స్పష్టంగా గత రెండు సంవత్సరాలలో వెర్రి పురోగతిని చూసిన ఒక క్షేత్రం. ఈ ధోరణి మరియు పురోగతులు పరిశ్రమలో చాలా ఉద్యోగ అవకాశాలను సృష్టించాయి. అవసరం మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు డిమాండ్ అధికంగా ఉంది మరియు ఈ ఉప్పెన అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరియు పెద్ద మొత్తంలో డేటా లేదా బిగ్ డేటా ఉత్పత్తి కారణంగా ఉంది. కాబట్టి, ఈ వ్యాసంలో, నేను ఖచ్చితంగా తెలుసుకోవలసిన మరియు పని చేయవలసిన అత్యంత అద్భుతమైన యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టులను ఈ క్రింది క్రమంలో చర్చిస్తాను:
- మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- యంత్ర అభ్యాస దశలు
- యంత్ర అభ్యాస రకాలు
- పరిశ్రమ ఉపయోగం-కేసులు
- 2019 కోసం ఓపెన్ సోర్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్స్
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక భావన, ఇది యంత్రాన్ని ఉదాహరణలు మరియు అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, మరియు అది కూడా స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా. కాబట్టి మీరు కోడ్ రాయడానికి బదులుగా, మీరు చేసేది మీరు సాధారణ అల్గోరిథంకు డేటాను తినిపించడం మరియు అల్గోరిథం / మెషిన్ ఇచ్చిన డేటా ఆధారంగా తర్కాన్ని నిర్మిస్తుంది.
యంత్ర అభ్యాస దశలు
ఏదైనా మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం ఒక సాధారణ నమూనా లేదా దశలను అనుసరిస్తుంది.
డేటాను సేకరిస్తోంది: ఈ దశలో వివిధ వనరుల నుండి అన్ని సంబంధిత డేటా సేకరణ ఉంటుంది
డేటా రాంగ్లింగ్: ఇది “రా డేటా” ను శుభ్రపరిచే మరియు మార్చగల ప్రక్రియ, ఇది అనుకూలమైన వినియోగాన్ని అనుమతించే ఫార్మాట్‌లోకి మారుతుంది
డేటాను విశ్లేషించండి: మోడల్‌ను సిద్ధం చేయడానికి అవసరమైన డేటాను ఎంచుకోవడానికి మరియు ఫిల్టర్ చేయడానికి డేటా విశ్లేషించబడుతుంది
రైలు అల్గోరిథం: అల్గోరిథం శిక్షణ డేటాసెట్‌పై శిక్షణ పొందుతుంది, దీని ద్వారా అల్గోరిథం డేటాను నియంత్రించే నమూనా మరియు నియమాలను అర్థం చేసుకుంటుంది
పరీక్ష మోడల్: పరీక్ష డేటాసెట్ మా మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయిస్తుంది.
విస్తరణ: మోడల్ యొక్క వేగం మరియు ఖచ్చితత్వం ఆమోదయోగ్యమైతే, ఆ నమూనాను నిజమైన వ్యవస్థలో అమలు చేయాలి. మోడల్ దాని పనితీరు ఆధారంగా మోహరించిన తరువాత మోడల్ అప్‌డేట్ అవుతుంది మరియు పనితీరులో ముంచినట్లయితే మోడల్ తిరిగి శిక్షణ పొందుతుంది.
యంత్ర అభ్యాస రకాలు
మెషిన్ లెర్నింగ్ మూడు రకాలుగా వర్గీకరించబడింది:
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం: ఇది మీకు ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ (x) మరియు అవుట్పుట్ వేరియబుల్ (Y) ఉన్నది మరియు ఇన్పుట్ నుండి అవుట్పుట్ వరకు మ్యాపింగ్ ఫంక్షన్ తెలుసుకోవడానికి మీరు ఒక అల్గోరిథం ఉపయోగిస్తారు.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం: కొన్నిసార్లు ఇచ్చిన డేటా నిర్మాణాత్మకంగా మరియు లేబుల్ చేయబడదు. కాబట్టి ఆ డేటాను వివిధ వర్గాలలో వర్గీకరించడం కష్టం అవుతుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ అభ్యాసం వారి గణాంక లక్షణాల ఆధారంగా తరగతుల్లోని ఇన్పుట్ డేటాను క్లస్టర్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
ఉపబల అభ్యాసం: ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితిలో బహుమతిని పెంచడానికి తగిన చర్య తీసుకోవడం ఇదంతా.
ఉపబల అభ్యాసం విషయానికి వస్తే, ఆశించిన ఉత్పత్తి లేదు. ఇచ్చిన పనిని నిర్వహించడానికి ఏ చర్యలు తీసుకోవాలో ఉపబల ఏజెంట్ నిర్ణయిస్తాడు. శిక్షణ డేటాసెట్ లేనప్పుడు, దాని అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడం కట్టుబడి ఉంటుంది.
ఇప్పుడు, కంపెనీలు లాభాలను ఆర్జించడంలో సహాయపడే కొన్ని రియల్-లైఫ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్‌లను చూద్దాం.
పరిశ్రమ ఉపయోగం-కేసులు
1. మోషన్ స్టూడియో
డొమైన్: సగం
దృష్టి: ఎంపిక ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయండి
php శ్రేణిని ఎలా ముద్రించాలో
వ్యాపార సవాలు: మోషన్ స్టూడియో ఐరోపాలో అతిపెద్ద రేడియో ఉత్పత్తి సంస్థ. బిలియన్ డాలర్లకు పైగా ఆదాయాన్ని కలిగి ఉన్న సంస్థ కొత్త రియాలిటీ షోను ప్రారంభించాలని నిర్ణయించింది: ఆర్జే స్టార్. ప్రదర్శనకు ప్రతిస్పందన అపూర్వమైనది మరియు సంస్థ వాయిస్ క్లిప్‌లతో నిండిపోయింది. ML నిపుణుడిగా మీరు వాయిస్‌ను మగ / ఆడగా వర్గీకరించాలి, తద్వారా మొదటి స్థాయి వడపోత వేగంగా ఉంటుంది.
ముఖ్య సమస్యలు: వాయిస్ నమూనా స్వరాలు అంతటా ఉన్నాయి.
వ్యాపార ప్రయోజనం: నుండి ఆర్జే స్టార్ రియాలిటీ షో, అభ్యర్థులను ఎన్నుకునే సమయం చాలా తక్కువ. ప్రదర్శన యొక్క మొత్తం విజయం మరియు అందువల్ల లాభాలు త్వరగా మరియు సున్నితంగా అమలు చేయడంపై ఆధారపడి ఉంటాయి
పాండాలను పిడి దిగుమతి నంపీగా np దిగుమతి matplotlib.pyplot గా plt దిగుమతి సముద్రతీరం sns% matplotlib ఇన్లైన్ దిగుమతి హెచ్చరికలు హెచ్చరికలు. ఫిల్టర్ వార్నింగ్స్ ('విస్మరించు') df = pd.read_csv ('వాయిస్-వర్గీకరణ csv') df.head ()# సంఖ్యను తనిఖీ చేయండి. రికార్డుల df.info () df.describe () df.isnull (). మొత్తం ()
ముద్రణ ('డేటా ఆకారం:', df.shape) ముద్రణ ('మొత్తం లేబుళ్ల సంఖ్య: {}'. ఫార్మాట్ (df.shape [0])) ముద్రణ ('పురుషుల సంఖ్య: {}'. ఫార్మాట్ (df [ df.label == 'మగ']. ఆకారం [0])) ముద్రణ ('ఆడవారి సంఖ్య: {}'. ఆకృతి (df [df.label == 'ఆడ']. ఆకారం [0]))
X = df.iloc [:,: -1] ప్రింట్ (df.shape) ప్రింట్ (X.shape)
sklearn.preprocessing దిగుమతి నుండి LabelEncoder y = df.iloc [:, - 1] பாலின_ఎన్‌కోడర్ = లేబుల్ఎన్‌కోడర్ () y = జెండర్_ఎన్‌కోడర్.ఫిట్_ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ (y) y నుండి sklearn.preprocessing దిగుమతి స్టాండర్డ్‌స్కాలర్ స్కేలర్ = స్టాండర్డ్‌స్కాలర్ () స్కేలర్ sklearn.dransform (X) sklearn.model_selection నుండి దిగుమతి రైలు_టెస్ట్_స్ప్లిట్ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.3, random_state = 100) sklearn.svm నుండి దిగుమతి SVC , confusion_matrix svc_model = SVC () svc_model.fit (X_train, y_train) y_pred = svc_model.predict (X_test) print ('ఖచ్చితత్వం స్కోరు:') ముద్రణ (metrics.accuracy_score (y_test, y_pred))ముద్రణ (గందరగోళం_మాట్రిక్స్ (y_test, y_pred))
2. LITHIONPOWER
డొమైన్: ఆటోమోటివ్
దృష్టి: డ్రైవర్లను ప్రోత్సహించండి
వ్యాపార సవాలు: ఎలక్ట్రిక్ వెహికల్ (ఇ-వెహికల్) బ్యాటరీలను అందించే అతిపెద్ద లిథియోన్‌పవర్. డ్రైవర్లు సాధారణంగా ఒక రోజు బ్యాటరీని అద్దెకు తీసుకుంటారు మరియు దానిని సంస్థ నుండి ఛార్జ్ చేసిన బ్యాటరీతో భర్తీ చేస్తారు. డ్రైవర్ డ్రైవింగ్ చరిత్ర ఆధారంగా లిథియన్‌పవర్ వేరియబుల్ ప్రైసింగ్ మోడల్‌ను కలిగి ఉంది. బ్యాటరీ యొక్క జీవితం ఓవర్‌స్పీడింగ్, రోజుకు నడిచే దూరం మొదలైన అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది కాబట్టి, మీరు ML నిపుణుడిగా క్లస్టర్ మోడల్‌ను సృష్టించాలి, ఇక్కడ డ్రైవింగ్ డేటా ఆధారంగా డ్రైవర్లను సమూహపరచవచ్చు.
ముఖ్య సమస్యలు: క్లస్టర్ ఆధారంగా డ్రైవర్లు ప్రోత్సహించబడతారు, కాబట్టి సమూహం ఖచ్చితంగా ఉండాలి.
వ్యాపార ప్రయోజనాలు: పేలవమైన చరిత్ర కలిగిన డ్రైవర్లకు ఎక్కువ ఛార్జీలు వసూలు చేయడంతో 15-20% వరకు లాభాల పెరుగుదల.
ప్లాంట్ స్టైలింగ్ కోసం% మ్యాట్‌ప్లోట్లిబ్ ఇన్లైన్ దిగుమతి హెచ్చరికలు హెచ్చరికలు. ఫిల్టర్‌వార్నింగ్స్ ('విస్మరించు') మాట్‌ప్లోట్లిబ్.పైప్లాట్‌ను plt plt.rcParams వలె దిగుమతి చేయండి. 'figure.figsize'] = (12, 6) df = pd.read_csv ('driver-data.csv') df.head ()df.info () df.describe ()
sklearn.cluster దిగుమతి నుండి KMeans # 2 క్లస్టర్‌లను తీసుకోవడం kmeans = KMeans (n_clusters = 2) df_analyze = df.drop ('id', ax = 1) kmeans.fit (df_analyze)kmeans.cluster_centers_
ముద్రణ (kmeans.labels_) ముద్రణ (లెన్ (kmeans.labels_))
ముద్రణ (రకం (kmeans.labels_)) ప్రత్యేకమైనది, గణనలు = np.unique (kmeans.labels_, return_counts = true) ముద్రణ (డిక్ట్ (జిప్ (ప్రత్యేకమైన, గణనలు)))
df_analyze ['క్లస్టర్'] = kmeans.labels_ sns.set_style ('వైట్‌గ్రిడ్') sns.lmplot ('mean_dist_day', 'mean_over_speed_perc', డేటా = df_analyze, hue = 'క్లస్టర్', పాలెట్ = 'కూల్‌వార్మ్', పరిమాణం = 6, కారక = 1, fit_reg = తప్పు)# ఇప్పుడు, n = 4 kmeans_4 = KMeans (n_clusters = 4) kmeans_4.fit (df.drop ('id', ax = 1)) kmeans_4.fit (df.drop ('id', అక్షం = 1)) ముద్రణ (kmeans_4.cluster_centers_) ప్రత్యేకమైనది, గణనలు = np.unique (kmeans_4.labels_, return_counts = true) kmeans_4.cluster_centers_ print (dict (zip (unique, count)))విలీనం సార్ట్ సి ++ అల్గోరిథం
df_analyze ['క్లస్టర్'] = kmeans_4.labels_ sns.set_style ('వైట్‌గ్రిడ్') sns.lmplot ('mean_dist_day', 'mean_over_speed_perc', డేటా = df_analyze, hue = 'క్లస్టర్', పాలెట్ = 'కూల్‌వార్మ్', పరిమాణం = 6, కారక = 1, fit_reg = తప్పు)
3. బ్లూఎక్స్
డొమైన్: లాజిస్టిక్స్
దృష్టి: ఆప్టిమల్ మార్గం
వ్యాపార సవాలు: బ్లూఎక్స్ భారతదేశంలో ప్రముఖ లాజిస్టిక్స్ సంస్థ. ఇది వినియోగదారులకు ప్యాకెట్లను సమర్థవంతంగా పంపిణీ చేయడానికి ప్రసిద్ది చెందింది. ఏదేమైనా, బ్లూఎక్స్ దాని వాన్ డ్రైవర్లు డెలివరీ కోసం ఉపశీర్షిక మార్గాన్ని తీసుకుంటున్న సవాలును ఎదుర్కొంటోంది. ఇది ఆలస్యం మరియు అధిక ఇంధన వ్యయానికి కారణమవుతోంది. ML నిపుణుడైన మీరు ఉపబల అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి ML మోడల్‌ను సృష్టించాలి, తద్వారా ప్రోగ్రామ్ ద్వారా సమర్థవంతమైన మార్గం కనుగొనబడుతుంది.
ముఖ్య సమస్యలు: డేటా చాలా లక్షణాలను కలిగి ఉంది మరియు వర్గీకరణ గమ్మత్తైనది కావచ్చు.
వ్యాపార ప్రయోజనాలు: సరైన మార్గాన్ని తీసుకోవడం ద్వారా ఇంధన వ్యయంలో 15% వరకు ఆదా చేయవచ్చు.
దిగుమతి సంఖ్యను np దిగుమతి పైలాబ్ వలె plt దిగుమతి నెట్‌వర్క్‌గా nx # ప్రారంభించండి పాయింట్లు_లిస్ట్ = [(0,1), (1,5), (5,6), (5,4), (1,2), (2 , 3), (2,7)] లక్ష్యం = 7 మ్యాపింగ్ = {0: 'ప్రారంభం', 1: '1', 2: '2', 3: '3', 4: '4', 5: '5 ', 6:' 6 ', 7:' 7-గమ్యం '} G = nx.Graph () G.add_edges_from (points_list) pos = nx.spring_layout (G, k = .5, center = points_list [2]) nx .draw_networkx_nodes (G, pos, node_color = 'g') nx.draw_networkx_edges (G, pos, edge_color = 'b') nx.draw_networkx_labels (G, pos) plt.show ()NO_OF_POINTS = 8 # ప్రారంభించడం R మ్యాట్రిక్స్ R = np.matrix (np.ones (ఆకారం = (NO_OF_POINTS, NO_OF_POINTS))) పాయింట్ల జాబితాలో R * = -1: పాయింట్ ఉంటే ప్రింట్ (పాయింట్) [1] == లక్ష్యం: R [పాయింట్] = 150 వేరే: R [పాయింట్] = 0 ఉంటే పాయింట్ [0] == లక్ష్యం: R [పాయింట్ [:: - 1]] = 150 వేరే: # పాయింట్ R యొక్క రివర్స్ [పాయింట్ [:: - 1]] = 0
R [లక్ష్యం, లక్ష్యం] = 150 R.
Q = np.matrix (np.zeros ([NO_OF_POINTS, NO_OF_POINTS])) # అభ్యాస పరామితి గామా = 0.8 ప్రారంభ_స్టేట్ = 1 డెఫ్ అందుబాటులో_ ప్రతిచర్యలు (స్థితి): ప్రస్తుత_స్టేట్_రో = R [స్థితి,] av_act = np.where (ప్రస్తుత_స్టేట్_రో & ampampampgt = 0 ) [1] రిటర్న్ av_act available_act = available_actions (initial_state) def sample_next_action (available_actions_range): next_action = int (np.random.choice (available_act, 1)) return next_action action = sample_next_action (available_act) def update (current_state, action, gamma) : max_index = np.where (Q [action,] == np.max (Q [action,])) [1] max_index.shape [0] & ampampampgt 1: max_index = int (np.random.choice (max_index, size = 1)) else: max_index = int (max_index) max_value = Q [action, max_index] Q [current_state, action] = R [current_state, action] + గామా * max_value print ('max_value', R [current_state, action] + గామా * max_value) if (np.max (Q) & ampampampgt 0): తిరిగి (np.sum (Q / np.max (Q) * 100%)): రిటర్న్ (0) నవీకరణ (ప్రారంభ_స్టేట్, చర్య, గామా)స్కోర్లు = [] నేను పరిధిలో (700): current_state = np.random.randint (0, int (Q.shape [0])) available_act = available_actions (current_state) action = sample_next_action (available_act) score = update (current_state, action, gamma) scores.append (score) print ('Score:', str (score)) print ('Trained Q matrix:') print (Q / np.max (Q) * 100) # ప్రస్తుత_స్టేట్ = 0 దశలను పరీక్షిస్తోంది = [ప్రస్తుత_స్టేట్] ప్రస్తుత_స్టేట్ అయితే! = 7: next_step_index = np.where (Q [current_state,] == np.max (Q [current_state,])) [1] next_step_index.shape [0] & ampampampgt 1: next_step_index = int (np.random.choice (next_step_index, size = 1)) else: next_step_index = int (next_step_index) steps.append (next_step_index) current_state = next_step_indexముద్రణ ('అత్యంత సమర్థవంతమైన మార్గం:') ముద్రణ (దశలు) plt.plot (స్కోర్లు) plt.show ()2019 లో ఓపెన్ సోర్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్టులు
డిటెక్ట్రాన్ : డిటెక్ట్రాన్ అనేది ఫేస్బుక్ AI రీసెర్చ్ యొక్క సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్, ఇది అత్యాధునిక ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేస్తుంది. ఇది పైథాన్‌లో వ్రాయబడింది మరియు కేఫ్ 2 డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ద్వారా శక్తిని పొందుతుంది.
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ పరిశోధన కోసం అధిక-నాణ్యత, అధిక-పనితీరు కోడ్‌బేస్‌ను అందించడం డిటెక్ట్రాన్ యొక్క లక్ష్యం. నవల పరిశోధన యొక్క వేగవంతమైన అమలు మరియు మూల్యాంకనానికి మద్దతుగా ఇది సరళంగా రూపొందించబడింది. ఇందులో 50 కంటే ఎక్కువ ముందస్తు శిక్షణ పొందిన నమూనాలు ఉన్నాయి.
డెన్స్పోస్ : దట్టమైన మానవ భంగిమ అంచనా RGB చిత్రం యొక్క అన్ని మానవ పిక్సెల్‌లను మానవ శరీరం యొక్క 3D ఉపరితలానికి మ్యాపింగ్ చేయడమే. డెన్స్‌పోజ్-ఆర్‌సిఎన్ఎన్ డిటెక్ట్రాన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో అమలు చేయబడింది.
TensorFlow.js : ఇది ML మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు బ్రౌజర్‌లో అమలు చేయడానికి ఒక లైబ్రరీ. ఇది ఈ సంవత్సరం ప్రారంభంలో విడుదలైనప్పటి నుండి ఇది చాలా ప్రజాదరణ పొందిన విడుదలగా మారింది మరియు దాని వశ్యతతో ఆశ్చర్యపరుస్తుంది. దీనితో మీరు చేయవచ్చు
- బ్రౌజర్‌లో ML ని అభివృద్ధి చేయండి: తక్కువ-స్థాయి జావాస్క్రిప్ట్ లీనియర్ ఆల్జీబ్రా లైబ్రరీ లేదా హై-లెవల్ లేయర్స్ API ని ఉపయోగించి మొదటి నుండి మోడళ్లను రూపొందించడానికి అనువైన మరియు స్పష్టమైన API లను ఉపయోగించండి.
- ఇప్పటికే ఉన్న మోడళ్లను అమలు చేయండి : బ్రౌజర్‌లోనే ముందుగా ఉన్న టెన్సార్‌ఫ్లో మోడళ్లను అమలు చేయడానికి TensorFlow.js మోడల్ కన్వర్టర్లను ఉపయోగించండి.
- ఇప్పటికే ఉన్న మోడళ్లను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వండి: బ్రౌజర్‌కు కనెక్ట్ చేయబడిన సెన్సార్ డేటా లేదా ఇతర క్లయింట్ వైపు డేటాను ఉపయోగించి ముందుగా ఉన్న ML మోడళ్లను తిరిగి ప్రయత్నించండి.
వేవ్‌గ్లో: మెషిన్ లెర్నింగ్ కూడా ఆడియో ప్రాసెసింగ్‌లో పెద్ద పురోగతి సాధిస్తోంది మరియు ఇది సంగీతం లేదా వర్గీకరణను సృష్టించడం మాత్రమే కాదు. వేవ్‌గ్లో అనేది ఎన్విడియా చేత స్పీచ్ సింథసిస్ కోసం ఫ్లో-బేస్డ్ జనరేటివ్ నెట్‌వర్క్. మీరు మొదటి నుండి మీ స్వంత మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వాలనుకుంటే మీరు అనుసరించగల దశలను పరిశోధకులు జాబితా చేశారు.
చిత్రం అవుట్‌పైంటింగ్ : మీకు సన్నివేశం యొక్క సగం చిత్రం ఉందని g హించుకోండి మరియు మీకు పూర్తి దృశ్యం కావాలి, అదే ఇమేజ్ పెయింటింగ్ మీ కోసం చేయగలదు. ఈ ప్రాజెక్ట్ స్టాన్ఫోర్డ్ యొక్క ఇమేజ్ p ట్ పెయింటింగ్ పేపర్ యొక్క కేరాస్ అమలు. మోడల్‌తో శిక్షణ పొందారు 3500 మొత్తం వరకు వాదనతో బీచ్ డేటాను స్క్రాప్ చేసింది 10,500 చిత్రాలు 25 యుగాలు .
దశల వివరణతో వివరణాత్మక దశతో ఇది అద్భుతమైన కాగితం. అన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ H త్సాహికులకు తప్పక ప్రయత్నించాలి. వ్యక్తిగతంగా, ఇది నాకు ఇష్టమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్.
డీప్ పెయింటర్లీ హార్మోనైజేషన్ : బాగా, చిత్రాల గురించి మాట్లాడుతూ, ఇది ఒక ఉత్తమ రచన. ఈ అల్గోరిథం ఏమిటంటే, ఒక చిత్రాన్ని ఇన్‌పుట్‌గా తీసుకుంటుంది మరియు మీరు చిత్రానికి బాహ్య మూలకాన్ని జోడిస్తే, అది ఆ మూలకాన్ని పరిసరాలలో మిళితం చేస్తుంది.
మీరు తేడా చెప్పగలరా? హక్కు లేదు? మెషిన్ లెర్నింగ్ పరంగా మనం ఎంత దూరం వచ్చామో ఇది చూపిస్తుంది.
డీప్మిమిక్: ఇప్పుడు, ఇక్కడ ఉన్న చిత్రాలను దగ్గరగా చూడండి, స్పిన్-కిక్, బ్యాక్‌ఫ్లిప్ మరియు కార్ట్‌వీల్ చేస్తున్న స్టిక్ ఫిగర్ మీకు కనిపిస్తుంది. నా స్నేహితుడు చర్యలో ఉపబల అభ్యాసం అని. డీప్మిమిక్ భౌతిక-ఆధారిత అక్షర నైపుణ్యాల యొక్క ఉదాహరణ-గైడెడ్ డీప్ రీన్ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్.
మెజెంటా : మెజెంటా అనేది కళ మరియు సంగీతాన్ని సృష్టించే ప్రక్రియలో యంత్ర అభ్యాసం యొక్క పాత్రను అన్వేషించే ఒక పరిశోధనా ప్రాజెక్ట్. ప్రధానంగా ఇది పాటలు, చిత్రాలు, డ్రాయింగ్‌లు మరియు ఇతర సామగ్రిని రూపొందించడానికి కొత్త లోతైన అభ్యాసం మరియు ఉపబల అభ్యాస అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేస్తుంది.
కళాకారులు మరియు సంగీతకారులను విస్తరించడానికి అనుమతించే స్మార్ట్ సాధనాలు మరియు ఇంటర్‌ఫేస్‌లను నిర్మించడంలో ఇది ఒక అన్వేషణ ( భర్తీ చేయవద్దు! ) ఈ నమూనాలను ఉపయోగించి వారి ప్రక్రియలు. మీ రెక్కలను విస్తరించి, ఇన్‌స్టాగ్రామ్ లేదా సౌండ్‌క్లౌడ్ కోసం మీ ప్రత్యేకమైన కంటెంట్‌ను సృష్టించండి మరియు ఇన్‌ఫ్లుయెన్సర్‌గా మారండి.
కాబట్టి అబ్బాయిలు, దీనితో మేము ఈ అద్భుతమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్స్ వ్యాసం ముగింపుకు వచ్చాము. ఈ ఉదాహరణలను ప్రయత్నించండి మరియు దిగువ వ్యాఖ్య విభాగంలో మాకు తెలియజేయండి. పరిశ్రమలో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఆచరణాత్మక అమలు గురించి మీరు తెలుసుకున్నారని నేను ఆశిస్తున్నాను. ఎడురేకా పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి సాంకేతికతలలో మిమ్మల్ని ప్రావీణ్యం కలిగిస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్, గ్రాఫికల్ మోడల్స్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పురోగతులు మరియు సాంకేతిక విధానాలపై శిక్షణ ఇందులో ఉంది.