মাটির ক্ষমতাকে অনুমান করা হচ্ছে ভূ-টেককাল্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং। সঠিকভাবে অনুমান করা যায় যে, ভবন, সেতু এবং অন্যান্য কাঠামোর নিরাপত্তা এবং স্থায়ীত্ব নিশ্চিত করে। ঐতিহ্যগতভাবে প্রকৌশলীরা উচ্চমানের পদ্ধতি এবং গবেষণাগারগুলোর উপর নির্ভর করে থাকে।

জিওটেকনিক ইঞ্জিনিয়ারিং এর মেশিন-এর ভূমিকা

মেশিন শেখার অ্যালগরিদম বিশেষ করে ভূ-টেককালিক সমস্যার জন্য উপযুক্ত কারণ তারা মাটির সাথে সম্পর্ক স্থাপন করতে পারে এবং এর ক্ষমতা ব্যবহার করতে পারে। এই স্বকীয়তা ইঞ্জিনিয়াররা অনেক বিস্তৃত ইনপুট দিক দিয়ে তথ্যকে প্রভাবিত করতে পারে- যেমন মাটির মতো মাটি, ঘনত্ব, শক্তি, শক্তি, এবং সাধারণ মানের ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণ, এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে তথ্য প্রযুক্তির মাধ্যমে।

গবেষণা ইঙ্গিত করে যে, এমএল-ভিত্তিক ভবিষ্যতবানীর গতি ২০-৪০% এর তুলনায় সমস্যাকে কমিয়ে আনতে পারে যা ঐতিহ্যগত পদ্ধতিতে আসে (প্রায় [এফএলএলএল:) [এফএলএলএল:এফএল:এফএল:এফএল: ১: ১) কম্পিউটার এবং জিওটেকসিক্স [এফএল: ৩) এর মাধ্যমে প্রকাশিত লেখার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য পরিমাণ ঝুঁকি নির্ধারণের জন্য দায়ী হবে ।

মেশিন শেখার অ্যালগরিদমসমূহ

এই তথ্যের ওপর নির্ভর করে প্রত্যেক ব্যক্তি তথ্য ভলিউমের ওপর নির্ভর করে স্বতন্ত্র শক্তি, জটিলতা এবং ব্যাখ্যার প্রয়োজনের ওপর নির্ভর করে ।

  • [[[F] রিগ্রেশনাল অ্যালগরিদম:[[F][F][F][F][F][F][FF]]][R]]] ভেক্টর রিগ্রেঞ্জন এবং সমর্থন করা সাধারণ বিষয় হচ্ছে। SVR এর মাধ্যমে উচ্চ-প্রসারণিক স্থানগুলোতে তথ্য ইনপুটের উপর ভিত্তি করে তথ্যকে রূপান্তর করা হয়। এই বৈশিষ্ট্যর সঠিক অবস্থানকে ধারণ করে এবং ক্রমাগত মানের দিক নির্দেশ প্রদান করা হয়।
  • [[[F] ডি.0: ডি. এন. এল. গাছ এবং র‍্যান্ডম বনস:[F] সিদ্ধান্ত সিদ্ধান্তের ভিত্তির ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়, সংরক্ষিত নিয়ম তৈরি করা হয় । র‍্যাননজ X. quotations অনেক গাছকে একত্রিত করে এবং সাধারণীকরণের জন্য যথেষ্ট পরিমাণ কমিয়ে আনতে পারে । তারা এই সমস্ত তথ্য মুছে ফেলে, যে সমস্ত ক্ষেত্রে সঠিক মানের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয় না, তা গণনা করা হয় না ।
  • [[[[F][F][[F]] ডি. এন. এস. এল. - এর মডেলগুলো শেখার জন্য সাধারণ ফিড নেটওয়ার্ক থেকে প্রাপ্ত সাধারণ কনটেন্ট নেটওয়ার্ক থেকে আরো জটিল স্থাপত্যের (সিএনএন) নেটওয়ার্ক যেমন জটিল নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো জটিল স্থাপত্যবিদ্যার তৈরি করা, তারা খুব কার্যকরী তথ্য পেতে পারে যখন তারা খুব বেশি পরিমাণ তথ্য পায়, যদিও তাদের অবশ্যই সতর্ক করা হয়, যাতে তারা অতি দ্রুত বক্ষিকভাবে পরিভাষা ও দুর্দশিতভাবে পরিব্যক্তি পদ্ধতিতে উৎপাদন করা যায় ।
  • [[[F] GROT] বলা ঘরের মেশিন (XGGOBSM, লাইটবিএম):[[FLT] এই পদ্ধতিতে জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে তাদের উচ্চ মানের সঠিকতা এবং নির্মাণ পদ্ধতি । তারা প্রায়ই ভূ-টেক বৈশিষ্ট্যের বিভিন্ন প্রকার উপাত্তের সঙ্গে খাপ খাওয়ানোর উপায় বের করে এবং তা বিভিন্ন ধরনের উপাত্তের মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে ।

উপযুক্ত অ্যালগরিদম বেছে নেওয়া তথ্যের আকার, শব্দ ও প্রকৌশলীর জটিলতার প্রতি সহনশীলতার ওপর নির্ভর করে ।

মেশিন শেখার অভ্যাসের বিষয়ে শিক্ষা

  • [[[[F]] সঠিক তথ্য মুছে ফেলা হয়েছে:[[F][F] ML মডেলগুলো প্রায়শই উত্‍পাদনের সাথে তুলনা করে, বিশেষ করে সাইটের নির্দিষ্ট তথ্যকে অন্তর্ভুক্ত করা হলে, নির্দিষ্ট তথ্যকে অন্তর্ভুক্ত করা হবে ।
  • [[[F] বড় বড় ডাটার বিরুপ প্রক্রিয়া:[F] [FLT] ডিজিটাল ভূ-টেকনিক ডাটাবেসের বৃদ্ধি সহ এমএল হাজার হাজার গর্ত এবং গবেষণাগার পরীক্ষা বিশ্লেষণ করতে পারে- যা নিজে নিজে নিজে নিজে থেকে নিতে হবে।
  • [[F] বিভিন্ন মাটির ধরন [FLT] বিভিন্ন ধরনের মডেলগুলো] স্থানীয় পরিবেশের জন্য জরিমানা করা যেতে পারে, নতুন পরীক্ষার প্রয়োজনীয়তা কমিয়ে আনা প্রয়োজন । [FLTR] [FLT]:[F] বিভিন্ন ধরনের তথ্য ধারণ করে, স্থানীয় পরিবেশের জন্য মডেলগুলো ভাল করা যাবে ।
  • [[[F] বাস্তব সময়ের অনুমান অনুসারে অবৈধ: plan.[FO] [FL], planFR:1] একবার আক্রমণ পরবর্তী সময়ে এমএল মডেলরা দ্রুত একটি ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করে, দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণের অনুমতি দেয়।

এ ছাড়া, প্রকৌশলীদের অবশ্যই যেকোন কালো-বক্স মডেলের সীমাবদ্ধতা এবং ফলাফল ব্যাখ্যার জন্য ডোমেইন জ্ঞান ব্যবহার করা উচিত।

তথ্য প্রস্তুতি এবং মডেল প্রশিক্ষণ

এমএল এর ক্ষমতা প্রয়োগের সাফল্য প্রশিক্ষণ ব্যবস্থার মান এবং প্রাসঙ্গিকতা সম্পর্কে ধারণা দেয়।

  1. [[[F] Database] mentst[FLT] মান ব্যবহার করে সাধারণ ক্ষমা পরীক্ষা, CLAY testp (ST), ত্রটি পরীক্ষা, ল্যাব-র্‌কারিরাল পরীক্ষা, এবং sci-র মান (যদি পাওয়া যায়) থেকে সাধারণ প্লেট অথবা গণনা করা হয়, তাহলে তা সাধারণত প্লেটের মধ্যে থেকে ভাল গণনা করা হয় ।
  2. [[[[[] folF] ইঞ্জিনিয়ারিং:[F] C[FF] CL] :[F] Compless:[1] property fivers] exprications (") pochric] propricationsepr/ pocheduted) pochr/ propered) propered [s] properment fament properted] prow.
  3. [[[[F] বিভাজন ও বৈধকরণ:[[F][F]] ডাটা (০) প্রশিক্ষণ ক্ষেত্রে তথ্য সংযোজনের জন্য [1] [1], বৈধকরণ, এবং পরীক্ষা (১০-১৫%), এবং পরীক্ষা (১০-১৫%) ব্যবহার করুন । একই স্থানের মধ্যে একটি অংশ থেকে একটি নমুনা সংগ্রহ করা হবে ।
  4. [[F] মোড] @ item:::[F]] অনুসন্ধানের জন্য অনুসন্ধান বা বা বা বা BANECTALOPASAL [eputernetps] ব্যবহার করুন । মৌলিক হাইপার-কার্ডগুলি ব্যবহার করুন (যেমন, গাছ, জ্ঞান, নেটওয়ার্ক, অনুশীলন, এবং বৈধ ফলাফল)
  5. [[[F] অনিশ্চিত সীমা:[F][F]

একটি উদাহরণ হিসেবে বলা যায় পাইথনের স্ক্রিকিট এবং এক্সজিবিউট ব্যবহার করে একটি উদাহরণের মাধ্যমে কাজ করা হয়েছে [এফএলবিআরএল:০] [এফএলএলএলটি) পদার্থবিদ্যার শিক্ষা সহায়িকার মধ্যে বর্ণনা করা হয়েছে। আন্তর্জাতিক সোসাইটি ফর সোল মেলিটিনিক অ্যান্ড জিওগ্রাফিকাল ইঞ্জিনিয়ার্স (এট) এবং জিওগ্রাফিকাল ইঞ্জিনিয়ার্সের প্রকাশিত এই ফলাফল নিশ্চিত করে।

কেস স্টাডি এবং অ্যাপ্লিকেশন

বেশ কিছু গবেষণা গ্রুপ ক্ষমতার পরিমাপের জন্য এমএল এর ব্যবহারিক হাতিয়ার প্রদর্শন করেছে:

  • [[[F] বায়ু সেনা খামার ভিত্তি:[F][F][F][FO][FOP][FONEL][FOPROPL[3:][FOROPRPL] - র যথেচ্ছভাবে নির্মিত একটি যথেচ্ছ বিন্যাস ব্যবহার করা হয়, যা ৫০ থেকে ১. ০.৫-এ একটি সাধারণ উচ্চতা (L) - ৫.৫.৪.৪ / ১::: [/০০]
  • [[[[F] মাটির উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত গুরুত্বের ভিত্তি:[F] গবেষকরা মাটির উপর ভিত্তি করে একটি গভীর নিউরনের নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ২০০ এর মধ্যে পরীক্ষা করার জন্য । মডেল ১. ৫% মানের মধ্যে বিদ্যমান মান, যা সর্বোচ্চ মান ধারণ করে, যা করিস নাপ্ল্যানটনের জন্য ।
  • [[[F] [[F] একটি পরিবহন সংস্থা ১০ কিলোমিটার দীর্ঘ হাইওয়ের মধ্যে একটি পরিবহন সংস্থা ব্যবহার করে গণনা করা হয়েছে, লিডরের শীর্ষপথ, মাটির নকশা, এবং সীমিত গর্ত ব্যবহার করে। এর ফলে ৩০% মাটির নকশার উন্নয়নের জন্য একটি সীমা হ্রাস পায়।

এই উদাহরণগুলো তুলে ধরে যে এমএল মডেলরা প্রতিনিধি তথ্যকে প্রশিক্ষণ দিলে স্থায়ী এবং গতিশীলভাবে এবং গতিশীলভাবে ভিত্তি স্থাপন করতে পারে এবং স্বাধীন পরিমাপের বিরুদ্ধে কার্যকর।

ভবিষ্যৎের পথ ও প্রতিবন্ধকতা

প্রতিশ্রুতিশীল ফলাফল সত্ত্বেও, এমএলকে অবশ্যই নিয়মিত ভূ-টেককালিক অনুশীলনে সমন্বয় করতে হবে:

  • [[[F] Database] data [[F] [FLT] [FLT]] অনেক ঐতিহাসিক তথ্য অসম্পূর্ণ বা রেকর্ড করা হয়নি । নির্ধারিত মান হল: / প্রথম থেকে আরম্ভ করা, বৈজ্ঞানিক তথ্য সংগ্রহ করা ([FO], বৈজ্ঞানিকভাবে নির্ধারিত হওয়া ডাটাবেসের মত [FRORONETRONT] [FO[3]:[F]] /R]
  • [[[[F] মোড] শব্দকোষের ব্যাখ্যা করুন:[[F] ব্ল্যাক হোলবক্স মডেলগুলো প্রায়ই কর্‌ডক্সের মতো সন্দেহের দ্বারা দেখা হয় ।
  • [[[[F] সিডিউলিং বনাম অপ্রত্যাশিত ত্রুটি:[[F] ট্র্যাকিং এর ক্ষমতা স্পষ্টভাবে quice:[F] WREL সঙ্গে সম্পর্কিত । ভূ-চিত্রগুলি মূলত: CHIL (যেমন, KIgs) এবং GISSIL (যেমন দূরবর্তী তথ্য, ডিজিটাল মডেল) - যেমন, ডিজিটাল মডেল এবং মাটির উন্নতি- - যা অনুমান করে-
  • [[[F] full] রিয়েল টাইম- টাইম- আউট:[[[F][F][F]
  • [[[[[] GFRE:[F] প্রকৌশল কোড এবং আদর্শগুলো সম্প্রতি নির্ধারণমূলক অথবা সরলপন্থী পদ্ধতিগুলোর ওপর নির্ভর করে ।

এর আগে বলা যায় ফিজিক্স ফিজিক্স ভিত্তিক মডেলদের মধ্যে পদার্থবিদ্যার জটিলতা- যাকে বলা হয় পদার্থবিজ্ঞানী নিন্দন নরুরাল নেটওয়ার্ক (পিএনস)-এ, সম্ভবত উভয় বিশ্বের সেরা সব থেকে ভালো তথ্য প্রদান করা: তথ্য বিশ্বায়ন সমীকরণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

অন্তর্ভুক্ত

মেশিন শেখার অ্যালগরিদমগুলো উন্নত ক্ষমতা, উন্নত মানের সঠিকতা, দক্ষতা এবং দক্ষতাকে তুলে ধরে, যা ঐতিহ্যগত পদ্ধতিতে পাওয়া যায় এমন পদ্ধতিকে তুলনা করে ।