AI ಅನ್ನು ಜೀವಕ್ಕೆ ತರಲು ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ

AI/ML ಗಾಗಿ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ತರಬೇತಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಯೋಜನೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಒಮ್ಮೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದರ ತರಬೇತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಂದರ್ಭ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗೆ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು, ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಯೋಜನೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇವುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ: ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳು, ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳು, X- ಕಿರಣಗಳು ಅಥವಾ MRIಗಳಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣಗಳು, ಕೈಬರಹದ ದಾಖಲೆಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ದಾಖಲೆಗಳು, ಮುಖದ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳು, ಉಷ್ಣ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ (AR) ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (VR) ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್‌ಗಳು. ಮೂಲದ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ AI/ML ಯೋಜನೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಬೇಕು.