Machine learning में synthetic data real performance का improvement करता है।

Balindra Kumar [in India]

Machine Learning Synthetic Data

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Synthetic Data in Machine Learning AI

Machine learning में synthetic data real performance का improvement करता है।

सिंथेटिक डेटा(synthetic data) पर प्रशिक्षित मॉडल कुछ मामलों में अन्य मॉडलों की तुलना में अधिक सटीक हो सकते हैं, जो वास्तविक डेटा का उपयोग करने से कुछ privacy, कॉपीराइट और copyright चिंताओं को समाप्त कर सकते हैं।

बड़े पैमाने पर वीडियो डेटासेट के साथ एक्शन रिकग्निशन में सुधार हुआ है। फिर भी, ये डेटासेट curation cost, privacy, bias और copyright से संबंधित मुद्दों के साथ हैं। तो, MIT scientists synthetic datasets में बदल रहे हैं।

यह एक ऐसे कंप्यूटर द्वारा बनाए गए हैं जो वास्तविक डेटा के साथ आने वाले संभावित कॉपीराइट मुद्दों या नैतिक चिंताओं के बिना - विशिष्ट कार्यों के कई अलग-अलग क्लिप जल्दी से तैयार करने के लिए दृश्यों, वस्तुओं और मनुष्यों के 3D मॉडल का उपयोग करता है।

Machine Learning of AI

क्या सिंथेटिक डेटा वास्तविक डेटा के रूप में अच्छा है? - synthetic data as good as real data

MIT-IBM Watson AI Lab and Boston University के वैज्ञानिकों की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने की कोशिश की। उन्होंने 150,000 वीडियो क्लिप का एक सिंथेटिक डेटासेट बनाया जो इस डेटासेट का उपयोग करके विभिन्न प्रकार की मानवीय क्रियाओं और प्रशिक्षित मशीन-लर्निंग मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है। फिर उन्होंने वास्तविक दुनिया से ली गई फिल्मों के छह डेटासेट को इन मॉडलों में प्रदर्शित किया ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि वे उन रिकॉर्डिंग में कार्यों पर कितनी अच्छी तरह उठा सकते हैं।

वैज्ञानिकों ने पाया कि कृत्रिम रूप से प्रशिक्षित मॉडल ने वास्तविक डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल से भी बेहतर प्रदर्शन किया है, जिसमें less background वाले वीडियो हैं।

यह खोज वास्तविक कार्यों पर अधिक सटीक रूप से प्रदर्शन करने में मॉडल की सहायता के लिए वैज्ञानिकों द्वारा सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग करने में सहायता कर सकती है। वास्तविक डेटासेट का उपयोग करने से जुड़ी कुछ नैतिक, गोपनीयता और कॉपीराइट चिंताओं को कम करने के लिए, यह researchers को यह निर्धारित करने में भी सहायता कर सकता है कि सिंथेटिक डेटा के साथ प्रशिक्षण के लिए कौन से मशीन-लर्निंग एप्लिकेशन सबसे उपयुक्त हैं।

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मशीन लर्निंग क्या है?

Machine learning आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक subfield होता है, जो algorithms के डिज़ाइन को डेटा के जरिये सीखने में हेल्प करता है इसमें business analytics,health informatics, फाइनेंशियल फोरकास्टिंग और सेल्फ-ड्राइविंग कारों सहित कई एप्लिकेशन सम्मिलित हैं।

2022 में मशीन लर्निंग स्किल्स की काफी डिमांड है। Microsoft के करियर पेज पर, 21% Open Developer positions में वर्तमान में "मशीन लर्निंग" का उल्लेख है। अमेज़न के करियर पेज पर, यह 63% है।

वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम द्वारा प्रकाशित फ्यूचर ऑफ जॉब्स की रिपोर्ट के अनुसार, मशीन लर्निंग के 2025 तक दुनिया के सबसे अधिक मांग वाले कौशलों में से एक होने की उम्मीद है।

The father of artificial intelligence is John McCarthy.

क्षेत्र में सबसे महान innovators में से एक जॉन मैकार्थी(John McCarthy) थे, जिन्हें computer science and AI के क्षेत्र में उनके आश्चर्यजनक योगदान के कारण व्यापक रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पिता के रूप में पहचाना जाता है।

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