مشین سیکھنا الوریہتس
مشین سیکھنے کے لیے الجبرا کی ایک شاخ کی طرف اشارہ کرتا ہے جو ڈیٹا سے سیکھ سکے، اندازوں کی شناخت کر سکے اور پھر انسانی مداخلت کے ساتھ فیصلے کرنے کے قابل ہو سکتا ہے. روایتی سافٹ ویئر کے برعکس، جس کی وجہ سے وہ واضح طور پر معلومات کے لیے زیادہ سے زیادہ معلومات کو بہتر بناتے ہیں، یہ طریقہ کار لامحدود ہے، جسے اصل میں بدلنے کے لیے روٹ کی ضرورت ہے،
مشین سیکھنا کیسے نقلمکانی کرنے کا باعث بنتا ہے
حفاظتی راستے کی درستی مشتری کو براہ راست تسکین، عملیاتی اخراجات اور ماحولیاتی اثرات پر اثر انداز ہوتی ہے۔ مشین سیکھنے کے لیے الجبرا کو بہتر بنایا گیا ہے، اس میں مسلسل اصلی وقت اور ٹریفک سینسر سے متعلقہ اعداد و شمار، موسمی خدمات،
ٹریفک کے لئے انتہائی ضروری اور خطرناک ادویات
Exdiotic analytics تاریخی ٹریفک کے نمونے، حادثاتی اطلاعات اور موسمیاتی اعداد کو استعمال کرتے ہیں تاکہ لاکھوں ٹریفک مشاہدات کی تاریخ میں گھنٹے یا دن پہلے سے پیشتر پیش آنے والے واقعات کی پیشینگوئی کی جا سکے. MLL ماڈل مختلف اوقات میں مخصوص سڑک پر وقتوں پر پیش آنے والے وقفے سے بچنے کے امکانات کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔اس سے پہلے کہ بوتلوں کو ختم کرنے کے قابل ہوتے ہیں
کلسٹرنگ اور سُرنگدار پوائنٹ
کلسٹرنگ Alphabets مثلاً K-n-sCN یا گروہ بندی کے مقامات کو جغرافیائی قربت، وقت کی کھڑکیوں اور گاڑیوں پر مبنی منطقی حصوں میں تقسیم کرنا۔ یہ قدم قدم کاروں کی تعداد کو کم کرنے سے ہٹ جاتا ہے مثال کے طور پر ہر ایک کا روٹ 10–15 کے ٹکڑوں میں بٹ سکتا ہے۔
ترقیپذیر رُوِنگ کیلئے سیکھنے کی تعلیم
رینمفورنٹ سیکھنے (RL) بالخصوص فعال طور پر فعال ہے کیونکہ اس میں نتائج کے ساتھ فیصلے کے عمل کے عمل کے نظام کو ترتیب دینے کے لیے ماڈل بنایا گیا ہے. ایک RL ایجنٹ ایسے راستے منتخب کرنا چاہتا ہے جو مکمل سفر وقت یا ایندھن کے استعمال میں کمی کا شکار ہو،
لاجفِکس کمپنیوں کیلئے کلیدی فوائد
[ فٹنوٹ ]
حقیقی-ورلڈ اطلاقیات اور کیس اسٹڈیز
بڑے لاجسٹینوں نے پہلے ہی سے ML کو اپنی کامیاب کاری کے عمل میں شامل کر لیا ہے. US نے اپنے آن روداد انتیکشنکشن اور نویانگ سسٹم (OR Protection) کو تیار کیا ہے، جو مشین سیکھنے کے عمل کو روکنے کے لئے استعمال کرتا ہے، سروس وقت کے ساتھ ساتھ ساتھ، اور جوہر بار بار استعمال ہوتا ہے، اس کے ذریعے سے بچتا ہے اور جس طرح کے اوقات میں موٹر سائیکل پر استعمال کرتا ہے،
مشکلات اور معاملات پر غور کریں
اس کے فوائد کے باوجود ، راہ راست کی درستی کے لئے مشین سیکھنا آسان ہو جاتا ہے. خوبی اور دستیابی . [1].ML.S.S/search.org/ports. اخذ شدہ بتاریخی ڈیٹا. اخذ شدہ بتاریخی ڈیٹا درکار ہے.
نقلمکانی میں مشین سیکھنے کا مستقبل
ایم ایل-پیرنگ کی اگلی لہروں کو خود کار گاڑیوں میں ترقی، حقیقی وقت کے اعداد و شمار کے حساب سے تشکیل دیا جائے گا اور اور بطور AI. خود مختار ادائیگیوں ونس وے پر انحصار کرے گا.
کُنَّا
مشین سیکھنے کے الجبرا کو درست طریقے سے چلانے کے لیے لاجسٹک صنعت میں درستی کے آلات بن گئے ہیں.