ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
మన కంపనీ ప్రస్తుతం ఆన్ ప్రెమైస్ డేటా వేర్‌హౌస్ నుండి క్లౌడ్ ఆధారిత పరిష్కారంకి మైగ్రేట్ అవ్వాలని ప్లాన్ చేస్తుంది
ఎగ్జిక్యూటివ్ టీమ్‌కి ముఖ్యమైన ఆందోళన ఏంటంటే ఖర్చు మరియు వలస సంక్లిష్టత
క్లౌడ్‌లో ఏ డబల్యూ ఎస్ అజూర్ లేదా జీ సీ పీ వంటివి వాడితే మనం స్కేలబిలిటీ యాక్సెసబిలిటీ మరియు డేటా గవర్నెన్స్‌లో అమోఘమైన మెరుగుదలను పొందవచ్చు అవసరమున్నప్పుడు స్టోరేజ్ లేదా
కంప్యూటింగ్ త్వరగా పెంచుకోవచ్చు ఇది ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది క్లౌడ్ ప్రొవైడర్స్ సెక్యూరిటీకి అడ్వాన్స్డ్ ఎన్క్రిప్షన్ మల్టి ఫ్యాక్టర్ అథెన్టికేషన్
యాక్సెస్ కంట్రోల్ లాంటి ఫీచర్లు ఇస్తారు అందువల్ల మన డేటా చాలా సురక్షితంగా ఉంటుంది
మైగ్రేషన్ ప్రక్రియలో స్టెప్ బై స్టెప్ మైగ్రేషన్ డేటా వ్యాలిడేషన్ మరియు బ్యాక్‌అప్ ప్రణాలికను అమలు చేస్తాం డేటా నష్టం జరగకుండా
ఇక మనం బీ ఐ టీమ్స్ ద్వారా
తక్షణమే డేటాను యాక్సెస్ చేయవచ్చు రిపోర్టింగ్ స్పీడ్ పెరుగుతుంది టీమ్‌కు సంబంధించిన డేటా ఎప్పటికప్పుడు లభించడమే కాకుండా రిటర్న్ ఆన్ ఇన్వెస్ట్మెంట్ ఆర్ ఓ ఐ కూడా గణనీయంగా పెరుగుతుంది
కొత్త కారులో స్టీరింగ్ సిస్టమ్ తక్కువ లాగ్ మరియు తక్కువ లేటెన్సీ కలిగి ఉంటుంది డ్రైవర్ ఇచ్చే ఇన్‌పుట్‌కి వెంటనే స్పందన వస్తుంది కాబట్టి ఇది హై పర్ఫార్మెన్స్ హైలీ రెస్పాన్సివ్ సిస్టమ్ అని చెప్పవచ్చు అయితే పాత కారులో స్టీరింగ్ సిస్టమ్‌లో డిలే ఎక్కువగా ఉంటుంది
అంటే డ్రైవర్ స్టీరింగ్ తిప్పిన తర్వాత చక్రాలు స్పందించడానికి సమయం పడుతుంది ఇది తక్కువ రెస్పాన్సివ్నెస్ ఉన్న సిస్టమ్ లక్షణం
కొత్త కారు తక్కువ లాగ్ తక్కువ లేటెన్సీ వేగవంతమైన స్పందనను ఇస్తుంది పాత కారు ఎక్కువ లాగ్ ఎక్కువ లేటెన్సీ నెమ్మదిగా స్పందనను ఇస్తుంది
అమ్మా స్పామ్ మెయిల్స్ అంటే జస్ట్ గెస్ కాదు జీమెయిల్ యాక్చువల్లీ ఒక మిషన్ లర్నింగ్ క్లాసిఫైయర్ యూజ్ చేస్తుంది అది ముందు చాలా ట్రైనింగ్ డేటాతో నేర్చుకుంటుంది ఇక్కడ మెయిల్స్ ఆల్రెడీ టాగ్డ యాజ్ స్పామ్ ఆర్ నాట్ స్పామ్ తర్వాత న్యూ మెయిల్ వచ్చినప్పుడు అది కంటెంట్ నుండి ఫీచర్స్ ఎక్స్ట్రాక్ట్ చేస్తుంది లైక్ వర్డ్స్ సెండర్ అడ్రెస్
ఫీచర్స్‌ని మెయిల్ బేస్డ్ క్లాసిఫైయర్ ఆర్ వేరే ఎమ్ ఎల్ మాడల్‌కి ఫీడ్ చేస్తుంది మోడల్ ప్రాబబిలిటీ క్యాల్క్యులేట్ చేసి ఎక్కువ స్పామ్ ఛాన్స్ ఉంటే స్పామ్ ఫోల్డర్‌లో డంప్ చేస్తుంది సో బేసికల్లీ ఇదొక క్లాసిఫికేషన్ ప్రాబ్లం
వీ టూ ఎక్స్ డేటాని ఇంటర్నల్ సెన్సార్స్ అయినా లేదా రేడార్‌తో కలిపి సెన్సార్ ప్రెజెంట్ చేస్తే వెహికల్‌కి బాగా సిట్యువేషనల్ అవేర్నెస్ వస్తుంది ఉదాహరణకు తీసుకుంటే బ్లైండ్ స్పాట్స్ లేదా అబ్స్టకిల్స్‌ని ముందుగానే గుర్తించుకోవచ్చు
కాల్మన్ ఫిల్టర్స్ వాడి నాయిసీ సెన్సార్ డేటాని వీ టూ ఎక్స్ అమర్చడంతో సరిచేసి యాక్యురేట్ స్టేట్ ఎస్టిమేషన్ చేస్తాం అలాగే కోఆపరేటివ్ పర్సెప్షన్ ద్వారా
రోడ్లో ఉన్న ఇతర వెహికల్‌ను డేటా షేర్ అవడం వలన అన్ప్రెడిక్టబుల్ ఎన్విరాన్మెంట్స్‌లో కూడా చాలా జాగ్రత్తగా అలాగే ఎంతో ఉపయోగకరమైన సలహాలను తీసుకోవడంలో సాధ్యం అవుతుంది
డిఫ్ఫ్యూజన్ మోడల్స్ ఇప్పుడు ఇమేజ్ జెనరేషన్‌లో చాలా సక్సెస్ సాధించాయి కానీ వీటికి కొత్త అప్లికేషన్స్ కూడా ర్యాపిడ్‌గా వస్తున్నాయి ఉదాహరణకి మాలిక్యులార్ జెనరేషన్‌లో కొత్త డ్రగ్ మాలిక్యూల్స్ డిజైన్ చెయ్యడానికి డిఫ్ఫ్యూజన్ మోడల్స్ ఉపయోగిస్తారు ఇంకొకటి టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ అంటే హ్యూమన్ లైక్ వాయిస్ సింథసైజ్ చెయ్యడానికి కూడా డిఫ్ఫ్యూజన్ బేస్డ్ అప్రోచెస్ ఎఫెక్టివ్‌గా ఉంటాయి
ఈ కొత్త డొమెయిన్స్‌కి అడాప్ట్ కావడానికి కొన్ని మాడిఫికేషన్స్ అవసరం అవుతాయి ఉదాహరణకి
డొమెయిన్ స్పెసిఫిక్ కన్స్ట్రెయింట్స్ మరియు గైడెన్స్ టెక్నిక్స్ ఉపయోగిస్తారు
దీని వలన మోడల్ ఔట్‌పుట్స్ కంట్రోలబుల్‌గా మరియు హై క్వాలిటీగా వస్తాయి ఆలాగే అర్కిటెక్చర్ మరియు లాస్ ఫంక్షన్స్‌ని కూడా కొంచెం మార్చి ఆయా డొమెయిన్‌కి సూట్ అయ్యేలా చేస్తారు
అందువల్ల డిఫ్ఫ్యూజన్ మోడల్స్ ఫ్యూచర్‌లో ఇమేజ్ జెనరేషన్‌ కాకుండా సైన్స్ మరియు స్పీచ్ వంటి ఫీల్డ్స్‌లో కూడా చాలా పెద్ద రోల్ ప్లే చేస్తాయి
ప్రాజెక్ట్ స్పాన్సర్ గారు డెలీషస్ డిషెస్ లిమిటెడ్
ఈ ఆర్ పీ అమలు చేయడంలో మనం లీగసీ సిస్టమ్స్ నుంచి డేటా అనేది మైగ్రేట్ చేసిన సమయంలో
చాలా డేటా యొక్క నాణ్యత సమస్యలు అనేవి కనిపిస్తుంటాయి డూప్లికేట్ కస్టమర్ రికార్డ్లు కానీ ఇంకా పూర్తి అవని సప్లయర్ యొక్క విషయాలు వంటి సమస్యలు మనకి కనిపిస్తుంటాయి
కాబట్టి ఇవి అడ్రస్ చెయ్యకుండా ముందుకు వెళ్తే మనకి చాలా సమస్యలనేది భవిష్యత్తులో ఎదుర్కుంటాము
కాబట్టి మనకి మరీ ముఖ్యంగా మూడు సమస్యలు ఉన్నాయి ఆ మూడు యొక్క సమస్యలను మనం తీరిస్తే మనకి భవిష్యత్తులో అటువంటి సమస్యలు మనకి రాకుండా ఆ యొక్క ప్రాజెక్ట్‌ని మనము
సమయానుసారంగా లేదా సమయంలో మనము పూర్తి చేసి ఆ యొక్క నాణ్యత కలిగిన డేటాను
మనము పంపించటానికి ఇంకా బ్యాలన్స్ చెయ్యడానికి సరిపోతుంది మొదటిగా డేటా క్లెన్సింగ్
డేటా క్లెన్సింగ్ అంటే మనకి నకిలీ కస్టమర్ రికార్డ్లు అన్నీ గుర్తించి వాటిని మనం ఏం చెయ్యాలంటే రిమూవ్ చెయ్యాలి లేకపోతే తీసివెయ్యాలి ప్రాడక్ట్ కేటగరీలు
స్టాండర్డైజ్ చెయ్యాలి సప్లయర్ యొక్క విషయాలనుమనం పూర్తిగా చెయ్యడం చాలా ముఖ్యం
మరి రెండవది ఈ టీ ఎల్ ప్రాసెస్ లేదా ఈ టీ ఎల్ ప్రక్రియ ఈ టీ ఎల్ ప్రక్రియ అంటే మనకి ఫస్ట్ మొదటిగా ఎక్స్ట్రాక్ట్ చెయ్యడం రెండవది ట్రాన్స్ఫార్మ్ చెయ్యడం మూడవది లేఅవుట్ చెయ్యడం
ఇక్కడ లీగసీ సిస్టమ్ నుంచి ఆ యొక్క డేటాని ఎక్స్ట్రాక్ట్ చేసి మనం క్లీన్ చేసి ప్రాపర్ ఫార్మాట్‌లో ట్రాన్స్ఫార్మ్ చెయ్యాలి తర్వాత ఈ ఆర్ పీ సిస్టమ్‌లో లోడ్ చెయ్యాలి
ఆ యొక్క ప్రక్రియని ఆటోమేషన్ ద్వారా మనం ముందుకు తీసుకువెళ్తాం ఇంకొక చివరగా ఉండేది ఏంటంటే ఎమ్ డీ ఎమ్ అన్నమాట
ఎమ్ డీ ఎమ్ అంటే మాస్టర్ డేటా మానేజ్మెంట్ ఇందులో ఏంటంటే భవిష్యత్తులో వచ్చే డేటా ఇంటెగ్రిటీని
మెయిన్టెయిన్ చెయ్యడానికి మనము శక్తివంతమైన ఎమ్ డీ ఎమ్ యొక్క నియమాలను
అమలు చేస్తే సరిపోతుంది ఆ యొక్క అమలు చేయడం వల్ల మనకి డేటా అనేది ప్రాజెక్ట్ అనేది మనకి ఒక సమయంలో నాణ్యత ఉండే ప్రాజెక్ట్‌గా ఉండి
ఆ
మంచి డేటా అనేది తిరిగి వస్తుంది
చూడు చిన్నోడా ఏ ఐ అంటే ఒక పెద్ద మాంత్రిక పెట్టెలా ఉంటుంది లోపల ఏం జరిగిందో మనకు అర్ధం కావాలి కదా దాన్ని ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ అంటారు
మోడల్ ఇంటర్ప్రెటబిలిటీ అంటే పెట్టె లోపల ఉన్న నియమాలు సులభంగా అర్ధమయ్యేలా చెయ్యడం ఫీచర్ అట్రిబ్యూషన్ అంటే ఎందుకు ఈ నిర్ణయం తీసుకున్నవని అడిగితే ఏ ఐ ఏ అంశం ముఖ్యమో చూపించడం
షాప్ వాల్యూస్ అంటే ప్రతి చిన్న ఫీచర్ కూడా అవి రంగు సైజు నిర్ణయంలో ఎంత సహాయం చేసిందో పాయింట్లుగా చెప్పడం ఇలా చేస్తే ఏ ఐ ఎందుకు ఆ నిర్ణయం తీసుకుందో మనకు స్పష్టంగా తెలుస్తుంది
ట్రాన్స్‌ఫార్మర్లు ఎలా పని చేస్తాయో మరియు నిర్దిష్ట అప్లికేషన్‌ల అనుగుణంగా వాటి డిజైన్ మరియు ఎంపికపై ప్రభావం చూపే ముఖ్యమైన అంశాలు ఏమిటో వివరించండి ట్రాన్సఫార్మర్‌లు ఇండక్షన్ సూత్రంపై పని చేస్తాయి ఇందులో ప్రైమరీ మరియు సెకండరీ కోయిల్ మధ్య మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్ ద్వారా విద్యుత్ బదిలీ జరుగుతుంది డిజైన్ ఎంపికలో ముఖ్యమైన అంశాలు
కాపర్ లాస్ ఐరన్ లాస్ టర్న్స్ రేషియో ఇవి ట్రాన్సఫార్మర్ యొక్క సామర్ధ్యం నష్టాలు మరియు పని తీరును ప్రభావితం చేస్తాయి సూచనలు ట్రాన్సఫార్మర్
ట్రాన్సఫార్మర్ ఇండక్షన్ కాపర్ లాస్ ఐరన్ లాస్ టర్న్స్ రేషియో
ఫండమెంటల్ థియోరం అఫ్ అరిథ్‌మాటిక్ ప్రకారం ప్రతి ఇంటిజర్‌ని ప్రైమ్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ రూపంలో
ఒకే విధంగా వ్యక్తీకరించవచ్చు ఈ యూనిక్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ వల్లనే నంబర్ థియోరిలో ఇంటిజర్స్ యొక్క స్ట్రక్చర్‌ని అర్ధం చేస్కోవచ్చు
ఉదాహరణకు రెండు సంఖ్యల గ్రేటెస్ట్ కామన్ డివైసర్ లేదా లిస్ట్ కామన్ మల్టిపల్‌ని కనుగొనడం ప్రైమ్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ ఆధారంగా సులభమవుతుంది అందువల్ల ఈ సిదాంతం ఇంటిజర్స్ యొక్క ప్రాధమిక లక్షణాలను నిర్మించడంలో అనెక నెంబర్ థియోరి ఫలితాలకు బలమైన పునాది వంటిది
ఒరేయి మనం ఏ‌ఐతో నాలెడ్జ్ రిప్రసెంటేషన్ అంటాము కదా దాని అర్ధం బేసికల్లి మనకి ఉన్న ఇన్ఫర్మేషన్ ఈ కంప్యూటర్‌కు అర్ధమయ్యే విధంగా స్టోర్ చేయటం ఉదాహరణకు మనుషుల మాటలతో బుక్స్‌తో నాలెడ్జ్‌ను రిప్రసెంట్ చేస్తారు కానీ మెషిన్‌కు అర్ధం అవ్వాలంటే సక్సెస్ అవసరం
దీనికోసం చాలా రకాల మెథడ్స్ ఉన్నాయి ఒకటి లాజిక్ రూల్స్ అంటే ఇఫ్ దెన్ టైప్ రూల్స్ అవి రీసనింగ్‌కి యూస్ అవుతాయి ఇంకోటి సెమాంటిక్ నెట్‌వర్క్స్ ఇవి గ్రాఫ్స్‌లా ఉంటాయి నోట్స్
కాన్సెప్ట్స్‌ని రిప్రసెంట్ చేస్తాయి ఎడ్జ్ రిలేషన్‌షిప్స్‌ని చూపిస్తాయి
ఒంటోలాజిక్స్ కూడా ఒక బిగ్ మెథడ్ ఇవి డొమైన్ స్పెసిఫిక్ నాలెడ్జ్‌ని ఫార్మల్‌గా స్ట్రక్చర్ చేస్తాయి లైక్ మెడికల్ ఒంటోలోజి ఇంజినీరింగ్ ఒంటోలోజి వంటివి
సారాంశం ఏమిటంటే నాలెడ్జ్ రిప్రసెంటేషన్ అనేది ఏఐకి ఏమి తెలుసు అన్నది సిస్టమాటిక్‌గా స్టోర్ చెయ్యటం రీసనింగ్ చెయ్యటానికి మరియు ఇంటెలిజెంట్ డెసిషన్స్ తీసుకోటానికి యూస్ అవుతుంది
ప్లాటో గుహ ఉపమానం అనే కథను చెప్పారు ఇది మన ప్రశ్నకి ఎలా సరిపోతుందంటే మన ఇంద్రియాలు చూసేది విన్నది అనుభవించేది అన్ని గోడపై నీడల మాదిరి మన బుద్ధి విశ్లేషణ మాత్రం ఈ నీడలు నిజామా లేక లోతైన వాస్తవానికి సంకేతమా అని పరీక్షిస్తుంది ప్లాటో గుహలో ఉన్న బందీల
మనము వాస్తవం గురించి సందేహిస్తాము ఇది నిజ జగత్తా లేదా ఎక్కడో సిములేషన్‌లో బతుకుతున్నామా మరి నిజంగా ఇది సిములేషన్ కాదని ఎలా నిరూపించగలం మొదటిది కొందరు తత్వవేత్తలు చెబుతారు మనకి కనిపించే నియమాలు ఎప్పుడు స్థిరంగా ఉంటె అది మనకే వాస్తవం సిములేషన్ అయినా అయినా
మరికొందరు అంటారు మాట్రిక్స్‌లో లాగా కొన్ని గ్లిచ్‌లు ఉంటేనే మనం తెలుసుకోగలం కాబట్టి
ఇది సిములేషన్ కాదు అని నిరూపించడం కాదు నిజానికి సిద్ధంగా బయటికి వెళ్ళడానికి దారి ఉందా అన్నది
ఇప్పుడు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌కి ఏదైనా ఒక డేట్ మనమిస్తే అది ఒక అర్ధం పర్ధం లేని నెంబర్‌లా కనిపిస్తుంది సో పాత తేదీ అంటే కారు పాతదని దాని విలువ తక్కువ ఉంటుందని
అది అర్ధం చేసుకోలేదు కాబట్టి మనం ఎం చెయ్యాలంటే ఆ కారు ఏజ్ అని ఒక కొత్త కాలమ్ పెట్టి అందులో పదిహేను ఇస్తే దానికి చాల స్పష్టంగా సిగ్నల్ వెళ్తుంది అది వెంటనే ఒక సింపుల్ రూల్ నేర్చుకుంటుంది వయసు పెరిగితే ధర తగ్గుతుందని ఈ ప్రాసెస్‌నే
ఫీచర్ ఇంజినీరింగ్ అంటారు అంటే మనకు తెలిసిన విషయాలను ఉపయోగించి డేటాను మోడల్‌కు సులభంగా అర్ధమయ్యేలా మార్చడం అన్నమాట సో మన ప్రెడిక్షన్ ఖచ్చితత్వాన్నీ పెంచడానికి ఇది ఒక బెస్ట్ మార్గం
మన సమస్య ఏంటంటే కేవలం ఏది కారణం ఏది ఫలితం అని చెప్పడం సరిపోదు ఆ కారణాల ఆధారంగా మోడల్‌ని అన్ని రకాల అంటే సబ్‌పాపులేషన్స్ లేదా వేరే వాతావరణాలలో అన్‌క్లిన్ వెస్లో కూడా న్యాయంగా ఫలంగా పని చేయించడంలో కూడా కొన్ని కష్టాలు వస్తాయి
తర్వాత ప్రధాన సవాళ్లు మొదటిది ట్రాన్స్పోర్టబిలిటి మార్పిడి సమస్య ఒక చోట పని చేసిన కారణ ఫలితం జ్ఞ్యానం వేరే హాస్పిటల్‌లో లేదా వేరే ప్రజల్లో కూడా అలాగే వర్తిస్తుంది అన్నది ఒక పెద్ద సవాలు
రెండవది డొమైన్ అడాప్టేషన్ ప్రాంతానుకూలత డేటా ఒక వాతావరణంలో లేదా ఒక నగరం నుండి వచ్చి ఉంటె దాన్ని వేరే వాతావరణంలో
ఉదాహరణ గ్రామీణ ప్రాంతంలోకి మార్చి కూడా మోడల్ బాగా పని చేయాలి ఇది కష్టంమైన పని
తర్వాతి కౌంటర్ ఫ్యాక్చుల్ ఫెయిర్నెస్ ఒక వేళ న్యాయం మోడల్ నిర్ణయం వ్యక్తి లింగం కులం వయసు లాంటివి మారినా కూడా అలాగే రావాలి అంటే ఒకవేళ ఈ వ్యక్తి వేరే గ్రూప్‌కి చెందినవాడు అయితే
కూడా ఫలితం మారకూడదు అనేది న్యాయం నాలుగవది స్ట్రక్చరల్ ఈక్వేషన్ మోడలింగ్ కార్య నిర్మాణం కారణ ఫలితాలు వెనుక ఉన్న అసలు సంబంధాలు
సరైన విధంగా పట్టుకోవాలి లేకపోతే మోడల్ తప్పుడు కారణాలను నమ్మి తప్పు ఫలితాలు ఇస్తుంది సంక్షిప్తంగా
కారణ ఫలిత జ్ఞనాన్ని వాడటం సులభం కాదు దాన్ని అన్ని వర్గాల ప్రజలు వేరువేరు పరిస్థితులకు న్యాయంగా మరియు బలంగా వర్తింప చేయడం కోసం ప్రత్యేకమైన జాగ్రత్తలు తీసుకోవాలి
మార్కెటింగ్ డైరెక్టర్‌గారు ప్రస్తుతం బీఐ డాష్‌బోర్డులో వేరువేరు ఛానెల్స్ అవేంటంటే వెబ్‌సైట్ సోషల్ మీడియా ఈ -మెయిల్ లాంటివి
వాటిలో డేటా కన్ఫ్యూజ్ చేస్తున్నందుకు మొదటిగా నేను అన్ని డేటా సోర్సులను ఒకే ప్లాట్ఫార్మ్‌లో డేటా ఇంటెగ్రేషన్ ద్వారా కలిపి సరైన ఇటిఎల్ పైప్‌లైన్స్ ఏర్పాటు చేసి డేటా క్వాలిటీని చెక్ చేస్తాను
తర్వాత ఆట్రిబ్యూషన్ మోడలింగ్ వాడి కన్వర్షన్ జరగడానికి ఏ ఛానల్ ఎంతవరకు ప్రభావం చూపిందో ఖచ్చితంగా కొలుస్తాను
నాకు తెలిసి ఈ లాస్ట్ క్లిక్ అంటే మల్టి టచ్ బాగా క్లియర్ పిక్చర్ ఇస్తుంది అదే విధంగా సెగ్మెంటేషన్ అనాలిసిస్ చేసి వేరువేరు కస్టమర్ గ్రూపులు ఏ ఛానల్ ద్వారా ఎక్కువగా స్పందిస్తున్నారో తెలుసుకుంటాం
ఇలా చేస్తా ఏ ఛానల్ నిజంగా ఆర్‌ఓఐ‌కి డ్రైవ్ అవుతుందో ఏది అండర్‌పెర్ఫర్మ్ అవుతుందో స్పష్టంగా గుర్తించి తర్వాత కంప్లేయిన్ ప్లానింగ్‌లో మీరు ఖచ్చితమైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయం చేస్తాం
మీరు లీడ్ యాస్ట్రోఫిసిసిస్ట్ గా ఒక వర్చువల్‌గా మెంబర్స్ యొక్క బృందాన్ని ఉద్దేశించి ప్రసంగించాలి రెండు అభిప్రాయాలను సమతుల్యపరుస్తూ భవిష్యత్ పరిశోధనల కోసం ఒక ప్రణాలికను రూపొందించాలి ఈ ప్రణాళికలో జే డబల్యూ ఎస్ టీ యొక్క సామర్ధ్యాలను ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చు వివరించాలి రెండు వర్గాలు ఒప్పించి తదుపరి చర్యల గురించి వివరించాలి
బయోసిగ్నేచర్ అట్మాస్ఫెరిక్ ఎస్కేప్ స్పెక్ట్రల్ అనాలిసిస్ వర్చువల్‌ బృంద సమావేశంలో చెప్పాల్సింది నమస్కారం మన బృందం ఇటీవల కనుగొన్న ఎక్సోప్లానెట్ యొక్క డేటా చాలా ఆసక్తి కరమైనది వాతావరణంలో ఆక్సిజెన్‌ మరియు మిథేన్ కలయిక సాధారణమైనది ఈ డేటా పై మన బృందంలో భిన్నమైన అభిప్రాయాలు ఉన్నాయని నాకు తెలుసు
ఈ రెండు దృక్పథాలను గౌరవిస్తూ మన తదుపరి అడుగులు ఎలా ఉండాలో నేను వివరిస్తాను ప్రస్తుత డేటా యొక్క విశ్లేషణ అనాలిసిస్ ప్రకారం డేటా కొంతమంది సహచరులు అనుకున్నట్టుగా స్టెల్లార్ ఫ్లేర్స్ వల్ల కలిగే ఫాల్స్ పాజిటివ్ అవకాశం ఉంది రెడ్ డ్వార్ఫ్ స్టార్స్ చాలా చురుగ్గా ఉంటాయి మరియు వాటి నుంచి వచ్చే శక్తివంతమైన మంటలు మన స్పెక్ట్రల్ డేటాని ప్రభావితం చేయవచ్చు ఈ మంటలు
తాత్కాలికంగా ఆక్సిజెన్‌ వంటి రసాయనాలను అధికంగా చూపించగలవు ఈ విషయాన్ని మనం విస్మరించకూడదు మరో వైపు ఇది నిజమైన బయోసిగ్నేచర్ అయి ఉండవచ్చని కొందరు నమ్ముతున్నారు భూమిపై ఆక్సిజెన్‌ మరియు మిథేన్ రెండూ జీవప్రక్రియల ద్వారా ఉత్పత్తి అవుతాయి ఆ రెండిటి కలయిక ఒక దానితో ఒకటి రసాయనికంగా చర్య జరిపే
త్వరగా అదృశ్యమవుతాయి కాబట్టి ఇది నిరంతరంగా ఏదైనా ప్రక్రియ ద్వారా తయారవుతుందని సూచిస్తుంది ఇది నిజంగా ఒక కొత్త జీవసంబంధ భౌగోళిక ప్రక్రియ కావచ్చు
ప్లాన్ ఆఫ్ ఫర్దర్ ఇన్వెస్టిగేషన్ ఈ రెండు అవకాశాలను నిర్ధారించడానికి మనం జే డబల్యూ ఎస్ టీ యొక్క పూర్తి సామర్ధ్యాలను ఉపయోగించుకోవాలి నేను ఈ కింది చర్యలను సూచిస్తాను కంటిన్యువస్ స్పెక్ట్రల్ అనాలిసిస్ ఈ గ్రహాన్ని మనం మళ్ళీ మళ్ళీ గమనించాలి ఈ సారి మనం నక్షత్రాల్లో మంటలు సంభవించే సమయంలో మరియు అవి లేనప్పుడు కూడా
స్పెక్ట్రల్ డేటాను సేకరించాలి దీని ద్వారా ఆక్సిజెన్‌ మరియు మిథేన్ ఉనికి నక్షత్రం మంటలను సంబంధించి కలిగి ఉంటుంది అలా మనం ఖచ్చితంగా నిర్ధారించవచ్చు ఇది నక్షత్రం మంటల కారణంగా వచ్చిన ఫాల్స్ పాజిటివ్ అని నమ్మేవారికి స్పష్టత ఇస్తుంది
అట్మాస్ఫెరిక్ ఎస్కేప్ స్టడీ రెడ్ డ్వార్ఫ్స్ స్టార్స్ విడుదల చేసే శక్తివంతమైన రేడియేషన్ వల్ల అవి వాని యొక్క వాతావరణం అంతరిక్షంలోకి తప్పించుకుపోయే అవకాశం ఉంది అట్మాస్ఫెరిక్ ఎక్స్పీరియన్స్ ఎస్కేప్ ఉంది జే డబల్యూ ఎస్ టీ యొక్క హై రిజల్యూషన్
స్పెక్ట్రోమీటర్లను ఉపయోగించి వాతావరణం ఎంత వేగంగా స్కీమ్‌నిస్తుందో అంచనా వెయ్యాలి ఒక వేల వాతావరణం వేగంగా అంతరిక్షంలోకి తప్పించుకుంటే ఆక్సిజెన్‌ మరియు మిథేన్ కలయిక నిరంతరం ఎలా ఉంటుందో తెలుసుకోవాలి ఇది కేవలం వాయువులు తప్పించుకోవడంవల్ల కలిగే తాత్కాలిక ప్రభావం లేదా వేరే నిరంతర ప్రక్రియ వల్ల ఏర్పడుతుంది
అనేది మనకు అర్ధం అవుతుంది కంక్లూషన్ ఏంటంటే మిత్రులారా ఈ డేటా మనకు ఒక్క అవకాశమే ఇది ఇది జీవం యొక్క తొలి సూచనలు కావచ్చు లేదా కేవలం ఒక నక్షత్రం యొక్క విలక్షణమైన ప్రభావం కావచ్చు
ఏదైనా జే డబల్యూ ఎస్ టీ యొక్క సామర్ధ్యాలను ఉపయోగించి శాస్త్రీయంగా ఈ రెండు అవకాశాలను పరిశోధించాలి ప్రణాళిక మనం ప్రతి ఒక అడుగు మనం ముందుకి స్పష్టమైన మార్గదర్శకత్వాన్ని ఇస్తుంది దీనిపై మీ అభిప్రాయాలు తెలుపండి ధన్యవాదాలు
లీనియర్ సిస్టమ్స్ అంటే సింపుల్ ఈక్వేషన్స్‌తో వర్ణించగలిగే సిస్టమ్స్ వీటిలో స్టెబిలిటీ చెక్ చెయ్యడం చాలా సులభం ఎందుకంటే అవి ప్రెడిక్టబుల్‌గా ఉంటాయి చిన్న డిస్టర్బెన్స్ వచ్చినా సిస్టమ్ మళ్ళీ తిరిగి బ్యాలెన్స్ స్టేట్‌కి వస్తుంది కానీ నాన్ లీనియర్ సిస్టమ్స్ మాత్రం చాలా అన్‌ప్రెడిక్టబుల్‌గా ఉంటాయి వీటిలో చిన్న డిస్టర్బెన్స్ వచ్చినా సిస్టమ్ బిహేవియర్ పూర్తిగా మారిపోతుంది అందుకే స్టెబిలిటీ నిర్దారించడం కష్టం ఇలాంటి నాన్ లీనియర్ సిస్టమ్స్‌కి ల్యాపునోవ్ స్టెబిలిటీ అనే మాథమాటికల్ మెథడ్‌ను ఉపయోగించి స్టెబిలిటీని అనలైజ్ చేస్తాం
కానీ ల్యాపునోవ్ ఫంక్షన్‌ను కనిపెట్టడం అంత ఈజీ కాదు చాలా కష్టం అలాగే డిస్క్రైబ్ ఫంక్షన్ అనాలిసిస్ అనే టెక్నిక్‌ని కూడా నాన్ లీనియర్ సిస్టమ్స్‌కి అప్ప్రాక్సిమేషన్ ఇచ్చే ప్రయత్నం చేస్తుంది కానీ ఇది కూడా లిమిటేషన్స్‌తో వస్తుంది ఇంకా ఇన్‌పుట్ టు స్టేట్ స్టెబిలిటీ అనే కాన్సెప్ట్ ఇన్‌పుట్‌లో ఉన్న డిస్టర్బెన్స్‌ని సిస్టమ్ స్టేబుల్‌గా ఉంటుందా అనేదానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది అందువల్ల నాన్ లీనియర్ సిస్టమ్స్‌లో స్టెబిలిటీ అఛీవ్ చెయ్యాలంటే డీప్ మాథమాటికల్ అండర్‌స్టాండింగ్ అవసరం టూల్స్ కూడా కష్టంగా ఉండవచ్చు మరియు రోబస్ట్నెస్ నిర్ధారించడం చాలా కష్టం
మనకి వచ్చిన ట్రాక్స్ వేరు వేరు ఇంజినీర్స్ మిక్స్ చేసినవి కాబట్టి లౌడ్నెస్ టోనల్ బాలన్స్‌లో ఇంకన్సిస్టెన్సీ ఉంది
ఆల్బమ్‌ను కొహెసివ్‌గా కమర్షియల్‌గా వయబల్‌గా చేయడానికి మొదటి ఎల్‌యూఎఫ్‌ఎస్ లౌడ్నెస్ యూనిట్స్ ఫుల్ స్కెల్ నార్మలైజ్ చేయాలి
దానివల్ల లౌడ్నెస్ లెవెల్స్ కన్సిస్టెంట్ అవుతాయి రెండవది ఇంటర్ శాంపిల్ పిక్స్ అవాయిడ్ చేయడానికి ట్రూ పిక్ లిమిటింగ్ అప్లై చేస్తాము
డైనమిక్ రేంజ్ కంట్రోల్ చేయడానికి పారలెల్ ప్రోసెసింగ్ టెక్నీక్స్ వాడి క్లారిటిని మరియు పంచ్ మైంటైన్ చేస్తాం
చివరగా టోన్ బాలన్స్ యూనిఫార్మ్‌గా ఉండేలా లైట్ ఈ‌క్యూ అడ్జస్ట్మెంట్ చేస్తాం ఇలా చేయడం వలన ప్రతి ఒక ట్రాక్ క్యారెక్టర్ కాపాడుతూ మొత్తం ఆల్బమ్ కన్సిస్టెన్సీగా ఉంటుంది
సులభమైన మోడళ్ళు అంటే లీనియర్ లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ డెసిషన్ ట్రీ‌లు వీటి ద్వారా మోడల్‌ని నేరుగా అర్ధమయ్యేలా చేస్తుంది అలాగే
ఫీచర్ ఇంపార్టెన్స్ అంటే పెర్మ్యుటేషన్ ఇంపోటెన్స్ వ్యాకుల వివరణలు అంటే ఒక నిర్దిష్ట నిర్ణయం ఎందుకు వచ్చిందో చెప్పడం సరోగేట్ మోడళ్ళు అలాగే కౌంటర్ ఫ్యాక్చుయల్స్ ద్వారా బ్లాక్ బాక్స్ మోడళ్లను తర్వాత వివరణ చేయడం జరిగింది
అలాగే సిస్టమ్స్ స్థాయి పారదర్శకతను కలిగించింది ఇది దేని ద్వారా అంటే డాకుమెంటేషన్ మరియు డేటా వివరాలు ద్వారా
సూపర్వైస్డ్ లెర్నింగ్ లేబల్ చేసిన డేటా ఉపయోగిస్తారు అంటే డేటాకి ముందుగానే సరైన జవాబు
తెలుసు ఉదాహరణకి ఈమెయిల్ స్పామ్ లేదా నాన్‌స్పామ్ అని గుర్తించడం దీన్ని క్లాసిఫికేషన్ లేదా రిగ్రెషన్ లాంటి పనుల కోసం ఉపయోగిస్తారు అన్‌సూపర్వైస్డ్ లెర్నింగ్ లేబల్ లేని డేటా ఉపయోగిస్తారు అంటే జవాబు లేకుండా డేటాని
గ్రూప్స్ కన్నుకోవడం ఉదాహరణకు కస్టమర్లకు వారి కొనుక్కునే అలవాట్ల ఆధారంగా క్లస్టరింగ్ చేయడం
ఈ సమస్య ఇంటర్మీటెంట్‌గా వస్తుంది కాబట్టి మొదట అన్ని విమానాల ఎర్రర్ లాగ్స్ మరియు డేటా లాగ్స్ కలెక్ట్ చేసి అనాలిసిస్ చేస్తారు తర్వాత బైట్ బిల్ట్ ఇన్ టెస్ట్ ఎక్విప్మెంట్
ఏఆర్‌ఐఎన్‌సి ఫోర్ ట్వంటీ నైన్ కమ్యూనికేషన్ చెక్స్ మరియు సాఫ్ట్‌వెర్ డయాగ్నిస్టిక్స్ ద్వారా సమస్యను రీప్రొడ్యూస్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తారు అవినో ఏవియోనిక్స్
సాఫ్ట్‌వెర్ హార్డ్‌వెర్ స్పెషలిస్ట్స్‌తో కలిసి పని చేసి టర్బులెన్స్ వల్ల లూస్ కనెక్షన్స్ లేదా డేటా కరప్షన్ జరుగుతోందా అని వైర్ వెరిఫై చేస్తాను
సిములేషన్ మరియు ఫ్లయిట్ టెస్ట్స్ ద్వారా కారణం కనుక్కుని అవసరం అయితే సాఫ్ట్‌వెర్ పాడ్స్ లేదా హార్డ్‌వెర్ ఫిక్స్ ఇచ్చి మొత్తం ఫ్లీట్‌లో అమలు చేస్తాను
స్యాంప్లింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ డిజిటల్ కంట్రోల్ సిస్టమ్స్‌లో చాలా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది
ముందుగా స్యాంప్లింగ్ అంటే నిరంతరం మారుతున్న ఆన్‌లైన్‌ సిగ్నల్స్‌ను నిర్ణీత సమయ వ్యవధిలో సేకరించడం ఈ ప్రక్రియను డిస్క్రిటైజేషన్ అంటారు తక్కువ స్యాంప్లింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వల్ల సిగ్నల్ లోని ముఖ్యమైన సమాచారం కోల్పోయే ప్రమాదం ఉంది
దీనివల్ల సిస్టమ్ ప్రతిస్పందన నెమ్మదిగా మారుతుంది అయితే అధిక స్యాంప్లింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వల్ల కంప్యుటేషనల్ బర్డెన్ పెరుగుతుంది కాబట్టి సిస్టమ్ అవసరాలకు అనుగుణంగా సరైన స్యాంప్లింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ‌ని ఎంచుకోవడం చాలా
కీలకం ఇది సిస్టమ్ ప్రతిస్పందనను స్థిరత్వాన్ని మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయిస్తుంది
ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి నేను ఒక డేటా సైంటిస్ట్‌గా ఈ కింది చర్యలు తీసుకుంటాను బయాస్ ఎక్కడుందో గుర్తించడం మొదట నా డేటా సెట్‌ను క్షుణ్ణంగా పరిశీలిస్తాను అండర్ రిప్రెజెంటెడ్ గ్రూప్స్ ఉన్నాయేమో చూసి క్లాస్ ఇమ్‌బ్యాలెన్స్‌ను నిర్దారిస్తాను అలాగే జాతిని పరోక్షంగా సూచించే ప్రాక్సీ వేరియబుల్స్‌ను గుర్తిస్తాను
రెండవది డేటా ప్రాసెసింగ్ బయాస్‌ను తగ్గించడానికి ఓవర్ సాంప్లింగ్ లేదా అండర్ సాంప్లింగ్ వంటి టెక్నిక్స్ వాడి డేటా సెట్‌ను బ్యాలెన్స్ చేస్తాను దీని వల్ల మోడల్ అన్ని వర్గాలను సమానంగా పరిగణిస్తుంది అలాగే అవసరం అయితే సెన్సిటివ్ ఫీచర్స్‌ను తీసివేసి
కొత్త ఫెయిర్ ఫీచర్స్‌ను ఫీచర్ ఇంజినీరింగ్ ద్వారా సృష్టిస్తాను మోడల్‌ని రీట్రెయినింగ్ మరియు ఎవల్యూషన్
తర్వాత ఈ బ్యాలెన్స్డ్ డేటాతో మోడల్‌ను మళ్ళీ ట్రెయిన్ చేస్తాను కేవలం ఖచ్చితత్వం కాకుండా మోడల్‌ అన్ని గ్రూప్స్‌లో సమానంగా పనిచేస్తుందో లేదో తెలుసుకోవడానికి ఫెయిర్‌నెస్ మెట్రిక్స్‌ను ఉపయోగిస్తాను
రెగ్యులరైజేషన్ కూడా ఉపయోగిస్తాను చివరగా మోడల్ నిర్ణయాలను అర్ధం చేసుకోవడానికి మోడల్ ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ టూల్స్ వాడి బయాస్ పూర్తిగా తగ్గిందో లేదో నిర్దారిస్తాను ఈ పద్ధతులు పాటించడం ద్వారా ఒక పక్షపాతం లేని బాధ్యతాయుతమైన మోడల్‌ను రూపొందించవచ్చు
అబిస్సల్ ప్లెయిన్స్ ఏర్పడటంలో ప్లేట్ టెక్టానిక్స్ ముఖ్య పాత్ర పోషిస్తుంది మధ్య మహాసముద్ర రిడ్జ్‌ల వల్ల సీఫ్లోర్ స్ప్రెడింగ్ వల్ల కొత్త సముద్ర క్రస్ట్ ఏర్పడుతుంది
అది అంచుల వైపు కదులుతుంటే ఖండాల నుండి వచ్చే సెడిమెంట్ ప్రూవనెన్స్ క్రమంగా క్రస్ట్‌పై పేరుకుని దాన్ని స్మూత్‌గా మార్చుతుంది
ఇక అప్పుడు రిడ్జ్‌ల మధ్య ఉన్న హైడ్రోథర్మల్ యాక్టివిటీ మరియు మాగ్మాటిక్ ప్రాసెసెస్ వలన ఖనిజాలు వేడి నీరు బయటకు వచ్చి క్రస్ట్ రసాయన లక్షణాలను మార్చుతాయి అందువల్ల అబిస్సల్ ప్లెయిన్స్ అనేవి సెడిమేంట్ పంపిణీ ద్వారా స్మూత్ అవ్వడం మరియు హైడ్రోథర్మల్ సిస్టమ్స్ ద్వారా
మినరల్ సప్లై పొందడం రెండింటి కలయిక ఫలితంగా ఏర్పడతాయి
సెట్స్ వాడితే బేసిక్ టైప్స్ లిస్ట్స్ ఫంక్షన్స్ చూపించగలుగుతాం కానీ అడ్వాన్స్డ్ ఫీచర్స్‌కి ఇది సరిపోదు ఉదాహరణకు డిపెండెంట్ టైప్స్ లేదా కాంప్లెక్స్ లాజిక్‌ని సెట్స్‌లో సులభంగా రిప్రెజెంట్ చెయ్యలేం
అందుకే టోపోస్ థియరీ లేదా డిపెండెంట్ టైప్ థియరీ లాంటి బలమైన పద్ధతులు వాడితే మన లాంగ్వేజ్‌కు ఎక్కువ ఫ్లెక్సిబిలిటీ ఎక్స్ప్రెసివ్ పవర్ వస్తాయి
అధునాతన మాన్యుఫాక్చరింగ్ టెక్నిక్స్ ముఖ్యంగా అడిటివ్ మాన్యుఫాక్చరింగ్ భవిష్యత్తు రాకెట్ ప్రొపల్షన్ సిస్టమ్స్‌పై వద్ద
పెద్ద ప్రభావం చూపుతున్నాయి ముందుగా ఇవి కాంప్లెక్స్ జామెట్రీస్ సులభంగా తయారు చేయగలవు
ఇది రిజెనరేటివ్ కూలింగ్ ఛానెల్స్ కోసం చాలా ఉపయోగకరం రెండవది కొత్త మెటీరియల్
ప్రాపర్టీస్‌ను టెస్ట్ చేసి పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు చివరగా తయారీ సమయం తగ్గడం వల్ల లీడ్ టైం గణనీయంగా తగ్గుతుంది ఈ విధంగా అడిటివ్ మాన్యుఫాక్చరింగ్ రాకెట్ ఇంజినీర్లను ఇంజన్లను తక్కువ ఖర్చుతో ఎక్కువ సామర్ధ్యంతో రూపొందించడానికి మార్గం సుగమం చేస్తుంది
సైటేషన్ అనాలిసిస్ అంటే ఎవరి పరిశోధన ఎంత సేపు సైట్ అయిందో చూసి దాని ఆధారంగా వాళ్ళని మదింపు చేయడం లేదా ఫండింగ్ డెసిషన్స్ తీసుకోవడం కానీ దీని లోపల చాలా నైతిక సమస్యలు దాగి ఉంటాయి
ప్రచురణ పాక్షికత సాధారణంగా పాజిటివ్ రిజల్ట్స్ ఉన్న పేపర్లు ఎక్కువగా పబ్లిష్ అవుతాయి కానీ నెగటివ్ లేదా నల్ రిజల్ట్స్ పబ్లిష్ కావు దీనివల్ల సైటేషన్స్ ఎక్కువగా కొన్ని రకాల ఫలితాలు మాత్రమే దొరుకుతాయి
ఇవల్యూషన్‌లో పాక్షికత వస్తుంది మోసపూరిత పత్రికలు కొన్ని ప్రిడేటరీ జర్నల్స్ రిసర్చర్స్‌ను పబ్లిష్ చేయమని ఆకర్షిస్తాయి కానీ పీర్ రివ్యూ లేకుండా వదిలేస్తాయి ఇవి సైటేషన్ కౌంట్స్‌ని కృత్రిమంగా పెంచుతాయి దీనివల్ల రిసర్చ్ ఇంటెగ్రిటీ దెబ్బతింటుంది వ్యవస్థను మోసగించడం కొంతమంది ఆథర్స్ సైటేషన్ కార్టెల్స్
వంటివి చేసి మెట్రిక్స్‌ను మోసం చేస్తారు ఇలా చేయడం వల్ల నిజమైన సైంటిస్ట్స్ మెరిట్ కనిపించదు పరిశోధన నిబద్ధత సైటేషన్ నంబర్స్ మీదే బరువు పెడితే రిసర్చర్స్ ఇంప్యాక్ట్‌ఫుల్ రిజల్ట్స్ కోసం తప్పుగా పనిచేయవచ్చు
రిగ్రెషన్ అల్గోరిథమ్స్ బేసికల్లీ ఫీచర్ టార్గెట్ రిలేషన్‌ని ఎలా మోడల్ చేస్తాయి చేస్తాయో దాని వైపు ఆధారపడి ఉంటాయి లీనియర్ రిగ్రెషన్ కంటిన్యువస్ టార్గెట్ ప్రెడిక్ట్ చేస్తాయి అజంప్షన్స్ సింపుల్ లీనియర్ రిలేషన్స్ అని ఇది లీస్ట్ స్క్వేర్ లాస్‌ని మినిమైజ్ చేస్తుంది
మరియు కాంప్లెక్సిటీ కంట్రోల్ కోసం రెగ్యులరైజేషన్ టెక్నిక్స్ లైక్ ఎల్ వన్
అండ్ ఎల్ టూ రిచ్ వాడతాం
ఇవి ఫీచర్ సెలెక్షన్ లేదా ష్రింకేజ్‌లో హెల్ప్ చేస్తాయి లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మాత్రం క్లాసిఫికేషన్ ప్రాబ్లమ్స్‌కి అంటే టార్గెట్ కాటగొరియల్ ఉన్నప్పుడు ఇది లీనియర్ కాంబినేషన్ మీద సిగ్మాయిడ్ ఫంక్షన్
అప్లై చేసి ప్రాబబిలిటీ ఎస్టిమేట్ చేస్తుంది మరియు లాస్ ఫంక్షన్‌గా క్రాస్ ఎంట్రోపీ వాడతాం సో లీనియర్ రిగ్రెషన్స్ ఈక్వల్స్ టు కంటిన్యువస్ ఔట్‌కమ్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ లాస్
ఇంకా లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్స్ ఈక్వల్స్ టు కాటగొరియల్ ఔట్‌కమ్ క్రాస్ ఎంట్రోపీ లాస్ రెండింటికీ ఇంటర్ప్రెటబిలిటీ హై కానీ అజంప్షన్స్ స్ట్రిక్ట్ కాంప్లెక్స్ నాన్ లీనియర్ రిలేషన్స్ క్యాప్చర్ చెయ్యాలంటే ఇతర మోడల్స్ అవసరం అవుతాయి
సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్‌లో చాలా ఇంటరెస్టింగ్ ప్రాబ్లం గల మనకు రెండు విషయాలు కావాలి ఒకటి పిక్సెల్ లెవెల్ యాక్యురసీ అంటే ప్రతి పిక్సెల్ బౌండరీ పర్ఫెక్ట్‌గా ఉండాలి రెండోది
కాంటెక్స్చువల్ అండర్స్టాండింగ్‌ అంటే ఆ పిక్సెల్ దేనికి సంబంధించిందో తెలియాలి ఈ రెండింటికీ మధ్య అసలు ట్రేడ్ ఆఫ్ ఉంటుంది కాంటెక్స్ట్ కావాలంటే మనం కామన్‌గా సీ ఎన్ ఎన్ లో పూలింగ్ లేయర్స్ వాడి
ఇమేజ్‌ని చిన్నగా చేసి ప్రతి ఏరియాని చూస్తాం కానీ అలా చేసినప్పుడు హై రిజల్యూషన్ స్పేషియల్ ఇంఫర్మేషన్ పోతుంది దానివల్ల బౌండరీలు బ్లర్ అయిపోతాయి సో కాంటెక్స్ట్ కోసం మనం
యాక్యురసీని కోల్పోతాం ఈ ఛాలెంజ్‌ని సాల్వ్ చెయ్యడానికి కొత్త ఆర్కిటెక్చర్స్ వచ్చాయి ఫస్ట్‌ది అట్రస్ కన్వల్యూషన్స్ లేదా
డయలేటెడ్ కన్వల్యూషన్స్ ఇవి ఒక మ్యాజిక్ లాంటివి పూలింగ్ చెయ్యకుండానే
పర్సెప్టివ్ ఫీల్డ్‌ని పెంచుతాయి అంటే రిజల్యూషన్ పోదు కాంటెక్స్ట్ వస్తుంది డీప్‌ల్యాబ్ లాంటి మోడల్స్ అన్నీ ఇదే వాడతాయి
ఇప్పటి డేటా ఆధారిత ప్రపంచంలో ఒకే ప్లాట్‌ఫార్మ్‌లోకి అనేక సోర్స్‌ల నుండి డేటా రావడం సహజం
డేటా క్వాలిటీ కన్సిస్టెన్సీని కాపాడుకోవటానికి ముందుగా డేటా లీనియేజ్ ద్వారా
డేటా మూలం మార్పులు స్పష్టంగా ట్రాక్ చెయ్యాలి మెటాడేటా మేనేజ్మెంట్ వాడి డేటా నిర్వచనాలు ఫార్మాట్లు ఏకరీతిగా ఉంచాలి ప్రతి దశలో డేటా వాలిడేషన్ రూల్స్ అమలు చేసి తప్పులు తగ్గించాలి
చివరగా బలమైన ఈ టీ ఎల్ లేదా ఈ ఎల్ టీ పైప్‌లైన్స్‌ రూపొందించి డేటాను శుభ్రపరచి మార్పులు చేసి ఒకే ప్రమాణంలోకి తీసుకురావాలి ఇలా చేస్తే విశ్వసనీయమైన ఖచ్చితమైన విశ్లేషణ సాధ్యం అవుతుంది
అంటే మన ప్లాంట్స్ స్పిషిస్ క్లాసిఫికేషన్ మోడల్స్ కొన్ని లీఫ్ టైప్ కన్సిస్టెంట్లి మిస్‌క్లాసిఫై అవుతోంది ముందుగా నేను మిస్‌క్లాసిఫైడ్ సాంపిల్స్
విజులైజ్ చేసే డేటా ఇమ్‌బాలన్స్ ఉందా లేక లీఫ్ షేప్‌లో ఇంటర్క్లాస్ వేరియేషన్ ఎక్కువగా ఉందా అన్నది చెక్ చేస్తాను
డేటా సెట్ చిన్నగా ఉంటె మోడల్ ఓవర్ఫిట్టింగ్ అయ్యే అవకాశం ఉంది సో రెగ్యూలరైజేషన్ టెక్నీక్స్ డ్రాపౌట్ వెయిట్ డే కేర్ డేటా అగుమెంటేషన్ వంటివి ఎప్లై చేస్తాను
తర్వాత ప్రీ‌ట్రైన్డ్ సిఎన్‌ఎన్ మీద ట్రాన్సఫర్ లెర్నింగ్ ట్రై చేస్తాను ఎందుకంటే అవి ఆల్రెడీ జనరిక్ లీఫ్ పాటర్న్స్ నేర్చుకున్నాయి డొమైన్ స్పెసిఫిక్ అగుమెంటేషన్ లైక్ రొటేషన్ కాంట్రాస్ట్ చేంజెస్ కూడా ఉపయోగిస్తే
మోడల్ రోబస్టనెస్ పెరుగుతుంది చివరగా కన్ఫ్యూషన్ మాట్రిక్స్ అనలైజ్ చేసి ప్రాబ్లెమాటిక్ క్లాసెస్ మీద
టార్గెటెడ్ శాంప్లింగ్ లేదా క్లాసిఫికేషన్ అడ్జస్ట్ చేస్తాను ఇలా సిస్టమాటిక్‌గా ఇన్వెస్టిగేట్ చేస్తూ ఆక్యురేసి ఇంప్రూవ్ చేస్తాను
ఎనర్జి కన్వర్షన్‌లో మూల పరిమితులు ప్రధానంగా సెకండ్ లా అఫ్ థర్మోడైనమిక్స్ వల్ల వస్తాయి
ఏ ప్రాసెస్ అయినా హండ్రెడ్ పర్సెంట్ ఎఫిషియంట్‌గా జరగదు కార్నాట్ సైకల్ గరిష్ట సాధ్యమైన ఎఫిషియన్సీని సూచిస్తుంది
ఉష్ణోగ్రత వ్యత్యాసం ఎక్కువయితే ఎఫిషియన్సీ ఎక్కువగా ఉంటుంది ఎంట్రోపి పెరుగుదలవల్ల కొంత ఎనర్జి ఎప్పుడు వర్క్‌గా మారదు ఎనర్జీ అంటే వాస్తవంగా వర్క్‌గా మార్చగల ఎనర్జి భాగం మాత్రమే సిస్టమ్ యొక్క పదార్థ గుణాలు
ఉష్ణవ్ ఆహ్కత ఇది కూడా పరిమితులను నిర్ణయిస్తాయి కాబట్టి ఎనర్జీ కన్వర్షన్ ఎఫిషియన్సీకి సహజ పరిమితులు అబ్బవు