Table of Contents
আধুনিক ভেলির স্বয়ংক্রিয়রূপে সনাক্ত ব্যবস্থা
অটো-pilot সিস্টেমের মাধ্যমে সহজে পরিবর্তিত হতে পারে। আজ তারা হার্ডওয়্যার এবং সফটওয়্যারের একটি জটিল ক্রিয়ার প্রতিনিধিত্ব করে। তারা আংশিক বা সম্পূর্ণভাবে মানুষের ইনপুট ছাড়া একটি গাড়ির চলাচল নিয়ন্ত্রণ করে অথবা সম্পূর্ণভাবে একটি গাড়ির চলাচল নিয়ন্ত্রণ করে। এই সিস্টেমের উপর নির্ভর করে - ক্যামেরা, ক্যামেরা, গতি, গতি এবং দূর করা সহ যন্ত্রগুলিও অন্তর্ভুক্ত করা যাবে না। এই সকল যন্ত্রগুলি সক্রিয় প্রভাবের ক্ষেত্রে সুনির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে দিয়ে নির্ধারিত সময়, পরিবর্তনশীল বৈশিষ্ট্য প্রয়োগ করে বিভিন্ন বস্তুর ক্ষেত্রে স্বয়ংক্রিয়রূপে প্রয়োগ করা যাবে। সিস্টেমের ক্ষেত্রে স্বয়ংক্রিয়রূপে নির্ভর করে সকল গতি, এবং সময়, গতি নিয়ন্ত্রণ করা হলে সিস্টেম দ্বারা নিজের নিজের মধ্যে গতি নিয়ন্ত্রণ করা হবে।
নিয়ম-Buffer তথ্য পড়ার জন্য Evolution-র দ্বারা প্রথম অনুক্রম
প্রচলিত একটি স্বায়ত্তশাসনী গাড়ি যা হাতে কোড করা হয়, তাতে ভারী প্রতিক্রিয়া হিসেবে ইঞ্জিনিয়াররা প্রতিটি অসঙ্গতি পরিস্থিতির জন্য বিশেষ প্রতিক্রিয়া হিসেবে কার্যক্রম করবে। যেমন, নিয়মতান্ত্রিক প্রক্রিয়া সঠিকভাবে একটি চিহ্ন সনাক্ত করতে ব্যর্থ হতে পারে কিন্তু সময়ের উন্নতির পথ নির্দেশ করতে ব্যর্থ হতে পারে । এই যন্ত্রটির ব্যবহার করা হবে PRODRADUT -ILY: [F], এবং এটি একটি অস্থায়ীভাবে গঠিত তথ্যের উৎসের মাধ্যমে, যাবতীয় তথ্য সংগ্রহ করা যায়, এবং এর মাধ্যমে, সেগুলো পুনরায় পরীক্ষা করা যায় ।
অটো-pilot-র জন্য Cori মেশিন টেকনক শেখা
আধুনিক অটো-পার্টমেন্টের বেশ কয়েকটি মেশিন প্যারাগম শেখার মাধ্যমে প্রতিটি কৌশল একটি বিশেষ ক্ষমতা, সিদ্ধান্ত গ্রহণের ধারণা থেকে।
শিক্ষা
গভীর শিক্ষা, বিশেষ করে জটিল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএনস) স্বায়ত্তশাসিত যানগুলোর ধারণাকে প্রতিফলিত করে। এই নেটওয়ার্কগুলো বিভিন্ন বস্তু সনাক্ত করার জন্য ছবি এবং ঢাকনার আবরণ নির্দেশ করে। এই সকল বস্তুগুলি চিহ্নিত করতে পারেগুলি - যেমন, সাইকেল চালনা, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, সাইকেল, গাড়ির প্রভৃতির ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য তথ্য-সহ বিভিন্ন ধরনের উদাহরণ।
সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য জোর শেখা
রিভলেশন (আরএল) সিস্টেম সক্রিয়ভাবে কার্যকর করে পরীক্ষা এবং ত্রুটির মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় গাড়ি চালনা পদ্ধতি শিখতে পারে। এই অ্যালগরিদমের উদ্দেশ্য ভিন্ন ধরনের কাজ করা, ভিন্ন ভিন্ন পদক্ষেপ, শ্লেষ্য, পরিবর্তন এবং নিরাপদ ব্যবহারের জন্য পুরস্কার পাওয়া। অনেক কিছু কিছু কিছু ক্ষেত্রে এই পদ্ধতিকে বিশেষ করে কার্যকর করার জন্য, বিশেষ করে কার্যকর উপায়ের মাধ্যমে কার্যকর করা যায়। এই পদ্ধতিটি খুব কার্যকর, বিশেষ করে কার্যকরভাবে, বিশেষ করে, যার ফলে এই ধরনের গতি প্রয়োগ করা যায় এমন ব্যবস্থা, যা সরাসরি গতি সৃষ্টি করে এবং ধীর গতির সাথে যোগাযোগ করা যায়।
বস্তু সনাক্ত করার জন্য আদর্শ শিক্ষা
উচ্চ মানের মডেলদের প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং স্থানীয় উপাদানের জন্য সুপারভাইজার প্রশিক্ষণ দেওয়া অপরিহার্য।
উচ্চ-সঠিক ও উন্নত
নিজের উপর নির্ভর করা পদ্ধতি যেমন, নিজের মধ্যে এমন এক পদ্ধতি যা মডেলকে হারিয়ে যাওয়া তথ্য থেকে শিক্ষা লাভ করতে দেয়- উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, পরবর্তী ফ্রেমকে একটি ভিডিও অনুক্রমে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে।
অটো-pilot-র মধ্যে মেশিন শেখার সামগ্রী
মেশিন শেখার সঙ্গে সঙ্গে এমন অনেক উপকার আসে, যেগুলো শিক্ষা দেওয়ার জন্য আরও বেশি করে সাহায্য করতে পারে ।
- [[[[[]] গণনায় উপস্থিত নিরাপত্তা, গণনা করা হরড হাউসারডিপ:[[F] [F] মেশিন শেখার মডেলগুলো সম্ভাব্য বিপদ সম্বন্ধে ধারণা করতে পারে যে, নিয়ম-ভিত্তিক ব্যবস্থাগুলো হয়তো মিস করতে পারে । উদাহরণ হিসেবে একটি গভীর শেখার যন্ত্র একজন পথচারীর সূক্ষ্ম সূত্রকে উপলব্ধি করতে পারে, যা আগে আগে সম্ভাব্য বৃদ্ধির সম্ভাবনার সম্ভাবনার পরিমাণ কমিয়ে দেয় ।
- [[[[[F] ডিভেলপার পরিবেশ] ডিভেলপের পরিবেশ সম্পর্কে সতর্ক থাকুন:[এফএল] [এফএল] [এফএল.] [এফএল.] বিগত ১০০: ১] এমন একটি গাড়ি এখনো বর্ষাপূর্ণ ঝড়ে বা তুষারতুতে নিরাপদে কাজ করতে পারে ।
- [[[[[]]] কমপ্লুটেনটেড প্যাসেঞ্জার কম:[[এফ.]] [[এফ.এল.] শেখা অ্যালগরিদমগুলো খুব সহজ দক্ষতা এবং কর্মক্ষম প্রোফাইল.
- [[[[F] ওভার টাইম- টাইমের মাধ্যমে দ্রুত উন্নতি করা][[F] স্থির নিয়ম-ব্যবস্থার বিপরীতে, মেশিন শেখার মডেলগুলো নতুন ডাটার সঙ্গে পুনরায় খাপ খাওয়ানো সম্ভব। আরো বিস্তারিত ভাবে সকল যানের প্রত্যেকটি সুবিধা রয়েছে।
- [[[[F] সেনসর তথ্যের প্রারম্ভিক ব্যবহার...][[F][F][F] উচ্চ পর্যায়ের মডেলগুলো একাধিক সেন্সর অ্যাস্ট্রোনমিক্যাল মডেল থেকে তথ্য দূর করতে পারে (টেরা, রেডার, runr, runr) যেকোন সেন্সরের চেয়ে যেকোনো ধরনের অসঙ্গিক ধারণা তৈরি করার ক্ষেত্রে শুধুমাত্র আধুনিক অচিরেই সম্ভব হবে ।
মেশিন শেখার বিষয়ে যে - প্রতিবন্ধকতা ও সীমাগুলো রয়েছে
প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, নিরাপত্তা-বিজ্ঞতা-অভিজ্ঞ সিস্টেমের মাধ্যমে মেশিন পাঠানো কঠিন চ্যালেঞ্জের জন্ম দিয়েছে।
তথ্য গুণমান ও বিটর
মেশিন শেখার মডেলগুলো তাদের উপর প্রশিক্ষণ দেয়া যেমন তথ্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় ঠিক তেমনি যদি কোন নির্দিষ্ট দৃশ্যের প্রতিনিধিত্ব না থাকে- যেমন রাত গাড়ি চালানো, ভারী বৃষ্টি বা স্বতন্ত্র রাস্তা অবকাঠামো-এর দক্ষতাগুলো এই পরিস্থিতিতে পড়ে যাবে।
অ্যালগোরিদম স্বচ্ছতা এবং ইন্টারপ্রেটারতা
নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রায়ই কালো বাক্স হিসেবে বর্ণনা করা হয়।
নিরাপত্তা নিরাপত্তা সংক্রান্ত পরীক্ষা ও পরীক্ষা
একটি মেশিন-ভিত্তিক autorunntPertsonments- র মান নির্ধারনের ক্ষেত্রে প্রচলিত সফটওয়্যার বৈধভাবে সক্রিয়ভাবে পদ্ধতি ব্যবহার করা প্রয়োজন । সমাধান করার জন্য, বাস্তব-বিশ্ব গাড়ি চালানোর জন্য আবশ্যক কিন্তু বিশেষ করে পরীক্ষা পদ্ধতি অনুযায়ী গাণিতিক প্রয়োগ করা হবে । কিছু ক্ষেত্রে ক্ষেত্রে, গাণিতিক পদ্ধতি পরীক্ষা করা যেতে পারে । সিস্টেমের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য । উচ্চ পর্যায়ের পদ্ধতি পরীক্ষা করা হচ্ছে: ২.১ /ROFPR.0 [I]
অ্যাডেরী রব্ভিল
মেশিন শেখার মডেলগুলোকে সতর্কতার সাথে বিজ্ঞাপনী ইনপুট দ্বারা বোকা বানানো যায়- উদাহরণ হিসেবে, একটি ছোট লাঠির সাহায্যে একটি সাইনিং এর মাধ্যমে এটা ভুল ব্যাখ্যা করা যায়।
ভবিষ্যৎের গতিপথ ও বিশ্লেষণ
অটো-pilot অ্যালগরিদম সম্বন্ধে জানার ক্ষেত্রে মেশিনগুলো দ্রুত গতি বৃদ্ধি পাচ্ছে ।
শেষ-ভাবে তথ্য গ্রহণ
বিভিন্ন ধারণা, ভবিষ্যদ্বাণী, এবং পরিকল্পনা তৈরির পরিবর্তে কিছু গবেষক গভীর শিক্ষা ব্যবস্থার জন্য আবেদন করেছেন যা সরাসরি মানচিত্রের সেন্সর তথ্য সরাসরি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। এই পদ্ধতিটি পাইপ লাইন এবং কার্যপদ্ধতির মধ্যে সূক্ষ্ম নির্ভরতাকে বিস্তৃত করতে পারে। যদিও পরীক্ষা সত্ত্বেও এটি নিয়ন্ত্রণ করতে গিয়ে তা নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
সিমুলেশন এবং ডিজিটাল টুইন
উচ্চ-ফিডেলিটি সিমুলেটর ডেভেলপারদের বাস্তব বিশ্বাঞ্চলগুলোর চেয়ে দ্রুত এবং পরীক্ষা অ্যালগরিদমের মাধ্যমে লক্ষ লক্ষ বার প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা অ্যালগরিদমের অ্যালগরিদম প্রদান করে। ডিজিটাল যমজরা বাস্তব বিশ্ব পরিবেশ সম্পর্কে ধারণা- কার্যকর প্রশিক্ষণ এবং বৈধকরণ পরিবেশকে- ধারাবাহিক ভাবে প্রস্তুত করা ইত্যাদি। [এফএলএল:] [এফএল] [এফএল]: [এফ] [এফ]: একটি প্ল্যাটফর্মের নকশার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে [এফ]
বহু- অ্যাটেনশন শেখা
স্বায়ত্তশাসিত যান খুব কমই একা একা কাজ করে; তাদের অবশ্যই মানব চালক, পথচারী এবং অন্যান্য স্বশাসিত এজেন্টদের সাথে যোগাযোগ করতে হবে। মাল্টি-agent জানতে পারে কিভাবে এজেন্টরা এইসব আচরণ করতে পারে যেমন একটি বাণিজ্যিক মোড়ে আলোচনা করা যায়, যেমন একটি বাণিজ্যিক, নিরাপদ, নিরাপদ চলাচল, নিরাপদ এবং নিরাপদ চলাচল।
অবনিত ব্যাক্তিগতভাবে রক্ষিত পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে গ্রহণ করা
ক্রীড়া ব্যবস্থাটি সংরক্ষণ করা হলে, দ্রুতগতিতে গাড়ি চালানো অথবা গাড়ি চালানো যায় ।
অন্তর্ভুক্ত
মেশিন শেখার জন্য প্রাথমিক ভাবে স্বয়ংক্রিয় ভাবে অটো-প্ল্যাটরি অ্যালগরিদমের উন্নয়নের বিষয়টির মাধ্যমে, কঠোর শাসন ব্যবস্থার মাধ্যমে পরিভাষাগতভাবে পরিবর্তন করা, তথ্য-প্রণোদিত গোয়েন্দা সংস্থা, তথ্য-অভিভাবন গোয়েন্দাদের কাছে গ্রহণ করা, সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গভীর শিক্ষা গ্রহণ করা এবং আধুনিক স্ব-সত্বশাসনের ক্ষেত্রে আরো নিরাপদ, এবং আধুনিক এক ধরনের মানব-পরিকল্পিত প্রচেষ্টা, এবং ভবিষ্যৎ-অভিযোগ্যতার ক্ষেত্রে আরো নিরাপদ, এবং প্রতিরোধ ব্যবস্থা, এবং উন্নয়নের পূর্বে তাদের ভবিষ্যৎ-অভিব্যক্তির্বাসন্যতা, এবং উন্নয়নের ক্ষেত্রে এক কার্যকর উপায়ের ক্ষেত্রে, এবং উন্নয়নের ক্ষেত্রে, এবং উন্নয়নশীলতা বজায় রাখতে হবে।