ایروودمک اوپسمیشن میں مشین سیکھنے کا کردار

بلند اُنگلی آلات ، بشمول سُرخ اور مُہريابي توسیعی، استعمال کے دوران اضافی کھینچنے کے لئے بہت ضروری ہیں ۔ان کے عذابي اثرات براہ راست اثرات کو محسوس کرتے ہیں ۔

ایم ایل ماڈلز اور ایروڈمک عمل کے درمیان پیچیدہ، غیر متوازن تعلقات سیکھ سکتے ہیں جیسے کہ اپ کوفینٹ، کوفینٹ اور لمحہ کوفیکل وغیرہ ۔ یہ انجینئروں کو جلد از جلد ہزاروں پراکب کی ساخت معلوم کرنے ، مصنوعی فضاء کے قابل شناخت ہونے اور ایسے ناولز پیدا کر سکتے ہیں جو اکثر اوقات میں آسانی سے چلنے میں مشکل ہوتے ہیں ۔

مشین سیکھنا ڈیزائن کی ترکیب کیسے بناتا ہے

ایک عام ایم ایل ایل کیشن Aerod کیمیائی عمل کے عمل کوائل میں رکھنے کے لیے ابتدائی ڈیزائنوں کا ایک سیٹ CFD یا تجرباتی ڈیٹا استعمال کیا جاتا ہے. یہ ڈیٹا ٹرینیں حقیقی طبیعیات کے ایک Surrogate sociation - a mathematical accodium of the planical search. پھر نئے ڈیزائنز کی دریافت کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں. اوپٹمس یعنی انتہائی مقدار میں موجود ہیں جنکی ترکیبوں کو بعد میں بڑا پیمانے پر تناسب دیا گیا ہے، یہ سب سے زیادہ معلوم ہوتا ہے کہ یہ حل کرنے کے لیے(TP)

ایک اور طریقہ کار ہے instruction ڈیزائن کو استعمال کرتے ہوئے ایم ایل ایل ایل ایل ایل ایل ایل کو بنیاد لائن سے دوبارہ حاصل کرنے کی بجائے ایل ایل ایل ماڈل معلوم ہوتا ہے کہ وہ براہ راست Aerodmic خصوصیات (مثلاً، ہدف تقسیم) کو بہتر طور پر استعمال کرنا چاہتا ہے

مشین سیکھنے کی تکنیک استعمال کرنے والی اقسام

ایم ایل تکنیکوں کی وسیع اقسام کے ماہرین کو مخصوص مسئلے تک رسائی حاصل کرنے کے قابل بناتی ہیں ۔

تعلیم حاصل کرنا

غالب آنے والے تعلیمی ماڈلز جیسے کہ ریکٹر نیٹ ورک، مدد کار مشینوں یا غیر متوقع جنگلات پر، انساب ڈاٹ کام پر تربیت دی جاتی ہے جہاں ہر ڈیزائن کو اس کے arodmic عمل سے ملا ہوا ہے. ان ماڈلز کو برآمد کرنے کے لیے نقشہ (یعنی ڈرل، ریلیز کی حالتوں) ميں حاصل کرنا ہوتا ہے، یہ تناسب طور پر انای ڈی بگ (ای میل) کے لیے (صرف) کی جانچ پڑتال کرنا اور ان کی جانچ پڑتال کرنا سیکھ سکتے ہیں۔

سیکھنے میں مدد

Reinforcement school (RL) شکل نگاری کو بطور Secontal secture district کے ساتھ sective- ایک ایجنٹ عمل (nular protective actress) لیتا ہے اور اس کے نتیجے میں Aerodmic production کے عمل پر مبنی اجرات حاصل کرتا ہے. آزمائش اور غلطی کے ذریعے ایجنٹ ایک ایسی پالیسی سیکھتا ہے جو بڑی حد تک بہتر طور پر اس کی ساخت اور درستی کے بغیر، RL کو حل کرنے کے قابل بناتا ہے