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Introduction to Convolutional Neural Networks

हेलो हाय गाइस मैंने मिश्रित एंड वेलकम टू माय YouTube चैनल आज इस वीडियो में हम लोग अपना डिप्लेटेड प्लेलिस्ट कंटिन्यू करेंगे आधा छोटा सा अपडेट आपके लिए हमने उनसे सेट किया था आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स अराउंड ठाट इन वीडियोस है फिर प्ले लिस्ट में और पैन वाला पार्ट हमने कंप्लीट कर लिया रफी कम बेसिक हमने सेट किया था और उसके बाद हमें प्रिपरेशंस आफ कंपलेक्स टॉपिक कवर किया उसके बाद हमने पूरा सेक्शन कवर किया हाउ टू इंप्रूव न्यूरल नेटवर्क वह पूरा पाठक कंपलीट हो चुका है कुछ छोटी-छोटी टॉपिक बचे हुए जैसे कि कोलगेट और कैंसर और यह सब टॉपिक बचे हुए हैं इनके लिए अलग से रास्ता बैलेंस बना दूंगा बट अजूबे थे कंसर्न टॉपिक है वह सारे के सारे में कवर के लिए डुबाए आज की वीडियो सलेक्ट करने वाले हमारा अगला पड़ाव टॉपिक व्हिच इस यौन व्यवहार नेटवर्क सोशियल क्या है तो आपको पहले से पता भी का यह भी क्लास सोशल न्यू नेटवर्क है जिनको बहुत यूज किया जाता है इमेज पेशेंट डेटा के ऊपर और आज की डेट में बहुत सारी एप्लीकेशंस है हमारे आसपास जो सींस को उतर रहे हैं तो बहुत इंपोर्टेंट टॉपिक और आपको बहुत अच्छे से पढ़ना है सौंठ को वीडियोस में मैंने आपको पूरा इंट्रोडक्शन दिया notes77 क्या होता है उसका हिस्ट्री या है और थोड़ा सा इनट्यूशन की दिया है और मैंने यह बताया कि चीन को मैं कवर कैसे करूंगा मेरा प्लान है अगले 10 12 वीडियोस में मुझे सीने को एंड्राइड कंप्लीट करना है और फिर हमें मुकर जाना है आर रहमान की तरफ तो ठीक है मतलब इंट्रोडक्शन आफ है नेक्स्ट वीडियो पर डिस्कस सीन होता क्या है और हम लोग स्टार्ट करेंगे इसके डेफिनेशन से यहां पर लिखा हुआ है कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क्स आल्सो नोन एस कान्वेंट और सीक्वेंस और स्पेशल किंड आफ न्यूरल नेटवर्क फॉर प्रोसेसिंग डाटा डाटा हैज अननोन ग्रेड लाइक टोपोलॉजी लाइक टाइम सीरीज डाटा वनडे में या फिर इमेजेस टो डीएम इन सिंपल वर्ड्स में यह चेंज होता है वह टाइप का न्यूरल नेटवर्क है ठीक है और यह स्पेशल यूज किया जाता है जब आपके पास ग्रेड लाइक जरूर आपके चाणक्य जैसे कि मंडी रेट में आपके पास एक टाइम सेम के बाद दूसरे टाइम सैम में डाटा आते रहते हैं कि मंटो को चाहिए डिवाइड और सेकंड डे इमेजेस जहां पर पिक्सेल बाय फ्रिक्शन हमारा इमेज इस तरीके से अरेंज रहता है तो अगर कभी भी आपके पास ग्रेड लाइक शेयर है आपके डेटा में तो फिर आप वहां पर सींस को अप्लाई कर सकते हो एडिट गिव यू ग्रेट रिजल्ट्स ठीक है यहां पर एक डायग्राम है और एक सीमन का कि वह ऐसा दिखाई देता है आई नो उस पॉइंट पर बहुत कांप्लेक्स दिखाई दे रहा होगा बट डोंट वरी हम लोग इसको थोड़ा सा डिकोड करेंगे टेक्निकली अगर आप बात करो तो क्या डिफ्रेंस होता है एन के कंपैरीजन में 100 सीक्वेंस में जैसा कि उसके नाम से आपको समझ में आ रहे ज्ञान भूषण लेयर होते हैं मैं इतनी सी यह जो लेयर है ना कि यह हुआ या फिर यह हुआ या फिर यह हुआ कुछ इनको कौन वैल्यू क्षण लेयर बोलते हैं ठीक है और यह जो 9 मिलियन लेयर है ना यह एक स्पेशल ऑपरेशन परफॉर्म करता है इसको बोलते कौन वैल्यूज इन ऑपरेशन ओं हुआ है कि इससे डिलीट किया जाता है यह डिफरेंट फ्रॉम नॉरमल इन थे जहां पर आप मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन यूज करते हो है यह आपको याद रखना है पैन में आप मेरी फिक्र मल्टिप्लिकेशन यूज करते हो तो यह नुस्खे में आप कौन भूषण ऑपरेशन यूज करते हो ठीक है तो अगर आपसे कोई पूछ ले कि देखकर कैसे समझ में आएगा किसी न्यूरल नेटवर्क को कि वह कौन वैल्यूएशन कौन विल नेवर लेट होता है वह सिंपल इसका आंसर अगर आपको उसके आर्किटेक्चर में एक भी कन्वेंशनल ईयर दिख जाए इट मींस कि वह सीन है ठीक है तो कुल मिलाकर 3 टाइप के लिए आपको दिखाई देंगे अब एक सीन के अंदर पहला होता है कौन भूषण है द सेकंड होता है पोलिंग लहर इसके बारे में हम लोग थोड़ा आगे बात करेंगे और लास्ट होता है फुली कनेक्टेड लेयर यह वही है जो पेन के अंदर भी होता है यह वाले लेस है जहां पर हर नोट हर आगे वाले नोट से कनेक्ट होता है उसको आप सीनियर कैसे फुली कनेक्टेड लेफ्ट तो एक सीन के अंदर यह तीनों ही चीज होती है यह तुलसी कौन भूषण लेयर है पोलिंग लेयर है और यह जो पूरा पोर्शन है ना यह आपका ऐप सील है इन तीनों को मिलाकर के सीने बनता है ठीक है अब अगर आप बात करो इस चैनल बना कैसे था तो इसका जो इंस्पिरेशन है ना अ कि वह आया है ह्यूमन से में चिकन इट्स इंस्पायर्ड बाय पावर ऑन विजुअल कि को टैक्स हमारे दिमाग का वह हिस्सा जिस को यूज करके हम देख पाते हैं हमारा जो सीन है वह उसी से इंस्पायर्ड ठीक है अब अगला रूस पूरा वीडियो है उसमें मैं यही डिस्कशन करने वाला हूं कि कैसे बायलॉजिकल कनेक्शन है कैसे एक न्यूरोसाइंटिस्ट कनेक्शन है आरसीए ने का हमारे दिमाग के साथ वहां पर आपको समझ में आएगा कि कैसे कंप्यूटर साइंटिस्ट लोगों ने एक बार ह्यूमन ब्रेन को स्टडी किया और फिर अपने स्टडी को कौन व्यक्ति में ट्रांसफर किया विल बे वेरी वेरी इंटरेस्टिंग वह लोग नेक्स्ट वीडियो में कवर करेंगे बट इस पॉइंट पर आपको इतना पता होना चाहिए कि इट इस है बिल्ली इंस्पायर्ड बाय आवर ऑन ब्रेन एक्टिव टॉक अबाउट द हिस्ट्री तो 1998 में यान लेकिन जो है कि उन्होंने पहला सक्सेसफुल कौन वैल्यू नेटवर्क बनाया था आंटी लाभ में जहां पर उन्होंने एक ऐसा न्यूरल नेटवर्क बनाया था एक ऐसा कौन व्यक्ति ने रिलेटिव बनाया था जो चेक जो होते हैं आप बैंक होते हैं उनको स्कैन कर सकता था उसके बाद फिर माइक्रोसॉफ्ट में बहुत सारे है तो CR आ रीडिंग एंड हैंडराईटिंग रिकॉग्निशन टूल्स बनाएं है जिसके बाद सीने के ऊपर काफी रिसर्च होने लगा और अब तो ऐसा लगता हो गया है कि फैसियल रिकॉग्निशन सॉफ्टवेयर से लेकर के ए सेल्फ ड्राइविंग कार तक हर जगह पर यूज होता है इंटरेस्ट का पैसा बोल सकते हो किसी इन थिस वन ऑफ द मोस्ट पॉपुलर कि न्यूरल नेटवर्क्स आउटडोर ठीक है लाइन फॉर किड्स प्रोबेबली थे मोस्ट सक्सेसफुल वह Bigg Boss जितना सक्सेसफुली अपने फैंस को इंप्लीमेंट किया है रियल प्रॉब्लम्स के ऊपर उतने अच्छे तरीके से और कोई भी आर्किटेक्चर शायद ही प्लेसमेंट हुआ है रिसेंटली फ्रेंड्स बहुत यूज हो रहे हैं बट स्टिल मुझे लगता है सींस का इंपैक्ट हमारी करंट सोसायटी पर ज्यादा होगा आगे बढ़ने से पहले हम लोग एक इंपोर्टेंट पॉइंट डिस्कस करेंगे कि सीन की जरूरत क्यों है हम डिस्कस किया कि से निमेज डाटा के ऊपर बहुत अच्छा परफॉर्म करता है तो क्या इसका यह मतलब हुआ कि हम पैन को यूज नहीं कर सकते हैं मैं इसके ऊपर डांसेज ओं आप यूज कर सकते हो इन फैक्ट अगर आपने यह प्लेलिस्ट पूरा देखा होगा तो शायद आपको याद होगा कि हमने एडमिनिस्ट्रेटर सेट के ऊपर कि हैंडराइटिंग क्लासिफिकेशन किया था यूजिंग डेबिट और काफी अच्छा है कि रेसिपी आ अरावन 98% इसका मतलब आप इमेज डाटा के ऊपर पैन को यूज कर सकते हो नौकरी प्रॉब्लम है कि रिजल्ट्स उतने सेटिस्फेक्ट्री नहीं आएंगे या फिर आप ऐसे बोल सकते हो कि सफेद विल ऑलवेज परफॉर्म बेटर देन इन और उसका रिविज़न यह है कि पैन को अगर आप MS Word पर यूज करते हो तो कुछ परेशानियां कुछ डिसएडवांटेज हैं वह हम डिस्कस करने वाले अभी डिस्कस करने के पहले आपको एक चीज का आईडिया होना चाहिए पहले से की इमेज जो होता है वह बेसिकली पिक्सल्स का एक 2ND ग्रेड होता है है लेकिन सीड यहां पर एक मार्किंग की का इमेज है जहां पर इतनी सी वह पिक्सेल से मिलकर मनाया सो अलग-अलग पिक्सेल में अलग-अलग वैल्यू होंगी नंबर होंगे और उसी की वजह से हम यह इमेज ऐसा दिखाई दे रहे हैं अब हम डिस्कस करेंगे कि पैन अगर आप यूज करते हो तो क्या क्या प्रॉब्लम होती हैं तो मैं यहां पर प्रॉब्लम्स लिख दिया है अब हम लोग इन तीनों प्रॉब्लम्स क्रिएट करके डिस्कस करते हैं सबसे पहला प्रॉब्लम है हाई कंप्यूटेशनल कॉस्ट शॉप को पता है कि जब आप पैनल बनाते हो तो आप बेसिक लिए आपके पास हिडेन लेटर्स होते हैं लाइक थिस है और फिर आउटपुट लेयर होता है अब पॉइंट यह है कि हम इस चैनल में कि यह इमेज का डाटा कैसे डालेंगे तो एक तरीका जो यूज होता है वह यह है कि हम इस 2ND ग्रेड को स्टूडियो ग्रेड को वनडे में कंवर्ट कर लेते हैं मतलब यह पहला जो आपने पढ़ा यह पहला रो इस बेसिकली ए ब्रीफ नंबर इसको आप उठाकर पैसे रखते हैं तो यह है वह नंबर्स मालू यह 50का इमेजेस तो बेसिकली हमारे पास फैटी रोज है और हर रोज में पार्टी नंबर से तो यह मेरा पहला रोग है या फिर मैंने दूसरे रोक उठाऊंगा का या कि उसकी नीचे ले लूंगा फिर मैं तीसरे रोग उस तरीके से नीचे ले लूंगा स्कूटर मिलाकर मैं इन सारे नंबर स्कोर वनडे में कंवर्ट कर दूंगा ठीक है तो मेरे पास यह 1606 काव्य अब मैं क्या करूंगा एक पुलिस अरेस्टेड लेयर से कनेक्ट कर दूंगा इन सबको लाइक थिस को लाइक थिस अच्छा ठीक है सुधार टिशु यू फॉर योर नेल अब आपको प्रॉब्लम समझ में आ रहा होगा मान लो अगर आपका यह दाल है और उसमें हंड्रेड यूनिट से यह डोंट से है तो के न्यू अकाउंट यहां पर कितने वेट जाएंगे वेट हो जाएंगे 1600 कि यहां पर है मल्टीप्लाई परहेज़ तो यह हो गया एक लाख 60 हजार से है तो आप अगर निफ्टी क्रॉस पार्टी का इमेज ले रहे हो जो कि बहुत ही छोटा इमेज है और आप एक बहुत छोटा है इन लहरों जिसमें सिर्फ हंड्रेड यूनिट से तो आपके पास ऑलरेडी फर्स्ट लेयर में दरार वन लेग 60 टू दिल्ली ट्रेन इंजन अगर आपके पास एक बहुत बड़ा इमेज ओं थे साउदर्न क्रॉस हुसैन का और आपके पास यह जले हुए 2500 तो फिर भी यह है आपके नंबर ऑफ द डे आप सोचो इतने वेट के ऊपर आपको कैलकुलेशन करना एप्लीकेशन फॉर्म करना है इन्हें जिंदा कंप्यूटेशन कॉस्ट दांत इज द फर्स्ट डिवीज़न जिसकी वजह से हम पैन यूज नहीं करते थे बिग बॉस जैसे इमेज का साइज बढ़ेगा वैसे-वैसे इवेंट बढ़ेंगे और जैसे यह रेट बढ़ेंगे आपका पूरा का पूरा ट्रेनिंग टाइम है वह बहुत ज्यादा बढ़ जाएगा और बड़े डेटासेट के ऊपर मिट्टी एक अ लॉट ऑफ टाइम टू ट्रेन योर और मॉडल सृजन नंबर 130 नंबर टू इसको व सेटिंग शो अगर आप यहां पर हर पिक्सेल को यहां पर हर नोट से कनेक्ट कर रहे हो अतिथि मार्जिन सेंस इतने सारे कनेक्शन होंगे आप हर म्यूट पैटर्न जो इमेज में होगा उसको कैप्चर करने की कोशिश करोगे और उसकी वजह से क्या प्रॉब्लम आएगी ओवर फिटिंग की आपका मॉडल ट्रेनिंग डाटा पर अच्छा रिजल्ट देगा बजाय उसको जब टेस्ट डेटा पर लेकर आओगे रिजल्ट्स ट्रांसलेट नहीं होंगे उतने अच्छे रिजल्ट्स आपको दिखाई नहीं देंगे तो तु फिटिंग की बहुत होता है जब आप यह को यूज करते अलोंग विथ इमेज डाटा अंतर लास्ट प्रॉब्लम रिस्पोंस और वेरी इंटरेस्टिंग प्रॉब्लम की देखो आफ पॉजिटिव एटीट्यूड इमेज अब जैसे यह इस मन की आंख है और यह समिति के नाक है तो इनके बीच की जो डिफ्रेंस है ना यह भी एक बहुत इंपोर्टेंट फीचर है तो आईडेंटिफाइड दास इमेजेस आफ मंकीस साइड अब जैसे ही आप इसको अंधा कर रो रो मायरो हटा रोड डिस्टेंस ना यह हट जाएगा मंडी में डिस्टेंस का कौन से अपनी रहेगा एंड आर्टिस्ट बाय योर ड्यूटी विल ऊ सम इंपॉर्टेंट फीचर्स लाइक स्पेशल अरेंजमेंट टॉपिक्स ठीक है टुडे में हर पिक्सेल जहां पर है वहां पर होने का एक मतलब है है जैसे आप उस टू-डू को वनडे में लाते हो आपको मतलब लूस कर जाते वह feature launch कर जाते हो जिसकी वजह से इतने अच्छे से आप अपना काम नहीं कर पाओगे क्लासिफिकेशन नहीं कर पाओगे जितना अच्छे से आप कर पाते अगर आप इसको टुडे में ही रखते हैं तो यह दो तीन बड़े रीजन है जिसकी वजह से आप बहुत इजी समझ सकते हो कि क्यों हम पैन यूज नहीं करते और क्यों हमें सीने का सहारा लेना पड़ता है आई हॉप आपको यह बात समझ में आ गए तो अब हम लोग इनट्यूशन लेंगे कि पीएम काम कैसे करता है ठीक है और हम लोग इमेज क्लासिफिकेशन ताश का एक्सांपल लेकर चलेंगे मान लो हमें क्या करना है कि हमारे पास सिक्स इमेज है और हमें प्रिंट करना है कि उसके अंदर नाइन लिखा हुआ है कि नहीं अब यह टास्क उतना सिंपल है इमेज क्या होता है इमेजेस बेसिकली अ कलेक्शन आफ फिक्शन सेट इन सी एवरी स्क्वेयर बॉक्स शब्द अब प्रॉब्लम स्ट्रेस में कि ऐसा जरूरी नहीं है कि ना सिर्फ इसी तरीके से आ सकता है ऐसे भी लिखा जा सकता है ऐसे भी लिखा जा सकता है डिपेंडिंग ऑन द इंटरव्यू नहीं लिखने के कई तरीके इस ग्रेड में बट हमें इस तरह का कोड लिखना है यह में इस तरह का मॉडल बनाना है जो किसी भी तरह के नाइन को डिटेक्ट कर पाई कि हां यहां पर नाम लिखा है यही सबसे बड़ा चैलेंज अब हम या फिर सीने के अगर आप बात करो तो वह कैसे क्लासिफाई करता है किसी डिजिट को कि वह लाइन है कि नहीं वह बिल्कुल ही प्रिंसिपल्स फॉलो करता है जो हमारा ह्यूमन ब्रेन करता है चीजों को क्लासिफाई करने के लिए तैयार आंख बंद करके आप सोचने की कोशिश करो कि आपके सामने यह डिजिट 9 इंच ऐड और आपको क्लासिफाई करना है आप कैसे पहचानोगे रिमाइंड लिखा हुआ है तो हम क्या करते हैं आप हमारा दिमाग क्या करता है कि वह कुछ पेटर्न्स खोजने की कोशिश करता है जैसे कि अगर एक सर्कल है इस तरीके का अगर एक वर्टिकल लाइन है इस तरीके की ही और अगर एक होरिज़ॉन्टल लाइन इस तरीके की तो दूर सिगरेट चांस कि यह जो डिजिट है यह नहीं ऐड अगर इसको थोड़ा रिलेशन भी हो जाए जैसे कि अपनी शक्ल कुछ ऐसा है कि लाइन थोड़ा सा ऐसा है और यह लोग थोड़ा सा है तो भी हमारा दिमाग समझ पाता है कि 9:00 सुझाव मेल आईडी है ना वह यह है कि हम इस डिजिट को ब्रेड ओन कर रहे हैं हम उसको फीचर्स में कंवर्ट कर रहे हैं टीचर क्या यहां पर फीचर है यह 3 चीज है यह साइकिल यह वर्टिकल लाइन और यह रीसेंट अलाइव सैलरी हमारा सीन भी क्या करता है कि हम जब उसको यह इमेज प्रोवाइड करते हैं वह सबसे पहले इसके अंदर से कुछ प्रिमिटिव फीचर्स निकालने की कोशिश करता है प्रिमिटिव फीचर्स मतलब एस एस एस एस एस टॉर्च लाइट एग्स और यह इंच और यह सच जिससे मिलकर साइकिल बन रहा है यह यह यह तो सबसे पहले हमारा क्या करता है कि वह इन फीचर्स मिट्टी निकालने की कोशिश करता है और फिर वह क्या करता है धीरे-धीरे ले लें फीचर्स को जोड़कर के थोड़े और कांप्लेक्स फीचर्स बनाता है जैसे कि एक फीचर यह semi-circle दूसरा कांप्लेक्स यह समय चल ठीक है फिर अगले में वह इसको जोड़कर के सफल बना देता है कुत्ते साहू व मैं आपको एक एग्जांपल समझाता हूं कि लैब में क्या होता है शीघ्र ही कौन-कौन रिलेशन लेयर बेसिकली फ्रिटर्स फ्रूट्स का काम होता है फीचर्स एक्सट्रेक्ट करना आपके इमेज के फीचर्स को एक्सट्रेक्ट करना यही काम होता है तो इधर नथिंग बट सिंपल मैथमेटिकल ऑपरेशंस इसके बारे में आप और डिटेल में पढ़ोगे फिलहाल जस्टिन ट्यूशन लेने की कोशिश करो तो हम क्या कर रहे हैं कि हम यह जो फिल्टर है इसको हम इस इमेज के ऊपर काइंड ऑफ़ मुस्कराते और मुस्कराने का मेन आईडिया है कि हमें यह फीचर्स खोजने कि हम को इतना चाह रही थी यह वाला पैटर्न इस इमेज में है या नहीं यह वाला पैटर्न इस इमेज में है या नहीं तो दोनों पेटर्न्स मुझे इस इमेज में मिलने लगेंगे वह सारे के सारे फीचर्स एक्टिवेट होने लग जाते हैं और फिर वह ट्वीट टीचर्स होम दोबारा एक दूसरे को ऑनलाइन लेयर में भेजते हैं जिसका काम होता है पिछले वाले फीचर्स को मार्च करके थोड़े और कांप्लेक्स बट मीनिंग फुल फीचर्स को बनाना और यह काम आप रिपीट करते रहते हो फिर हमने अगले कन्वेंशनल ईयर में डाला फिर हमने इन दोनों को मैच करके और ज्यादा मीनिंग फुल फीचर्स बनाया इन दोनों को मार्च किया और ज्यादा मीनिंग आफ टीचर बनाया और फिर आप आगे और कॉर्नवॉल करते जाओगे और वे चलिए आपको आपका नाइन मिल जाएगा तो बहुत ज्यादा मैथमेटिकल डिटेल में इस पॉइंट पर घुसने की जरूरत नहीं है आपको एक सिंपल इनट्यूशन लेना है कि होता क्या है कि आप अपने इमेज को फील्डर्स के सामने रख देते हो प्रिंटर का काम होता है शुरू में प्रिमिटिव फीचर्स स्ट्रेच्ड करना है प्रिमिटिव फीचर्स मतलब जिस एडिट करना है जैसे यह सारे जमने के टेस्ट किए फिर उन्हें गैस को उठाकर के दोबारा को अनम्यूट कर दें और कॉर्ड करते हैं विद डिफरेंट सॉलिटेयर और फिर उसका काम होता थोड़े और कांप्लेक्स नी फुल फीचर्स एक्स्ट्रा करना और इंक्रीजिंग कि आप जितना डीप जाते हैं इस लेयर में इस पूरे नेटवर्क में आपको और कांप्लेक्स फीचर्स मिलते जाते हैं एडवेंचर यह फीचर्स इसको पकड़ करके आप detect कर सकते हो कि आपके पास जो डिजिट है वह नोट है या नहीं यदि सम्मेलन ट्यूशन अब इसको लो बहुत डिटेल में आगे डिस्कस करेंगे जब हम लोग कौन भूषण ऑपरेशन पढेंगे आप पुलिंग पढेंगे वेडिंग पढेंगे इस प्राइस पड़ेगी वह सब कुछ बहुत लेयर होगा बट मैं चाहता हूं कि इस पॉइंट को आफ इनट्यूशन ले लो कि पूरा का पूरा जो न्यूरल नेटवर्क है यह जो पूरा का पूरा न्यूरल नेटवर्क है वह इनक्रीज होगी जैसे आप अंदर जा रहे हो ज्यादा में कांप्लेक्स फीचर्स एक्सट्रेक्ट करने की कोशिश करता है फीचर्स क्या है जिससे आपका यह इमेज बना हुआ है अगर आप बात करो एक कैट इमेज detect करने के लिए तो शुरू में आप पहले एग्जिट करोगे सिरोंज से आप अकाउंट डिलीट करोगे या आप detect करोगे फिर आंख और कान से मिलाकर कि आप एडिट करोगे फिर फेस और बॉडी को मिला करके आप भटक करोगे कि ओके देख सकें आठ ठीक है तो यही हो रहा है अगर आपने कैट का फोटो भेजो तब तो शुरू वाले जो लेयर होते हैं उनका काम होता सिर्फ यह एडिट करना यह वेट करना फिर उसके आगे वाले लेयर का काम क्या होता खैर थोड़े और कांप्लेक्स टीचर्स डे करना जैसे कि कानून या फिर आंख या फिर मुंह फिर आगे वाले फैसले का काम क्या होता खास को डिलीट करना है कि क्या बॉडी को डेट करना और फिर उसके आगे वाले का काम होता खा कंप्लीट ही जो कैट के सबसे कॉमन फीचर्स से उसको स्ट्रैट करना तो इसी तरीके से आपका सीने में काम करता है इसका मैथमेटिकल डिटेल क्या है वह लोग आए थे वीडियोस में देखेंगे आए हो इस पॉइंट पर क्लियर है जो मैंने समझाने की कोशिश की प्लेटफॉर्म शुरू समय एप्लीकेशन सफेद चैनल आज की डेट में बहुत पॉपुलर है और बहुत वाइड वैरायटी आफ प्रॉब्लम्स के ऊपर अप्लाई किए जा रहे हैं उनमें से कुछ प्रॉब्लम्स मैं आपको दिखाना चाहता हूं सबसे पहला प्रॉब्लम जाति फिर स्वागत इन यूज किया जाता है वह इमेज क्लासिफिकेशन बेसिकली एक गिव इन इमेज को किसी एक क्लास में डालना मतलब जैसे कोई इमेज ठेके में बताना है कि इसके अंदर कैट है या डौ है ठीक है ठीक है थी आपकी स्क्रीन पर 13 मल्टीप्ल इमेजेस और नीचे दिए थे रिजल्ट्स है इन द फर्स्ट इमेज माइटी का प्रभाव ब्रिटिश ससुराल है लेकिन वाला यह कंटेनर शिप मोटे स्कूटर एंड लेपर्ड सुशील ने यह काम बहुत अच्छे से कर पाते हैं कि अगर आप वहां पर एक इमेज प्रोवाइड पीने को तो सीन धवन क्लास में आ बता सकता है कि कौन सा इमेज है वह ठीक है तो दिस इज द मोस्ट प्राइमरी टास्क जूस पीने से करवाया जाता है जब तक इंट्रस्टेड अपशिष्ट लोकलाइजेशन सोए गिव इन इमेज में कोई पर्टिकुलर ऑब्जेक्ट कहां पर है उसके इर्द-गिर्द हमें रैक्टेंगुलर बॉक्स बनाकर बताते हैं उसका लोकेशन इसको बोला जाता है अपशिष्ट लोकलाइजेशन ठीक है तो किसी पिक्सेल में किसी चीज को खोजने का तरीका है कि इसमें भी सीने को बहुत यूज किया जाता है थर्ड इस ऑब्जेक्ट डिटेक्शन यह भी एक चीज है जो बहुत यूज होती है स्पेशल सैल रेसिंग कार जैसी टेक्नोलॉजी में इस तरह का प्रॉब्लम स्टेट में बहुत यूज किया जाता है बेसिकली गेल इमेज में जितने भी ऑब्जेक्ट है आप नोट यूनियन को खोजते हो बल्कि आप उनको लोकेट भी करते हो बाय ड्रॉइंग ए रैक्टेंगुलर बॉक्सर आउट है साथ इस आफ प्रोबेबिलिटी जनरेट कर क्योंकि जितने कॉन्फिडेंट है कि आप जो बोल रहे हो वही ऑब्जेक्ट पिक्चर में है नेक्स्ट एप्लीकेशन एरिया इस अगेन वेरी फेमस एप्लीकेशन एयरलाइंस और हम सभी ने यूज किया होगा स्पेशल डेज डिटेक्शन एंड रेगुलेशन के आज के रेट में हमारे स्मार्टफोन कैमरा लाड यार इक्विप्ड विद थिस टेक्नोलॉजी और आपको इस चैनल के खुशी होगी कि इसके पीछे का जो टेक्नोलॉजी है वह एक सीन है नेक्स्ट इस इमेज सेगमेंटेशन यह भी बहुत इंपोर्टेंट टेक्नोलॉजी है अगेन सेलिब्रेटिंग कार्य ग्राम इसको बहुत यूज किया जाता है आप इसमें आप जाकर क्योंकि आप एक इमेज को रीजंस में डिवाइड करते हो ठीक है जैसे यहां पर यू कैन सी ए टाइगर रिज़र्व बैंक के गवर्नर क्रश बैकग्राउंड तो यहां पर ई कैन सी हमने सारे के सारे इमेज को सेगमेंट में डिवाइड कर दिया अब आगे आपको किसी भी तरह का प्रोसेसिंग करना है या एमएलए सर्च करना है इमेज का उसमें यह चीज बहुत हेल्प करती है है next9news ऊपर रिएक्शन पुराने फोटोस को जो बहुत लो रेजोल्यूशन इमेजेस है आप उनको अपलिफ्ट कर सकते हो आप उनका resolution बढ़ा सकते हो यूजिंग थिस पर्टिकुलर एल्गोरिदम अगेन सीने में बहुत सही है नेक्स्ट नेल्स ब्लैक एंड व्हाइट फोटोस को कलर फोटोस में कंवर्ट करना इनसाइड आपने इसके बारे में सुना होगा रीसेंट की बहुत न्यूज़ आ रहा है कि हम पुरानी ब्लैक एंड व्हाइट मूवी इसको कन्वर्ट करने * कलर या फिर अगर आपके पुराने फोटोस है आपके ग्रैंडपेरेंट्स किया उससे भी पुराने तो आप इस तरह की टेक्नोलॉजी को यूज करके इसको कलर में कंवर्ट कर सकते हो इसमें भी सीने बहुत अच्छा परफॉर्म करता है एंटर लास्ट मैंने स्पोर्ट्स एक्टिवेशन तो आप अगर आप कैमरा पीठ के थ्रू एक human being का पूरा का पूरा बॉडी दिखाते हो तो यह सी एन अल्गोरिदम क्या कर सकता है कि उनके बॉडी का जो करंट टॉस है वह detect कर सकता है तो बहुत सारे ऐप में आज की डेट में स्पेशली जो हेल्प टो मैन के आपसे बोलो हों कुछ प्रोग्राम चलाते हैं योगा वगैरह के तो वहां पर वह अपने कस्टमर्स को अट्रैक्ट करने के लिए इस तरह के अल्गोरिदम कैंप कमेंट करते हैं अगली न माइक्रोसॉफ्ट का जो अ एक है या फिर प्ले स्टेशन है उसमें भी जो गेम खेलें जाते हैं जिसमें थोड़ा सा आपको फिजिकली प्रेजेंट होना पड़ता है वहां पर भी इस तरह का टेक्नोलॉजी टो इंप्लीमेंट किया गया है यह पूछेगा ठेर एप्लीकेशन एरियाज मैंने बताया जहां पर बहुत यूज हो रहा है सेंस इसके अलावा भी अगर आप थोड़ा भी रिसर्च करोगे गुड फाइंड वाइट यू इंट्रेस्टिंग प्रॉब्लम स्टेटमेंट जहां पर आज की डेट में इस चैनल को इंप्लिमेंट किया जा रहा है तो आई हॉप आपको यह सब कुछ देकर के काफी इंस्पिरेशन मिल रहा होगा कि जो चीज आप सीखने जा रहे हो वह अश्लील मैजिकल है और कई तरह की प्रॉब्लम को सॉल्व करती है सोम यह थोड़ा बेसिक इंट्रोडक्शन देख लिया इस वीडियो में अबाउट चैनल अपना आपको बता दूं कि मैं कैसे अप्रोच करने वालों कैसे मैं आपको सीन पूरा पढ़ाऊंगा तो फॉल मैं आपको चीन के तो बेसिक सनम वह पढ़ाऊंगा 100 हैं अगले वीडियो में ऑयल कवर अदब बायलॉजिकल कनेक्शन ऑन कि मैंने आपको बताया था कि सीने का जो आर्किटेक्चर होता है वह हमारे खुद की बहन से इंस्पायर्ड तो नेक्स्ट वीडियो विल बी ऑन द टॉपिक मैं आपको पूरा का पूरा बायोलॉजी से कनेक्ट करके दिखाऊंगा कि कैसे सीने में काम करता है उसके बाद कि जो दो-तीन वीडियो सोंग ना वह हम चीन के बेसिक के ऊपर करेंगे जैसे कि हम एक वीडियो में पूरा पढेंगे कॉन्वेंशन ऑपरेशन कैसे काम करता है फिर हम पढेंगे वेडिंग है है और सब्सक्राइब क्या होता है यह दोनों भी बहुत इंपोर्टेंट है उसके बाद हम एक और जो लेयर यूज होता है पूल नियर उसके बारे में पढ़ाई करेंगे और एक बार से हम यह पूरा चीज पढ़ लेंगे ना फिर हमें पूरा का पूरा सीन आर्किटेक्चर कैसे बनाया जाता है वह देखेंगे ठीक है तो यह लाइन और समृद्ध होगा एक बार इतना करने के बाद हम एक और टॉपिक कवर करेंगे हम सी इन थिस वर्स इन थे मैं सारे के सारे प्रैक्टिकल कंपल्जंस करके देखेंगे सो टॉप कोई आईडिया लग जाए कि इस चैनल कैसे काम कर रहा है एवं कैसे काम कर रहा है इतना करने के बाद हमारा थ्री पार्ट थोड़ा कंप्लीट हो जाएगा तो हम थोड़े प्रैक्टिकल पाठ में मूव करेंगे और हम एक डॉग वर्सेस कैट क्लासिफाइड बनाएंगे जहां पर अमित डेटासेट मुडेगा सेट को उठाएंगे जहां पर डॉग और कैट की फोटोस होंगी हम अपने सैनिकों को ट्रेन करेंगे नए फोटोस देंगे और हमारा चैनल बताएगा कि नई फोटो में जो एंटी है वह कैट है डौ है ठीक है अब उसके बाद हम लोग एक दो और इंट्रस्टिंग चीजें करेंगे हमें कौन से पढेंगे डाटा और पिग्मेंटेशन जो हम तब यूज करते हैं जब हमारे पास डाटा की कमी होती है अज्ञेय वेरी इंटरेस्टिंग कॉन्सेप्ट और इतना करने के बाद फिर हम कुछ पोपुलर है ए सी एन आर्किटेक्चर उसके बारे में पढ़ाई करेंगे लाइक प्लैनेट थे इलेक्शन डेट मैं बिजी नेट थे प्रेसिडेंट एंड बैक सबसे मौजूद थे है कि 5 पॉकेट 11 हम लोग देखेंगे और लास्ट यह सारे आर्किटेक्चर देखने के बाद हम लोग एक छोटा सा बट बहुत इंपोर्टेंट कौन से पढेंगे इसको बोलते ट्रांसफर लड़ने कि उच्च वेरी इंपॉर्टेंट ठीक है और फिर इसके बाद हम लोग 12 प्रोजेक्ट और बनाएंगे हैंडसेट फिलहाल हम लोग सीने में इतनी चीजें कवर करेंगे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन वाला पार्टनर प्लान किया है कि मैं आर्यन बढ़ाने के बाद वापस आ गए तो बात करूंगा सूरदास का प्लान सुधार से थोड़ा वीडियो गाइस आई हॉप आपको सीने का इंट्रोडक्शन पसंद आया अगर पसंद आए तो प्लीज लाइक करना वीडियो को और अगर आपने सब्सक्राइब नहीं किया है तो प्लीज डू सब्सक्राइब माय चैनल अगले 10 से 12 वीडियोस में और ट्राइड टो कंपलीट इट्स बेनिफिट्स पॉसिबल और 112 आर्यन ठीक है 200 मिलते हैं नेक्स्ट वीडियो में बाय