How much money can be stored in an ATM Machine in India?

 An Indian ATM’s capacity isn't measured in rupees, but in paper. A standard machine holds roughly 10,000 banknotes—meaning a metal box loaded entirely with ₹500 bills hides ₹50 lakh.

Indian ATMs typically feature four cash-dispensing cassettes, though some models have five. A standard cash cassette is designed to hold about 2,500 individual notes. With the withdrawal of the ₹2,000 note from circulation, the ₹500 note is currently the highest denomination used in these machines.

While ₹50 lakh is the theoretical limit for a four-cassette machine filled with ₹500 notes, filling the same machine entirely with ₹200 notes drops the capacity to ₹20 lakh. A full load of ₹100 notes equals ₹10 lakh.

In some high-traffic locations, banks use dual-dispenser configurations that can support up to 10 cassettes. These high-capacity machines can hold 25,000 notes, bringing their absolute mathematical ceiling to ₹1.25 crore if filled entirely with ₹500 bills.

In daily operations, banks almost never load an ATM to its theoretical maximum with a single denomination. To accommodate customers requesting various withdrawal amounts, banks distribute different denominations across the available cassettes. A typical real-world configuration might designate two cassettes for ₹500 notes, one for ₹200 notes, and one for ₹100 notes. Under this setup, a fully loaded machine would hold ₹32.5 lakh. The actual amount deposited by cash-in-transit crews varies based on the location's historical transaction volume, regional security protocols, and the specific cash needs of the surrounding area.

A State Bank of Bikaner & Jaipur ATM branch in Chandigarh. Photo by Ajay Tallam is licensed under CC BY-SA 2.0.

ಹೊಲಿಗೆ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದವರು ಯಾರು?

 ಹೊಲಿಗೆ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ಥಾಮಸ್ ಸೇಯಿಂಟ್ ಎಂಬುವರು.

೧೭೯೦ರಲ್ಲಿ ಅವರು ಈ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಪೇಟೆಂಟ್ ಮಾಡಿಸಿದರು. ಆದರೆ, ಹೊಲಿಗೆ ಯಂತ್ರದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಐಸಾಕ್ ಮೆರಿಟ್ ಸಿಂಗರ್ ಅವರ ಕೊಡುಗೆಯೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅವರು ೧೮೫೧ರಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಸುಧಾರಿತ ಹೊಲಿಗೆ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಪೇಟೆಂಟ್ ಮಾಡಿಸಿದರು, ಮತ್ತು ಅದು ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಯಿತು.

ಸಿಂಗರ್ ಅವರ ಯಂತ್ರವು ಹೊಲಿಗೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು, ಮತ್ತು ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡುವ ಹೊಲಿಗೆಗಿಂತ ಅಧಿಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು. ಇದು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕ್ರಾಂತಿಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ರೀತಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸಿತು.

What is the most advanced machine in the world?

 In my opinion, the most sophisticated and high-tech is certainly the Large Hadron Collider made by CERN. This machine was made for particle physics experiments.

This 27km machine is designed to collide particles at 99% the speed of light, breaking them into their basic materials. So far, the machine has discovered the Higgs-Boson elementary particle and produced 2725 scientific papers.

Here are the dimensions:

To be able to accelerate particles to 99% of the speed of light, this machine uses tens of thousands of synchronized super-conductor magnets. To operate the super-conductor magnet itself is very difficult because the temperature must be cryogenic. To capture particle collisions, this machine contains thousands of high-tech sensors that are super sensitive.

The cost of this machine is also very high. The initial cost of making it is 80 trillion rupiah and the operating cost per year is 14 trillion rupiah. This machine is the result of cooperation between 100 countries, 10,000 scientists and hundreds of universities.

This machine is proof that by working together, humanity can achieve great things. This machine explores particles smaller than atoms and the origins of the world.

Meanwhile in Indonesia, people are still busy making a fuss about religion

ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಯಾವುದು?

 

ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಾಗೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಕಡೆ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಉಪಯೋಗ(ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್) ಎಂದರೆ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಯಂತ್ರ(recommendation engine) ಎನ್ನಬಹುದು.

ಮೇಲಿನದು ಕೇಳಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸರಳವಾದ ಉತ್ತರ.ತಮಾಷೆಗೆ ಹೇಳುವುದಾದರೆ ಒಂದು ಅಂಕದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಮೇಲಿನದು ಸಾಕು.ನಾನು ಇದನ್ನು ೧೦ ಅಂಕಗಳಿಗೆ ಕೇಳಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕಥೆ ಪುರಾಣಗಳ ಸಹಿತವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇನೆ.

ನೀವು quora ದಲ್ಲೋ, ಯೌಟ್ಯೂಬ್ ನಲ್ಲೋ, ನೆಟ್ ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ನಲ್ಲೋ ,ಅಮೇಜಾನ್ ನಲ್ಲೋ ಒಂದು ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಓದಿ/ನೋಡಿ ಮುಗಿಸುವಷ್ಟರಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದು ವಿಷಯ ಹಾಜರಾಗಿ ಕೂತಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಅದರ ಮೇಲೆ click ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಕೂಡ. ಹಾಗಾದರೆ ಈ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಯಂತ್ರಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ,ನಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನೇ ಹೇಗೆ ತಂದು ನಮ್ಮ ಮುಂದಿಡುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.

ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ೩ ವಿಧಗಳಿವೆ.

೧.ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಶಿಫಾರಸ್ಸು(content based recommendation)

ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಹಿಂದೆ ನೋಡಿದ ಅಥವಾ ಓದಿದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು,ನಾವು ನೀಡಿದ ರೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು, ಇಲ್ಲ ಅದನ್ನು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟೆವೋ ಇಲ್ಲವೋ( ಲೈಕ್ ಅಥವಾ ಡಿಸಲೈಕ್) ಎಂಬಿತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಓದುತ್ತಿರುವ ವಿಷಯ/ನೋಡುತ್ತಿರುವ ವಿಡಿಯೋ ಯಾವ ರೀತಿಯದ್ದು ಎನ್ನುವುದು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತದೆ.ಇದಕ್ಕೆ ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

• Quora ವನ್ನು ನೀವು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದರೆ ಇದು ಕೂಡ ಈ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.ನಾನು ಮೊದಲು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ quora ದಲ್ಲಿ ಬೋರ್ ಆದಾಗ ಮನರಂಜನೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ "ಬೆಸ್ಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಸ್ ಶೊಟ್ಸ್"(what are the best screenshots saved in your cellphone) ವಿಷಯವನ್ನು ಜಾಸ್ತಿ ಓದುತ್ತಿದ್ದೆ ಮತ್ತೆ upvote ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೆ. ಕೊನೆಗೆ ಈ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಎಲ್ಲಿಗೆ ತಲುಪಿತು ಎಂದರೆ ನನ್ನ ಮುಖಪುಟದ ತುಂಬೆಲ್ಲಾ ಅದೇ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಸ್ ಶೊಟ್ಸ್ ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೇ ತುಂಬಿಹೋಗಿದ್ದವು. ಆಮೇಲೆ ಅಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಓದುವುದು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ,ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಇತರ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಓದಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಮೇಲೆ ಸರಿ ಆಯಿತು.
• ಇನ್ನು ಯೌಟ್ಯೂಬ್,ಅಮೇಜಾನ್ ಪ್ರೈಮ್ ನಂತಹ ವಿಡಿಯೋ ಪ್ರವಹಿಸುವ(video streaming) ಆಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ."movies we think you will like" ಅಥವಾ "recommended for you" ಎನ್ನುವ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಅಡಿ ನೀವು ನೋಡಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ವಿಷಯಗಳು ನೀವು ನೋಡುತ್ತಿರುವ ವಿಷಯದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಬಹುದು ಇಲ್ಲವೇ ಆ ಚಲನಚಿತ್ರದ ಪಾತ್ರಧಾರಿಗಳ ಇತರೆ ಚಿತ್ರವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಆ ವಾಹಿನಿಯ(channel) ವಾರಸುದಾರರಿಂದ ಪ್ರಕಟಿತವಾದ ಇತರೆ ವಿಡಿಯೋ ಆಗಿರಬಹುದು.
• ಅಮೇಜಾನ್ ಸಾಮಾನು ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಆಪ್ಲಿಕೇಶನ್(Amazon shopping) ನೀವು ಒಂದು ಮೊಬೈಲ್ ಅನ್ನು ಖರೀದಿ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಅಂದುಕೊಳ್ಳಿ,ಆಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ "ನಿಮಗೆ ಶಿಫಾರಸ್ಸುಗಳು (recommended for you)" ಎನ್ನುವ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಫೋನ್ ನ ಹಿಂದಿನ ರಕ್ಷಣಾ ಕವಚ(back cover) ಇಲ್ಲ ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಗಾರ್ಡ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳು ಬಂದು ಕೂತಿರುತ್ತವೆ. ಇನ್ನು "ಇದರ ಜೊತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೊಂಡದ್ದು (frequently bought together)","ಇದೇ ತರಹದ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ(compare with similar items)" ಅವುಗಳೆಲ್ಲದರಲ್ಲೂ ಈ ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಶಿಫಾರಸ್ಸನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತಾರೆ.
• ಇನ್ನು ಗೂಗಲ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಏನಾದರೂ ಹುಡುಕಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ ಬರುವ ಜಾಹಿರಾತುಗಳು ಕೂಡ ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನಾವು ಹುಡುಕಾಡುವ ವಿಷಯಗಳಿಂದ ನಮ್ಮ ಅಭಿರುಚಿಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸುವುದು ಗೂಗಲ್ ಗೆ ಕಠಿಣವೇನಲ್ಲ.

೨. ಸಹಭಾಗಿತ್ವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸ್ಸು(Collaborative Filtering):

ಮೇಲಿನದು ಸರಿಯಾದ ಕನ್ನಡ ಪದವೋ ಅಲ್ಲವೋ ಎನ್ನುವುದು ನನಗೆ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇನೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಶಿಫಾರಸ್ಸುಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಅಭಿರುಚಿಗೆ ಸಮಾನ ಅಭಿರುಚಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೂ ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ ನೀವು ತಮಾಷೆಯ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೋಡುತ್ತೀರ ಎಂದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ಹಾಗೆ ಇನ್ನೊಂದು ವ್ಯಕ್ತಿ ಕೂಡ ಈ ವರ್ಗದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾನೆ. ನೀವಿಬ್ಬರೂ A ,B ಎನ್ನುವ ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡಿದ್ದೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಹಾಗೆಯೇ ಅಭಿರುಚಿಯುಳ್ಳ ಆ ವ್ಯಕ್ತಿ C ಎನ್ನುವ ಚಿತ್ರ ನೋಡಿದ್ದಾನೆ ಮತ್ತು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟಿದ್ದಾನೆ ಕೂಡ. ಈಗ ನೀವು ಮುಂದಿನ ಚಲನಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಹುಡುಕಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಯಂತ್ರ ಈ C ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿರುಸುತ್ತದೆ.ಇದಕ್ಕೆ ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೊಡಬಹುದು.

• ಯೌಟ್ಯೂಬ್ ನಲ್ಲಿ ನನಗೆ ಗೊತ್ತಿರುವ ಹಾಗೆ ಕಂಡುಬರುವ " NDTV ವೀಕ್ಷಿಸುವವರು ಈ ವಾಹಿನಿಯನ್ನು ಕೂಡ ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ (NDTV viewers also watch this channel)" ಎನ್ನುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರುವ ಶಿಫಾರಸ್ಸುಗಳು ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತವೆ. ನೀವು ಚಂದಾದಾರರಾಗಿರುವ ವಾಹಿನಿಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿರುವ ಇತರರು ಇನ್ಯಾವ ವಾಹಿನಿಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಎನ್ನುವುದರ ಆಧಾರದ ಇದು ನಿಂತಿದೆ.
• ಇನ್ನು ಅಮೆಜಾನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಲ್ಲಿ ಬರುವ "ಈ ವಸ್ತುವನ್ನು ಕೊಂಡಿರುವವರು ಇದನ್ನೂ ಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ (people who bought this also bought)" ಎನ್ನುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರುವ ಶಿಫಾರಸ್ಸುಗಳು ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ನೀವು ಯಾವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ,ಆಮೇಲೆ ಅದೇ ವಸ್ತುವನ್ನು ಇನ್ಯಾರು ಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ. ಇತರರು ಈ ವಸ್ತುವನ್ನು ಕೊಂಡ ನಂತರದ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ಯಾವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನೆಲ್ಲಾ ಬಳಸಿ ನಿಮಗೆ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

೩. ಮಿಶ್ರಿತ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಯಂತ್ರ (Hybrid recommendation engine)

ಇದು ಮೇಲಿನ ಎರಡು ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಮಾಡುವ ವಿಧಾನ. ಮೇಲಿನ ಎರಡು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಅದರದ್ದೇ ಆದ ನೂನ್ಯತೆಗಳಿವೆ.ಎರಡರಲ್ಲಿರುವ ಒಳ್ಳೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕೂಡಿಸಿ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಮಾಡಿದರೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಅನುಭವ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವ ಉದ್ದೇಶ ಇಲ್ಲಿ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೆಟ್ ಪ್ಲಿಕ್ಸ್ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಮೇಲಿನವು ಪ್ರಮುಖವಾದ ವಿಧಗಳು.ಇವುಗಳಲ್ಲದೆ ,ಕೆಳಗಿನ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ವಿಧಾನಗಳೂ ಇವೆ.

೪. ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಆಧಾರಿತ ಶಿಫಾರಸ್ಸು(Demographic based recommendation) - ಇಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ವಯಸ್ಸು,ಹುಡುಗ /ಹುಡುಗಿ ಇತ್ಯಾದಿ ) ಆಧರಿಸಿ ವಿಷಯಗಳ ಶಿಫಾರಸ್ಸು .

೫. ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸ್ಸು (utility based recommendation ) - ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು(algorithm) ಬಳಸಿ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನ ನಿರ್ಧರಿಸಿ ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸ್ಸು .

೬. ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸ್ಸು( knowledge based recommendation) - ಇಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಮಾಡಿದ ವಸ್ತು/ವಿಷಯ ಗ್ರಾಹಕನ ಬೇಡಿಕೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಯಿತೇ ಎನ್ನುವುದು ಮುಖ್ಯ.