ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
డిఫ్యూషన్ మోడల్స్ అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ కేవలం రెసొల్యూషన్ పెంచడం కాకుండా మరింత రియలిజం మరియు ఫైన్ డిటైల్ కోసం కొన్ని కీలకమైన ఎడ్వాన్స్మెంట్స్ అవసరం
అందులో కొన్ని శాంప్లింగ్ మెథడ్స్ ప్రస్తుతం డిఫ్యూషన్ మోడల్స్‌లో ఇమేజస్ జెనెరేట్ చెయ్యడానికి ఎక్కువ స్టెప్స్ పడతాయి ఇది కంప్యూటేషనల్లీ ఖరీదైన పని మెరుగైన శాంప్లింగ్ అల్గోరిథమ్స్
వాడటం ద్వారా తక్కువ స్టెప్స్‌లోనే అధిక నాణ్యతగల చిత్రాలు తయారు చేయవచ్చు
ఇది రియలిజంకి తోడ్పడుతుంది ఎందుకంటే మోడల్ ఎక్కువ ఎట్టిరేషన్స్‌లో కాకుండా స్మార్ట్‌గా నాయిస్ నుంచి ఇమేజ్ రికవర్ చేస్తుంది రెండవది నాయిస్ షెడ్యూల్ శబ్ద నియంత్రణ విధానం డిఫ్యూషన్‌లో ప్రతి దశలో నాయిస్ ఎలా చేర్చబడుతుంది మరియు ఎలా తొలగించ బడుతుంది అనేది చాలా ముఖ్యం
మెరుగైన నాయిస్ షెడ్యూలింగ్ స్ట్రాటజీస్‌ వాడితే ఫైనర్ డిటైల్స్ ఎక్కువగా క్యాప్చర్ అవుతాయి ఆర్టిఫా‌క్ట్స్ తగ్గుతాయి
ఉదాహరణకి కొసైన్ షెడ్యూల్ లేదా లర్ణబల్ షెడ్యూల్ ఉపయోగిస్తే మోడల్ మరింత స్థిరంగా షార్ప్ ఇమేజరీ ప్రొడ్యూస్ చేస్తుంది
మూడవది క్లాసిఫైర్ ఫ్రీ గైడన్స్ ఇది ఇమేజస్ని టెక్ట్ ప్రాంప్ట్‌స్ లేదా ఇతర కండిషన్స్‌తో ఎలైన్ చేయడానికి ఒక శక్తివంతమైన విధానం
సిఎఫ్‌జి లేకపోతే మోడల్ రియలిజం మరియు కంట్రోల్ రెండింటిలోనూ బ్యాలన్స్ సాధించలేకపోతుంది
మెరుగైన గైడన్స్ టెక్నీక్స్ ద్వారా జెనెరేటెడ్ ఇమేజస్‌లో సిమాంటిక్ ఎక్యురసీ అంటే ప్రాంప్ట్‌స్‌కి సరిపోయే డిటైల్స్ మరియు ఫోటో రియలిజం రెండు పెరుగుతాయి
నాలుగవది బియోన్డ్ రిసోల్యుషన్ స్ట్రక్చరల్ అండ్ సెమాంటిక్ కన్సిస్టెన్సీ కేవలం హై రిసల్యూషన్ అంటే ఎక్కువ పిక్సల్స్ అనేది కాదు ఇమేజ్‌లోని ఆబ్జెక్ట్‌స్ సెమాంటికల్లీ కొహెరెంట్గా ఉండాలి
ఉదాహరణకి మనిషి కళ్ళు సరిగ్గా సిమెట్రికల్‌గా రావడం చేతులకి సరైన సంఖ్యలో వేళ్ళు ఉండటం ఇలాంటివి
దీనికోసం డిఫ్యూషన్‌లో మెటా ట్రైనింగ్ డేటా క్యురేషన్ హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్స్ మరియు పోస్ట్ ప్రోసెసింగ్ రిఫైన్‌మెంట్ మోడల్స్ చాలా అవసరం
మొత్తంగా చెప్పాలంటే రియలిజం అండ్ డిటైల్ కోసం కేవలం రిసల్యూషన్ పెంచడం సరిపోదు ఎఫిషియంట్ శాంప్లింగ్ మెథడ్స్ అడాప్టెడ్ నాయిస్ షెడ్యూలింగ్ ఇంప్రూవ్డ్ క్లాసిఫైర్ ఫ్రీ గైడన్స్ వీటితో పాటు సెమాంటిక్ కన్సిస్టెన్సీ మెకానిసమ్స్ కలిస్తేనే నిజమైన ఫోటోలు మాదిరిగా కనిపించే ఇమేజస్ వస్తాయి
టెన్సర్ ప్రోడక్ట్ అనేది చాలా ఇంటరెస్టింగ్ కొన్సెప్ట్
దాని యూనివర్సల్ ప్రాపర్టీ వల్ల మనకి మల్టి‌లీనియర్ మ్యాప్స్‌ని డైరెక్ట్‌గా డీల్ చేయాల్సిన పని లేదు
సాధారణంగా రెండు మోడ్యూల్స్ నుంచి వచ్చే బై‌లీనియర్ మ్యాప్స్‌ను హ్యాండల్ చేయడం కాస్త కష్టమే కానీ టెన్సర్ ప్రోడక్ట్ వాడితే వాటిని ఒక సింపుల్ లీనియర్ మ్యాపుగా మర్చి సులభంగా చూడచ్చు
ఇంకా ఫ్రీ మోడ్యూల్స్‌తో కలిపి చూసినప్పుడు టెన్సర్ ప్రోడక్ట్ చాలా క్లిష్టమైన విషయాలను కూడా సింపుల్‌గా మార్చేస్తుంది
మోడ్యూల్స్ మధ్య ఉన్న సంబంధాలు క్లిన్‌గా అర్ధమవుతాయి ముఖ్యంగా ఇది ఆడజాయింట్ ఫంక్టర్స్‌తో కూడా సంబంధం కలిగి ఉంటుంది అంటే మల్టి‌లీనియర్ ప్రొబ్లెమ్స్‌ని ఒకే యూనివర్సల్ స్ట్రక్చర్‌తో సాల్వ్ చేయగలుగుతాము
అందుకే టెన్సర్ ప్రోడక్ట్ రిసనింగ్‌ని సింపుల్ చేసి మనకి స్పష్టత ఇస్తుంది
థర్మల్ ఎక్స్పాన్షన్ అనేది టెంపరేచర్ మారినప్పుడు మెటీరియల్స్ తమ సైజు మరియు వాల్యూమ్‌ను మార్చుకునే టెన్డెన్సీ సాలిడ్స్ ఘనపదార్ధాల యొక్క ప్రాపర్టీస్ దీనికి ఉన్న సంబంధం
ఇంజినీరింగ్ మరియు మెటీరియల్ సైన్స్‌లో చాలా సిగ్నిఫికెంట్ ముఖ్యమైనది మైక్రోస్కోపిక్ కాస్ ఆటమ్స్ అండ్ వైబ్రేషన్స్ థర్మల్ ఎక్స్పాన్షన్ యొక్క మూలం అటామిక్ లెవెల్లో ఉంటుంది లాటిస్ వైబ్రేషన్స్ సాలిడ్స్‌లో ఆటమ్స్ యొక్క క్రిస్టల్ ల్యాటిస్ అణువుల చాలకం
లో అమర్చబడి ఉంటాయి అవి స్థిరంగా ఉండవు అవి తమ స్థానంలో నిరంతరం కంపిస్తూ ఉంటాయి
మనం గమనించే ఎక్స్పాన్షన్‌ను కొన్ని ప్రాపర్టీస్‌తో మెజర్ చేస్తారు కోయెఫీషియంట్‌‍ ఆఫ్ థర్మల్ ఎక్స్పాన్షన్ ఆల్ఫా
ఎలాస్టిక్ బాలిస్టిక్ మాడ్యులస్ సాధారణంగా రిలేషన్స్ స్ట్రాంగ్ అటామిక్ పాయింట్స్ ఉన్న మెటీరియల్స్‌కి హై ఎలాస్టిక్ మాడ్యులస్ ఉంటుంది చాలా స్టిఫ్‌గా ఉంటాయి అవి స్ట్రాంగ్ బాండ్స్ హీట్ చేసినప్పుడు ఆటమ్స్ ఎక్కువగా కదలకుండా
నిలుస్తాయి అందువల్ల ఈ ఎలాస్టిక్ మాడ్యులస్ ఉన్న మెటీరియల్స్‌లో ఎక్కువ కోయెఫీషియంట్‌‍ ఆఫ్ థర్మల్ ఎక్స్పాన్షన్ ఉంటుంది
క్యుబిట్ అంటే క్వాంటం కంప్యూటింగ్‌లో ఇన్ఫర్మేషన్‌ను నిలుపుకున్న ప్రాధమిక యూనిట్ క్లాసికల్ బిట్స్ సున్నా లేదా ఒకటిలో ఉంటాయి
క్యుబిట్స్ ఒకే సమయంలో సున్నా మరియు ఒకటి రెండింటిని రిప్రెసెంట్ చేయగలవు దీనిని సూపర్‌పొజిషన్ అంటారు
ఫీజికల్ ఇంప్లిమెంటేషన్ అఫ్ క్యుబిట్స్ ఏంటంటే క్యుబిట్స్‌ని అనేక రకాల ఫిజికల్ సిస్టమ్స్ ద్వారా అమలు చేయవచ్చు
సూపర్‌కండక్టింగ్ క్యుబిట్స్ అంటే ఐబిఎమ్ గూగల్ వాడే విధానం
రాపిడ్ ఐయోన్ క్యుబిట్స్ అంటే ఐయోన్‌‌క్యూ వంటి కంపెనీలలో వాడతారు ఫోటోనిక్ క్యుబిట్స్ అంటే
తెలా లేదా లైట్ ఆర్టికల్స్ ద్వారా క్యుబిట్ రిప్రెసెంట్ చేయబడతాయి ప్రతి సిస్టంకు ప్రత్యేకమైన గుణాలు మరియు పరిమితులు ఉంటాయి
పెరఫార్మన్స్‌కి వచ్చినట్లు అయితే ఇప్పుడు ఈ ఫిజికల్ సిస్టమ్ ఎలా క్వాంటం అల్గోరిథమ్స్ పనితీరు మరియు
పరిమితులకు ప్రభావం చూపుతాయో చూద్దాం గెట్ ఫిడిలిటీ
కొహెరెన్స్ టైం స్కెలెబిలిటీ
గేట్ ఫిడిలిటీ అంటే క్వాంటం ఆపరేషన్స్ యొక్క అక్యురేసి సూపర్‌కండక్టింగ్ క్యుబిట్స్‌లో ఫిడిలిటీ తక్కువ ఉంటె ఎర్రర్ చాన్సస్ ఎక్కువ అవుతాయి
చివరికి పెరఫార్మన్స్ అనేది తగ్గుతుంది అని అర్ధం కొహెరెన్స్ టైం అంటే క్యుబిట్ ఎంత సమయం పాటు స్టేబల్‌గా ఉండగలదు
రాపిడ్ ఐయోన్ క్యుబిట్స్ లాంగర్ కొహెరెన్స్ టైంతో పని చేస్తాయి అంటే ఎక్కువ డ్యూరేషన్ క్వాంటం అల్గోరిథమ్స్‌కు ఇది బాగా స్యూట్ అవుతాయి
స్కెలెబిలిటీ అంటే క్యుబిట్స్ యొక్క నంబరు ఇంక్రిస్ చేయడం
సూపర్‌కండక్టింగ్ క్యుబిట్స్ స్కెలెబిలిటీలో ఎక్కువ పొటెన్షియల్‌ను కలిగి ఉంటాయి
కానీ రాపిడ్ ఐయోన్ క్యుబిట్స్ స్కెలెబిలిటీలో కొన్ని ఛాలెంజెస్‌లు ఉంటాయి
డేటా ఎన్విరాన్మెంట్ కంటిన్యూస్లిగా మారుతున్నప్పుడు ఒక స్టాటిస్టికల్ మోడల్ యొక్క రిలైయబిలిటీని మైంటైన్ చేయడం చాలా ముఖ్యం
ఈ సమస్యను మోడల్ డ్రిఫ్ట్ అంటారు మోడల్‌ని ట్రైన్ చేసిన డేటాకి మరియు కొత్త డేటాకి మధ్య ఉన్న డిఫరెన్స్ వల్ల వాడే పెరఫార్మెన్స్ తగ్గిపోవడం మోడల్ డ్రిఫ్ట్‌లో ముఖ్యమైన భాగం ఈ సమస్యను అడ్రెస్ చేయడానికి చాలా సార్లు ఆన్లైన్ లర్నింగ్‌ని వాడతారు
ఆన్లైన్ లర్నింగ్‌లో మోడల్‌ని కొత్త డాటాతో కంటిన్యూస్‌గా ట్రైన్ చేస్తారు దాని ద్వారా అది మారుతున్న డేటా ప్యాటర్న్స్‌ని అడాప్ట్ చేసుకుంటుంది
మోడల్ పెరఫార్మన్స్‌ని మోనిటర్ చేయడానికి ఏ బై బి టెస్టింగ్ చాలా ఉపయోగ పడుతుంది ఏ బై బి టెస్టింగ్ ద్వారా కొత్త మోడల్‌ని డిప్లొయ్ చేసే ముందు పాత మోడల్‌తో కంపేర్ చేసి కొత్త వర్షన్ ఎంత బెట్టర్‌గా పెరఫార్మ్ చేస్తుందో తెలుసుకోవచ్చు ఇక్కడ డేటా లినియెజ్ కూడా చాలా ముఖ్యం
డేటా లింయేజ్‌తో మోడల్‌కి వాడిన డేటా
ఎక్కడనుంచి వచ్చింది దాని మీద ఎలాంటి ఆపేరేషన్స్ జరిగాయి అని ట్రాక్ చేయచ్చు ఈ ట్రేసబిలిటీ వల్ల మోడల్ డ్రిఫ్ట్‌కి కారణం తెలుసుకోవడం చాలా ఈజి అవుతుంది
ఒక వేళ మనకు డేటా స్ట్రక్చర్ చాలా సంక్లిష్టంగా ఉన్నప్పుడు లేదా ముందుగానే ఫిక్స్డ్ రూపం అనుకోలేని సందర్భాల్లో నాన్ పారమెట్రిక్ రిగ్రెషన్ మెథడ్స్ ఉపయోగించటం సరైనది అవుతుంది ఎందుకంటే ఇవి ఎక్కువ మోడల్ ఫ్లెక్సిబిలిటీ ఇస్తాయి
డేటా ఏ రూపంలో ఉన్నా వీటివల్ల ప్యాటర్న్స్‌ని మరింత సహజంగా పట్టుకోవచ్చు అయితే వీటికి కొన్ని ట్రేడ్ ఆఫ్స్ కూడా ఉంటాయి ముఖ్యంగా ఎక్కువ డైమెన్షన్స్ ఉన్నప్పుడు కర్స్ అఫ్ డైమెన్షనాలిటీ అనే సమస్య వస్తుంది
డైమెన్షన్స్ పెరుగుతున్నకొద్దీ అబ్జర్వేషన్స్ తక్కువగా అవుతాయి దాంతో నాన్ పారమెట్రిక్ విధానాలు కంప్యూటేషనల్లీ భారంగా మారుతాయి ఉదాహరణకు కర్నల్ రిగ్రెషన్ అనే పద్ధతిలో ప్రతి కొత్త పాయింట్ కోసం మనం లోకల్ నైబర్‌హుడ్ డేటాని పరిశీలించి అంచనా వేస్తాము
ఇది ఫ్లిక్సిబిలిటీ ఇస్తుంది కానీ పెద్ద డేటా సెట్స్‌లో కంప్యూటేషనల్లీ చాల కష్టం అవుతుంది
అదే విధంగా స్ప్లెయిన్స్ అనే పద్ధతి కూడా వాడతారు వీటి వల్ల మనం డేటాని చిన్న చిన్న సెగ్మెంట్స్‌లో విభజించి ప్రతి సెగ్మెంట్‌కి ప్రత్యేక రిగ్రెషన్ ఫంక్షన్స్ అమర్చవచ్చు
ఇది చాలా న్యాచురల్ ఫిట్టింగ్ ఇస్తుంది కానీ దాన్ని సరిగ్గా ట్యూన్ చెయ్యకపోతే ఓవర్ ఫిట్టింగ్ సమస్య వస్తుంది
కాబట్టి నాన్ పారమెట్రిక్ రిగ్రెషన్ మెథడ్స్ వాడాలి అనిపించే
స్థితి ఏమిటంటే మనకు నిజమైన ఫంక్షనల్ ఫామ్ తెలియనప్పుడు లేదా ఎక్కువ ఫ్లెక్సిబిలిటీ అవసరం ఉన్నప్పుడు కానీ ట్రేడ్ ఆఫ్ ఏమిటంటే కంప్యూటేషనల్
ఖరీదు అవుతుంది మరి ఎక్కువ డైమెన్షన్స్‌లో పని తగ్గిపోతుంది ముగింపులో చెప్పాలి అంటే పారమెట్రిక్ మెథడ్స్ సులభతరం మరియు వేగవంతం కానీ రిజిడ్
మీ మోడల్ కొన్ని ఆకుల చిత్రాలను తప్పుగా వర్గీకరిస్తే ముందుగా ఎర్రర్ అనాలిసిస్ చేసి ఆ క్లాసులపై డేటా ఇంబాలన్స్ లేదా నాణ్యత సమస్యలు ఉన్నాయా చూడాలి డేటా అగుమెంటేషన్ రెగ్యూలరైజేషన్ ద్వారా ఓవర్ఫిట్టింగ్ తగ్గించవచ్చు
ప్రీ ట్రైన్డ్ మోడల్స్‌తో ట్రాన్స్‌ఫర్ లర్‌నింగ్ చేయడం క్లిష్టమైన క్లాసుల కోసం
హైరార్చికల్‌ క్లాసిఫికేషన్ లేదా మెట్రిక్ లర్‌నింగ్ వాడటం పనితీరుని మెరుగుపరుస్తాయి సరైన వాలిడేషన్ స్ప్లిట్స్ మరియు డేటా శుద్ధి కూడా ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతాయి అదనంగా హైపర్ పారామీటర్ లర్‌నింగ్ మరియు
ఎంసెంబల్ మోడల్స్ ఉపయోగించడం ద్వారా మరింత స్థిరమైన ఫలితాలు పొందవచ్చు చివరగా మోడల్ ఫోకస్‌ను అర్ధం చేసుకోవడానికి విజువలైజేషన్ టూల్స్ ఉపయోగించడం సహాయకరం
చిన్నగా వినుబాబు ఏఐకి మనిషిలాగ ఆలోచించాలంటే ముందుగా జ్ఞానాన్ని ఎలా దాచుకోవాలో తెలుసుకోవాలి దాన్ని నాలెడ్జ్ రిప్రసెంటేషన్ అంటారు లాజిక్ రూల్స్ అంటే నిబంధనలు లాగా ఉదాహరణకి వర్షం వస్తే గొడుగు వాడాలి
సెమాంటిక్ నెట్‌వర్క్స్ అంటే పదాలు వాటి సంబంధాలు ఒంటోలోజిస్ అంటే పెద్ద నిఘంటవులు వస్తువులు వాటి రకాలు సంబంధితవి అన్ని కలిపి రీసనింగ్ అంటే ఆ జ్ఞానాన్ని వాడుకుని మంచి నిర్ణయం తీసుకోవడం అంటే ఏఐకి మనం బొమ్మలు కథలు నిబంధనలు ఇస్తే అవి వాటిని కలిపి తెలివిగా పనిచేస్తుంది
కంప్యుటేషనల్ ఫ్ల్యూడ్ డైనమిక్స్ లేదా సిఎఫ్‌డి టెక్నీక్స్ వాడటం వల్ల ఏరోడైనమిక్ ఫెనామేనన్‌ను విశ్లేషించడం ప్రెడిక్ట్ చేయడం చాలా సులభం అయింది
ట్రెడిషనల్ ఎక్స్‌పెరిమెంట్స్ చాలా ఖరీదైనవి మరియు సమయం తీసుకునేవి కానీ సిఎఫ్‌డిలో మెష్ రిఫైంమెంట్ ద్వారా ఫ్లో డిటైల్స్‌ను బాగా అందుకోవచ్చు రాన్స్ మోడల్స్ సింపుల్ కేసుల కోసం ఉపయోగకరమైన ఎల్‌ఈఎస్ డిఈ‌ఎస్ టెక్నీక్స్ కంప్లెక్స్ టర్బులెన్స్‌ను
ఖచ్చితంగా చూపిస్తాయి అదనంగా వాలిడేషన్ మరియు వెరిఫికేషన్ ద్వారా మోడల్ ఫలితాలను ఎక్స్‌పెరిమెంట్స్‌తో పోల్చి నమ్మకాన్ని పెంచవచ్చు ఈ విధంగా సి‌ఎఫ్‌డి మనకు తక్కువ ఖర్చుతో ఎక్కువ స్పష్టతతో
ఏరోడైనమిక్స్‌పై లోతైన అంచనాలు వచ్చే శక్తివంతమైన పద్ధతి
హైసన్బర్గ్ అన్‌సర్‌టైనీటి ప్రిన్సిపల్ అంటే ఏంటంటే అది ఒక సూత్రం అది క్వాంటం మెకానిక్స్ ఒక ముఖ్యమైన నియమం అన్నమాట ఈ సూత్రం ప్రకారం ఒకే సమయంలో ఒకే క్షణం రెండు
అనుసంధానమైన లక్షణాలు ఒకే సారి ఖచ్చితత్వంతో కొలవడం సాధ్యం అన్నమాట ఇప్పుడు దింట్లో ఉదాహరణకి ఏంటంటే ఒక కణం యొక్క స్థానం అంటే
దానికి పొజిషన్ కణం యొక్క స్థానం పొజిషన్ మరియు దాని వేగం లేదా మొమెంటం మీరు ఒక
కణం యొక్క స్థానాన్ని ఎంత ఖచ్చితంగా కొలవడానికి ప్రయత్నిస్తే దాని మొమెంటం గురించి మరి అంత తక్కువగా తెలుసుకోగలరన్నమాట
అలాగే మీరు దాని మొమెంటం ఖచ్చితంగా కొలవాలని ప్రయత్నిస్తే దాని స్థానం గురించి అంత కూడా తెలుసుకోవాదం జరుగుతుంది
ఇప్పుడు ఈ సూత్రం మన సాదా ప్రపంచంలో పెద్ద వస్తువుల కలయికను వర్తించదు కానీ
ఎలెక్ట్రాన్స్ మరియు ప్రోటాన్లు వంటి చాల చిన్న కణాల స్థాయితో ఇది చాలా ముఖ్యమైనది
ఇప్పుడు ఈ సూత్రానికి కారణం మనం ఒక కణాన్ని కనుక్కోడానికి కాంతి ఉపయోగిస్తాం ఇప్పుడు మనం ఒక ఫోటాన్ ఉపయోగించి కణాన్ని యొక్క స్థానాన్ని తెలుసుకోడానికి ప్రయత్నిస్తే ఆ ఫోటాన్ కణంపై తాకి తన స్థానాన్ని మార్చేస్తుంది ఇది ఇలా పనిచేస్తుంది ఇప్పుడు ఇది కణత తక్లియర్ కణత లక్షణాలని మార్చేస్తుంది ఇది హైసన్బర్గ్ అన్‌సర్‌టైనీటి ప్రిన్సిపల్
ఫాస్ట్ పేస్డ్ ప్రొడక్షన్ వేగవంతమైన ప్రొడక్షన్‌లో ప్రొప్ మేనేజ్మెంట్ చాలా కీలకం
ప్రాపర్టీస్ అంటే సినిమా సెట్‌లో ఉపయోగించే వస్తువులు వీటిని నిర్వహించడం సమయానికి సిద్ధం చేయడం ఒక ప్రొప్ మాస్టర్ బాధ్యత
అయన ఈయన లేదా ఆమె ఈ పనిని చాలా జాగ్రత్తగా పద్దతిగా చేయాలి ప్రొడక్షన్‌లో సమయం డబ్బు చాలా విలువైనది ఒక చిన్న పొరపాటు వలన పెద్ద సమస్యలు రావచ్చు అందుకే ప్రతి సిన్‌కు ప్రతి పాత్రకు ఏయె ప్రాప్స్ అవసరమో ముందుగా ఒక ప్రొప్ లిస్ట్ తయారు చేసుకోవాలి అది ఒక చెక్‌లిస్ట్‌గా పని చేస్తుంది
ప్రొప్ హ్యాండ్లింగ్‌లో ఎదురయ్యే సమస్యలు వాటి పరిష్కారాలు చూద్దాం షూటింగ్‌లో తరచుగా క్విక్ చేంజెస్ అవసరం అవుతాయి అంటే ఒక సిన్ నుండి మరో సిన్‌కి వేగిరంగా మార్చాల్సి ఉంటుంది
ఈ సమయంలో ప్రాప్స్ కూడా వెంటనే మార్చాలి ఒకవేళ సరిగ్గా ప్లాన్ చేసుకోకపోతే షూటింగ్ ఆలస్యం అవుతుంది
దీనికి పరిష్కారం ప్రతి సీన్‌కు అవసరమైన ప్రొప్‌ని సెట్లో ముందుగానే సిద్ధం చేసుకోవాలి రెండో సమస్య బ్రేక్‌డౌన్స్ అంటే ప్రాప్స్ పాడైపోవడం లేదా పని చేయకపోవడం ముఖ్యంగా షూటింగ్లో వాడే
గన్స్ గడియారాలు లేదా ఇతర మెకానికల్ వస్తువులు ఎప్పుడైనా పని చేయకపోవచ్చు దీనికి పరిష్కారంగా ముఖ్యమైన ప్రాప్స్‌కు డూప్లికేట్లు సిద్ధం చేసుకోవాలి ఏ ప్రొప్ అయినా
పాడైపోతే వెంటనే మరో దాన్ని వినియోగించడానికి సిద్ధంగా ఉండాలి ఒక మాటలో చెప్పాలంటే పోస్ట్
ఫాస్ట్ పేస్డ్ ప్రొడక్షన్‌లో ఒక ప్రొప్ మాస్టర్ పని క్రమబద్దీకరణ ప్రణాళిక బద్దమైన నిర్వహణపై ఆధారపడి ఉంటుంది ఒక మాస్టర్ ప్రతిష్ఠమైన ప్రొప్ లిస్టులో క్విక్ చేంజెస్‌ని సిద్ధంగా ఉంటె
బ్రేక్‌డౌన్‌ని ముందుగానే ఊహిస్తే ప్రొప్ వస్తువులని సిద్ధం చేసుకోవచ్చు దీని ద్వారా షూటింగ్ సజావుగా సాగేలా చూడగలరు లేకపోతే ప్రొడక్షన్ ఆలస్యం అయి వ్యయం పెరుగుతుంది
గ్యాన్స్ జెనెరేటివ్ ఎడ్వాసిరియల్ నెట్‌వర్క్స్‌లో అధిక విభజన చిత్ర సృష్టి‌వైపు విస్తరించేటప్పుడు
కొన్ని ప్రధాన నిర్మాణాత్మక అంశాలను ఖచ్చితంగా పరిగణలోకి తీసుకోవాలి మొదటగా ప్రోగ్రెసివ్ గ్రోయింగ్ అనే విధానాన్ని ఉపయోగించడం అవసరం దీని ద్వారా మోడల్ చిన్న పరిమాణపు చిత్రాల నుండి శిక్షణ ప్రారంభించి క్రమంగా పెద్ద పరిమాణపు చిత్రాల వైపు విస్తరిస్తుంది
ఈ వ్యహం ట్రైనింగ్ స్టెబిలిటీని పెంపొందిస్తుంది ఎందుకంటే మోడల్ ఒకే సారి అధిక క్లిష్టతను ఎదురుకోకున్నా దశల వారీగా అనుభవం సేకరిస్తుంది
రెండవది అటెంషన్ మెకానిస్మ్స్ ముఖ్యంగా సెల్ఫ్ అటెంషన్ మెకానిస్మ్స్ మోడల్‌కి విస్తరిత పరిధిలోని పిక్సల్ సంబంధాలను గ్రహించే సామర్ధ్యం కల్పిస్తాయి దీనిని సెల్ఫ్ అటెంషన్ గ్యాన్‌లో సమర్ధవంతంగా ఉపయోగిస్తారు
దీని ప్రభావం వలన సున్నితమైన వివరాలు మరియు గ్లోబల్ నిర్మాణాలు రెండింటిని సమన్వయము చేయగలుగుతాయి
మూడవది అధిక విభజన చిత్రాలను ఉత్పత్తి చేయడం అనేది విశాలమైన కంప్యుటేషనల్ రిసోర్సస్‌ను డిమాండ్ చేస్తుంది
కాబట్టి డిస్ట్రిబ్యూటడ్ ట్రైనింగ్ అనేది తప్పనిసరి దీనితో గణన శక్తీ అనేక యంత్రాలపై విభజించ పడుతుంది
తద్వారా శిక్షణ సమయం తగ్గి వనరుల వినియోగం సమర్ధవంతంగా జరుగుతుంది సారాంశంగా ప్రోగ్రెసివ్ గ్రోయింగ్ శిక్షణ స్థిరత్వాన్ని కాపాడుతుంది
సెల్ఫ్ అటెంషన్ మెకానిస్మ్స్ చిత్ర నాణ్యతని మెరుగుపరుస్తాయి మరియు డిస్ట్రిబ్యూటడ్ ట్రైనింగ్ వనరుల పరిమితిని అధిగమించడంలో కీలకంగా పని చేస్తుంది ఈ నిర్మాణాత్మక ఎంపికలు కలిసి గ్యాన్‌‌లలో అధిక విభజన చిత్ర సృష్టికి సమర్ధవంతంగా తీసుకువెళతాయి
కంప్యూటర్ విజన్ రోబోటిక్ సిస్టమ్స్‌లో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మరియు ట్రాకింగ్ కోసం కీలకమైన అప్లికేషన్స్ ఉన్నాయి మొదటిది ఆబ్జెక్ట్ డిడక్షన్ రోబోట్స్ కెమెరాలు ద్వారా ఆబ్జెక్ట్‌లు గుర్తిస్తాయి
ఉదాహరణకు యోలో లాంటి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యూస్ చేసే డెలివరీ రోబోట్స్ పేడిస్ట్రియంట్స్ లేదా వెహికల్స్‌ని డిటెక్ట్ చేస్తాయి సేఫ్ నావిగేషన్ కోసం రెండవది ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్ మూవింగ్ ఆబ్జెక్ట్‌లను ట్రాక్ చేయడానికి ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్‌టర్ టెక్నీక్స్
ఎస్‌ఏ‌ఎఫ్‌టి ఓ‌ఆర్‌బి యూస్ చేస్తారు ఇవి ఆబ్జెక్ట్‌ల షేప్ కలర్ లాంటి ఫీచర్స్ గుర్తించి డ్రోన్స్ లేదా రోబోట్స్‌లో రియల్ టైం ట్రాకింగ్ చేస్తాయి ఇమేజ్ ప్రోసెసింగ్ అల్గోరిథమ్స్
ఇమేజలును ఏంహన్స్ చేయడానికి ఫుల్లర్స్ ఎడ్జ్ డిటెక్టిన్ లాంటి టెక్నీక్స్ యూస్ చేస్తాం ఇహానుకు ఇండస్ట్రియల్ రోబోట్స్ డిఫెక్టివ్ పార్ట్శ్‌ను గుర్తించడానికి హెల్ప్ చేస్తాయి
అప్లికేషన్స్ వెర్‌హౌస్ రోబోట్స్‌లో ఇన్వెంటరీ స్కాన్ మెడికల్ రోబోట్స్‌లో సర్జరీ టూల్స్ ట్రాకింగ్ డ్రోన్స్‌లో ప్రెసిషన్ కోసం కంప్యూటర్ విజన్ యూస్ అవుతుంది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ ఈ టాస్క్‌ను అక్యురేట్‌గా ఫాస్ట్‌గా చేస్తాయి
కంప్యూటర్ విజన్ కోసం హై ఏఐ కంప్యూటింగ్ పార్ట్ కావాలి కానీ లాంటి టెక్నీక్స్‌తో ఎఫీ‌షియన్సీ పెంచచ్చు
పి వాల్యూ అంటే మనం చేసిన స్టడీలో నల్ హైపోథిసిస్‌ని ఎంత వరకు తిరస్కరించగలమో చెప్పే సంఖ్య ఎగ్జామ్పాల్‌గా మందు పని చేయదు అనేది నల్ హైపోథిసిస్ అనుకుందాం ఇప్పుడు పి వాల్యూ‌తో పాటు కాంఫిడెన్స్ ఇంటర్వెల్స్‌ని చూస్తే చాలా మంచిది పి వాల్యూ కేవలం అవును లేదా కాదు అనే చెప్తుంది
కానీ కాన్ఫిడెన్స్ ఇంటర్వెల్స్ మన స్టడీ ఫలితాలు ఏ రేంజ్‌లో ఉంటాయో చెప్తుంది ఇంక ఎఫక్ట్ సైజ్ కూడా చూడాలి స్టాటిస్టికల్ సిగ్నిఫికెన్సు అంటే కేవలం గణాంకాల పరంగా ఒక తేడా ఉందని మాత్రమే చెప్తుంది
కానీ ప్రాక్టికల్ సిగ్నిఫికెన్సు అంటే ఆ తేడా నిజ జీవితంలో ఎంత ముఖ్యమైనదో చెప్తుంది చిన్న ఎఫక్ట్ సైజ్ ఉన్నా చాలా ఎక్కువ మంది పాలుగుంటే స్టాటిస్టికల్ సిగ్నిఫికెన్సు రావచ్చు కానీ అది నిజ జీవితంలో పెద్ద ఉపయోగం ఉండకపోవచ్చు అలాగే మెటా అనాలిసిస్ అంటే చాలా స్టడీస్‌ని ఒకే సారి విశ్లేషించి ఒక పెద్ద నమ్మతగిన తీర్మానానికి రావడం
ఫెసిలిటీ మేనేజ్మెంట్ టీమ్స్ సభ్యులు అందరికి నమస్కారం ఈ రోజు మన స్మార్ట్ బిల్డింగ్ యొక్క ఎనేర్జి ప్రెడిక్షన్ మోడల్ పని తీరు గురించి అది మనం ప్రస్తుతం ఎదుర్కుంటున్న ఒక సమస్య గురించి చర్చించడానికి ఇక్కడ సమావేశం అయ్యాం
మీకు తెలిసినట్టుగా మనం గత సంవత్సరం డేటాతో ఒక లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్ డిప్లొయ్ చేసాం మొదట్లో అది బాగానే పని చేసింది కానీ గడిచిన నాలుగు రోజులుగా మోడల్ ఇచ్చే ప్రెడిక్షన్స్‌కి అసలు వాడకానికి మధ్య తేడా బాగా పెరిగిపోయింది దీన్నే మనం ప్రెడిక్షన్ ఎర్రర్ అంటాం
మనం దీనిపై విశ్లేషణ చేసాక ఈ సమస్యకి ప్రధాన కారణం బిల్డింగ్ ఆక్యుపెన్సీ బాగా పెరగడం అని తెలిసింది టెక్నీకల్‌గా చెప్పాలంటే మన మోడల్ మోడల్ డ్రిఫ్ట్ అని ఒక సమస్యని ఎదురుకుంటుంది
అంటే మన మోడల్‌ని ట్రైన్ చేసినప్పటి పరిస్థితులకు ఇప్పటి వస్తావ పరిస్థితులకు అంటే రియాలిటీకి మధ్య సంబంధం మారిపోయింది పాత డేటా పాటర్న్స్ ఇప్పుడు పని చేయటంలేదు అన్నమాట సో ఈ మోడల్ సమస్యని పరిష్కరించడానికి మన దగ్గర ఒక యాక్షన్ ప్లాన్‌ని రెడీ చేశాను నేను అయితే మొదటి ఏంటంటే ఫీచర్ ఇంపార్టెన్స్ అనాలిసిస్ చేయాలి
అంటే ముందుగా ఎర్రోర్కి ఖచ్చితమైన కారణం బిల్డింగ్ ఆక్యుపెన్సీయేనా లేకపోతే ఇంకా వేరే ఫ్యాక్టర్ వేరే కారణాలు ఏమైనా ప్రభావితం చేస్తున్నాయా అని నిర్ధారించుకోవాలి
ఈ ఫీచర్ ఇంపార్టెన్స్ అనాలిసిస్ ద్వారా ఏ ఫీచర్ మోడల్ ప్రెడిక్షన్‌పై ఎంత ప్రభావం చూపుతోందో మనకి స్పష్టంగా తెలుస్తుంది రెండవది మోడల్ అడాప్టేషన్ చేయడం అన్నమాట
ఇది మనకు రెండు పరిష్కార మార్గాలు ఉన్నాయి ఇది చేయడానికి ఫస్ట్ ఏంటంటే ఇమ్మిడియట్ సొల్యూషన్ ఇమ్మిడియట్ సొల్యూషన్ ఏంటంటే డేటా రిసాంప్లింగ్ చేయాలి
మనం వెంటనే ప్రస్తుతం పెరిగిన ఆక్యుపెన్సీకి రిఫ్లెక్ట్ అయ్యేలా కొత్త డేటాని కలెక్ట్ చేసి ఆ డేటాతో మనం మోడల్‌ని మళ్ళీ రిట్రైన్ చేయాలి
ఈ ప్రక్రియను డేటా రిసాంప్లింగ్ అంటారు సో ఈ సమస్యను తాత్కాలికంగా పరిష్కారించడానికి మనకి ఇది ఒక సొల్యూషన్ ఇంకోటి ఏంటంటే లాంగ్ టర్మ్ సొల్యూషన్ ఒకటి ఉంది ఇది ఆన్లైన్ లెర్నింగ్ అంటే ఫ్యూచర్‌లో ఇలాంటి ప్రోబ్లెంస్ వచ్చినప్పుడు మోడల్ దానంతట అదే
దానంతట అదే అడాప్ట్ అయ్యేలా చేసుకునేలా మనం ఒక శాశ్వత పరిష్కారాన్ని ఏర్పాటు చేయాలి దీనికోసం మనం ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ పద్దతిని అప్లై చేద్దాం
అంటే ఈ టెక్నీక్‌లో ఎం చేస్తాం అంటే మోడల్‌ని ఎప్పటికప్పుడు వస్తున్న కొత్త డేటా నేర్చుకుంటూ తననితాను అప్‌డేట్ చేసుకుంటుంది దీనివల్ల మన సిస్టం మరింత డైనమిక్‌గ ఉంటుంది అండ్ ఫలితాలు కూడా రిసల్ట్స్ కూడా ప్రోపర్‌గా ఉంటాయి
కాబట్టి నా ప్లాన్ ఏంటంటే ముందుగా ఫీచర్ ఇంపార్టెన్స్ ద్వారా ప్రాబ్లెమ్‌ని షార్ట్ టర్మ్ వరకు సాల్వ్ చేద్దాం డేటా రిసాంప్లింగ్‌తో మోడల్‌ని ట్రైన్ చేసిస్తే ఈ షార్ట్ టర్మ్ వరకు మనకి మోడల్ అన్నది అక్యురేషిని పెంచుతుంది అన్నమాట సో ఫ్యూచర్ కోసం ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్‌ని మోడల్‌లో ఇంప్లిమెంట్ చేద్దాం
ఈ స్టెప్స్ తీసుకోవడం వల్ల మన స్మార్ట్ బిల్డింగ్ ఎనేర్జి మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్‌ని మరింత అక్యురేట్‌గా పవర్ఫుల్‌గా చేయచ్చు నేనిది వర్క్‌అవుట్ అవుతుంది అని చెప్పేసి అనుకుంటున్నాను థాంక్‌యు
ఒక మాడర్న్ వార్‌షిప్ యొక్క హైడ్రోడైనమిక్ హల్ ఫామ్ నౌకా శరీర ఆకృతి దాని ఆపరేషనల్ ఎఫెక్టివ్నెస్ ప్రయాణ సామర్ద్యం యుద్ధ పనితీరు మీద నేరుగా ప్రభావం చూపుతుంది ఇది నాలుగు ప్రధాన అంశాలుగా అర్ధం అవుతుంది మొదటిది రెసిస్టెన్స్ ప్రతిఘటన తగ్గింపు
నీటిలో ప్రయాణిస్తున్నప్పుడు వార్‌షిప్‌పై హైడ్రోడైనమిక్ డ్రాగ్ ప్రతిఘటన ఏర్పడుతుంది సరిగ్గా రూపొందించిన హల్ ఫామ్ రెసిస్టన్స్ తగ్గిస్తుంది అంటే ఎక్కువ ఇంధన వినియోగం ఎక్కువ వేగం సాధ్యం అవుతుంది ఇది లాంగ్ రేంజ్ మిషన్స్ మరియు రాపిడ్ డిప్లాయ్మెంట్ కోసం ముఖ్యమైనది రెండవది స్టెబిలిటీ స్థిరత్వం
మాడర్న్ వార్‌షిప్స్ సముద్రంలో వివిధ పరిస్థితుల్లో పని చెయ్యాలి శాంతమైన నీరు నుంచి హై సీ స్టేట్స్ వరకు
మంచి హల్ డిజైన్ వల్ల షిప్ రోల్ పిచ్ తగ్గుతుంది దీని వల్ల వెపన్ యాక్యురసీ ఉదాహరణకి మిస్సైల్స్ నావల్ గన్స్ మరియు హెలికాప్టర్ ఆపరేషన్స్ సురక్షితంగా జరుగుతాయి
మూడవది మెన్యూరబిలిటీ మలుచుకునే సామర్ధ్యం హల్ ఫామ్ వార్‌షిప్‌కి టైట్ టర్న్స్ క్విక్ యాక్సలరేషన్ ఆర్ డిసెలరేషన్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది ఇది అంటి సబ్‌మెరైన్ వార్‌ఫేర్ ఎస్కార్ట్ డ్యూటీస్ లేదా మిస్సైల్ ఎవేషన్ మెన్యువర్స్‌కి కీలకం
హైడ్రోడైనమిక్ బ్యాలన్స్ వల్ల షిప్ హల్మ్ ఇన్పుట్స్‌కి త్వరగా స్పందిస్తుంది నాలుగవది వేవ్ సిగ్నేచర్
వేవ్ వార్‌షిప్‌ వెనక వదిలే వేవ్ ప్యాటర్న్ నీటి అలలు శత్రువుల రాడార్ ఆర్ శాటిలైట్
సర్వైలెన్స్ ద్వారా గుర్తించబడే అవకాశం ఉంది మాడర్న్ హల్ ఫామ్స్ వెయిట్‌ను డిస్పర్స్ చేసి లో అబ్జర్వబుల్ ప్రొఫైల్ కలిగిస్తాయి ఇది స్టెల్త్ మరియు సర్వైవబిలిటీ కోసం చాలా ముఖ్యం
సారాశం ఏంటంటే మాడర్న్ వార్‌షిప్ యొక్క హైడ్రోడైనమిక్ హల్ ఫామ్ అనేది కేవలం స్పీడ్‌కే కాకుండా ఫ్యూయల్ ఎఫీషియన్సీ స్టెబిలిటీ
ఇన్ రఫ్ సీస్ ఎజిలిటీ ఇన్ కాంబ్యాట్ మెన్యువర్స్‌ మరియు స్టెల్త్ త్రూ రెడ్యూస్డ్ వేవ్ సిగ్నేచర్ అన్నింటికీ మద్దతు ఇస్తుంది అంటే ఒక మంచి హల్ డిజైన్ లేకపోతే వార్‌షిప్ తన పూర్తి సామర్ధ్యాన్ని ప్రదర్శించలేదు
మనం ఇటీవల ఒక మిషన్ లర్నింగ్ మోడల్‌ని డిప్లాయ్ చేస్తాం ఇది లోన్ డిఫాల్ట్ ప్రెడిక్షన్స్ కోసం బాగా పని చేస్తుంది కానీ కొన్ని జిప్ కోడ్స్‌లోని అప్లికెంట్స్‌కి డిస్ప్రొపోర్షనేట్‌గా లోన్ డినై అవుతున్నట్లు గమనించాం ఇది బయాస్ సమస్య అయి ఉండచ్చు అని మానేజిమెంట్ ఆందోళన వ్యక్తం చేస్తుంది అయితే నా ప్రణాళిక ఏంటంటే ఇంటర్‌ప్రెడిక్టబిలిటీ టూల్స్ ఉపయోగించటం మోడల్స్ ఎలా నిర్ణయం తీసుకుంటుందో అర్ధం చేసుకోవడానికి
నేను షార్ప్ వాల్యూస్ వాడతాను వీటిలో ప్రతి ఫీచర్ ఉదాహరణకి ఇన్కమ్ క్రెడిట్ క్రెడిట్ హిస్టరీ జిప్ కోడ్ డెసిషన్‌లో ఎంత వెయిట్ కలిగి ఉందో చూడవచ్చు ఫెయిర్‌నెస్ అనాలిసిస్ చెయ్యడం మోడల్లో బయాస్ ఉందా లేదా అని తెలుసుకోవడానికి ఫెయిర్‌నెస్ మెట్రిక్స్ ఉదాహరణగా డెమోగ్రాఫిక్ పార్టిటీ ఈక్వల్ ఆపర్చూనిటీ వాడతాం
వీటితో లోన్ అప్రూవల్స్ వేర్వేరు ప్రాంతాలు గ్రూప్స్‌పై ఎలా డిస్ట్రిబ్యూట్ అవుతున్నాయో చెక్ చేస్తాం కౌంటర్ ఫాక్చువల్ ఎక్స్‌ప్లనేషన్స్ కొన్ని అప్లికెంట్స్‌కి లోన్ ఎందుకు రిజెక్ట్ అయిందో చూపించడానికి కౌంటర్ ఫాక్చువల్ అనాలిసిస్ వాడతాము అంటే ఈ అప్లికెంట్‌కి లోన్ అప్రూవ్ అవ్వాలంటే ఏ చిన్న మార్పు ఉదాహరణకి జిప్ కోడ్ కాకుండా ఇన్కమ్ పెరగటం రీపేమెంట్ హిస్టరీ ఇంప్రూవ్ అవడం అవసరమయ్యే
అర్ధం చేసుకోవచ్చు పరిష్కారంగా మోడల్ జిప్ కోడ్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుందని తేలితే దాని ప్రభావాన్ని తగ్గించి ప్రీట్రెయినింగ్ విత్ కన్‌స్ట్రెయింట్స్ లైక్ ఫెయిర్‌నెస్ అవేర్ అల్గరిథమ్స్ వాడతాం అవసరమైతే ఫ్యూచర్ సెలెక్షన్ ఆర్ రీరెగ్యులరైజేషన్ ద్వారా సెన్సిటివ్ ఆట్రిబ్యూట్స్‌కి వెయిట్ తగ్గిస్తాం
వార్సిటేయిన్ గాన్ విత్ గ్రేడియంట్ పెనాల్టీ వాడటం వల్ల ట్రైనింగ్ స్టేబుల్ అవుతుంది మోడ్ కొలాప్సల్ తగ్గుతుంది స్పెక్ట్రం నార్మలైజేషన్‌ని డిస్క్రిమినేటర్‌లో ఉపయోగించడం వల్ల ట్రైనింగ్ మరింత కంట్రోల్లో ఉంటుంది చెకర్ బోర్డ్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్స్ తగ్గించడానికి పిక్సెల్ షఫ్లింగ్
లేయర్స్ వాడితే ఆర్టిఫ్యాక్ట్స్ తగ్గుతాయి లేకపోతే బైలీనియర్ బైక్యూబిక్ ఇంటర్పొలేషన్ అండ్ కన్వల్యూషన్ వాడవచ్చు ఫైన్ గ్రెయిన్డ్ డీటెయిల్స్ మెరుగుపరచటానికి మల్టీస్కేల్ డిస్క్రిమినేటర్స్ వాడితే ఓవరాల్ స్ట్రక్చర్‌తో పాటు చిన్న చిన్న డీటెయిల్స్ కూడా బాగా వస్తాయి పర్సెప్చువల్ లాస్ వేసుకుంటే
పిక్సెల్ షఫ్లింగ్ షఫుల్‌తో చెక్ బోర్డ్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్స్ తగ్గుతాయి అలాగే పర్సెప్షనల్ లాస్ ప్లస్ మల్టీస్కేల్ డిస్క్రిమినేటర్స్ వాడితే ఫైనల్ డీటెయిల్స్ బాగా వస్తాయి అంతే కాదు మినీ బ్యాచ్ డిస్క్రిమినేషన్ ప్రోగ్రెసివ్ గ్రెయిన్ వాడితే మోడ్ కొలాప్స్ కూడా తగ్గుతుంది ఇవన్నీ కలిపి మన మెడికల్ ఇమేజెస్ క్వాలిటీని రిలయబిలిటీని గణనీయంగా పెంచుతాయి
బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ పైప్‌లైన్‌లో డేటా విశ్వసనీయత మరియు ఖచ్చితత్వం కాపాడటం చాలా అవసరం
మొదటిగా డేటా క్వాలిటీ నియమాలు పెట్టాలి ఉదాహరణకి ఖాళీ విలువలు డూప్లికేట్ రికార్డులు తప్పు ఫార్మాట్లు ఉండకుండా చూడాలి తర్వాత మెటాడేటా నిర్వహణ చేస్తాం అంటే డేటా గురించి డేటా దీని ద్వారా మూలం నుంచి చివరి నివేదిక వరకు డేటా ఎలా మారుతూ వస్తుందో స్పష్టంగా తెలుస్తుంది మూడవది డేటా లినియెజ్ ఇది డేటా ప్రయాణ చరిత్ర లాంటిది
డేటా ఎక్కడ నుంచి వచ్చిందో మధ్యలో ఎలా మార్చబడిందో చివరికి నివేదికలో ఎలా కనిపిస్తుందో పూర్తి ట్రేస్ చేయవచ్చు
ఇలా క్వాలిటీ నియమాలు మెటా‌డేటా నిర్వహణ లినియెజ్ ట్రాకింగ్ ఉపయోగించడం ద్వారా మొత్తం పైప్‌లైన్‌లో డేటా విశ్వసనీయత మరియు ఖచ్చితత్వం నిర్ధారించవచ్చు
ఎక్కడో ప్రాముఖ్యత కలిగిన రంగాల్లో హై స్టేక్ డొమైన్స్ ఉపయోగించే బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్స్‌ను ఆడిట్ చేయడం చాలా క్లిష్టమైన పని
ఎందుకంటే ప్రస్తుతం ఉన్న అడ్వర్సరియాల్ రోబస్ట్‌నెస్ టెక్నీక్స్‌ని కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి మొదటిగా ట్రాన్స్‌ఫరబిలిటీ సమస్య వస్తుంది ఒక మోడల్ కోసం తయారు చేసిన అడ్వర్సరియాల్ ఉదాహరణలు మరో మోడల్‌కి సరిపోకపోవడం వల్ల ఆడిట్ ఫలితాలు నమ్మకంగా రావు రెండవది క్వాలిటీ బడ్జెట్ సమస్య బ్లాక్ బాక్స్ పరిస్థితిల్లో
ఒక మోడల్‌ని పూర్తిగా పరీక్షించాలంటే చాలా క్వెరీస్ చేయాలి కానీ ఆ క్వెరీస్ సంఖ్య పరిమితంగా ఉండటం వల్ల పూర్తి స్థాయిలో పరిశీలించటం సాధ్యం కాదు
మూడవది సర్టిఫైడ్ రోబస్ట్‌నెస్ లోపం అంటే మోడల్ నిజంగా అడ్వర్సరియాల్ బర్డెన్‌ని తట్టుకోగలదనే ఫార్మల్ గ్యారెంటీ ఇవ్వడం అసాధ్యం అవుతుంది
చివరిగా ఇన్వెషన్ అట్టాక్స్ చాలా పెద్ద సవాలుగా ఉంటాయి ఇవి ముఖ్యంగా హై స్టేక్స్ రంగాల్లో మోడల్‌ని మోసం చేయగలవు
కానీ ప్రస్తుతం ఉన్న టెక్నీక్స్ వీటిని పూర్తిగా అడ్డుకోలేవు అందువల్ల అడ్వర్సరియాల్ రోబస్ట్‌నెస్ టెక్నీక్‌లు
ఉపయోగించిన హై స్టేక్ డొమైన్స్‌లో బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్స్ ఆడిటింగ్‌లో పరిమితులు తప్పవు
జెనెరేటెడ్ ఇమేజస్‌లో స్పెసిఫిక్ అట్రిబ్యూటెడ్ రిలేషన్షిప్స్ కంట్రోల్ చేయడంలో ఇప్పటికి కొన్ని లిమిటేషన్స్ ఉన్నాయి ముఖ్యంగా కంప్లెక్స్ ప్రాంప్ట్‌స్ ఉపయోగించినప్పుడు
ప్రధాన కారణం అటెన్షన్ మెకానిజం పూర్తిగా అట్రిబ్యూట్స్ మధ్య డిపెండెన్సీస్ క్యాప్చర్ చెయ్యకపోవడం దీనివలన ఒక అట్రిబ్యూట్ ప్రొమినెన్స్
ఎక్కువ అవుతే ఇంకొక అట్రిబ్యూట్ సప్రెస్ అవుతుంది అలాగే సెమాంటిక్ కన్సిస్టెన్సీ మైంటైన్ చేయడం కష్టం అవుతుంది ఎందుకంటే మోడల్‌కు టెక్స్ట్ ప్రాంప్ట్‌లోని ఇన్ని వివరాలను యూనిఫార్మ్‌గా ట్రాన్స్‌లెట్ చేయడం సాధ్యం కాదు
చివరగా కంపొజిషనల్ అండర్‌స్టాండింగ్ లోపం వల్ల మల్టిపుల్ ఆబ్జెక్ట్‌స్ లేదా ఇంట్రీకేట్ రిలేషన్‌షిప్స్ ఉన్న సీన్స్‌లో ఇన్‌అక్యురేసిస్ వస్తాయి
వీటిని అడ్రెస్ చేయడానికి ఇంప్రూవ్డ్ అటెన్షన్ మోడ్యూల్స్ బెటర్ మల్టి మోడల్ ట్రైనింగ్ డేటా సెట్స్ మరియు అడ్వాన్స్డ్ కంపొజిషనల్ రీజనింగ్ టెక్నీక్స్ అవసరం
రిగ్రెషన్ అనాలిసిస్ చేస్తూ ఉన్నపుడు డేటా సెట్లో మిసింగ్ వేరియబుల్స్ పెద్ద ఛాలెంజ్ అవుతుంది వీటిని హ్యాండల్ చేయడానికి కొన్ని కామన్ టెక్నీక్స్ వాడతారు మొదటగా మిసింగ్ డేటా ఇంపుటేషన్
అంటే మిన్ లేదా మీడియం వాల్యూస్ సబ్స్టిట్యుట్ చేయడం తర్వాత ఫీచరింగ్ స్కెలింగ్ ద్వారా డేటా సెట్ను నార్మలైజ్ చేస్తారు ఇంకో అప్రోచ్ రిగ్రెషన్ బేస్డ్ ప్రెడిక్షన్ మెథడ్స్ ఉపయోగించడం చివరగా రెగ్యూలరైజేషన్ టెక్నీక్స్‌తో వాడితే ఓవర్ఫిట్టింగ్ తగ్గి మోడల్ పెరఫార్మన్స్ పెరుగుతుంది ఈ విధంగా మిసింగ్ వాల్యూస్ని స్మార్ట్‌గా హ్యాండల్ చేస్తే రిగ్రెషన్ అనాలిసిస్ మరింత అక్యురేట్‌గా అవుతుంది