Autonomous cars ترقیاتی الموت پر انحصار کرتے ہیں تاکہ پیچیدہ ماحول کو محفوظ بنایا جاسکے. غالبًا سیکھنے والے ان نظاموں کی تربیت میں اہم کردار ادا کرتے ہیں

Autonomous Viehicles میں سپرویزڈ سیکھنے کا نظریہ

غالب سیکھنے میں ایک ایسے ماڈل کی تربیت شامل ہے جہاں اندراج ڈیٹا درست برآمدات کے ساتھ مل کر کیا جاتا ہے۔ایutonomous گاڑیوں میں سینسر خواندگی، کیمرے تصاویر اور انوٹیشن جیسے کہ مواد وغیرہ شامل ہیں۔

ڈیٹا جمع کرنا اور لابن‌منٹ

ڈاٹا جمع حقیقی دنیا کی گاڑی کے دوران میں گاڑیوں کے مرکزی سینسر اور کیمرے استعمال کیے جاتے ہیں۔انسانی انوکٹر لیبل جیسے پیدل چلنے، دوسری گاڑیوں اور ٹریفک کے اشاروں سے تربیت کے لیے ایک جامع ڈیٹا سیٹ تخلیق کرنے کے لیے

ماڈل ٹریننگ اور تربیت

اعداد و شمار کو معلومات کو تسلیم کرنے اور محفوظ طریقے کی پیشینگوئی کرنے کے لیے مشین سیکھنے کے ماڈلز کی تربیت کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

اطلاقیہ Autonomous Navigation میں

تربیت یافتہ ماڈل کے ذریعے گاڑیوں کو چلانے والی گاڑیوں کی شناخت کرنے ، ٹریفک سگنلوں کی تعبیر کرنے اور حقیقی وقت کے فیصلے کرنے میں مدد کرتی ہے.

  • سینسور ڈاٹ کام
  • ماہرین کی طرف سے ڈیٹا کا لیبل
  • مڈل کي تر تربیت اور امتحان
  • گاڑیوں میں کام کرنا
  • تجدید اور بہتری کو بہتر بنانا