TrashBestie की खोज करें, जो एक अभिनव ऐप का उपयोग कर रहा है Ultralytics YOLOv8 एआई के साथ स्मार्ट अपशिष्ट छँटाई के लिए। डिजिटल समाधान के साथ पर्यावरण के अनुकूल आंदोलन में शामिल हों।
TrashBestie एक नया ऐप है जो हमें कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करके कचरे को एक अलग और बेहतर तरीके से छांटने और प्रबंधित करने में मदद करता है। TrashBestie लोगों को ग्रह को स्वच्छ और अधिक टिकाऊ बनाने के लिए कार्रवाई करने में मदद करने के लिए गहन शिक्षण और उन्नत तकनीक का उपयोग करता है।
ट्रैशबेस्टी के पीछे की टीम एक ऐसे भविष्य की कल्पना करती है जहां कचरा अब उपद्रव नहीं है बल्कि सकारात्मक बदलाव का अवसर है। पर्यावरण की सुरक्षा, संसाधनों को बचाने और प्रदूषण को कम करने के लिए कचरे की छंटाई महत्वपूर्ण है। इसे ध्यान में रखते हुए, ट्रैशबेस्टी डिजिटल समाधान बन गया जो व्यक्तियों को सूचित अपशिष्ट प्रबंधन निर्णय लेने के लिए सहजता से सशक्त बनाता है। लक्ष्य स्पष्ट है: जिम्मेदार अपशिष्ट प्रबंधन की दिशा में एक सामूहिक आंदोलन को प्रेरित करना और आने वाली पीढ़ियों के लिए एक स्वच्छ ग्रह को बढ़ावा देना।
इससे पहले कि हम TrashBestie के पीछे नवीन तकनीक में गोता लगाएँ, आइए इसके रचनाकारों से मिलें:
हेल्गे ने अपने मास्टर की थीसिस के दौरान मशीन लर्निंग का अध्ययन करना शुरू किया, यह जांचते हुए कि प्रबंधक का वेतन कंपनी की सफलता से कैसे संबंधित है। इसमें प्रतिगमन मॉडल और मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग करना शामिल था। हेल्गे स्पाइस्ड एकेडमी के बूटकैंप में विजन एआई की दुनिया में गहराई से गोता लगाने में सक्षम थे। यहां, उन्होंने गहरी शिक्षा के साथ प्रयोग किया और की उपयोगिता निर्धारित की Ultralytics YOLO मॉडल।
मेरा एक दोस्त था जिसने अपनी डेटा विज्ञान परियोजनाओं को साझा किया, जिसने मशीन सीखने में उसकी रुचि जगाई। जिस तरह से डेटा अंतर्दृष्टि को उजागर कर सकता है और प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकता है, उसने उसे मोहित कर दिया। यही कारण है कि वह बूटकैंप में शामिल हो गई, जहां वह सिमंटिनी और हेल्गे से मिली।
सिमंतिनी ने अपने मास्टर की थीसिस के दौरान मशीन लर्निंग की खोज शुरू की। उसने अपने कार्यक्षेत्र में अपनी क्षमता की खोज की, जिसमें भूकंप के कारण भवन क्षति का आकलन करना शामिल है। अपनी स्नातक स्तर की पढ़ाई के बाद, सिमंती के पास डेटा से जुड़े अलग-अलग काम थे। इन नौकरियों ने अंततः उसे डेटा साइंस बूटकैंप में ले जाया और एमएल और विजन एआई में उसकी रुचि को बढ़ाया।
TrashBestie का उपयोग Ultralytics YOLOv8 चूंकि प्राथमिक उपकरण रणनीतिक है।
TrashBestie एक व्यक्तिगत अपशिष्ट-छँटाई सहायक के रूप में काम करता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके प्रक्रिया को चार सीधे चरणों में सरल बनाता है:
TrashBestie की विकास यात्रा में महत्वपूर्ण चरणों की एक श्रृंखला शामिल है:
TrashBestie स्थानीयकरण जोड़कर, इसे iOS और Android पर अधिक सुलभ बनाकर और छवि प्रसंस्करण तकनीकों को परिष्कृत करके सुधार जारी रखे हुए है। टीम ऐप के प्रदर्शन और सटीकता में लगातार सुधार करने के लिए प्रतिबद्ध है।
देवपोस्ट पर उनकी परियोजना देखें, जिसमें एक छवि गैलरी और उनके काम का विवरण प्रदर्शित करने वाला एक YouTube वीडियो शामिल है।
TrashBestie अपशिष्ट प्रबंधन में क्रांति लाने और हमारे ग्रह को स्वच्छ और अधिक टिकाऊ बनाने के मिशन पर है। यह भविष्य में पहला कदम है, जो अपशिष्ट प्रबंधन करियर की अवधारणा में भी क्रांति ला सकता है। एक हरियाली भविष्य की ओर इस रोमांचक यात्रा पर उनसे जुड़ें!
हेल्ज: लिंक्डइन, गिटहब
मेरा: लिंक्डइन
मशीन लर्निंग के भविष्य के साथ अपनी यात्रा शुरू करें
