একটি এআই মডেল যখন কিছু দেখে যা এটি আগে কখনও দেখেনি, তখন কী ঘটে? ফিজিক্যাল এআই-এর জন্য, এটি একটি এমন প্রান্তিক কেস নয় যা সহজেই উপেক্ষা করা যায়। বাস্তব পরিবেশে অপরিচিত বস্তু, পরিবর্তনশীল অবস্থা এবং অপ্রত্যাশিত ইন্টারঅ্যাকশন রয়েছে। একটি বৈচিত্র্যপূর্ণ ডেটাসেট মডেলগুলিকে এই পরিস্থিতিগুলির বেশিরভাগের সাথে পরিচয় করিয়ে দিতে পারে, কিন্তু স্কেলে উপযুক্ত ডেটা সংগ্রহ করতে পরিষ্কার টাস্ক প্রয়োজনীয়তা এবং নির্ভরযোগ্য গুণগত পরীক্ষা প্রয়োজন। এইজন্যই আমি মনে করি, বাস্তব-বিশ্বের ডেটা সংগ্রহের পিছনের ইনফ্রাস্ট্রাকচারটির বেশি মনোযোগ দেওয়া দরকার। @vangrid_io-এরা এমন একটি ক্ষেত্রে কাজ করছেন, যেখানে ডেটা অবদানকারীদের AI প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তার সাথে সংযুক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। আপনি কি প্রথমে বিরল প্রান্তিক কেসগুলি সংগ্রহ করতে, নাকি দৈনন্দিন পরিবেশগুলির কভারেজ বাড়াতে অগ্রাধিকার দেবেন?
Thats Goodশেয়ার
উৎস:আসল দেখান
দাবিত্যাগ: এই পৃষ্ঠার তথ্য তৃতীয় পক্ষের কাছ থেকে প্রাপ্ত হতে পারে এবং অগত্যা KuCoin এর মতামত বা মতামত প্রতিফলিত করে না। এই বিষয়বস্তু শুধুমাত্র সাধারণ তথ্যগত উদ্দেশ্যে প্রদান করা হয়, কোন ধরনের প্রতিনিধিত্ব বা ওয়ারেন্টি ছাড়াই, বা এটিকে আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ হিসাবে বোঝানো হবে না। KuCoin কোনো ত্রুটি বা বাদ পড়ার জন্য বা এই তথ্য ব্যবহারের ফলে যে কোনো ফলাফলের জন্য দায়ী থাকবে না।
ডিজিটাল সম্পদে বিনিয়োগ ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। আপনার নিজের আর্থিক পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে একটি পণ্যের ঝুঁকি এবং আপনার ঝুঁকি সহনশীলতা সাবধানে মূল্যায়ন করুন। আরও তথ্যের জন্য, অনুগ্রহ করে আমাদের ব্যবহারের শর্তাবলী এবং ঝুঁকি প্রকাশ পড়ুন।