాల్లో ఉపయోగించడం కష్టం అవుతుంది
ఎక్కువగా గట్టి పడిన మట్టిలో ఏర్పడ్డ విస్తరణ వంకర తగ్గుదల్ల వంటి ప్రవర్తనను చాలా నమూనాలు సరిగ్గా అంచనాలు వెయ్యలేవు
మొత్తానికి ఈ నమూనాలు మట్టి ప్రవర్తనను అర్ధం చేసుకోడంలో బలమైన సాధనాలు ఉన్నపటికీ వాస్తవ పరిస్థితిలో కనికరణ పూర్తిగా ముందు చెప్పలేము
అందుకే రూపకల్పన సమయంలో ప్రయోగ ఫలితాలు ప్రదేశ పరిశీలన మరియు ఇంజినీరింగ్ తీర్పు కలిపి వాడడం చాలా అవసరం
చూడు ఆ కార్ ఒకే సెన్సార్ మీద ఆధారపడదు అది సెన్సార్ ఫ్యూజన్ అనే టెక్నిక్ వాడుతుంది ఉదాహరణకి కామెరాలు కంటిలాగా ఫోర్క్‌లైనులు సిగ్నల్స్ రంగులు బాగా గుర్తిస్తాయి కానీ రాత్రి లేదా వర్షంలో కాస్త కష్టం అవుతుంది
ఎల్ ఐ డీ ఏ ఆర్ అంటే లేజర్ బీమ్లతో చుట్టూ ఉన్న వస్తువుల త్రీ డీ మ్యాప్ తీస్తుంది కాబట్టి దూరం ఆకారం స్పష్టంగా తెలుస్తాయి ర్యాడార్ మాత్రం వేవ్‌లతో వర్క్ అవుతుంది
వర్షం పొగమంచు వచ్చినా ఇతర వాహనాల స్పీడ్ దూరం కరెక్ట్‌గా గుర్తిస్తుంది ఇవన్నీ సెన్సార్ల నుంచి వచ్చే డేటాని కలిపి ఫ్యూజన్ చేసి కార్ చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచాన్ని క్లియర్‌గా అర్ధం చేసుకుంటుంది అందుకే అది లేన్‌లో సేఫ్‌గా వెళ్ళగలుగుతుంది రాత్రి కానీ వర్షం కానీ ప్రాబ్లం లేకుండా
ఏ ఐ ఎక్కువగా వాడబడుతున్న కొద్దీ కొన్ని పెద్ద నైతిక సమస్యలు వస్తున్నాయి మొదటగా అల్గారిథమిక్ బయాస్ డేటా బయాస్‌గా ఉంటే ఏ ఐ కూడా బయాస్డ్‌గా డెసిషన్స్ తీసుకొని కొందరికి అన్యాయం చేస్తుంది
తర్వాత జాబ్ డిస్ప్లేస్మెంట్ ఆటోమేషన్ వల్ల చాలా ట్రెడిషనల్ ఉద్యోగాలు పోయే అవకాశం ఉంది ప్రైవసీ కూడా పెద్ద ఇష్యూ ఎందుకంటే ఏ ఐ సిస్టమ్స్ చాలా పర్సనల్ డేటా కలెక్ట్ చేసి
మిస్యూజ్ చేసే ఛాన్సెస్ ఉన్నాయి అది కాకుండా ట్రాన్స్పరెన్సీ లేకపోతే ఏ ఐ డెసిషన్స్ ఎలా వచ్చాయో మనుషులకు అర్ధం కాకపోవచ్చు చివరగా అకౌంటబిలిటీ ఏ ఐ తప్పు చేస్తే
దానికి బాధ్యత ఎవరు వహిస్తారు అన్నది క్లియర్ కాదు ఇవన్నీ బ్యాలన్స్ చెయ్యడం చాలా అవసరం లేకపోతే ఏ ఐ వల్ల సొసైటీలో ట్రస్ట్ తగ్గిపోతుంది
క్లాసిఫికేషన్ మోడల్ పర్ఫార్మెన్స్ అంచనా వేసేటప్పుడు యాక్యురసీ ప్రెసిషన్ రికాల్ లాంటి మెట్రిక్స్ వాడతాం యాక్యురసీ అంటే మొత్తం ప్రేడిక్ట్ చేసిన వాటిలో ఎంత కరెక్ట్‌గా
గెస్ చేసిందో కానీ ఇంబ్యాలన్స్ ఉన్న డేటాలో ఇది తప్పుదారి పట్టించవచ్చు ప్రెసిషన్ అంటే మోడల్ పాజిటివ్ అన్న వాటిలో నిజంగా ఎంత పాజిటివ్ అయ్యాయో
ఫాల్స్ పాజిటివ్స్ తగ్గించడంలో యూజ్ అవుతుంది రికాల్ అంటే యాక్చువల్ పాజిటివ్స్‌లో ఎంత
మాడల్ కరెక్ట్లీ గుర్తించిందో ఫాల్స్ నెగటివ్స్ తగ్గించడంలో హెల్ప్ అవుతుంది ఇవన్ని కన్ఫ్యూజన్ మ్యాట్రిక్స్ ఆధారంగా లెక్కిస్తాం ఇందులో ట్రూ పాజిటివ్స్ ఫాల్స్ పాజిటివ్స్
ట్రూ నెగటివ్స్ ఫాల్స్ నెగటివ్స్ డీటెయిల్స్ ఉంటాయి ఇలా యాక్యురసీ ఓవర్ ఆల్ పర్ఫార్మెన్స్ చూపుతుంటే ప్రెసిషన్ రికాల్ వేరు వేరు యాంగిల్స్ నుంచి మాడల్ రిలయబిలిటీని ఎక్స్ప్లెయిన్ చేస్తాయి
కంట్రోలర్‌లో ఒక చిన్న యాక్చువేటర్ ఉంటుంది ఇది సాధారణంగా చిన్న ఎలెక్ట్రిక్ మోటార్ ఈ మోటార్‌కి ఒక ఎసెంట్రిక్ మాస్ జతచేయబడింది
మోటార్ తిరుగుతుంటే ఈ ఎసెంట్రిక్ మాస్ కూడా తిరుగుతుంది దాంతో ఒక అసమానమైన సెంటర్ ఆఫ్ గ్రావిటీ లభిస్తుంది ఇది కంట్రోలర్‌ని కంపింప చేస్తుంది ఈ కంపనాన్ని మనము హ్యాప్టిక్ ఫీడ్‌బ్యాక్ అని అంటాము
దీని ద్వారా ఆటలో క్యారక్టర్‌కి దెబ్బ తినడం బొమ్మకు తాకడం లాంటి అనుభూతులు కంట్రోలర్ ద్వారా నేరుగా మన చేతికి అర్ధం అవుతాయి
ఈ విధంగా చిన్న మోటార్ మరియు ఎసెంట్రిక్ మాస్‌ను సింపుల్‌గా ఉపయోగించడం ద్వారా ఆటను మరింత రియలిస్టిక్‌గా ఇంప్రెసివ్‌గా అనుభూతి పరుస్తారు
మోటార్ వేగాన్ని మరియు మాస్ గమనాన్ని మార్చడం ద్వారా వైబ్రేషన్ ఇంటెన్సిటీని కూడా కంట్రోల్ చెయ్యవచ్చు అంటే చిన్న హిట్స్ కోసం నాజూకుగా పెద్ద హిట్స్ కోసం బలంగా షేక్ చెయ్యవచ్చు
గ్యాన్స్‌లో అడ్వర్సేరియల్ ట్రెయినింగ్ డైనమిక్స్ స్టేబిలైజ్ చెయ్యడం చాలా ముఖ్యం లేకపోతే మోడ్ కొలాప్స్ వస్తుంది అంటే జెనరేటర్ ఎప్పుడూ ఒకేలాంటి స్యాంపుల్స్ మాత్రమే ప్రొడ్యూస్ చేస్తుంది దాన్ని నివారించడానికి కొన్ని టెక్నిక్స్ ఉన్నాయి
మొదట వ్యాసర్టేయిన్ లాస్ ఉపయోగించడం ద్వారా డిస్క్రిమినేటర్ గ్రేడియంట్స్ ఎక్కువగా ఫ్లక్చువేట్ కాకుండా చేస్తుంది దాంతో ట్రెయినింగ్ స్టేబుల్‌గా అవుతుంది
అదనంగా స్పెక్ట్రల్ నార్మలైజేషన్ ద్వారా డిస్క్రిమినేటర్ వెయిట్స్ కంట్రోల్ అవుతాయి గ్రేడియంట్స్ ఎక్స్ప్లోషన్ తగ్గుతాయి
మరొక మెథడ్ గ్రేడియంట్ పెనాల్టీ డిస్క్రిమినేటర్ గ్రేడియంట్ నార్మ్స్‌ను కన్స్ట్రెయిన్ చేస్తుంది దాంతో లర్నింగ్ స్మూత్ అవుతుంది ఇంకా అడ్వాన్స్డ్ అప్రోచ్‌గా అన్రోల్ద్ గ్యాన్స్‌ ఉపయోగించడం పాజిబుల్
ఇక్కడ జెనరేటర్ డిస్క్రిమినేటర్ అప్‌డేట్ స్టెప్స్‌ను అంటిసిపేట్ చేస్తుంది దాంతో జనరేటర్ ఎక్కువ డైవర్సిటీతో స్యాంపుల్స్ జెనరేట్ చేస్తుంది
ఈ టెక్నిక్స్ కలిపి గ్యాన్స్ ట్రెయినింగ్‌ని స్టేబిలైజ్ చేసి డైవర్స్ అండ్ రియలిస్టిక్ స్యాంపుల్స్ ప్రొడ్యూస్ చెయ్యడంలో సహాయ పడతాయి
నాన్ పారామెట్రిక్ రిగ్రెషన్ పద్ధతులు కర్నల్ రిగ్రెషన్ స్ప్లిన్స్ లాంటివి మనం డేటా ఫారం గురించి ముందే స్ట్రాంగ్ అజంప్షన్స్ చేయలేని సందర్భాల్లో వాడతాం
ఇవి చాలా ఫ్లెక్సిబుల్‌గా ఉంటాయి అంటే డేటా ఏ విధంగా ట్విస్ట్ అవుతున్నా దాన్ని క్యాప్చర్ చెయ్యగలవు అందుకే కాంప్లెక్స్ రిలేషన్స్ ఉన్నప్పుడు మంచి రిజల్ట్స్ ఇస్తాయి కానీ ట్రేడ్ ఆఫ్ ఏమిటంటే ఇవి ఎక్కువ డేటా కావాలి
కంప్యుటేషన్ ఎక్కువ అవుతుంది అలాగే డైమెన్షన్ పెరిగేకొద్దీ
కర్స్ ఆఫ్ డైమెన్షనాలిటీ పర్ఫార్మెన్స్ తగ్గుతుంది అంటే సింపుల్‌గా చెప్పాలంటే సేఫ్ ఫిక్స్ చేసి పెట్టినచోట నాన్ పారామెట్రిక్ మెథడ్స్ బాగుంటాయి కానీ కానీ వాటికి పెద్ద డేటా ఎక్కువ రిసోర్స్ అవసరం అవుతాయి
అధిక కంపనం హై వైబ్రేషన్ ఉన్న వాతావరణంలో సెన్సార్ వాస్తవ స్థానాన్ని సరిగ్గా కొలవాలంటే అవి శబ్దం నోయిస్ ఫ్లికరింగ్
మరియు బ్యాండ్‌విడ్త్ లాంటి అంశాల ప్రభావానికి గురి కాకుండా పని చేయాలి డిస‌ప్లేస్మెంట్ లేదా పొజిషన్ కొలవడానికి ఉపయోగించే ప్రధాన సెన్సార్ రకాలు
ఎల్‌విడిటి లీనియర్ వేరియబుల్ డిఫరెన్షియల్ ట్రాన్సఫార్మర్ రేఖీయ భిన్న ప్రేరణ ట్రాన్సఫార్మర్ కంపనలకు రోబస్ట్‌గా ఉండే సెన్సార్ అంటే బాగా గట్టిగా ఉండే సెన్సార్ కన్వర్ట్ చేస్తుంది దేన్నీ అంటే డిస‌ప్లేస్మెంట్ స్థానాన్ని విద్యుత్ సంకేతం వోల్టేజ్‌గా మారుస్తుంది ఎక్కువ రిసల్యూషన్ తక్కువ నాయిస్‌తో పని చేస్తుంది అనుకూలం ఎక్కువ ఉష్ణోగ్రతకు ఎక్కువ
కంపనాలు ఉన్న పరిసరాల్లో ఇది పని చేస్తుంది కెపాసిటివ్ డిస‌లెస్మెంట్ సెన్సార్లు ధారతియ స్దాన సెన్సార్లు నానోమీటర్ స్థాయిలో రిసల్యూషన్ ఉంటుంది
ఇంటెగ్రేషన్ అభిక్షేపణ పరికరాలు మరియు సమీకరణ స్థానాన్ని ప్రేరణ వేగం ఆక్సిలరేషన్ను సమీకరించడం ద్వారా పొందుతారు కానీ నాయిస్ సమీకరణలో చేరి డ్రిఫ్ట్ కలిగించవచ్చు
నాయిస్ శబ్దం కంపనాలు వల్ల వచ్చే స్ట్రక్చర్ నాయిస్ మరియు సెన్సార్ ఇంటర్నల్ నాయిస్ మెజర్మెంట్ డిస్టోర్షన్‌లకు దారితీస్తుంది సెన్సార్స్‌ను షీల్డ్ చేయడం ద్వారా ఫిల్టరింగ్ చేయడం కూడా అవసరం
ఉపయోగాలు ఎల్‌విడిటి లేసర్ యాక్సిలెరోమీటర్ రీడింగ్లను కలిపి బహుళ సెన్సార్ సమ్మేళనంతో మెరుగైన డేటా పొందవచ్చు రియల్ టైమ్ ఎస్టిమేషన్ మరియు డైనమిక్ రెస్పాన్స్ కరెక్షన్ చేయగలదు
ఏ బై బీ టెస్టింగ్‌లో ఒకేసారి మల్టిపుల్ మెట్రిక్స్ వేరియెంట్స్ కంపేర్ చేస్తే మల్టిపుల్ కంపారిజన్స్ ప్రాబ్లం వస్తుంది అంటే చాన్స్ బేస్డ్ ఫాల్స్ పాజిటివ్స్ పెరుగుతాయి దీన్ని అడ్రస్ చేసేందుకు కొన్ని స్ట్రాటజీస్ ఉన్నాయి
బాన్‌ఫెరోనీ కరెక్షన్ యూస్ చేస్తే సిగ్నిఫికెన్స్ లెవెల్ ఆల్ఫాని కంపారిజన్స్ సంఖ్యతో డివైడ్ చేసి ఫాల్స్ పాజిటివ్స్ తగ్గిస్తుంది కానీ ఒవర్లీ
కన్జర్వేటివ్ అవుతుంది స్మాల్ ఎఫెక్ట్స్ డిటెక్ట్ చెయ్యడం కష్టం అవుతుంది ఫాల్స్ డిస్కవరీ రేట్ ఎఫ్ డీ ఆర్
కంట్రోల్ మెథడ్ వాడితే డిటెక్టెడ్ పాజిటివ్స్‌లో ఎంత ట్రూలీ పాజిటివ్ అన్నది బ్యాలన్స్ చేస్తుంది
రిలాక్స్డ్ అవుతుంది ఎక్కువ డిస్కవరీస్ అలౌ చేస్తుంది కానీ కొన్ని ఫాల్స్ పాజిటివ్స్ రికార్డ్ అయ్యే ఛాన్స్ ఉంటుంది ప్రతి అప్రోచ్‌లో ట్రేడ్ ఆఫ్
ఉంది ఒకటి స్ట్రిక్ట్ ఫాల్స్ అలార్మ్స్ తక్కువ కానీ
సెన్సిటివిటీ తగ్గుతుంది మరొకటి ఫ్లెక్సిబుల్ సెన్సిటివిటీ ఎక్కువ కానీ కొన్ని ఎర్రర్స్ టాలరేట్ చెయ్యాలి
కరెంట్ సెన్సార్ ఫ్యూజన్ అల్గోరిథమ్స్‌కి కొన్ని లిమిటేషన్స్ ఉన్నాయి ముఖ్యంగా
హెటెరోజెనస్ సెన్సార్స్ ఇంటెగ్రేట్ చేసే విషయంలో టెంపోరల్ అలైన్మెంట్ కష్టంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే లైడర్ రాడార్
కెమెరాస్ వేరు వేరు ఫ్రీక్వెన్సీస్‌లో డేటా జెనరేట్ చేస్తాయి టైమింగ్ మిస్మ్యాచ్ వల్ల
ఎర్రర్స్ వస్తాయి డేటా అసోసియేషన్ ఒక ఆబ్జెక్ట్‌కి వివిధ సెన్సార్స్
లోని మెజర్మెంట్స్ కరెక్ట్‌గా మ్యాచ్ చెయ్యడం టఫ్ అవుతుంది ఎస్పెషల్లీ క్రౌడెడ్ ఎన్విరాన్మెంట్‌లో ఫీచర్స్
ఎక్స్ట్రాక్షన్ సెన్సార్స్ డేటా టైప్స్ డిఫరెంట్ ఇంటిగ్రేషన్
కోసం కామన్ రిప్రెజంటేషన్ క్రియేట్ చెయ్యడం కాంప్లెక్స్ కోఆర్డినేట్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్స్ సెన్సార్స్ డిఫరెంట్ పొజిషన్స్
ఓరియెంటేషన్స్‌లో ఉండడం వల్ల మెజర్మెంట్స్ ఒక కన్సిస్టెంట్ ఫ్రేమ్‌లో ట్రాన్స్ఫర్ చెయ్యటం యాక్యురేట్ కావాలి వీటన్నిటి కాంబినేషన్ వల్ల రియల్ టైం రోబస్ట్ ఫ్యూజన్
ఛాలెంజెస్ వస్తాయి పర్ఫార్మెన్స్ డీగ్రేడ్ అయ్యే రిస్క్ పెరుగుతుంది
డేటా నాణ్యత నియమాలు డేటా క్వాలిటీ రూల్స్ ప్రవేశ ద్వారంలోనే డేటాను వాలిడేటెడ్ చెయ్యడం మెటాడేటా నిర్వహణ మెటాడేటా మేనేజ్మెంట్ డేటా యొక్క స్వభావం మరియు నిర్వచనాలను ట్రాక్ చెయ్యడం డేటా వంశపారంపర్యత డేటా లైనేజ్
మూలం నుండి నివేదిక వరకు డేటా ప్రవాహాన్ని మానిటర్ చేస్తూ పారదర్శకతను పెంపొందించడం
ఆబ్స్ట్రాక్ట్ ఆల్జీబ్రాలో గ్రూప్ అనే కాన్సెప్ట్ చాలా బేసిక్ మరియు ఇంపార్టెంట్ గ్రూప్ అంటే ఒక సెట్ నుండి దానిపై ఒక బైనరీ ఆపరేషన్స్ డిఫైన్ చేస్తారు
ఈ ఆపరేషన్స్‌కి కొన్ని ప్రాపర్టీస్ సాటిస్ఫై అవ్వాలి మొదట అసోసియేటివ్ అసోసియేటివ్ అంటే ఏ ఇంటూ బీ హోల్ ఇంటూ సీ ఈక్వల్ టు ఏ ఇంటూ బీ ఇంటూ సీ
అవ్వాలి రెండోది ఒక ఐడెంటిటీ ఎలిమెంట్ ఉండాలి అది ఎలాటి ఎలిమెంట్‌తో కంబైన్ చేసినా అదే ఎలిమెంట్ వస్తుంది
మూడవది ప్రతి ఎలిమెంట్‌కి ఒక ఇన్వర్స్ ఎలిమెంట్ ఉండాలి దానితో కంబైన్ చేస్తే ఐడెంటిటీ వస్తుంది
అందువల్ల ఒక సెట్ పై బైనరీ ఆపరేషన్స్ అసోసియేటివ్ ఐడెంటిటీ ఎలిమెంట్స్ మరియు ఇన్వర్స్ ఎలిమెంట్స్ ఉంటే దాన్ని గ్రూప్ అంటారు ఇది ఆల్జీబ్రాలో చాలా ముఖ్యమైన స్ట్రక్చర్
మెషీన్ లర్నింగ్‌లో సూపర్‌వైజ్డ్ అన్‌సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్ మధ్య ప్రధానమైన తేడా డేటా యూసేజ్‌లో ఉంటుంది సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్‌లో మనకు లేబుల్డ్ డేటా ఉంటుంది
అంటే ఇన్‌పుట్స్‌తో పాటు కరెక్ట్ ఔట్‌పుట్స్‌ కూడా ఇచ్చి ఉంటాయి ఈ డేటాబేస్ యూస్ చేసుకొని అల్గారిథమ్స్ రిగ్రెషన్ మరియు క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్స్ నేర్చుకుంటాయి కానీ అన్‌సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్‌లో లేబుల్డ్ ఔట్‌పుట్స్‌ ఉండవు
అల్గారిథమ్స్ కేవలం ఇన్‌పుట్ డేటాలోని ప్యాటర్న్స్ మరియు స్ట్రక్చర్‌ని కనుగొంటాయి దీని ముఖ్యమైన ఎగ్జాంపుల్ క్లస్టరింగ్ అంటే సిమిలర్ డేటా పాయింట్స్‌ని గ్రూప్స్‌గా డివైడ్ చెయ్యడం
అందువల్ల సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్‌ ఔట్‌కమ్ ప్రెడిక్షన్‌పై ఫోకస్ చేస్తుంది అన్‌సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్‌ హిడెన్ స్ట్రక్చర్ మరియు రిలేషన్స్ కనుగొనడంపై ఫోకస్ చేస్తుంది
మరియు ప్రాక్టికల్ యూస్ కేసెస్‌లో చూసినట్లయితే సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్‌ ఎక్కువగా స్పామ్ డిటెక్షన్ మెడికల్ డయాగ్నోసిస్ స్పీచ్ రెకగ్నిషన్ వంటి అప్లికేషన్స్‌లో వాడతారు కానీ అన్‌సూపర్‌వైజ్డ్ లర్నింగ్‌ రికమెండేషన్ సిస్టమ్స్ కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్ అనామలీ డిటెక్షన్ వంటి ఏరియాస్‌లో ఎక్కువగా ఉపయోగపడుతుంది
ఈ ఆధునిక లైబ్రరీలో బుక్ రిటర్న్ సిస్టమ్ పూర్తి ఆటోమేషన్ మీద ఆధారపడింది మీరు పుస్తకాన్ని కన్వేయర్ బెల్ట్ మీద పెట్టగానే మొదటిగా అక్కడ ఉన్న బార్ కోడ్ స్కానర్ ద్వారా ఆ బుక్ యొక్క బార్ కోడ్ స్కాన్ అవుతుంది
ఈ స్కానర్ ఒక సెన్సార్ లాగా పని చేస్తూ ఆ బుక్కు ప్రత్యేకంగా ఉన్న ఐ డీ ని చదవడం ద్వారా సమాచారాన్ని సిస్టమ్‌కు పంపుతుంది కంప్యూటర్ ఆ బుక్ ఐ డీ ని డేటా బేస్‌తో
వెరిఫై చేసి ఆ బుక్ ఏ విభాగానికి చెందిందో దానికి సంబంధించిన సార్టింగ్ లాజిక్ ద్వారా నిర్ణయిస్తుంది
తర్వాత అటు పక్కనే ఉన్న యాక్చువేటర్ లేదా డైవర్టర్ అనే మెకానికల్ వ్యవస్థను ట్రిగ్గర్ చేసి కన్వేయర్ బెల్ట్ పైన ఉన్న బుక్‌ను సరైన బిన్ లేదా
కంటెయినర్‌లోకి మళ్ళించుతుంది
అందులో బార్ కోడ్ స్కానర్ సెన్సార్ యాక్చువేటర్ సార్టింగ్ అల్గారిథం ఆటోమేషన్ కంట్రోల్ సిస్టమ్ ఇలా అన్ని కలిసి సహకరిస్తూ పనిని వేగంగా మరియు ఖచ్చితంగా పూర్తి చేస్తాయి మొత్తంగా మాన్యువల్ ఇంటర్వెన్షన్ లేకుండా ఆటోమేషన్ ద్వారానే బుక్స్ క్లాసిఫికేషన్ మరియు సార్టింగ్ జరుగుతుంది
అమ్మా జీమెయిల్‌కి స్పామ్ మెయిల్స్ ఐడెంటిఫై చెయ్యడం అంటే గెస్ కాదు అది ఒక మిషన్ లర్నింగ్ క్లాసిఫికేషన్ ప్రాబ్లంలా ట్రీట్ చేస్తారు ఫస్ట్ చాలా ట్రైనింగ్ డేటా ఉంటుంది
లాక్స్ ఆఫ్ మెయిల్స్ ఆల్రెడీ లేబుల్డ్ యాస్ స్పామ్ ఆర్ నాట్ స్పామ్ న్యూ మెయిల్ వచ్చినప్పుడు జీమెయిల్ సిస్టమ్ మెయిల్ నుండి ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ చేస్తుంది లైక్ వర్డ్స్ ఫ్రీక్వెన్సీ లాటరీ ఫ్రీ విన్ సెండర్ అడ్రెస్ లింక్స్ కౌంట్ అటాచ్మెంట్స్
ఫీచర్స్‌ని మెయిల్ బేస్డ్ క్లాసిఫైయర్ ఆర్ వేరే ఎమ్ ఎల్ మాడల్‌కి ఫీడ్ చేస్తారు
మోడల్ ప్రాబబిలిటీ క్యాల్క్యులేట్ చేస్తుంది ఎక్కువ స్పామ్ చాన్స్ ఉంటే స్పామ్ ఫోల్డర్‌లో పెట్టేది
అదర్వైజ్ ఇన్‌బాక్స్‌లో ఉంటుంది ఇంకా మనం మార్క్ యాజ్ స్పామ్ ఆర్ నాట్ స్పామ్ క్లిక్ చేస్తే అది మాడల్‌కి న్యూ ట్రెయినింగ్ ఎగ్జాంపుల్స్ లాగా యూజ్ అయ్యి ఫిల్టర్ అప్రూవ్ అవుతుంది