ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
సినిమాలో అనుభవంలో సినిమా అనుభవంలో సౌండ్ డిజైన్ అనేది ప్రేక్షకుడ్ని కథలోకి పూర్తిగా ముంచే శక్తివంతమైన సాధనం ఇది కేవలం శబ్దాన్ని వినిపించడం మాత్రమే కాదు భావోద్వేగాలను ఉత్కంఠను వాతావరణాన్ని సృష్టించే కళ సౌండ్ మిక్సింగ్ సంభాషణలు నేపధ్య సంగీతం పర్యావరణ ధ్వనులు అన్నింటిని సమతుల్యం చేసి
స్పష్టతతో వినిపించేలా చేస్తుంది డైలాగ్ ఏంహన్స్మెంట్ అంటే డైలాగ్ స్పష్టత నటుల మాటలు స్పష్టంగా వినిపించేలా ప్రత్యేకంగా ప్రాసెస్ చేస్తారు తద్వారా ప్రేక్షకుడు కథను సులభంగా అనుసరించగలడు ఫోలే
కాలి నడక తలుపు మూసే శబ్దం కత్తి దెబ్బవంటి సహజ శబ్దాలను స్టూడియోలో తిరిగి సృష్టించి వాస్తవికతను పెంచుతారు ప్రీ రికార్డింగ్ మిక్స్
అన్ని శబ్దాలను వేరువేరుగా రికార్డ్ చేసి చివరగా కలిపి ఒక సమగ్ర శ్రవణ అనిభావాన్ని అందిస్తారు సౌండ్ స్టేజ్ శబ్దాన్ని వివిధ స్థలాల నుండి వస్తున్నట్లుగా అమర్చడం ద్వారా ప్రేక్షకుడు నిజంగా ఆ ప్రదేశములో ఉన్నట్లుగా అనుభవిస్తాడు సోనిక్ స్ట్రక్చర్ అంటే శబ్ద వర్ణన
శబ్దానికి లోతు నాణ్యత ప్రత్యేకత ఇవ్వడం ద్వారా ఒక ప్రత్యేకమైన మూడ్ లేదా వాతావరణం సృష్టించబడుతుంది ఉదాహరణకు ఒక హారర్ సినిమాలో ఖాళీ ఇంట్లో ఒక్కసారిగా కర్ర విరిగిన శబ్దం అంటే ఫోలే వస్తే ప్రేక్షకుడి గుండె వేగంగా కొట్టుకుంటుంది ఆ చిన్న శబ్దమే భయానక వాతావరణాన్ని సృష్టించి ప్రేక్షకుడి భావోద్వేగ స్పందనను
తరం చేస్తుంది తీవ్రతరం చేస్తుంది అందువల్ల సౌండ్ డిజైన్ అనేది సినిమాకి ఆత్మ వంటిది ఇది దృశ్యాలకు జీవంపోసి ప్రేక్షకుడి అనుభవాన్ని మరింత శక్తివంతం చేస్తుంది
మొదట నేను కంట్రోల్ సిస్టమ్‌లోకి వెళ్ళి హిస్టారికల్ మోడర్న్ డేటాని చూస్తాను ఆ ఓసిలేషన్ యొక్క ఆంప్లిట్యూడ్ ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు ఏ సమయంలో మొదలైందో డ్రైన్ ప్లేట్స్ ద్వారా చూస్తున్నాం తర్వాత సెన్సార్స్ అంటే పిఏ సెన్సార్‌కి సెన్సార్ డ్రిఫ్ట్ నాయిస్ లేదా సెన్సార్ సాచురేషన్ ఉందా అని సెన్సార్ డయాగ్నోస్టిక్స్ కాలిబ్రేషన్ బాక్స్ చెక్ చేస్తున్నం
స్టేట్మెంట్‌లో పరిస్థితి చూసి
పిఐడి ట్యూనింగ్ సుని రిలేషన్తో అనలైజ్ చేస్తున్నం ఎక్కువ కెపి లేదా ఇన్‌అప్రాప్రియేట్‌కి వాళ్ళ
ఓసిలేషన్స్ రావచ్చా లేదా ఇంటెగ్రల్ వైన్డ్‌అప్ ఉండచ్చు ఒకే సమయంలో శాంప్లింగ్ రేట్ మరియు మెజర్మెంట్ ఫిల్డ్ అప్ లౌ పాస్ సెట్టింగ్స్ ఆక్చుయేటర్ సాచురేషన్ కూడా పరిశీలిస్తున్నం తక్షణ పరిష్కారం కోసం మాన్యువల్ ఓవర్రైడ్‌లో కంట్రోల్
హోల్డ్ చేసి సెన్సార్ రీప్లేస్ లేదా కాలిబ్రేట్ చేయడం లేదా
కేపిని తక్కు చేయడం మరియు ఆంటీ‌వైన్డ్‌అప్ లేదా స్మాల్ డెరివేటివ్ ఫిల్టరింగ్ ఎనాబల్ చేయడం చేస్తున్నం దీర్ఘకాలికంగా కాస్‌కేడ్ కంట్రోల్ లేదా ఫీడ్ ఫార్వర్డ్ స్కీమ్
మంచి సెన్సార్ మైన్టైనన్స్ పాలసీ మరియు ఆటోమాటిక్ ఆర్మింగ్ త్రెష్‌హోల్డ్స్ అమల చేసి స్టెబిలిటీ మరియు ట్రీటెడ్ వాటర్ క్వాలిటీని రక్షిస్తాం
అంతా చేసింతర్వాత చేంజెస్‌ను కంట్రోల్డ్ ఎన్విరాన్మెంట్‌లో డిప్లొయ్ చేసి క్లోస్డ్ లూప్ రెస్పాన్స్‌ మోనిటర్ చేస్తాం
ఫిల్మ్ సౌండ్ డిజైన్‌లో ఫోలే అంటే మానుయల్లి రీప్రొడ్యూస్ చేసిన సౌండ్ ఎఫెక్ట్స్ ఉదాహరణకి ఫుట్‌స్టెప్స్ డోర్ ఓపెన్ క్లోస్ క్లోత్ మూవ్మెంట్ లాంటివి ఈ సౌండ్స్‌ని సెట్లో రికార్డ్ చెయ్యరు లేటర్ స్టూడియోలో రిక్రియెట్ చేస్తారు ఇంపార్టెంట్ పాయింట్ ఏంటంటే
ఇవి సింక్రనైజేషన్‌లో ఉంటాయి ఏక్షన్‌తో సో ఆడియన్స్‌కి నాచురల్‌గా అనిపిస్తుంది ఫోలే వల్ల మూవీ రియలిస్టిక్ ఫీల్ వస్తుంది ఎస్పెషల్లీ స్మాల్ మూమెంట్స్‌కి డెప్త్ యాడ్ చేయటం జరుగుతుంది
ప్రీప్రొడక్షన్ ప్రక్రియలో ఒక స్టోరీబోర్డ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది అది ఒక సినిమా యానిమేషన్ లేదా ప్రకటన వంటి ప్రాజెక్టు కోసం ఉపయోగించే దృశ్య ప్రణాళిక యొక్క
స్టోరీబోర్డ్‌లో ప్రతి షాట్ దాని కెమెరా కోణాలు ఈవెంట్స్ యొక్క క్రమం మరియు సంభాషణలు చిత్రాల రూపంలో ఉంటాయి ఇది ప్రాజెక్ట్ యొక్క రూపురేఖలను ముందే ఊహించుకోవడానికి సహాయపడుతుంది దీని ద్వారా దర్శకుడు సినిమాటోగ్రాఫర్ మరియు ఇతర సాంకేతిక నిపుణులు
ఒక అవగాహనతో పనిచేయగలుగుతారు అంత కాకుండా ఇది షూటింగ్ సమయంలో సమయాన్ని మరియు వనరులను ఆదా చేయటానికి
ఉపకరిస్తుంది ఎందుకంటే ఎటువంటి షాట్లు ఎక్కడ ఎలా తీయాలో ముందుగానే తెలుస్తుంది క్లుప్తంగా చెప్పాలంటే స్టోరీబోర్డ్ అనేది ఒక ప్రాజెక్ట్ యొక్క దృశ్య గమనాన్ని ముందుగానే ప్రణాళిక చేసుకోవటానికి ఒక ముఖ్యమైన సాధనం
రెస్పెక్టెడ్ ఎక్సిక్యూటివ్ టీమ్ మన కంపెనీ ఇప్పుడు ఆన్ ప్రిమైస్ డేటా వెర్‌హౌస్ నుండి క్లౌడ్ బేస్డ్ డేటా వెర్‌హౌస్‌కి మైగ్రేట్ అవ్వాలని ప్లాన్ చేస్తుంది ఇనీషియల్‌గా కాస్ట్ మరియు కాంప్లెక్సిటీ గురించి కన్సర్న్ ఉండటం నాచురల్ కానీ క్లౌడ్ సొల్యూషన్స్ లైక్ ఏడబ్ల్యుఎస్‌జెడ్ స్విఫ్ట్
అజ్యుర్ సినాప్స్ లేదా జిసిపి బిగ్ క్వేరి మేజర్ అడ్వాంటేజస్ ఇస్తాయి మొదటగా స్కెలబిలిటీ మనకి అవసరమైయ్యే స్టోరేజ్ మరియు కంప్యూట రిసోర్సస్ స్కెల్ అప్ ఓర డౌన్ అవుతాయి అంటే ఓవర్ ప్రోవిషనింగ్ కాస్ట్ తగ్గుతుంది రెండవది రిపోర్టింగ్ స్పీడ్ అండ్ ఆక్సెసబిలిటీ
క్లౌడ్‌లో ఆప్టిమైజ్డ్ క్వేరి ఇంజన్స్ ఉండటంతో ఫ్లాష్ బాట్స్ మరియు అనలిటిక్స్ చాలా ఫాస్ట్‌గా జనరేట్ అవుతాయి ఎంప్లొయీస్ ఎక్కడనుంచి అయినా సెక్యూర్ ఆక్సెస్‌తో డేటా యూస్ చేయగలరు సెక్యూరిటీ విషయానికి వస్తే
లీడింగ్ క్లౌడ్ ప్రొవైడర్స్ ఎండ్ టు ఎండ్ ఎన్క్రిప్షన్ ఐఏఎమ్ ఐడెంటిటీ అండ్ యాక్సెస్ మేనేజ్మెంట్ మరియు కంపైలన్స్ స్టాండర్డ్స్ ఐఎస్‌ఓ‌జిడిపిఆర్ ఫాలో చేస్తారు అదనంగా మనం స్ట్రిక్ట్ డేటా గవర్నెన్స్ పోలసిస్ సెట్ చేస్తాము రోల్ బేస్డ్ యాక్సెస్ ఆడిట్ ఫైల్స్
మరియు రెగ్యులర్ మోనిటరింగ్ ద్వారా సెన్సిటివ్ డేటా ప్రొటెక్ట్ అవుతుంది రిస్క్ మినిమైస్ చేయడానికి మైగ్రేషన్‌ని ఫెస్డ్ అప్రోచ్‌లో చేస్తాము లో రిస్క్ డేటా సెట్స్‌తో మొదలుపెట్టి గ్రాడ్యుయల్లి ఎక్స్‌పాండ్ అవుతాము
ఆర్‌ఓఐ పర్స్పెక్టివ్‌లో ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మెయింటెనెన్స్ బర్డెన్ తగ్గుతుంది ఫాస్టర్ ఇంసైట్స్‌తో బిసినెస్ డెసిషన్స్ ఇంప్రూవ్ అవుతాయి అందువల్ల ఈ ట్రాన్సిషన్ మనకు లాంగ్ టర్మ్ కాస్ట్ ఎఫిషియన్సీ ఎలిజిబిలిటీ మరియు కాంపిటీటివ్ ఎడ్జ్ ఇస్తుంది
కార్ణాత్మక జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి ఏఇ మోడల్‌ను న్యాయం మరియు స్థిరత్వం కలిగినవి తయారుచేయడం చాలా కష్టం అందుకు కారణాలు ఏంటంటే ట్రాన్స్పోర్టబిలిటీ ఒక వాతావరణం నేర్చుకున్న కారణ సంబంధాలు మరొక వాతావరణం అలాగే పనిచేయవు అందువల్ల జ్ఞానాన్ని ఒక డొమైన్ నుంచి మరొక డొమైన్‌కి మార్చడం చాలా కష్టం
రెండవది డొమైన్ అడాప్టేషన్ వేర్వేరు జనాభాలు డేటా వరసలు వనరులు లేదా వాతావర్ణాలు డేటా బంప్‌ని మారుతుంది కనుక ఏఇ మోడల్‌ కొత్త వాతావర్ణాని సర్దగల మార్చడం పెద్ద సవాలు
మూడవది కౌంటర్ ఫాక్త్యాల్ ఫెయిర్నెస్ మోడల్ ఒక నిర్ణయం తీసుకున్న సమయంలో ఒక వ్యక్తి వేరే పరిస్థితిలో ఉన్నా అదే నిర్ణయానికి రావాలి దీన్ని సాధించడం చాలా కష్టం
లాస్ట్ స్ట్రక్చరల్ ఈక్వేషన్ మోడలింగ్ కారణ సంబంధాన్ని గణిత రూపంగా చూపించడం మరియు మొడల్ని ఖచ్చితంగా అమలు చేయడం మనకి సవాలుగా ఉంటుంది
ఈ బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్‌ను డాక్టర్‌కు అర్ధమయ్యేలా వివరించడానికి ఒక ఎక్స్‌ప్లైన్బల్ ఏఐ నిపుణుడుగా నేను కొన్ని ముఖ్యమైన పద్ధతులు ఉపయోగిస్తాను
ఈ పద్ధతులు మోడల్ పని తీరుపై నమ్మకాన్ని పెంచుతాయి ముందుగా నేను విజ్వల్ ఎక్స్‌ప్లనేషన్‌ను ఉపయోగిస్తాను దీనికోసం గ్రాడ్కామ్ వంటి
టెక్నీక్స్ వాడతాను ఇదే మోడల్ ఒక నిర్ణయం తీస్కునేటప్పుడు ఇమేజ్‌లో ఏ భాగంపై దృష్టి పెట్టిందో చూపించడానికి ఒక హిట్ మ్యాప్‌ను సృష్టిస్తుంది ఇది మోడల్‌ వ్యాధి ఉన్న ప్రాంతాన్ని చూసిందా లేక వేరే అవసరమైన భాగాన్ని చూసిందా అని డాక్టర్లకు స్పష్టంగా తెలుస్తుంది ఇది మోడల్ సరైన లక్షణాలను చూస్తుందని దృశ్య రూపంలో రుజువు చేస్తుంది
తద్వారా నమ్మకం పెరుగుతుంది తర్వాత మరింత లోతైన వివరణ కోసం నేను షాప్ వాల్యూస్‌ను ఉపయోగిస్తాను ఈ వాల్యూస్ ఒక నిర్దిష్ట రోగి కేసులో మోడల్ యొక్క నిర్ణయానికి ప్రతి పిక్సల్ లేదా ఫీచర్ ఎంత సహకరించిందో వివరిస్తాను
ఇది కేవలం ఎక్కడ చూసింది అని కాకుండా ఎందుకు ఈ నిర్ణయానికి వచ్చింది అని వివరిస్తుంది ఉదాహరణకు ఒక నిర్దిష్ట
ఖనజం యొక్క ఆకృతి పోసిటివ్ ప్రెడిక్షన్కు ఎక్కువగా దోహద పడిందని షాప్ వాల్యూస్ చూపిస్తాయి ఇది
మోడల్ యొక్క ఆలోచనా విధానాన్ని డాక్టర్ల వైద్య పరిజ్ఞానంతో పోల్చడానికి సహాయ పడుతుంది చివరిగా నేను మోడల్ యొక్క పరిమితులను కూడా వివరిస్తాను మోడల్ ఏ రకమైన పరిస్థితుల్లో తప్పులు చేసే అవకాశం ఉందొ స్పష్టం చేస్తాను
రిగ్రెషన్ అనాలిసిస్ చేసేటప్పుడు మిస్సింగ్ వాల్యూస్ చాలా కామన్ ప్రాబ్లం దీన్ని హ్యాండిల్ చెయ్యటానికి కొన్ని టెక్నిక్స్ వాడతాం మొదటిది మిస్సింగ్ డేటా ఇంప్యుటేషన్ దీంట్లో సింపుల్ మెథడ్స్ ఉన్నాయి ఉదాహరణకి మీన్ మీడియన్ లేదా మోడ్ ఇంప్యుటేషన్ అలాగే అడ్వాన్స్డ్ మెథడ్స్ కూడా ఉన్నాయి
ఉదాహరణకి కే నియరెస్ట్ నెయిబర్స్ ఇంప్యుటేషన్ లేదా మల్టిపుల్ ఇంప్యుటేషన్ ఇవి డేటా సెట్ కన్సిస్టెన్సీ మెయిన్టెయిన్ చెయ్యడంలో హెల్ప్ చేస్తాయి
రెండవది కొన్ని రిగ్రెషన్ ఆల్గారిథమ్స్ మిస్సింగ్ వాల్యూస్ స్టోర్ చెయ్యగలవు ఉదాహరణకి ప్రీవియస్ మోడల్స్ కానీ ఎక్కువగా లీనియర్ రిగ్రెషన్ లాంటి ఆల్గారిథమ్స్‌కి ప్రీప్రాసెసింగ్ అవసరం అవుతుంది
అదే సమయంలో ఫ్యూచర్ స్కేలింగ్ కూడా ముఖ్యమే ఎందుకంటే ఇంప్యుటెడ్ వాల్యూస్ స్కేల్‌కి సరిపోయేలా ఉండాలి లేకపోతే మోడల్ బయాస్ అవుతుంది
చివరగా రెగ్యులరైజేషన్ టెక్నిక్స్ లాస్ ఎడ్జ్ ఉపయోగిస్తే మిస్సింగ్ డేటా వల్ల వచ్చే వేరియెన్స్ మరియు ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌ని తగ్గించవచ్చు
అందువల్ల మిస్సింగ్ వాల్యూస్ హ్యాండిల్ చెయ్యటం అంటే ఇంప్యుటేషన్ ప్లస్ స్కేలింగ్ ప్లస్ సూటబుల్ ఆల్గారిథమ్ ప్లస్ రెగ్యులరైజేషన్ బ్యాలెన్స్ మెయిన్టెయిన్ చెయ్యడమే
జీ ఏ ఎన్ లను హై రెజల్యూషన్ ఇమేజ్ స్కేల్ చెయ్యడంలో కీలక అర్కిటెక్చురల్ అంశాలు ప్రోగ్రెసివ్ గ్రోయింగ్ అటెన్షన్ మెకానిజమ్స్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ట్రెయినింగ్ ఇవన్నీ కలిసి హై క్వాలిటీ ఔట్‌పుట్ ఇవ్వడంలో సహాయపడతాయి కానీ కంప్యూటేషనల్ రిసోర్స్లు ఎక్కువగా అవసరం అవుతాయి
మనం సరైన అల్గోరిథం సెలెక్ట్ చెయ్యకపోతే మన సిస్టమ్ అన్స్టేబుల్ అయిపోతుంది అంటే సెట్‌పాయింట్ దగ్గర సెటిల్ అవకుండా ఊగుతూనే ఉంటుంది దీనివల్ల ప్రొడక్షన్ క్వాలిటీ దెబ్బతింటుంది ఎనర్జీ వేస్ట్ అవుతుంది కొన్ని సార్లు సేఫ్టీ
ఇష్యూస్ కూడా వస్తాయి అందుకే చాలా ప్రాసెస్‌లకు దాదాపు ఎనభై శాతం అప్లికేషన్స్‌లో మనం పీ ఐ డీ కంట్రోల్ వాడతాం ఇది చాలా రోబస్ట్ అండ్ రిలయబుల్ ఉదాహరణకు
ఒక టాంక్‌లో వాటర్ టెంపరేచర్‌ను కాన్స్టెంట్‌గా మెయిన్టెయిన్ చెయ్యడానికి పీ ఐ డీ బెస్ట్ ఛాయిస్ అని నేను రికమెండ్ చేస్తాను ఎందుకంటే పీ ప్రొఫెషనల్
యాక్షన్ వెంటనే హీటర్‌ని ఆన్ చేసి ఎర్రర్‌ని తగ్గిస్తుంది ఐ ఇంటిగ్రల్ యాక్షన్ చిన్నగా ఉన్నా స్టెడీ స్టేట్ ఎర్రర్‌ని కూడా టైంతో పాటు తీసేస్తుంది ఇంకా డీ డెరివేటివ్ యాక్షన్ ఏమో టెంపరేచర్ ఓవర్‌షూట్ అవకుండా ఆపుతుంది అయితే పీ ఐ డీ అల్గోరిథం సెలెక్ట్ చేసుకున్నా దాన్ని
టర్నింగ్ పారామీటర్స్ కరెక్ట్ సెట్ చెయ్యడం ఇంకా ముఖ్యం ట్యూనింగ్ సరిగ్గా లేకపోతే అల్గోరిథం మంచిదైనా ప్రయోజనం ఉండదు మోడల్
ప్రిడిక్టివ్ కంట్రోల్ ఎమ్ పీ సీ లాంటి
అడ్వాన్స్డ్ అల్గోరిథమ్స్ కూడా ఉన్నాయి కానీ అవి మల్టిపుల్ వేరియబుల్స్ ఉన్న కెమికల్ రియాక్టర్స్ లాంటి కాంప్లెక్స్ ప్రాసెస్‌లకు వాడతారు సో ప్రాసెస్ డైనమిక్స్‌ను బట్టి సరైన అల్గోరిథం సెలెక్ట్ చేసుకోవడమే అప్టిమల్ పర్ఫార్మెన్స్‌కి కీ
డిఫ్ఫ్యూజన్ మోడల్‌ని హై రిజల్యూషన్ ఇమేజెస్‌ లేదా కాంప్లెక్స్ డేటా సెట్స్ మీద ట్రెయిన్ చెయ్యడం చాలా ఛాలెంజింగ్ మొదటి ఛాలెంజ్ కంప్యూటేషనల్ కాస్ట్ ఎందుకంటే ఎక్కువ రిజల్యూషన్ అంటే ఎక్కువ స్టెప్స్ ఎక్కువ జీ పీ యూ టైం అవసరం అవుతుంది రెండోది మెమరీ రిక్వైర్మెంట్స్ ప్రతి డీనాయిజింగ్ స్టెప్‌కి చాలా ఇంటర్మీడియట్ రెప్రెజెంటేషన్ స్ట్రోక్స్ చెయ్యాలి కాబట్టి మెమరీ కన్జంప్షన్ చాలా ఎక్కువ అవుతుంది ఇంకో ఛాలెంజ్ అటెన్షన్ మెకానిజమ్స్‌ స్టాండర్డ్ సెల్ఫ్ అటెన్షన్ పెద్ద ఇమేజెస్‌ మీద ఇన్ఎఫీషియంట్ అవుతుంది ఎందుకంటే కాంప్లెక్సిటీ క్వాడ్రాటిక్‌గా స్కేల్ అవుతుంది ఈ లిమిటేషన్స్‌ని ఓవర్‌కమ్ చెయ్యడానికి కొన్ని అర్కిటెక్చురల్ ఇనొవేషన్స్ వాడుతున్నారు ఉదాహరణకి లేటెంట్ డిఫ్ఫ్యూజన్ మోడల్స్‌లో డేటాని డైరెక్ట్
పిక్సెల్ స్పేస్‌లో కాకుండా కంప్రెస్డ్ లేటెంట్ స్పేస్‌లో ప్రాసెస్ చేస్తారు దీని వల్ల కంప్యూటేషన్ మరియు మెమరీ రెండూ తగ్గుతాయి అలాగే ఎఫీషియంట్ అటెన్షన్ మెకానిజమ్స్ లీనియర్ అటెన్షన్ లేదా స్పార్స్ అటెన్షన్ వాడి స్కేలింగ్ ప్రాబ్లం తగ్గిస్తారు అందువల్ల డిఫ్ఫ్యూజన్ మోడల్స్‌కి స్కేల్ చెయ్యడంలో మెయిన్ ట్రేడ్ ఆఫ్స్ స్పీడ్ మెమరీ మరియు క్వాలిటీ బ్యాలెన్స్ చెయ్యడమే
ఈ సముద్రాల కింద ఉండే ఆధార మైదానాలు అబిస్సల్ ప్లెయిన్స్ ఎలా ఏర్పడ్డాయో తెలుసా ఇదంతా ప్లేట్ టెక్టానిక్స్ వల్లనే అది ఎలా అంటే ముందుగా సీఫ్లోర్ స్ప్రెడింగ్ సముద్రగర్భం విస్తరించడం అనే ప్రక్రియ జరుగుతుంది అంటే సముద్రం కింద రెండు భూమి ప్లేట్లు ఒకదానికి ఒకటి దూరంగా జరిగిపోతాయి
అలా జరిగాక కింద ఉన్న వేడి వేడి శిలలు మాగ్మా పైకి వచ్చి చల్లబడి కొత్త నేలను ఏర్పరుస్తాయి దీనీ మాగ్మాటిక్ ప్రాసెస్ అంటారు ఈ క్రమంలోనే హైడ్రోథర్మిక్ యాక్టివిటీ కూడా జరుగుతుంది అంటే ఆ వేడి వల్ల సముద్రపు నీరు వేడెక్కి ఖనిజాలతో కలిసి మళ్ళీ బయటికి వస్తుంది ఇలాంటి చోట సముద్ర దీవులు కూడా ఎక్కువగా ఉంటాయి ఇక సెడిమెంట్ డిస్ట్రిబ్యూషన్
విషయం చూస్తే సముద్రంలో ఉండే అవశేషాలు సెడిమెంట్స్ ఈ మైదానాల మీద పేరుకుపోతాయి అలా వేల సంవత్సరాల పాటు పేరుకుపోయి ఈ ఆధార మైదానాలు నునుపుగా చదునుగా మారతాయి అంటే సముద్రం కింద భూమి ప్లేట్లు జరగడం వల్ల కింద ఉన్న వేడి పదార్ధాలు పైకి రావడం వల్ల ఆ వేడి నీటి వల్ల ఆ తర్వాత అవశేషాలు పేరుకుపోవడం వల్ల ఈ ఆధార మైదానాలు ఏర్పడ్డాయి అన్నమాట
డిస‌ప్లేస్మెంట్ లేదా పొజిషన్ తెలిసే సెన్సార్‌లు ఎంచుకునేటప్పుడు ముఖ్యంగా హై వేరియేషన్ ఎన్విరాన్మెంట్
ఉన్నప్పుడు కొన్ని కీలకమైన ట్రేడ్ ఓఫ్స్‌ని పరిగణలోకి తీసుకోవాల్సి ఉంటుంది
రిసల్యూషన్ వర్సెస్ నాయిస్ హై రిసల్యూషన్ సెన్సార్‌లు చాలా చిన్న పొజిషన్ మార్పుల్ని కూడా గుర్తించగలవు కానీ రిసల్యూషన్ పెరిగే కొద్దీ నాయిస్‌కి వాటి సెన్సిబిలిటీ కూడా పెరుగుతుంది ఇక్కడ ట్రేడ్ ఒఫ్ ఏంటి అంటే ఎక్కువ రిసల్యూషన్ కావాలి అంటే తప్పనిసరిగా అడ్వాన్స్డ్ ఫిల్టరింగ్ సిగ్నల్ ప్రోసెసింగ్ ఖచ్చితంగా చేయాల్సి ఉంటుంది
బ్యాండ్విడ్త్ వర్సెస్ ఫిల్టరింగ్ హై బ్యాండ్విడ్త్ సెన్సార్‌లు వేగంగా మారె పొజిషన్‌ వేరియేషన్స్‌ని
కూడా కాప్చర్ చేస్తాయి కానీ బ్యాండ్విడ్త్ పెరిగితే హై ఫ్రీక్వెన్సీ నాయిస్ కూడా ఎక్కువగా వస్తుంది బ్యాండ్విడ్త్ పెరిగితే రెస్పాన్స్ పెరుగుతుంది కానీ ఫిల్టరింగ్ ఎక్కువ అవసరం అవుతుంది దీనివల్ల ఆ సిగ్నల్‌లో డిలే వస్తుంది ఈ ఫాస్ట్ ఈవెంట్స్‌లో ఆక్యురేసి తగ్గుతుంది
ముందుగా మీ కన్సర్న్‌ని ఏక్‌నాలెడ్జ్ చేస్తున్నాను మన లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మోడల్‌కి ఆక్యురేసి బాగానే ఉంది కానీ మార్కెటింగ్ ఆంగల్‌లో ఫాల్స్ నెగేటివ్స్ ఎక్కువగా ఉన్నాయని మేము గమనించాం ఆక్యురేసి ఒకటే సరిపోదు కాబట్టి ఇప్పుడు మేము రీకాల్
ప్రెసిషన్ మరియు ఎఫ్ వన్ మీద దృష్టి పెడతాం లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్‌లో డెసిషన్ త్రేష్‌హోల్డ్ సాధారణంగా పాయింట్ ఫైవ్‌ని
తగ్గిస్తే
మరిన్ని చర్న్ కేసస్ను గుర్తించగలము ఇది రీకాల్ పెంచుతుంది అలాగే ఆర్‌ఓసి ఏయూసి ద్వారా మొత్తం పెరఫార్మన్స్‌ని బాలన్స్ చేసుకుంటాం
ముందుకు వెళ్తే త్రెష్‌హోల్డ్ ట్యూనింగ్ ఫీచర్ ఇంప్రూవ్మెంట్ మరియు అవసరమైతే ఆల్టర్నేటివ్ మోడల్స్ కూడా ప్రయత్నించి ఫాల్స్ నెగేటివ్స్ తగ్గించే దిశగా పని చేస్తాం
ప్రీ‌ట్రైన్డ్ ఇంకా ఒబజెక్టివ్స్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ పనితీరుని బాగా ప్రభావితం చేస్తాయి
మాస్క్డ్ లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్ బర్ట్ లాంటి మోడల్‌లో వాడతారు ఇది
కాంటెక్స్టు అర్ధం చేసుకోవడంతో బాగుంటుంది కాబట్టి ప్రశ్న జవాబు లేదా క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్‌ల్లో బలంగా ఉంటుంది కాస్యూల్ లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్ జిపిటీ లాంటి మోడల్‌లో ఉంటుంది ఇది ఎడము నుండి కుడికి టెక్స్ట్ అంచనా వేస్తుంది కాబట్టి
జెనెరేటివ్ టాస్క్‌ల్లో బాగా పని చేస్తుంది కంట్రాస్టివ్ లెర్నింగ్ సిమిలర్ మరియు డిససిమిలర్ టెక్స్ట్‌లను పోల్చడం ద్వారా
సెమాంటిక్ సర్చ్ మరియు మల్టి‌మోడల్ టాస్క్లకు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది చివరగా ట్రాన్సఫర్ లెర్నింగ్ ప్రీ‌ట్రైన్డ్ మోడల్ను కొత్త మైన్‌లోకి తీసుకెళ్లి తక్కు డేటాతో మంచి ఫలితాలను ఇస్తుంది
కొరల్ రీఫ్‌ల్లో లార్వా విస్తరణ వ్యూహాలు మరియు కనెక్టివిటీ జెనెటికల్ డైవర్సిటీ మరియు ప్రతీకటక
శక్తిని పెంచడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి చాలా కొరల్ జాతులు ప్లాన్టోనిక్ లార్వాని విడుదల చేసి సముద్ర ప్రవాహాల ద్వారా దూరంగా ప్రయాణిస్తాయి
ఇది వేర్వేరు రీఫ్‌ల మధ్య జిన్ ఫ్లోని పెంచి వేడికా ఆమ్లత్వం యాది నిరోధకత వంటి లక్షణాలను పెంచుతుంది
మెటా పాపులేషన్ డైనమిక్స్ ప్రకారం కొరల్ రీఫ్‌లు ఉపజనాభాలుగా ఉన్నవి ఒక రీఫ్ నుండి మరొక రీఫ్‌కు లార్వా చేరడం పాపులేషన్‌ను పునరుద్ధరించి
స్థానిక వినాశాలను తగ్గిస్తుంది కనెక్టివిటీ ఎక్కువగా ఉన్న రీఫ్‌ల్లో జెనెటికల్ వైవిధ్యాన్ని నిలుపుతాయి తగ్గిన కనెక్టివిటీ ఉన్న రీఫ్‌ల్లో
ఇన్‌బ్రీడింగ్ సమస్యలు ఎదురుకుంటాయి వాతావరణ మార్పుల సందర్భంలో వైవిధ్యమైన కనెక్ట్ అయిన జనాభాలు
వేగంగా అనుకూలమవుతాయి బ్లీచింగ్ తర్వాత పునరుద్ధరణ జరుగుతుంది మరియు మొత్తం రీఫ్ వ్యవస్థ ప్రతీకటకంగా ఉంటుంది
ఒక రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ కాంక్రీట్ బీమ్ ఎంత లోడ్‌ను మోయగలుగుతుందో లేదో మనం తెలుసుకోవడానికి కొన్ని ముఖ్యమైన స్ట్రక్చురల్ పద్ధతులు మనం ఖచ్చితంగా వాడాలి మొదటిది ఏంటంటే బీమ్ మీద పడే లోడ్‌ను లెక్కించాలి
సమాన లోడ్ అయినా కేంద్రీకృత లోడ్ అయినా రెండూ కూడా మనం లెక్కించాలి తర్వాత మూవ్మెంట్ డయాగ్రమ్ షియర్ ఫోర్స్ డయాగ్రమ్ మనం
తయ్యారు చేస్తాం ఇవి మనకి ఏ చోట గరిష్ట ముగింపు వస్తుందో ఏ చోట గరిష్ట కోత శక్తి వస్తుందో అన్నది మనకి స్పష్టంగా చెప్తుంది
ఇక బీమ్‌లో కాంక్రీట్ భాగం వత్తిడిని మొస్తుంది స్టీల్ రాడ్లు పిడికల్‌ను మోస్తాయి ఈ రెండింటి మధ్య సమతుల్యం చూసి బీమ్ సురక్షితంగా లోడ్‌ను మోయగలదా లేదా అని మనం నిర్ణయిస్తాం అలాగే లిమిట్
లిమిట్ స్టేట్ డిజైన్ పద్ధతిలో భద్రత గుణకం ఆధారంగా బీమ్ విఫలం అయ్యే స్థితి వరకు గణించి సురక్షిత లోడ్ ఎంత అనేది నిర్ణయిస్తాం బీమ్‌లో
మోయగలిగే శక్తి అనేది కొన్నిటి మీద ఆధారపడి ఉంటుంది ఏంటంటే లోడ్‌లను గణించడం మూవ్మెంట్ షియర్‌ని విశ్లేషించడం కాంక్రీట్ స్టీల్ సమతుల్యం పరీక్షించడం వీటన్నిటినీ కూడా ఆధారంగా మనం ఖచ్చితంగా నిర్ణయించబడుతుంది
ఇప్పుడు ఏదైనా కొత్త టెక్నాలజీ వచ్చింది అంటే అది వేరే దేశాల వెన్నులో వణుకు పుట్టిస్తుంది ఎందుకనంటే ఒక దేశం ఇంకొక దేశం కన్నా
కొంచెం ఎక్కువ శక్తిని ప్రదర్శిస్తే అవతల దేశానికి ప్రమాదకరం కాబట్టి అవతల దేశం అనేది
వాళ్ళు సిమిలర్‌గా దాన్ని తయారు చేయడానికి చూస్తారు అన్నమాట దీంతో ఏంటంటే అసిమెట్రిక్ వార్‌ఫేర్ అని కొన్ని ఉంటాయి ఈ దేశం డ్రోన్స్ తయారు చేస్తే ఆ దేశం డ్రోన్స్ తయారు చేయడం ఈ దేశం ఒక
అణుపరీక్ష చేస్తే ఆ దేశం ఒక అణుపరీక్షను చేయడం ఈ దేశం కొన్ని టెక్నాలజీస్‌లో
కొంచెం అడ్వాన్స్ అయితే ఆ దేశం కూడా పోటాపోటీ మీద డెవలప్ చేసుకోవడం హైబ్రిడ్ వార్‌ఫేర్ ల్యాండ్ నుంచి నీరు నుంచి గాలిలో నుంచి అటాక్ చెయ్యడం
మళ్ళీ శాటిలైట్స్ స్పేస్‌లో నుంచి కూడా అటాక్ చెయ్యడము జరుగుతుంది కాబట్టి దీనివల్ల శత్రుదేశాలతో ఇంకా ఎక్కువ శత్రుత్వం పెరిగే అవకాశం ఉంటుంది నెక్స్ట్ స్ట్రాటజిక్ ఫోర్‌సైట్ ఒక వేళ శత్రుదేశము ఈ టెక్నాలజీస్‌ను కానీ డెవలప్ చేసుకోలేకపోతే అది మన దేశంతో యుద్ధం చేసే అవకాశం ఉండకపోవచ్చు
ఈ సమస్యలో రెండు ముఖ్యమైన తాత్విక భావనలు ఉన్నాయి మొదటిది మిరియెలాజికల్ ఎసెన్షియలిజం
ఈ సిద్ధాంతం ప్రకారం ఒక వస్తువు యొక్క గుర్తింపు దాని భాగాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది మీ కారులోని ప్రతి భాగం కొత్తదిగా మారితే అది ఇకపై అదే కారు కాదు ఎందుకంటే దాని అసలైన భాగాలను కోల్పోయింది అయితే ఈ దృక్పధం
రోజువారీ జీవితంలో మన సహజమైన ఆలోచనకు భిన్నంగా ఉంటుంది మనం ఒక కారుని దాని
పర్సిస్టెన్స్ ఆధారంగా గుర్తిస్తాం అంటే దానికి నిరంతర ఉనికికి దాని
వీ ఐ ఎన్ నంబర్ మరియు దాని చరిత్ర ఇది పదార్ధం కాకుండా దాని యొక్క నిరంతర సబ్స్టెన్స్ మరియు దాని రూపంపై ఆధారపడి ఉంటుంది వ్యక్తిగత గుర్తింపు
ఈ కారు ఉదాహరణను మన వ్యక్తిగత జీవితానికి అన్వయించుకుంటే చాలా ఆసక్తికరమైన ప్రశ్నలు తలెత్తుతాయి మీ శరీరంలోని ప్రతి కణం కొన్ని సంవత్సరాల తర్వాత మారిపోతుంది అలాంటప్పుడు మీరు అదే వ్యక్తి అని ఎలా చెప్పగలం
ఇక్కడ రెండు ప్రధాన సిద్ధాంతాలు ఉన్నాయి మొదటిది శారీరిక కొనసాగింపు ఈ సిద్ధాంతం ప్రకారం మీ శరీరం దాని నిరంతర ఉనికిని కొనసాగించినంత కాలం
మీరు అదే వ్యక్తి కానీ దీనికి మానసిక కొనసాగింపు సిద్ధాంతం సవాలు చేస్తుంది ఇది
జాక్
లాక్ వంటి తాత్వికులచే ప్రతిపాదించబడింది ఈ సిద్ధాంతం ప్రకారం మన గుర్తింపు మన జ్ఞాపకాలు స్పృహ మరియు వ్యక్తిత్వంపై ఆధారపడి ఉంటుంది మీ కారుకు
మీరు దాని చరిత్రను ఎలా చూస్తారో అదే విధంగా మన వ్యక్తిగత గుర్తింపు మన జ్ఞాపకాల యొక్క అవిచ్చిన్నమైన గొలుసుపై ఆధారపడి ఉంటుంది
విండోయింగ్ ఫంక్షన్లు అనేవి నాన్ స్టేషనరీ సిగ్నల్స్ అనాలిసిస్ చెయ్యటానికి ముందు అప్లై చేస్తాం ఇవి మనం మాథమాటిక్స్‌లో చదువుకుని ఉంటాం ఫోరియర్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ చేసే సమయంలో కొన్ని ముఖ్యమైన విషయాలపై ప్రభావం చూపుతాయి
విండోయింగ్ వల్ల ప్రభావితం అయ్యే అంశాలు లీకేజ్ ఇది అసలు సిగ్నల్ ఫ్రీక్వెన్సీలను బయటికి
బయటికి రావడం లాంటి దుష్ప్రభావం వంటి విండో ఫంక్షన్లు వాడితే ఈ లీకేజ్ తగ్గుతుంది సైడ్‌లోబ్ అటెనువేషన్
స్పెక్ట్రంలో అసలు ఫ్రీక్వెన్సీకి పక్కనే కనిపించే చిన్న చిన్న అలజడులు ఇవి తక్కువగా ఉండాలి అంటే మంచి సైడ్‌లోబ్ అటెనువేషన్ అంటే దాన్ని తక్కువ చేసే విధంగా ఉపయోగించేవి ఉండే విండోను ఎంచుకోవాలి
టైం ఫ్రీక్వెన్సీ రిజల్యూషన్ కొన్ని విండోలు సమయాన్ని బాగా చూపిస్తాయి కొన్ని ఫ్రీక్వెన్సీని రెండిటికీ మంచి బ్యాలన్స్ కావాలంటే సరైన విండోను ఎంచుకోవాలి సమతుల్యతలు
ఒక విండో లీకేజ్ తగ్గిస్తే అది టైం రిజల్యూషన్
ఒక విండో ఫ్రీక్వెన్సీ స్పష్టత ఎక్కువగా చూపిస్తే అది సమయ స్పష్టత తగ్గించవచ్చు
ఉదాహరణకి మనము రెక్టాంగులర్ విండోస్ హామింగ్ హాన్ విండోస్ డాల్ఫ్ షెబ్ విండోస్ అలాంటివి వాడవచ్చు దీన్ని వాడడం వల్ల మనము సమయాన్ని దాన్ని కొంచెం తగ్గించుకోవచ్చు
థర్మల్ ఎక్స్‌పాంషన్ అనేది ఘనపదార్థం ఉష్ణోగ్రత పెరిగినప్పుడు విస్తరిస్తుంది అదే తగ్గినప్పుడు కుదించుకుంటుంది దీని వెనక కారణం మనం థర్మల్ మోషన్
ఉష్ణోగ్రత పెరిగితే అణువులు వేగంగా కంపించడం మొదలుపెడతాయి అంటే లాటిస్ వైబ్రేషన్స్ పెరుగుతాయి ఈ కంపనలు అణువులు మధ్య సగటు దూరాన్ని పెంచుతాయి
కాబట్టి వస్తువు పొడవు లేదా పరిమాణం అనేది పెరుగుతుంది దీనిని కొలిచే పరిమాణమే కోఎఫిషియంట్ అఫ్ థర్మల్ ఎక్స్‌పాంషన్
ఈ కోఎఫిషియంట్ అఫ్ థర్మల్ ఎక్స్‌పాంషన్ అనేది పదార్థం వేడి పట్ల ఎంత సున్నితంగా స్పందిస్తుందో చూపిస్తుంది
అలాగే ఎలాస్టిక్ మోడ్యులస్ పదార్థం గెట్టిదనం కూడా థర్మల్ ఎక్స్‌పాంషన్‌పై ప్రభావం చూపుతుంది గట్టిగ ఉన్న పదార్థాలు తక్కుగా విస్తరిస్తాయి అంటే స్ప్రెడ్ అవడం ఈ గుణం వాస్తవ జీవితంలో చాలా ప్రాముఖ్యం కలిగి ఉంది ఉదాహరణకు బ్రిడ్జ్‌లో గ్యాప్‌లు వదిలి పెట్టడం రైల్వే ట్రాక్‌లో జాయింట్లు ఇవ్వడం ఇవన్నీ ఎగ్జామ్పల్స్
కాబట్టి థర్మల్ ఎక్స్‌పాంషన్ అనేది పదార్థాలు స్థిరత్వం డిజైన్ మరియు వినియోగదారులకి
చాలా ఉపయోగ పడతాయి థర్మల్ ఎక్స్‌పాంషన్ యొక్క లక్షణాలు పదార్థాలు స్థిరత్వం డిజైన్
ట్రాన్సఫార్మర్ బేస్డ్ ఆర్కిటెక్చర్స్ జిపిటి బీఈఆర్‌టీ లాంటి మోడల్స్ రోజురోజుకి పెద్దవవుతున్నాయి రియల్ వరల్డ్‌లో వాడేటప్పుడు మోడల్స్ సైజ్ కంప్యుటేషనల్ కాస్ట్ పెరఫార్మన్స్ మధ్య ఎం ట్రేడ్ అఫ్ ఉంటాయి
సింపుల్గా అంటే మోడల్స్ సైజ్ కంప్యుటేషనల్ కాస్ట్ డౌన్ స్ట్రీమ్ టాస్క్ పెరఫార్మన్స్ అలాంటివి చాలా ఉంటాయి దాంతో మనము మెయిన్‌గా
బిగ్ మోడల్ బిగ్ మోడల్ అంటే ఆక్యురేసి ఎక్కువగా కానీ ఖర్చు తగ్గించేలా స్పీడ్ సమస్య స్మాల్ మోడల్స్ అంటే చిప్ ఫాస్ట్ కానీ ఆక్యురేసి తక్కువ
రియల్ వరల్డ్ అంటే డిస్టిలేషన్ క్వాంటినైజేషన్ లాంటి మెథడ్స్ యూస్ చేసి చిన్న వేగవంతమైన ఇంకా సరి పడే అక్యురేట్ మోడల్స్ వాడుతారు సింపుల్గా అంటే పెద్ద మోడల్ అనేది చాలా తెలివైన బిడ్డ లాంటిది కానీ చాలా తినాలి చిన్న మోడల్ అంటే తక్కువ తినే బిడ్డ కానీ అంత తెలివిగా ఉండకపోవచ్చు రియల్ వరల్డ్‌లో రెండింటికి బాలన్స్ చేసి వాడుతారు
సూపర్వైస్డ్ లెర్నింగ్‌లో లీనియర్ మోడల్స్ ఎగ్జామ్పల్ లాజిస్టిక్ ఎగ్రెషన్ మరియు నాన్ లీనియర్ మోడల్స్ లైక్ డెసిషన్ ట్రీస్ లేదా న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ మధ్య కొన్ని స్పష్టమైన డిఫరెన్సెస్ ఉన్నాయి
మొదటిగా మోడల్ కాంప్లెక్సిటీ సంబంధించి చెప్పాలంటే లీనియర్ మోడల్స్ రిలేటివ్లి సింపుల్ అవుతాయి అంటే ఇన్పుట్ ఫీచర్స్ మరియు ఔట్పుట్ రిలేషన్స్
ఒక స్ట్రెయిట్ లైన్ లేదా హైపర్‌ప్లేన్‌తో ఎక్స్‌ప్లేయిన్ అవుతుంది అందువల్ల బయాస్ ఎక్కువగా ఉండవచ్చు కానీ వేరియన్స్ తక్కువగా ఉంటుంది అంటే ఈ మోడల్స్ జెనరలైజెషన్‌కి స్టేబల్ కానీ
హైలీ కాంప్లెక్స్ పాటర్న్స్ కాప్చర్ చేయలేవు అదే సమయంలో నాన్ లీనియర్ మోడల్స్ లైక్ డెసిషన్ ట్రీస్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్
స్ట్రక్చర్ చాలా ఫ్లెక్సిబుల్ మోడల్ కాంప్లెక్సిటీ
హై కావడం వల్ల లో బయాస్ హై వేరియన్స్ ఉంటుంది అంటే ట్రైనింగ్ డేటాను బాగా ఫాలో చేస్తాయి కానీ ఓవర్ఫిటింగ్స్ ఎక్కువ అందుకే రెగ్యూలరైజేషన్ టెక్నీక్స్ ఎగ్జామ్పల్ ప్రూనింగ్ ఇన్ ట్రీస్ ఎల్ వన్ ఎల్ టూ ఇన్ రిగ్రెషన్ డ్రాప్ అవుట్ ఇన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ యూస్ చేసి ఓవర్ఫిట్టింగ్ ప్రివెన్షన్ చేస్తాం
ఇంకా ట్రేడ్‌అఫ్
పాయింట్‌కి వస్తే లీనియర్ మోడల్స్ కంప్యుటేషనల్లీ చీప్ ఇంటర్ - కంపాటిబిలిటీ హై కానీ ప్రిడిక్టివ్ పవర్ లోవర్ ఇన్ కాంప్లెక్స్ డేటా సెట్స్ నాన్ లీనియర్ మోడల్స్ ప్రిడిక్టివ్ పవర్ హై బట్ ట్యూనింగ్
ట్రైనింగ్ టైమ్ ఇంట్రప్రిటబిలిటీ ఇష్యుస్ ఉంటాయి కాబట్టి మోడల్ సెలెక్ట్ చేసేటప్పుడు బయాస్ వేరియన్స్ ట్రేడ్ ఆఫ్ డెల్టా కాంప్లెక్సిటీ మరియు కంప్యుటేషనల్ రిసోర్సస్ అన్నింటిని కన్సిడర్ చేయాలి
క్లాసిఫికేషన్ మోడల్ ఇవాల్యుయేషన్లో మనకి మాట్రిక్స్ లైక్ ఆక్యురేసి ప్రెసిషన్ రీకాల్ ఇలాంటివి చాలా ఇంపార్టెంట్
ఫస్ట్ బేస్ ఏంటంటే కన్ఫ్యూషన్ మాట్రిక్స్ దీనిలో ట్రూ పోసిటివ్స్ ట్రూ నెగేటివ్స్ ఫాల్స్ పోసిటివ్స్ ఫాల్స్ నెగేటివ్స్ ఉంటాయి ఇవి మాట్రిక్స్ కాల్‌క్యులేట్ చేయడానికి ఫౌండేషన్ సో ఆక్యురేసి అంటే సింపుల్‌గా ట్రూ పోసిటివ్స్ ప్లస్ ట్రూ నెగేటివ్స్
డివైడెడ్ బై టోటల్ నెంబర్ అఫ్ సాంపుల్స్ ఇది ఓవర్‌అల్ కరెక్ట్నెస్ మేజర్ చేస్తుంది బట్ ఇమ్‌బాలన్స్డ్ డేటా‌సెట్స్‌లో మిస్‌లిడ్ చేస్తుంది ప్రెసిషన్ ఏంటంటే ట్రూ పోసిటివ్స్ డివైడెడ్ బై ట్రూ పోసిటివ్స్ ప్లస్ ఫాల్స్ పోసిటివ్ ఇది మోడల్ పోసిటివ్ ప్రెడిక్ట్ చేసినప్పుడు ఎంత రిలైయబల్‌గా ఉందొ మేజర్ చేస్తుంది
ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్ లాంటి సినారియోస్‌లో ఫాల్స్ పోసిటివ్స్ ఎక్కువ కాకుండా ఉండాలంటే ప్రెసిషన్ అనేది చాలా ఇంపార్టెంట్
రీకాల్ ఇక్వల్స్‌టు ట్రూ పోసిటివ్స్ డివైడెడ్ బై ట్రూ పోసిటివ్స్ ప్లస్ ఫాల్స్ నెగేటివ్స్ ఇది ఆక్చుయల్ పోసిటివ్స్‌లో మోడల్ ఎంత కాప్చర్ చేసింది అని మేజర్ చేస్తుంది మెడికల్ డయాగ్నోసిస్‌లో ఫాల్స్ నెగేటివ్స్ అవాయిడ్ చేయాలి అంటే రీకాల్ క్రిటికల్ సో ఆక్యురేసి జనరల్ రిలయబిలిటీకి
ప్రెసిషన్ క్వాలిటీ అఫ్ పోసిటివ్ ప్రెడిక్షన్స్‌కి రీకాల్ సెన్సిటివిటీకి యూస్ చేస్తారు ఫైనల్‌గా మోడల్ రిలయబిలిటీ అనేది టాస్క్ కాంటెక్స్టు బట్టి మాట్రిక్స్ సెలెక్షన్‌తో డిసైడ్ అవుతుంది
హై వోల్టేజ్ ఇంటర్‌లాక్ ఎచ్‌విఐఎల్‌లో ఫాల్ట్‌ని గుర్తించేటప్పుడు ప్రధానంగా పరిగణించవల్సిన అంశాలు ఐసోలేషన్ రెసిస్టెన్స్ బ్యాటరీ మరియు వాహనం శరీరం మధ్య
తగిన స్థాయిలో వోల్టేజ్ ఉందా లేదా అంటే తక్కువ రెసిస్టెన్స్ resistance ఉంటె అది ప్రమాదకరం ఐదు వందల వోల్ట్ కన్నా ఎక్కువ వోల్టేజ్ ఉన్న సిస్టమ్స్‌లో కనీసం ఐదొందలు కిలో ఓమ్స్ ఐసోలేషన్ ఉండాలి సర్వీస్ డిస్కనెక్ట్
వాహనంతో పని చేయడానికి ముందు సర్వీస్ డిస్కనెక్ట్‌ని సురక్షితంగా వేలరించుకోవాలి ఇది హై వోల్టేజ్ బ్యాటరీని వాహనం నుండి వేరు చేస్తుంది
వ్యక్తిగత రక్షణ పరికరాలు పీపీఈ పర్సనల్ ప్రొటెక్టివ్ ఎక్విప్మెంట్ రబ్బర్ గ్లవ్స్ హై వోల్టేజ్ సేఫ్టీ బూట్లు మరియు ఫెస్ షిట్ వాడాలి రేటెడ్ ఇన్సులేటెడ్ టూల్స్ వాడాలి స్కాన్ టూల్ డేటా
స్కాన్ టూల్ సహాయంతో డిటిసి డయాగ్నోస్టిక్ ట్రబుల్ కోడ్స్ చూడలి ఎచ్‌విఐఎల్ లోపాలు సాధారణంగా ఎచ్‌విఐఎల్ సర్క్యూట్ ఫాల్ట్ ఐసోలేషన్ ఫాల్ట్ హై వోల్టేజ్ కాంటాక్టడ్ ఫాల్ట్ వంటి కోడ్స్ ద్వారా గుర్తించబడతాయి
భద్రతా జాగ్రత్తలు సేఫ్టీ ప్రికాషన్స్ వాహనాన్ని ఫుల్‌గా ఆపేయాలి మరియు ఇగ్నిషన్ అఫ్ చేస్కోవాలి హై వోల్టేజ్ సిస్టమ్‌పైన పని చేయడానికి ముందు కాంపోనెంట్స్ డిఎనెరజైస్ అయ్యిందో లేదో నిర్ధారించుకోవాలి
కూల్‌డౌన్ టైమ్ అనుసరించాలి కొన్ని కాంపోనెంట్స్ పూర్తిగా అఫ్ కావడానికి సమయం పడుతుంది హై వోల్టేజ్ వార్ణింగ్ స్టిక్కర్లు మరియు లాక్‌అవుట్ డైవర్ట్ ఎల్‌ఓటిఓ ప్రోసిజర్ పాటించాలి బ్యాటరీ మాన్యువల్ లేదా బిఎంఎస్ బ్యాటరీ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్‌తో జాగ్రత్తగా వ్యవహరించాలి చిన్న పొరపాటు కూడా ప్రమాదానికి దారి తీయవచ్చు
ఉపయోగ పడే అంశాలు ఎచ్‌విఐఎల్ అనేది సిరీస్ లూప్ సర్క్యూట్ ఒక లింక్ పోతే మొత్తం సిస్టమ్ ఆపేస్తుంది
ఫాల్ట్ వచ్చిన ఎచ్‌విఐఎల్ కనెక్టర్లు కేబుల్‌లు రిలేలు చెక్ చేయాలి కొన్ని సార్లు వాతావరణం మార్పులు తేమ చేడు ఇన్సులేషన్ వల్ల కూడా ఐసోలేషన్ ఫాల్ట్ వస్తుంది