Electronomyography (EMG) سگنلز برقی اشارات (electric signal signal signals) ہیں جو مساعیات (muscles) کی عمل کاری سے تیار کیے جاتے ہیں وہ طبی تفاعلات، پرستھیکلات اور انسانی کمپیوٹر انٹرٹینمنٹ میں کثرت سے استعمال ہوتے ہیں۔EMG کے قابل شناخت ہونے کے لیے Elect tempt temports کی ایکشن شناخت کو ممکن بناتی ہے جو انتہائی ضروری ہے۔
ایم جی سگنل کلاس میں مشین سیکھنے کا زیادہ وقت
مشین سیکھنے کے لیے الجبرا کی معلومات ایم جی ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں جو مخصوص مستورات یا مستورات کی سرگرمیوں سے تعلق رکھنے والے نمونے معلوم کر سکتے ہیں. یہ الجبراً اعداد سے سیکھ سکتے ہیں اور وقت کے ساتھ ساتھ مشین سیکھنے کے طریقوں کو بہتر بنا سکتے ہیں۔عام طور پر مشین سیکھنے کے طریقے میں ونڈوز، اعصابی نیٹ ورک اور فیصلہ کرنے کے لیے درختوں کی مدد شامل ہے۔
مقبول مشین سیکھنے کی صلاحیت
- سوپر پورٹ ویککٹر مشین (SVM): بینکاری کلاسیشن کام کے لیے مؤثر، ایس وی ایم مختلف سمتوں کے درمیان میں اتالیقی حدیث ملتی ہے۔
- Artifficial Neural نیٹ ورکس (AN): EMG ڈیٹا میں ماڈلنگ، غیر لائن تعلقات کی صلاحیت رکھنے والے ماہر ہیں جس کی وجہ سے انہیں کثیر درجے کے اظہار شناسی کے لیے موزوں بنایا گیا۔
- Random Forests: ایک بے بنیاد طریقہ کار جو کلاس بندی اور بے پناہ ترقی کے لیے کئی فیصلوں کے درخت کو ملا دیتا ہے۔
- K-Prest neighest neighpoors (KNN): ایک سادہ الجبرا جسے ان کے نمونے کے قریب درج کرنے پر مبنی علامات ہیں۔
غیر متصل شناخت
ایم جی سگنلز کے استعمال سے شناخت کا عمل کئی مراحل پر مشتمل ہے:
- داتا ایکشن:] مختلف مفروضوں کے دوران میں سطح کے برقی اشارات کو استعمال کرتے ہوئے ایم جی سگنلز کو جمع کرنا۔
- پریفیکچرنگ: [1] [1] شور نکالنے اور متعلقہ خصوصیات نکالنے کے لیے متحرک سگنلز کو ہٹانے اور نکالنے کے لیے متحرک سگنلز کو ترتیب دینے کے لیے اور ان کے ساتھ مل کر استعمال کیا جانے والا آلہ۔
- Feture Groupion: Derviing خصوصیات مثلاً Elective Effect، صفر کراسنگ اور واؤ فارمنگ۔
- نقل کرنا : مشین سیکھنے کے ماڈل کی تربیت کے لیے ڈیٹا استعمال کرنا شروع کرنا
- کلاسیشن:] حقیقی وقت میں موجود رائجہ کو تسلیم کرنے کے لئے تربیت یافتہ ماڈلنگ کا اطلاق کرتے ہوئے.
مشکلات اور مستقبل کی راہنمائی
ترقی کے باوجود ایم جی پر مبنی اصطلاحات تسلیم شدہ تسلیم شدہ مسائل جیسے سگنل غیر مستحکمی، برقی معاملات اور صارف کی جگہ پر فرق۔ تحقیق پر انحصار اصلاحی الجبرا، گہری سیکھنے کی تکنیک اور حساس میکانیکی طریقوں کو بہتر بنانے کے لیے
اس نتیجے میں مشین سیکھنے کے لیے الجبرا کو ایم جی سگنل کلاس کی شناخت اور اظہارِ شناخت میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ ٹیکنالوجی ترقی کے طور پر یہ نظام صحت کی دیکھ بھال، ایم جی کے بارے میں زیادہ اعتماد اور وسیع پیمانے پر ترقی کرنے لگیں گے۔