مشین سیکھنے کی تکنیکیں تیزی سے استعمال کی جاتی ہیں سامان کی ناکامیوں کی پیشینگوئی کرنے کے لیے، صنعتوں کو وقت اور دیکھ بھال کے اخراجات کم کرنے میں مدد دیتی ہیں۔ عملی مثالیں ظاہر کرتی ہیں کہ کیسے ڈیٹا کی پیمائش کے نمونے ممکنہ مسائل کی شناخت کر سکتے ہیں،
احساسِتنہائی کی ناکامی کو سمجھنا
آلات کی ناکامیوں میں ناکامیوں کی شناخت کرنے والے تاریخی اعداد و شمار کو واضح کرنا شامل ہے ۔
مشین سیکھنے کے ماڈلز کی عملی مثالیں
ایک عام طریقے میں کلاسکیشن الجبرا استعمال ہوتا ہے جیسے کہ رندم جنگلات یا حمایت وکٹر مشینوں کو ترتیب دینے کے لیے 'ایبٹ‘ یا 'فول‘ کی حیثیت کو مدنظر رکھتے ہوئے 'فول‘ یا 'فول‘ کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے. رجسٹریشن ماڈلز کی مدد سے مشینوں کی باقی مفید زندگی (RUL) کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔
ناکامی کے لئے پُراسرار کُلوقتی خدمت
مثال کے طور پر ، اگر ماڈل آؤٹمُکُن نتائج 0.75 کے ناکامی کے امکان کو ظاہر کرتا ہے تو سنبھالنے کا بندوبست کِیا جا سکتا ہے ۔
مثال کے طور پر ناکامی کے امکان کے لئے 0.6 کی ایک حد قائم کریں جس سے صرف اعلیٰ درجے کی صورتحال بیدار ہو سکتی ہے اور غلط مثبت نتائج کم ہو سکتے ہیں ۔
مشین سیکھنے کے فوائد
مشین سیکھنے کے نمونے کو بہتر بنانے ، غیرمتوقع وقت میں کم کرنے اور سامان کی کمی کو کم کرنے کے لئے مشینوں کی تیاری کرنے کی مشینوں کو وقتاًفوقتاً بہتر بنانے کے بعد تیار کرنا ۔