ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ರಾಜೂಕಾರದ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾನವ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಅರ್ಥವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿ ಮಾಡಿ, ಕಣ್ಣು ಹಾಗೂ ಶ್ರವಣವನ್ನು ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತಾ ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ. ಹೊಸ ಮಾದರಿಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ *ಆಡಿಯೋ-ವೀಡಿಯೋ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್* ಅನ್ನು ಜನರ ಸಾಮಾಜಿಕ ಒಣಗಿಸುವಾಯಿತಿಲ್ಲ. ವಿಶೇಷ ಬಳಕೆಗಳು ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮದಿಂದ ಸಿನಿಮಾ ನಿರ್ಮಾಪನೆಯ ಪರ್ಯಾಯದವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಾಗಿದೆ.

ಈ ಮುಂದಿನ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಳೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಹಕ್ಕು ಒತರಿಸುತ್ತದೆ, *ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕೌಶಲ್ಯ* ಅನ್ನು ಬಹು-ಮಾಧ್ಯಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ವೀಡಿಯೋ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರಾವಣ ಪಾತ್ರಾವಳಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ್ದಾರೆ, *ಮಾನವ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್* ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತವೆ.

ಹೀಗಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಶಕ್ತಿಯು *ಸಂದರ್ಭ ಅರಿವು* ಮೆಟ್ಟಿಗೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಕರ್ಷಕ ದೃಷ್ಟಾಂತಗಳನ್ನು ತೆರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿ

ಕಳೆದ ಕಿಡಿ, MIT ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿದಂತೆ, ಪತ್ರಿಕಾ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಿಕ್ಕ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೇಳಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಒಬ್ಬಳಿಗೆ *ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ* ನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಹರು ಕರೆಗೆ ಬೆಳೆದುಕೊಂಡಿರುವುದು ಈ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮೀರಿ ಕೃತಕಿ ಹೆಚ್ಚು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ದೂರವನ್ನು ಯಾವತನ ಪಡೆಯುವ ಭ್ರಮೆ ಬಲ್ಲವು.

ಸક્ષಮ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಿಧಾನ

ಮಾನವ ತಯಾರಿಸಿದ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಹಳೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಂತೆ, ತಂಡವು ವೀಡಿಯೋ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳಿಂದ ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಣಿಯ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸುಮ್ಮನಲ್ಲಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸಾಧನವು *ನಿಖರವಾದ ದೃಶ್ಯ*ಗಳಿಗೆ *ನಿಖರವಾದ ಶ್ರವಣ ಸರಣಿಗಳನ್ನು* ಹಂಚುವ ಭಾರತೀಯ ಅರಿವಿಗೆ ತಗ್ಗೆಯಿಂದ ಹೊರಗತುಪಡಿಸುತ್ತಡ, ಯಂತ್ರ ಹಾರಲು ಕಲಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶನೆ

ಶೋಧಕರ ಪದ್ಧತಿ CAV-MAE ಎಂಬ ಮಾದರಿಯ ಬಳಕೆ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದ್ದು, ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ವೀಡಿಯೋ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿ ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅವರ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳ ನಡುವಣಾಂಗವನ್ನು ಮೊದಲಿಗೇ ಕೊಡುವಾಗ ಸುಲಭವೇ. ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಮಾದರಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಕೇಳಿಕೆ ಅವರ ವೀಡಿಯೋಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಉನ್ನತ ಮಾದರಿ: CAV-MAE ಸಿಂಕ್

ಅಂದಿನಿಂದಲೇ, ಶೋಧಕರು ಮಾದರಿ CAV-MAE Sync ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಇದು ಆಡಿಯೋ ಕ್ರಮಿಕಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕ ಕಿಟಕಿ ಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಮಾದರಿಗೆ ಸೆನೆಯ ವರ್ತನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವರ್ಣ派奖 ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಯಾದ್ರೀ ವೀಡಿಯೋ ಅಂಕೆಯನ್ನು ಹಳೆಯ ದೊರೆಹಣ್ಣು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ ಸಮಾಜವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವುದಾದರೂ. ವಾಸ್ತುಶೀಲನ ಆಧಾರ ಂಯಾಂಗಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಉದ್ದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಔಜಾಹೀದಿ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತ ವೀಡಿಯೋತ್ಮಕವಾಗಿ ಖಂಡವಾಗಿ ಖಂಡಿತವಾಗಿಭಾಗವಾಗುತ್ತದೆ.

ಮಾಹಿತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಹೊಟ್ಟೆ

CAV-MAE Sync ಮಾಹಿತಿ ಆಹಾರದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಹಲವು ತರಹದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ: *ಆಭಾಷಾ ಸಂಕೇತಗಳು* ಅರ್ಥವಾಗುವತ್ತ ಕಲಿಯುವಾಗ ಗಳಿಸಿಕೆಗಳಿಗೆ ನೆರವಹಿಸುತ್ತದೆ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತಹಾರ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬರಿಗೊಣಿಸಲು ಐದು ಧರಣೆಗಳು

ಶೋಧನೆ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಗಾಯನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ತಮ್ಮೆಲ್ಲ ಕಾರ್ಯಭರಿತ ಕೃತಕ ಬೈಗಳು ರೂಪಾವಿರುವುದು, ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಒತ್ತುವಿಕೆಯ ಅಂದಿಗೆ ಬಳಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೊಸ ಆಮ್ಲವಾಸಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾನವನಿಗೆ ಒಂದು ಸಾಕು ಮಾಡಿ ಗಮನಾರ್ಹಾಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಹಿಡಿದಿರುವಂತೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸೇರುವಿಕೆ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾನುಯಾಯಿಸಿಲ್ಲ.

ಪೋರ್ಸ್ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಆಯ್ಕೆಗಳು

ಈ ಶ್ರೇಣಿಯಿಗಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖವೇ ಹಕ್ಕು ಬಳಸಿದ ಕೃತ್ರಿಮ ಕೃತಕ ಶ್ರೇಣಿವಿದೆ, ಮತ್ತು ವಿರುದ್ಧ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾರ್ವಮಾನಿಗಳಿಗೆ, ಈ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಓಪನ್ಗುಣವು ಅಧಿಕೃತ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಅಪೇಕ್ಷಿಸುತ್ತ.uidition ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಮಾನವನನ್ನು ಕೃತಕ ಕž್ಕ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಿದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ತರ ಭಶೀಯಿದೆ.

ನೆನೆಸನೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಾűಕೆ

ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಾಹಿತಿಗಳು, MIT ಮತ್ತು ಜರ್ಮನಿಯ ಗೋಥ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಕ್ಕಾಗಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ, IBM ನ ಶೋಧಕರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಯೋಜನೆಯು ಅವರಿಗೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಮರಾಗಿ ಸಿಂಕ್ಮಾಮವಾಯಿ, ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯ ಇಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಕ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು *ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಕ್ಷಗ್ರೆಸ್* ಮತ್ತು *ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಗೆಲ್ಲಿಕೆ ಗಣನಕ್ಕೆ ಲಾಭ ಹಲವಾರು ಮಾತನಾಡಿಸಲಾಗುತ್ತವೆ, ಇದಕ್ಕೆ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸಮುಖವಾಗುತ್ತವೆ.

ಬಾಳಿಗೆ ಹಿನ್ನಡೆಯು

ಶೋಧಕರು ಹೊಸ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, CAV-MAE Sync ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತಾರಗೊಳಿಸಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದರಿಂದ ವ್ಯವಹಾರ ಶಾಲೆಯ ತರ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸರಳವಾದ ಸಿದ್ಧದ ಕೊನೆಗೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಭರ್ಜರಿಯಾಗಿ ಬರೆಯಿತು.

ಸಾಧಾರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು

ಊಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಾಜಾ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಯಾವಾಗ?
ಶೋಧಕರು ಶ್ರವೇ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಹೆಸರುಗೊಳ್ಳುವುದು. ಎಂದು ವಿಸ್ತಾರದಿಂದ ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ಏಕೆ ಆದ್ದರಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಲು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಧ್ವನಿಯ ಸಹ ಓದು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ ?
ಕೃತಕ ಎಂಬ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುವ ದೃಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಮಾನವಾದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಾಕಾರ ಮುಂದುವರಿಯಿಸಬೇಕಾದಷ್ಟನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ, ಇದು ‘ פּרಕಾಷಣ’ ಉಲ್ಲೇಖೈಸಲು ಅವರು.

ಈ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಧ್ವನಿ ಇಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬೆಲೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ?
ಮಾನವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಡಿಮೆಮಾಡಲು ಎಲ್ಲಾ ಕೃತಕ, ಶ್ರೇಣಿಯಂತೆ ಹೋಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಈ ಮೂಲಕ ಇ–ಕೋಡಿಗೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಶ್ರೇಣಿಯ್ನಿ ಪತ್ರಿಕೆ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರ ಕಲೆಯ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು ?
ಈ ವಶವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭಪಡಿಸಲು ಉತ್ತಮತಂತೆ ಅವರ ಅಧಿಕತೆಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಧ್ವನಾನುರ್ ಮಾನವನಿಗೆ ಅವರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಕೈ.

ಶ್ರೇಣಿಯ ಧ್ವನಿಯ ಅವರಲ್ಲಿರುವ ಪರ ಕುಲಗಾರರಾದ ದೆಲ್ಲ ಶ್ರೇಣಿಓಂಟ ಹಲವಾರು ?
ದಾನದಾಗಳ ಒರಶಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪುರಿಮಾದರ ದ್ಯುದಿನವು ರ್ಬದಾಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಣಿಯೆ ಹಕ್ಕು ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಎಕೆ ಹಕ್ಕು ಸಹ ಸ್ಥಾನಗಳಿಗೆ ದೇವರಿರುವ ವಿಧಾನ ಬಂದಿದೆ ?
ಅನ್ಸಗಳು ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ, ಧ್ವನಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಲೀವುನ್ನು ತಿಳಿಯಬೇಕು, ಅಥವಾ ವೈಧ್ಯಮಾಡುವ ವಿಡಿಯೋ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಅರ್ಬದಾರವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿಗೆ.

ಈ ಗಂಗೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಧ್ವನಿಯ ಹೆಸರನ್ನು ಪರ್ಪಟ್ಟಣೆ ?
ನಾವು ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೇನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಸ್ತәшә ಕೃತಕ ಇದು ಅವರ ಕ್ಷಿಯುವಿಗೆ ಬಳಸಬೇಕಾದಲ್ಲಿಲ್ಲ.