ذہین AIs کے لیے ویڈیو تشریح

ویڈیو تشریح متعلقہ میٹا ڈیٹا کے ساتھ ویڈیو کے لیے مخصوص اداروں کو لیبل لگانے کا عمل ہے، تاکہ انہیں تربیت کے لیے تیار اور مشین کو قابل شناخت بنایا جا سکے۔

گاڑیوں، پیدل چلنے والوں، سڑک کے نشانات، اور خود سے چلنے والی کاروں کی تربیت کے لیے آن روڈ اداروں جیسے لیبل لگانا، مخصوص گیمز اور ایپس کے لیے پوز اور چہرے کے کلیدی نکات کو ٹریک کرنا اور ان کی درجہ بندی کرنا، اور ذہین مینوفیکچرنگ کو تیز کرنے کے لیے حسب ضرورت اداروں کو بھی ٹیگ کرنا۔ ویڈیو تشریح کی مثالیں

فی الحال، آپ کو مشورہ دیا جاتا ہے کہ آؤٹ سورس تشریحی ٹولز جیسے ویڈیو ٹرانسکرپشن اور فریم کی درجہ بندی کا سہارا لے کر یوٹیوب ویڈیوز کی تشریح کریں۔ YouTube کی طرف سے پہلے پیش کردہ تشریحی ایڈیٹر کے برعکس، آؤٹ سورس کی حکمت عملیوں سے صارف کی مصروفیت کو بہتر بنانے میں بہتر کام کرنے کی توقع کی جاتی ہے۔

ہاں، آپ بنیادی طور پر فریم کی درجہ بندی اور ویڈیو ٹرانسکرپشن پر انحصار کرتے ہوئے YouTube ویڈیو کی تشریح کر سکتے ہیں۔

اگر آپ چاہتے ہیں کہ وہ مستقبل میں آزاد اور فعال فیصلے لینے کے قابل ہوں تو ویژن AIs اور ماڈلز کو تربیتی ڈیٹا کے ٹرک لوڈز کی ضرورت ہوتی ہے۔ لہذا، کمپیوٹر وژن کو ماڈلز اور آخر کار AIs کو، زیادہ ادراک کرنے کے لیے الگورتھم کے ساتھ فیڈ کرنے کے لیے مناسب طریقے سے تیار، ٹیگ کیے گئے، اور لیبل والے ویڈیو اجزاء کی ضرورت ہے۔

مشین لرننگ بطور ٹیکنالوجی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ مشینیں قابل شناخت نمونوں اور ڈیٹا سے سیکھنے کے قابل ہیں، بغیر انسانی مداخلت کے۔ تاہم، اس کے حقیقت بننے کے لیے، تربیت کے لیے تیار ڈیٹاسیٹس کو سسٹم میں فیڈ کیا جانا چاہیے، جسے ویڈیو تشریح کے ذریعے بہترین طریقے سے ہینڈل کیا جاتا ہے۔