نیوورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز کو پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے مختلف صنعتوں میں کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے ۔ وہ خودکارات ، درستی اور انتہائی موزوں طریقہ کار کے قابل ہوتے ہیں ۔ اس مضمون میں معاملات کے مطالعے اور متعلقہ حسابات کے ساتھ عملی اطلاقات پیش کیے گئے ہیں ۔

صنعتی تصویر شناخت

نیوورل نیٹ ورک، خصوصاً صنعت اور معیارِ ثقل میں شناختی کام کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ان میں مصنوعات اور خودکار جانچ پڑتال کے عمل کی شناخت کی جاتی ہے۔

مثال کے طور پر ، اگر کوئی شخص ۰۰۰، ۱ چیزیں رکھتا ہے تو اس میں کمی کی متوقع تعداد ۹50 ہے اور دستی وقت کی جانچ‌شُدہ جانچ‌شُدہ وقت کو کم کرنے کیلئے دستی نظام استعمال کِیا جا سکتا ہے ۔

صفائی

سامان ناکامیوں کی پیش گوئی کرنے کے لیے ریکرنٹ nernetworks (RNs) اور طویل مختصر مدتی یادداشت (LSTM) نیٹ ورک استعمال کیے جاتے ہیں۔

فرض کریں کہ ایک ایل ایس ٹی ایم ماڈل میں 85% درستی کے ساتھ ناکامی کی پیشینگوئی کرتا ہے۔اگر مشین کو 10% ناکامی کی شرح ہو تو ماڈل ان کے وقوع سے پہلے 8.5% ممکنہ ناکامیوں کی شناخت کر کے غیر متوقع وقت میں کمی کر سکتا ہے۔

سروس خود کار طریقے سے

نیورل نیٹ ورک پاور چیٹبٹس اور ویژیول معاونین فراہم کرتے ہیں، 24/7 مشتری کی مدد فراہم کرتے ہیں۔ وہ انفلیشن، عملے کی درخواستوں اور انفنٹری کمپلیکس کے مسائل کو حل کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر ، ایک اعصابی نیٹ ورک بیک‌وقت مشتری کے ۷۰ فیصد حصّے کو انسانی مداخلت کے بغیر حل کر سکتے ہیں ، جوابات کے اوقات کو بہتر بنا سکتے ہیں اور آپریشنل اخراجات کم کر سکتے ہیں ۔

کیلکولیشن کا سُرخ رنگ

  • تصویری شناخت درست: 95%
  • ۰۰۰، ۱ کے لگ‌بھگ معلومات کی وضاحت کریں : ۹50
  • ناکامی کی حقیقت : 85%
  • غیر متصل ناکامیوں کو روکا : ۵%
  • دوبارہ حل شدہ میعاد: 70%