यह तुलना फोटोग्राफी के बीच तनाव को दिखाती है, जो पर्सनल क्रिएटिव एक्सप्रेशन का एक मीडियम है और मशीन लर्निंग मॉडल्स को ट्रेन करने और ग्लोबल डेटा को ऑर्गनाइज़ करने के लिए इस्तेमाल होने वाली विज़ुअल जानकारी के एक बड़े रिपॉजिटरी के तौर पर इसकी मॉडर्न भूमिका है।
किसी विज़न को दिखाने, इमोशन जगाने, या असलियत पर एक यूनिक नज़रिया देने के लिए कैमरे का जानबूझकर इस्तेमाल करना।
एनालिसिस, कैटेगराइज़ेशन या AI ट्रेनिंग के लिए रॉ डेटा पॉइंट्स के तौर पर इस्तेमाल की गई बहुत सारी इमेज का कलेक्शन।
| विशेषता | कला के रूप में फोटोग्राफी | डेटासेट के रूप में फोटोग्राफी |
|---|---|---|
| प्राथमिक मूल्य | सौंदर्य और भावनात्मक गहराई | सूचना घनत्व और उपयोगिता |
| वांछित परिणाम | मानवीय संबंध या प्रतिबिंब | एल्गोरिथम सटीकता और भविष्यवाणी |
| आदर्श आयतन | छोटे, क्यूरेटेड संग्रह | विविध दृश्य डेटा के एक्साबाइट्स |
| सृष्टिकर्ता की भूमिका | लेखक (व्यक्तिपरक दृष्टि) | डेटा प्रदाता (उद्देश्य स्रोत) |
| सफलता मीट्रिक | सांस्कृतिक प्रभाव या आलोचनात्मक प्रशंसा | उच्च परिशुद्धता और रिकॉल दरें |
| मेटाडेटा महत्व | दृश्य अनुभव के बाद दूसरा | इंडेक्सिंग और ट्रेनिंग के लिए मुख्य |
| व्याख्या | खुला और व्यक्तिगत | निश्चित, लेबलयुक्त, और श्रेणीबद्ध |
आर्टिस्टिक फ़ोटोग्राफ़ी में, हर चॉइस—अपर्चर से लेकर शटर क्लिक करने के पल तक—खुद को दिखाने का एक सोचा-समझा काम होता है। इसके उलट, जब फ़ोटोग्राफ़ी एक डेटासेट के तौर पर काम करती है, तो फ़ोटो के पीछे का 'क्यों' कोई मायने नहीं रखता; सिस्टम सिर्फ़ 'क्या' की परवाह करता है ताकि कंप्यूटर अलग-अलग लाइटिंग कंडीशन में स्टॉप साइन या बिल्ली को पहचान सके।
एक आर्टिस्ट एक कहानी बताने वाले एक पक्के फ्रेम को कैप्चर करने के लिए परफेक्ट लाइट का इंतज़ार करते हुए हफ़्तों बिता सकता है। बिग डेटा की दुनिया में, वह अकेली परफेक्ट इमेज समुद्र में एक बूंद के बराबर है। एक डेटासेट क्वांटिटी और वैरायटी पर फलता-फूलता है, जिसमें अक्सर 'खराब' या धुंधली तस्वीरें शामिल होती हैं ताकि AI को असलियत की गड़बड़ियों को समझने में मदद मिल सके।
आर्टिस्टिक फ़ोटोग्राफ़ी दो इंसानों, बनाने वाले और देखने वाले के बीच एक पुल है, जो हमदर्दी या हैरानी का पल शेयर करते हैं। एक डेटासेट उसी फ़ोटो को नंबरों के मैट्रिक्स की तरह देखता है। एक एल्गोरिदम के लिए, सूरज का डूबना सुंदर नहीं होता; यह लाल और नारंगी पिक्सल की एक खास फ़्रीक्वेंसी होती है जो 'outdoor_natural_light' लेबल से मैच करती है।
किसी आर्ट पीस के लिए, कॉन्टेक्स्ट अक्सर मीडियम या आर्टिस्ट की ज़िंदगी का इतिहास होता है। डेटासेट के लिए, कॉन्टेक्स्ट पूरी तरह से स्ट्रक्चरल होता है। GPS कोऑर्डिनेट्स, टाइमस्टैम्प्स और ऑब्जेक्ट टैग्स जैसे मेटाडेटा डेटासेट की जान होते हैं, जो विज़ुअल एक्सपीरियंस को सॉफ्टवेयर के लिए सर्च करने लायक, फंक्शनल टूल में बदल देते हैं।
AI डेटासेट को सीखने के लिए 'अच्छी' कला की ज़रूरत नहीं है।
असल में, डेटासेट में हाई-क्वालिटी, अच्छी तरह से बनी तस्वीरें, मॉडल्स को खराब-क्वालिटी वाले स्नैपशॉट के मुकाबले डेप्थ, लाइटिंग और टेक्सचर को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती हैं।
डेटासेट के रूप में फोटोग्राफी एक नया कॉन्सेप्ट है।
1800 के दशक से, डिजिटल AI के आने से बहुत पहले से ही फोटोग्राफी का इस्तेमाल मेडिकल रिकॉर्ड, एस्ट्रोनॉमिकल मैपिंग और पुलिस आर्काइव्ज़ के लिए डेटासेट के तौर पर किया जाता रहा है।
कोई कलाकार अपने काम को डेटासेट के रूप में इस्तेमाल नहीं कर सकता।
कई मॉडर्न आर्टिस्ट अब अपने पर्सनल आर्काइव्ज़ पर अपने प्राइवेट AI मॉडल्स को ट्रेन करते हैं ताकि वे अपने स्टाइल जैसा नया, यूनिक 'सिंथेटिक' आर्ट बना सकें।
डेटा इमेज असल में बोरिंग होती हैं।
कभी-कभी डेटासेट का विशाल पैमाना - जैसे सैटेलाइट इमेजरी या हज़ारों स्ट्रीट-व्यू फ़ोटो - अपने आप में एक अचानक, मनमोहक सुंदरता को प्रकट कर सकता है।
जब आपका लक्ष्य किसी को प्रेरित करना हो, कोई मुश्किल मैसेज देना हो, या कोई स्थायी विरासत बनाना हो, तो 'आर्ट' का नज़रिया चुनें। जब आपको टेक्निकल प्रॉब्लम सॉल्व करनी हों, विज़ुअल टास्क को ऑटोमेट करना हो, या ग्लोबल इमेजरी में बड़े पैटर्न को समझना हो, तो 'डेटासेट' का नज़रिया अपनाएँ।
आज के मीडिया माहौल में, अटेंशन इकॉनमी – जो इंसानी ध्यान को मुनाफ़े के लिए एक दुर्लभ चीज़ मानती है – और नागरिक बातचीत, जो एक स्वस्थ लोकतंत्र को बनाए रखने के लिए सोच-समझकर, तर्कपूर्ण बातचीत पर निर्भर करती है, के बीच गहरा तनाव है। जहाँ एक वायरल जुड़ाव को प्राथमिकता देता है, वहीं दूसरा धैर्य और सबको साथ लेकर चलने वाली भागीदारी की माँग करता है।
खास पॉलिटिकल भेदभाव को पक्का करने के लिए बनाई गई खबरों और न्यूट्रैलिटी पर आधारित रिपोर्टिंग के बीच के फर्क को समझना आज की मीडिया लिटरेसी के लिए बहुत ज़रूरी है। जहां एकतरफ़ा मैसेजिंग किसी खास सोच वाले एजेंडे या कहानी को पहले रखती है, वहीं ऑब्जेक्टिव रिपोर्टिंग बिना किसी का पक्ष लिए वेरिफाइड फैक्ट्स दिखाने की कोशिश करती है, जिससे ऑडियंस दिए गए सबूतों के आधार पर अपने नतीजे निकाल सके।
हालांकि दोनों फील्ड में डिजिटल इमेजरी को समझना शामिल है, विज़ुअल स्टोरीटेलिंग एक इमोशनल कहानी और सीक्वेंस बनाने पर फोकस करती है जो इंसानी अनुभव से मेल खाती हो, जबकि ऑटोमेटेड इमेज लेबलिंग डेटा ऑर्गनाइज़ेशन और सर्चेबिलिटी के लिए एक फ्रेम के अंदर खास चीज़ों या एट्रीब्यूट्स को पहचानने और कैटेगरी में रखने के लिए कंप्यूटर विज़न का इस्तेमाल करती है।
