گہرا مطالعہ (DRL) مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی مجموعہ ہے جو گہرے سیکھنے کو غیر واضح سیکھنے کے اصولوں سے ملاتی ہے۔اس میں ایک خود مختار نظام کو اختیاری نظام کو اختیار کیا جاسکتا ہے تاکہ آزمائشوں اور غلطیوں کے ذریعے اپنی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکے، وقت کے ساتھ ساتھ ساتھ یہ ٹیکنالوجی مختلف حقیقی دنیا کے اطلاقات میں، خاص طور پر استعمال ہوتی ہے۔
خودکار وشيکل
FormL کی ایک ممتاز درخواست ہے کہ خود کار گاڑیوں میں موجود کمپنیاں وومو اور Tesla گہرے گہرے پیمانے پر سیکھنے والے الجبرا سیکھنے والے الجبراً پیچیدہ ٹریفک ماحول میں فیصلہ سازی کے لیے بہتری لانے کے لیے. یہ نظامات بغیر سمتوں کو چلانے، رکاوٹوں سے بچنے اور انسانی مداخلت کے راستے تلاش کرنا سیکھتے ہیں۔
اِس کے علاوہ اِس کے ساتھ ساتھ وہ اِس بات کا بھی خیال رکھتے ہیں کہ اُن کے بچے بھی اُن کے ساتھ وقت گزار سکیں گے ۔
روبک اور صنعتی خودکارات
مثال کے طور پر ، صنعتکاری کے پودوں میں مختلف چیزوں کو مؤثر اور محفوظ طریقے سے استعمال کرنا سیکھنے کے لئے مختلف طریقے استعمال کرنا سیکھتے ہیں ۔
لیکن اگر آپ اِن میں سے کسی کو یہ نہیں بتائیں گے کہ آپ کو کس قسم کی چیزیں ملتی ہیں تو آپ اِس میں بہتری لانے کے لئے کیا کر سکتے ہیں ؟
ٹائر اور اریایل وِلہیکلس
زراعت میں فصلوں کی صحت کا تجزیہ کرنے اور علموفہم کی بنیاد پر چلنے والی سڑکوں پر چلنے والے راستے تلاش کرنے کیلئے ڈاکٹروں نے گہرے مہارت سے سیکھی ہوئی سیکھنے کی صلاحیت کو بہتر بنایا ۔
اِس کے علاوہ ، یہ بہت اہم ہے کہ ہم اپنے علاقے یا جنگلات کو بھی اپنے کنٹرول میں رکھیں ۔
اطلاقات کی جمع
- گاڑیوں کی گاڑیاں پیچیدہ ٹریفک کو تباہ کرتی ہیں
- رُوتوَّنَّات ایک دوسرے کے ساتھ مل کر کام کرتے ہیں
- ماحولیاتی نگرانی کرنے والے ادارے
- گاڑیوں کو اُڑنے والی گاڑیوں کو اُڑنے کے راستے
- خودکار نظام تحفظ اور کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں۔