મશીન લર્નિંગ છે બીજો વલણ જેમાં આપણે આ ક્ષણે છીએ અને માની લઈએ છીએ કે ગૂગલ પ્લે મ્યુઝિક પર તે મ્યુઝિક પ્લેલિસ્ટ્સ સાંભળીને સારી ભલામણો મેળવવા માટે અમે તેનો લાભ લઈ શકીએ છીએ. ગઈકાલે અમે મોટા જી નાટક પર ટિપ્પણી કરી રહ્યા હતા નવા અપડેટ અને તે મશીન લર્નિંગ સાથે જે તમે એપ્લિકેશનનો વધુ ઉપયોગ કરો છો તે તમારા વિશે વધુ જાણવા મળશે.
હવે તમે તે એન્જિનનો ઉપયોગ કરવા માંગો છો તે બધા ફોટોગ્રાફ્સ કયા માટે છે જે ઉપકરણના રિઝોલ્યુશન દ્વારા અથવા ઉપકરણની આંતરિક આંતરિક મેમરી દ્વારા મર્યાદિત છે. ગૂગલ તે તકને ગુમાવવા માંગતો નથી જે ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન ફોટોગ્રાફ્સની વધુને વધુ જરૂર હોય છે, કારણ કે સ્માર્ટ ટીવી અથવા ફેબ્લેટ્સ જેવા સ્ક્રીનો તેમની માંગ કરે છે. તેથી જ તે છે RAISR નામની તકનીક રજૂ કરી.
"RAISR: ઝડપી અને ચોક્કસ સુપર-રિઝોલ્યુશન છબી"
તે એક તકનીક છે જેમાં મશીન શિક્ષણનો સમાવેશ થાય છે નિમ્ન-રીઝોલ્યુશન છબીઓનાં ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા સંસ્કરણોનું ઉત્પાદન કરે છે. RAISR એવા પરિણામો ઉત્પન્ન કરે છે જે તુલનાત્મક અથવા ઉપલબ્ધ સુપર રિઝોલ્યુશન પદ્ધતિઓ કરતા વધુ સારી છે, અને પ્રભાવના સમયને 10 થી 100 વખત સુધારે છે. પ્રક્રિયામાં આ ઝડપીતા તેમને વાસ્તવિક સમય પર કોઈ ઉપકરણ પર ઉપલબ્ધ થવા દે છે. પછીથી પણ, આ તકનીક ઓછી રીઝોલ્યુશન છબીઓમાં અસ્તિત્વમાં જેગ્ડ અથવા એલિયાઝિંગ કલાકૃતિઓના મનોરંજનને અટકાવશે.
થોડા વર્ષોથી એ તકનીક જેને અપસેમ્પલિંગ કહે છે, જે એક ઉચ્ચ સંખ્યામાં પિક્સેલ્સ અને ઓછી રીઝોલ્યુશનથી ઉચ્ચ ગુણવત્તાની છબીવાળી મોટી છબી બનાવે છે. એક તકનીક કે જે રેખીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે જે તેની આસપાસના મૂલ્યોના સંયોજનોનો ઉપયોગ કરીને નવા પિક્સેલના મૂલ્યોને ભરે છે. આ પદ્ધતિ ઝડપી છે કારણ કે તે રેખીય ફિલ્ટર્સ છે. જ્યારે તેમને ઝડપી બનાવે છે તે ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન પરિણામોમાં આબેહૂબ વિગતવાર રજૂઆત કરવાથી તેમને ઓછા અસરકારક બનાવે છે. નીચેની છબી તેને સંપૂર્ણ રીતે બતાવે છે.
RAISR કેવી રીતે કાર્ય કરે છે
RAISR નો ઉપયોગ કરે છે છબીઓ દંપતી સાથે મશીન લર્નિંગ, નિમ્ન ગુણવત્તાવાળી અને ઉચ્ચ ગુણવત્તાવાળી એક, ફિલ્ટર્સ શોધવા માટે, જ્યારે નિમ્ન રીઝોલ્યુશન છબીના દરેક પિક્સેલ પર પસંદગીની રીતે લાગુ પડે છે, ત્યારે મૂળની ગુણવત્તા સાથે તુલનાત્મક વિગતો ફરીથી બનાવશે. RAISR ને "બે રીતે તાલીમ આપી શકાય છે." પ્રથમ સીધી પદ્ધતિ છે, જેમાં ફિલ્ટર્સ સીધા નીચા અને ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન છબીઓની જોડીથી શીખ્યા છે. બીજી પદ્ધતિ ઓછી રીઝોલ્યુશન ઇમેજ પર "અપ્સમ્પલર" પદ્ધતિની જેમ ફિલ્ટરને પસાર કરે છે અને પછી આપેલ પાસ અને ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન છબીના ફિલ્ટર્સને "શીખે છે".
કોઈપણ પદ્ધતિ, RAISR ફિલ્ટર્સ તેઓ "પ્રશિક્ષિત" છે રંગ / તેજસ્વીતાના ઘટકો, ટેક્ષ્ચર અથવા ફ્લેટ પ્રદેશો અને વધુ જેવા છબીઓના નાના પેચોમાં જોવા મળતા "શિખરો" ની લાક્ષણિકતાઓ અનુસાર, જે દિશા, શક્તિ અને સુસંગતતા દ્વારા વર્ગીકૃત થયેલ છે.
ટૂંકમાં, રીઅલ ટાઇમમાં RAISR નીચા રીઝોલ્યુશનની છબીમાં દરેક પડોશી પિક્સેલથી શીખ્યાની સૂચિમાંથી સૌથી વધુ સંબંધિત ફિલ્ટર્સ પસંદ કરે છે અને લાગુ કરે છે. જ્યારે તે ફિલ્ટર્સ સૌથી ખરાબ ગુણવત્તાવાળી છબી પર લાગુ થાય છે, મૂળ સાથે ગુણવત્તાની તુલનાત્મક વિગતોને ફરીથી બનાવે છે ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન. આ તે કરે છે જે મોઇર પેટર્ન અને વધુ જેવા દ્રાક્ષીક કલાકૃતિઓને દૂર કરે છે.
આજે, ઇમેજિંગ ટેક્નોલ inજીમાં દાયકાઓથી આગળ વધેલા, મશીન લર્નિંગના ઉપયોગથી, ઇમેજ પ્રોસેસિંગમાં પ્રગતિ સક્ષમ થઈ છે જે વિવિધ પ્રકારના સંભવિત ફાયદામાં છે. ગૂગલે આપેલાં ઉદાહરણોમાંથી એક, ફોન પર «પિંચ ટુ ઝૂમ» અથવા «ચપટી of ની હાવભાવમાં સુધારો કરવો છે, જે પ્રાપ્ત કરે છે કે તે કેપ્ચર થઈ શકે છે, સાચવી શકાય છે અથવા નિમ્ન રીઝોલ્યુશનમાં છબીઓ પ્રસારિત કરો જેથી તે છેવટે તેના યોગ્ય, ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ઠરાવમાં તેના લક્ષ્ય પર પહોંચ્યું. આનો અર્થ થાય છે ટ્રાન્સફરમાં અને સ્ટોરેજ પ્લાનમાં ઉપયોગમાં લેવામાં આવતા ડેટામાં મોટી બચત.