ای میلومنگ (Electronomography) سگنلز ڈائیگنوسنگ اور نگرانی میں اہم ہیں ان سگنلز کی درستی مریضانہ انجام دینے اور ذاتی طور پر علاج کے منصوبوں کو بہتر بنانے کے قابل بناتی ہے. حالیہ ترقیات میں انقلاب نے یہ بات سامنے آئی ہے کہ ای ایم جی ڈیٹا کا تجزیہ کیسے کیا گیا ہے، اس میں زیادہ درست اور بہتر کارکردگی پیش کی گئی ہے۔
ایم جی سگنل کلاس کی شناخت سمجھ
مشینوں کی مدد سے مشینوں کی مدد سے اِس کے ذریعے بجلی کے ذریعے چلنے والی شعاعیں اِس بات کا اندازہ لگا سکتی ہیں کہ اِس عمل کو سیکھنے کے لیے مشینوں کی مدد سے اِستعمال کی جا سکتی ہے ۔
گہرا سیکھنے کا کردار
گہرا سیکھنے کے ماڈل، خاص طور پر کنولوتل nernets (CNs) اور انتہائی حساس نیٹ ورک (RN) نے ایم جی سگنلز میں غیر معمولی کارکردگی دکھائی ہے. وہ خودکار طور پر نیٹ ورک ڈیٹا سے متعلقہ خصوصیات سیکھ سکتے ہیں، دستی خصوصیت کی ضرورت کو کم کرنے کے لیے
ایم جی کلاس میں دلی سیکھنے کے فوائد
- اعلیٰ صداقت:] دلیم ماڈل ڈیٹا میں پیچیدہ نمونے ضبط کر لیں۔
- Robostness: بہتر ہاتھ سے چلنے والی علامات۔
- Automation: دستی خصوصیات کے حصول کے لیے درکار ضرورت.
- ری ٹیل ٹائم تجزیہ: [Suital for and county system اطلاقیہ.].
گہری سیکھنے کے ماڈلز کا آغاز
ایک مؤثر گہری سیکھنے کا نظام پیدا کرنے میں کئی کلیدی اقدام شامل ہیں:
- ] داتا گنج بخش : مختلف موضوعات سے جمع کرنے والے ہائی وے ایم جی ڈاٹ کام کے مجموعے۔
- پریفیکچرنگ: [1] [1] [1] شور اور سگنلز کو پگھلانے والا آلہ۔
- Edmundel منتخب: [1] سی این این اے یا RNNs. اخذ شدہ بتاریخ: 8 جنوری 2017. تحقق من التاريخ في: access-date= (معاونت) "CNN -
- [حوالہ درکار] ماڈل کو کلاس روم کی اشاروں کو درست طور پر درست کرنے کے لئے استعمال کرتے ہوئے
- ] ویالیشن اینڈ ٹیسٹ: ماڈل جنرلز کو نئے اعداد و شمار تک خوب ترقی دی۔
مشکلات اور مستقبل کی راہنمائی
اس کے وعدہ کے باوجود ایم جی کلاس کے مسائل کے لیے گہری تعلیم حاصل کرنا جیسے کہ محدود ڈیٹا سیٹس، انفرادی افراد میں عدم استحکام اور شمارندی تقاضوں میں تبدیلی۔ مستقبل کی تحقیق کا مقصد زیادہ سے زیادہ غیر فعال ماڈل بنانا، منتقلی سیکھنے میں اور حقیقی وقت کے لیے روشنی کے پندرہ کلو میٹر کے لیے پروگرامنگ کو بہتر بنانا ہے۔
کُنَّا
اگر آپ کو پتہ چلتا ہے کہ آپ کو کسی بیماری کا علاج کرنے کے لئے کیا کرنا چاہئے تو آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟