मांजर ओळखणाऱ्या अ‍ॅप्सने विविध जाती कशा ओळखतात

मांजर ओळखणारी अ‍ॅप्स तुमच्या पाळीव प्राण्याचा एक झटपट फोटो काही सेकंदांत संभाव्य जातीशी जुळवतात. त्या एका साध्या स्पर्शामागे मांजरीच्या वैशिष्ट्यांवर केंद्रित केलेली चित्र प्रक्रिया, मशीन लर्निंग आणि माहितीची तुलना अशी सलग पावले असतात.

तुमच्या फोटोमध्ये मांजर कसे “दिसते” मांजर ओळखणारे अ‍ॅप

पहिलं काम म्हणजे तुमच्या चित्रात एखादा मांजर आहे, एखादी वस्तू किंवा माणूस नाही, हे त्या अ‍ॅपला समजावणं.

• अ‍ॅप चेहरा, कान आणि देहाचा बाह्यरेखा यांसारख्या नेहमीच्या मांजराच्या आकारांवर नजर फिरवून चित्रात मांजर आहे का ते ओळखते.
• ते मांजराच्या भोवतीचा भाग कापून मध्यभागी आणते, जेणेकरून उगाचचे व्यत्यय दूर होऊन गणिती प्रक्रिया फक्त संबंधित पिक्सेलवर केंद्रित राहते.
• ते उजेड, छटा आणि आकारमान समायोजून चित्र “सामान्य” करते, ज्यामुळे वाईट प्रकाश, अंतर इत्यादींचा परिणाम कमी होतो.
• कधी कधी ते तुम्हाला कापलेला भाग योग्य आहे का हे तपासायला सांगते, किंवा डोके आणि देह नीट दिसतील असा थोडा बदल करायला सांगते, जेणेकरून ओळख अधिक अचूक होऊ शकेल.

मांजरांच्या जाती ठरवणारी दृश्यमान लक्षणे कशी काढली जातात

मांजर इतर पार्श्वभूमीपासून वेगळं झाल्यावर, अ‍ॅप वेगवेगळ्या जाती ओळखून देणाऱ्या दृश्यमान नमुन्यांकडे लक्ष देतं.

• प्रणाली केसांचा रंग आणि डिझाईन—जसे की पट्टे असलेले अंगावरील नमुने, एकसारखा रंग, टोकांना वेगळा रंग, किंवा दोन रंगाचे वेगळे डाग—यांचा अभ्यास करते.
• ती देह आणि डोक्याचा आकार मोजते, ज्यात थुंकीची लांबी, कानांचा आकार आणि स्थिती, डोळ्यांचा आकार आणि एकूण देहबांधा यांचा समावेश असतो.
• ती केसांची लांबी आणि पोत पाहते, ज्यामुळे केस नसलेली, लहान केसांची आणि लांब केसांची मांजरे वेगळी करता येतात.
• या सर्व गुणधर्मांना ती संख्यात्मक “वैशिष्ट्य सदिश” मध्ये रूपांतरित करते, ज्यात तुमच्या मांजराचं प्रतिनिधित्व अशा पद्धतीने केलं जातं की संगणकीय अल्गोरिदम सहजपणे तुलना करू शकेल.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल्स मांजरांच्या जाती ओळखायला कशी शिकतात

मांजर ओळखणारी अ‍ॅप्स प्रामुख्याने संवलित तंत्रिका जाळं (कन्व्हॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स) या प्रकारच्या मशीन लर्निंग मॉडेल्सवर अवलंबून असतात, जी हजारो चिन्हांकित मांजरांच्या फोटोंवर प्रशिक्षण घेतात.

• विकासक मोठ्या प्रमाणावर चित्रसंच गोळा करतात, ज्यात प्रत्येक फोटोला तज्ज्ञ किंवा नोंदणीकृत पैदाशीकर्त्यांनी योग्य जातीचा लेबल दिलेला असतो.
• मॉडेल वारंवार उदाहरणे पाहून, कोणते दृश्यमान गुणधर्म कोणत्या जातीच्या लेबलशी जुळतात हे नमुने म्हणून शिकते.
• प्रशिक्षणाच्या प्रक्रियेत अंतर्गत लाखो परिमाणे हळूहळू बदलली जातात, ज्यामुळे नवीन चित्रांवरील जातीचा अंदाज लावताना होणारी चूक कमीत कमी राहील.
• शेवटी तयार झालेलं मॉडेल प्रशिक्षणात पाहिलेले नमुने लक्षात ठेवून, त्याच जातींचे यापूर्वी न पाहिलेले फोटोही बऱ्याच खात्रीने ओळखू शकतं.

भविष्यवाणीपासून तुमच्या स्क्रीनवरील जातीच्या सुचनेपर्यंत

दृश्यमान वैशिष्ट्ये काढल्यानंतर, अ‍ॅप कच्च्या मॉडेल परिणामांना वापरकर्त्यास सोपे वाटतील अशा जातीच्या सूचनेत रूपांतरित करते.

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल प्रत्येक ओळखीच्या जातीसाठी शक्यता दाखवते; ते फक्त एकच कडक उत्तर देत नाही.
• अ‍ॅप सर्वात जास्त शक्यता असलेल्या एक किंवा काही जाती निवडते आणि त्यांच्यासोबत विश्वास गुणांक किंवा टक्केवारी दाखवते.
• जेव्हा खात्री कमी असते किंवा गुणधर्म अनेक जातींमध्ये सामायिक असतात, तेव्हा ते “मिश्रित जात असण्याची शक्यता” किंवा “अमुक व तमुक जातींसारखी लक्षणे” अशा टिपाही जोडू शकते.
• काही अ‍ॅप्स वापरकर्त्यांना अंदाज बरोबर होता की नाही हे कळवण्याची सोय देतात आणि ही अभिप्राय माहिती पुढील आवृत्त्यांमध्ये मॉडेल अधिक सुधारण्यासाठी वापरली जाऊ शकते.

मर्यादा, मिश्र जात, आणि अचूकता वाढवण्याचे मार्ग

मांजर ओळखणारी अ‍ॅप्स प्रभावी असली तरी अनेक घटक त्यांच्या जाती ओळखण्याच्या क्षमतेवर परिणाम करतात.

• मिश्र जात किंवा वंशावळीचे नोंद न केलेले मांजरे अनेकदा मिश्र अंदाज दाखवतात, कारण त्यांची वैशिष्ट्ये एका शुद्ध जातीच्या ठरावीक नमुन्याशी अचूक जुळत नाहीत.
• अतिदुर्मिळ किंवा नुकत्याच मान्यता मिळालेल्या जातींचे फोटो प्रशिक्षणसंचात फार कमी असतील, तर त्या जाती चुकीच्या वर्गात जाऊ शकतात.
• निकृष्ट दर्जाचे फोटो, अत्यंत विचित्र कोनातून काढलेली चित्रे, किंवा जोरदार फिल्टर वापरलेले फोटो मॉडेलला गोंधळात टाकू शकतात आणि अचूकता कमी करू शकतात.
• वेळोवेळी विकासक अधिक वैविध्यपूर्ण प्रशिक्षण फोटो जोडतात, अल्गोरिदम सुधारतात आणि वापरकर्त्यांच्या दुरुस्त अभिप्रायाचा वापर करतात, त्यामुळे अचूकता सातत्याने वाढत जाते.

निष्कर्ष

मांजर ओळखणारी अ‍ॅप्स तुमच्या फोटोमध्ये मांजर आहे का हे आधी ओळखतात, मग त्याची तपशीलवार दृश्यमान लक्षणे काढून मोठ्या, चिन्हांकित चित्रसंचातून शिकलेल्या नमुन्यांशी त्यांची जुळवणी करतात आणि त्यामुळे विविध मांजरांच्या जाती ओळखतात. ती अजून परिपूर्ण नसली, विशेषतः मिश्र किंवा दुर्मिळ जातींसाठी, तरीही त्या जलद, माहितीआधारित अंदाज देतात आणि मॉडेल्स व चित्रसंग्रह वाढत गेल्याने सतत अधिक चांगल्या बनत आहेत. वापरकर्त्यांनी स्वच्छ, स्पष्ट फोटो देणे आणि अंदाजाबद्दल अभिप्राय नोंदवणे, यामुळे अ‍ॅपची कामगिरी आणखी सुधारू शकते.