মেশিন শেখার পরবর্তী কী?

লেখক: Randy Alexander
সৃষ্টির তারিখ: 28 এপ্রিল 2021
আপডেটের তারিখ: 1 জুলাই 2024
Anonim
😱সেলাই মেশিনের চাকা না ঘোরার কারণ!! Singer machine problem solution. Beautiful fashion designs.
ভিডিও: 😱সেলাই মেশিনের চাকা না ঘোরার কারণ!! Singer machine problem solution. Beautiful fashion designs.

কন্টেন্ট


মানব প্রজাতির একক বৃহত্তম অভিযোজন কি?

অবশ্যই আমাদের চিত্তাকর্ষক শারীরিক, পশলা কোট বা উন্নত ঘ্রাণক্ষমতা না। আমরা যারা সব কিছু স্তন্যপান। আমাদের বৃহত্তম বৈশিষ্ট্য প্যাটার্ন স্বীকৃতি। আসলে, এটি এতটাই শক্তিশালী যে আমরা প্রায়শই এমন নিদর্শনগুলি পড়ি যেখানে কোনও অস্তিত্ব নেই exist (দেখুন: জ্যোতিষ।)

Orতিহাসিকভাবে, নিদর্শনগুলি শনাক্ত করার আমাদের দক্ষতাটি যখন বিপদটি কার্যকর হওয়ার সময় ছিল তখন আমাদের অনুমান করতে দিন। এটি আমাদের গ্রান্ট এবং সমিতিগুলির একটি সিরিজের চেয়ে আরও জটিল ভাষা বিকাশ করতে দেয় develop আপনি এমনকি এটি আধুনিক বিজ্ঞানের ভিত্তি বলতে পারেন।

মেশিনের উত্থান

পুরানো সময়ে, মেশিনগুলি প্যাটার্ন স্বীকৃতিতে কুখ্যাত ছিল - তারা সত্যই কেবল প্রাক-প্রোগ্রামযুক্ত নির্দেশাবলীর একটি সেট অনুসরণ করতে পারে। মেশিন লার্নিংয়ের উত্থান এমন সিস্টেম এবং ডিভাইস পেয়েছে যা প্রকৃতপক্ষে ডেটা ব্যাখ্যা করতে এবং এটিকে নিজের উন্নতির জন্য ব্যবহার করতে পারে।


মেশিন লার্নিং ইতিমধ্যে আমাদের জীবনের প্রতিটি দিককে স্পর্শ করে, আরও উন্নত করে তাদের পরিবর্তন করে। আমরা যেমন নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে পারি ঠিক তত ভাল, মেশিনগুলি এ থেকে অনেক বেশি ভাল - এবং এই প্যাটার্ন সনাক্তকরণটি বক্তৃতা স্বীকৃতি থেকে শুরু করে শেয়ার বাজারের প্রত্যাশা পর্যন্ত এক বিশাল পরিসরে বেশ কার্যকর।

সুতরাং আমরা 2019 সালে এই ক্ষেত্রটি থেকে কী আশা করতে পারি?

ডিজিটাল শারীরিক তৈরি করা

মেশিন লার্নিং এবং ক্ষুদ্র-স্কেল কম্পিউটার উভয় ক্ষেত্রেই প্রচুর বিনিয়োগ করা সংস্থাগুলি এমএল এর ভবিষ্যতের পথ পরিষ্কার করছে। এই প্রচেষ্টাতে আর্ম এগিয়ে আছেন f এর প্রযুক্তি প্রথম প্রতিক্রিয়া মেডিকেল কেয়ার থেকে শুরু করে সেলফি তোলা পর্যন্ত সবকিছুকে উন্নত করছে।

করটি বিবেচনা করুন

করটি একটি গুগল হোমের আকার সম্পর্কে একটি বিশেষায়িত ছোট্ট ডিভাইস। তবে, আপনি খুব শীঘ্রই আপনার বসার ঘরে এইগুলির একটি খুঁজে পাবেন না।


সরঞ্জামটি বর্তমানে বিশ্বজুড়ে জরুরী প্রতিক্রিয়া কেন্দ্রগুলিতে মোতায়েন করা হচ্ছে। এটি মেডিকেল জরুরী কলগুলি শোনায় এবং অপারেটরটিকে সর্বোত্তম পরামর্শ প্রদানে সহায়তা করে।

এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্য? লাইনে থাকা মানুষের আগে কার্ডিয়াক অ্যারেস্টের একটি ঘটনা সনাক্ত করতে।

হার্ট অ্যাটাকের কারণে যেকোনও বেশি লোক মারা যায়, তবুও আমরা টেলটলের লক্ষণগুলি বেছে নেওয়ার জন্য কুখ্যাতভাবে খারাপ। সচেতনতার এই অভাব এমন পরিস্থিতিতে হস্তক্ষেপকে বিলম্বিত করতে পারে যেখানে কয়েক মিনিট এমনকি ভুক্তভোগীর বেঁচে থাকার হারে মারাত্মক প্রভাব ফেলতে পারে। আসলে, সিপিআর বিলম্বিত হয় এমন প্রতিটি মিনিটের জন্য, বেঁচে থাকার সম্ভাবনা 10 শতাংশ পর্যন্ত নেমে আসে।

এই এমএল ডিভাইসে কার্ডিয়াক অ্যারেস্ট দ্রুত সনাক্তকরণের একটি প্রমাণিত ট্র্যাক রেকর্ড রয়েছে, যা একটি চমকপ্রদ নির্ভুলতার হার percent৩ শতাংশ - একটি মানব অপারেটরের percent৩ শতাংশের তুলনায় বেশি। এর ব্যাপক ব্যবহার হাজার হাজার জীবন বাঁচাতে পারে।

মেশিন লার্নিংটি অগত্যা ক্লাউডের একটি ডাটাবেসের সাথে সংযুক্ত হওয়ার পরিবর্তে ডিভাইসটি পরিচালনা করা হয়। জীবন-হুমকী পরিস্থিতিতে, অপারেটরটিকে ইন্টারনেট হিচাপে নির্বিশেষে মুহূর্ত থেকে মুহূর্তের জীবন রক্ষার পরামর্শ প্রদান করা উচিত। গোপনীয়তা সম্পর্কিত উদ্বেগগুলি একটি ওয়েব-সংযুক্ত এমএল ডিভাইসটিকে চিকিত্সা পরিস্থিতিতে কিছুটা জটিল করে তোলে।

কর্টি কেবল একটি ট্রিক-পনি নয়; ভোকাল বিশ্লেষণের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে ওষুধের ওভারডোজ এবং স্ট্রোক ডায়াগনোসিস অন্তর্ভুক্ত করার জন্য এর ফোকাসটি বাড়ানো হচ্ছে।

করটি এনভিডিয়া টিএক্স 2: আর্ম ভি 8 (64-বিট) ডুয়াল-কোর + কর্টেক্স-এ 57 কোয়াড-কোর (64-বিট) দ্বারা চালিত।

আরও পরিচিত ফোকাস

যদি মেশিন লার্নিংয়ের ব্যবহারটি আপনার হার্টকে কিছুটা রেস করে, তবে এখানে আরও একটি সামাজিক তালু ক্লিনজার রয়েছে।

2018 সালে, ইনস্টাগ্রামটি তার ফোকাস সামর্থ্যটি ঘোরানো শুরু করেছে, যা ব্যবহারকারীদের পেশাগতভাবে দৃষ্টি নিবদ্ধ করা সেলফি এবং শট তৈরি করতে দেয় যা মুখগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং পটভূমিটি ঝাপসা করে।

এটি হৃৎপিণ্ডের আক্রমণগুলি ঠিক বন্ধ না করেই, এই বৈশিষ্ট্যটি একটি স্বজ্ঞাত এবং পরিচিত অভিজ্ঞতা সরবরাহ করে এবং মেশিন লার্নিংয়ের সাথে আসা হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার উন্নতির মাধ্যমে এটি সম্ভব।

সেলফি মোড বা স্ট্যান্ডার্ড, ব্যাক-ফেসিং ক্যামেরা ব্যবহার করা হোক না কেন, ফোকাস পেশাদার-চেহারাযুক্ত শট তৈরি করতে ব্যাকগ্রাউন্ডটি অস্পষ্ট করার সময় চিত্রের বিষয়টিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্মিলনের জন্য চিত্র সেগমেন্টেশন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। আপনি যেমন কল্পনা করতে পারেন, এটি একটি জটিল কৌশল যা দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে চালানোর জন্য উল্লেখযোগ্য অতিরিক্ত প্রক্রিয়াজাতকরণ প্রয়োজন এবং ফলস্বরূপ প্রয়োজনীয় অপটিমাইজেশন সমর্থন করে উচ্চতর-প্ল্যাটফর্মগুলিতে নির্বাচিতভাবে মোতায়েন করা হয়েছিল। এবং, আর্ম এবং কম্পিউট লাইব্রেরি দলের সাথে শক্তিশালী সহযোগিতার কারণে এর মধ্যে আর্ম মালি জিপিইউ সহ বেশ কয়েকটি ডিভাইস অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

তো এরপর কি?

2019 সালে আর্মের মতো সংস্থাগুলি মেশিন লার্নিং ক্ষমতা বাড়ানোর সাথে বিশ্বজুড়ে ডিভাইসগুলিকে উত্সাহিত করবে। আমরা কৃষিতে সুনির্দিষ্টভাবে লক্ষ্যযুক্ত কীটপতঙ্গ নিয়ন্ত্রণ থেকে শুরু করে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য আরও উন্নত বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রায় প্রতিটি শিল্পের উন্নতি আশা করতে পারি। আপনার স্মার্ট ডিভাইসগুলি স্পিচ স্বীকৃতির মতো কাজগুলিতে আরও ভাল হয়ে উঠতে পারে, এতে প্রতিস্থাপন এবং সুরের মতো জিনিসগুলি সনাক্ত করার বর্ধিত দক্ষতা রয়েছে।

2019 সালে অন-ডিভাইস মেশিন লার্নিংটি কোথায় চলেছে তা যদি আপনি দেখতে চান তবে আর্মের দিকে নজর রাখুন machine মেশিন লার্নিং সক্ষমতা হকি স্টিকের প্রবণতা সহ, এটি একটি উত্তেজনাপূর্ণ বছর হবে।

গারমিন ভাইভোফিট 4 কোম্পানির প্রাইসিয়ার ফিটনেস ট্র্যাকারদের মতো, ভোভসমার্ট 3 বা ভোভসপোর্টের মতো দেখতে বেশ ভাল কাজ করেছেন। ভোভোফিট 4 পাতলা, মাত্র 11 মিমি পুরু এবং 23 মিমি প্রশস্ত - এটি পূর্বসূরীর চেয়ে...

অনেক লোক যারা আকারের কারণে ফিটনেস ব্যান্ডগুলি (ফিটনেস ঘড়ির পরিবর্তে) তাদের পছন্দ করে। আপনি যদি সেই লোকগুলির মধ্যে একজন হন তবে ভিভোসমার্ট 4 আপনার এলি ঠিক হবে। আকারটি আসলে আমাকে মূল শিয়াওমি এমআই ব্যান...

নতুন পোস্ট