Table of Contents
মেশিন শেখার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটা ক্ষুদ্র অংশ, যার মধ্যে পারমানবিক ইঞ্জিনিয়ারিংও রয়েছে ।
প্রতিদ্বন্দ্বিতা
স্পেনেট জ্বালানী তেল, যা বিদ্যুত উৎপাদনে ব্যবহৃত হয়েছে এবং তা আর কার্যকরী নয়। এটা অত্যন্ত তেজস্ক্রিয়তা এবং গরম গরম। অনুমান করছি, এটা কিভাবে দশকের পর দশক ধরে নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায় এবং আইন প্রয়োগের ক্ষেত্রে তা নিশ্চিত করা দরকার।
অনুমানে মেশিন শেখার ভূমিকা
প্রচলিত মডেল পদ্ধতি ব্যবহার করে জ্বালানী তেলের ব্যবহারকে ব্যবহার করা জটিল শারীরিক সিমুলেশনের উপর নির্ভর করে, যা সময়ানুবর্তিতা এবং ব্যাপক তথ্য প্রয়োজন। মেশিন শেখার একটি তথ্য-প্রতিযোগ্য উপায় প্রদান করে, ঐতিহাসিক তথ্য থেকে প্রাপ্ত তথ্য থেকে ভবিষ্যৎ সম্বন্ধে আরো দক্ষ হওয়ার জন্য।
ডাটা সংগ্রহ এবং প্রশিক্ষণ
এই তথ্যের মধ্যে তাপমাত্রা, বিকিরণ মাত্রা এবং বস্তুগতভাবে হ্রাস পাওয়ার স্তর রয়েছে ।
মডেল ধরন এবং টেকনেটিক
- পূর্বাভাসের মাত্রা ও ক্ষয়ের হার অনুমান করতে রিগ্রেশন মডেল
- ব্যর্থতার মূল্যায়ন করতে শ্রেণীবিভাগ মডেল
- জটিল বিন্যাসের স্বীকৃতির জন্য নিউরোস্ট্র নেটওয়ার্ক
বিভিন্ন উপকার ও ভবিষ্যৎ
কিন্তু, এই প্রযুক্তিগুলো আরও বেশি করে তথ্য পাওয়া যায় ।
অন্তর্ভুক্ত
পারমাণবিক জ্বালানী ব্যবস্থাপনায় ব্যয় করার মেশিনগুলো শিখতে পারা নিরাপদ ও আরও কার্যকর পারমানবিক শক্তি ব্যবহার করার এক প্রতিশ্রুতিশীল পদক্ষেপ হিসেবে প্রতিনিধিত্ব করে ।