कल्पना कीजिए कि आप ऐसे रोबोट्स के लिए एक डेटासेट बना रहे हैं जिन्हें वास्तविक घरों में काम करना है। आपको फर्नीचर की साफ छवियों से अधिक की आवश्यकता होगी। आपको विभिन्न कमरे के डिज़ाइन, भरे हुए सतहें, परिवर्तनशील प्रकाश, वस्तुओं के आंशिक रूप से दृश्य से छिपे होने, और लोग द्वारा प्रतिदिन बनाए जाने वाले कई छोटे परिवर्तनों की आवश्यकता होगी। यही वास्तविक दुनिया के डेटा संग्रह को कठिन बनाता है। उपयोगी डेटासेट्स को उन परिवेशों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए जहाँ AI प्रणालियाँ वास्तव में उपयोग की जाएँगी। मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि @vangrid_io कैसे वास्तविक दुनिया के कैप्चर को भौतिक AI विकास की आवश्यकताओं से जोड़ने के समग्र प्रयास में समाहित होता है। अगर आप एक घरेलू रोबोटिक्स डेटासेट डिज़ाइन कर रहे हों, तो आप पहले कौन सा कठिन परिदृश्य सुनिश्चित करेंगे?
Thats Goodसाझा करें
स्रोत:मूल दिखाएं
डिस्क्लेमर: इस पेज पर दी गई जानकारी थर्ड पार्टीज़ से प्राप्त की गई हो सकती है और यह जरूरी नहीं कि KuCoin के विचारों या राय को दर्शाती हो। यह सामग्री केवल सामान्य सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए प्रदान की गई है, किसी भी प्रकार के प्रस्तुतीकरण या वारंटी के बिना, न ही इसे वित्तीय या निवेश सलाह के रूप में माना जाएगा। KuCoin किसी भी त्रुटि या चूक के लिए या इस जानकारी के इस्तेमाल से होने वाले किसी भी नतीजे के लिए उत्तरदायी नहीं होगा।
डिजिटल संपत्तियों में निवेश जोखिम भरा हो सकता है। कृपया अपनी वित्तीय परिस्थितियों के आधार पर किसी प्रोडक्ट के जोखिमों और अपनी जोखिम सहनशीलता का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करें। अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमारे उपयोग के नियम और जोखिम प्रकटीकरण देखें।