سیٹلائٹ تصویری کلاس کی شناخت کے متعلق

Satellite sound classification) بعید بندي عمل ميں ايک بنیادی کام ہے جو زمین کو ڈھانپنے کے لیے مخصوص کرتا ہے—جیسا کہ جنگل، شہری، پانی اور زراعت --

Satellite settlement structions شامل ہیں : Confraed, Fortwave-infred, and theral -- ہر چیز سطح کے مختلف اسباب کی خصوصیات کا استعمال کرتی ہے. کلاسک شناخت کو ان sptapteral دستخط کا استعمال کرنا ہوگا جب کہ تعارف، اثرات اور عصر کا حساب کرنا ہوگا. مشینوں کو سیکھنے کے لیے معلومات کو براہ راست طریقے سے حاصل کرنا ہوگا

کلیدی مشین سیکھنا الجبراً صوتی تصویری کلاس بندی کے لیے

معاون وکٹر مشینوں

معاون ویککٹر مشینوں (ایس وی ایم) کو سیکھنے کے لیے عملی طور پر کچھ ماڈلز ہیں جو ہائی رائز سے حصہ لینے والی جگہ پر کلاسوں کو الگ کر دیتے ہیں. سیٹلائٹ تصاویر کے لیے، نباتاتی ساختیں، نباتاتی پیمائش کے لیے اکثر اوقات میں شامل ہوتی ہیں،

لوگوں کا جنگل

Random Forest ایک انسمبل طریقہ ہے جو بہت سے فیصل درختوں سے بنایا گیا ہے، ہر ایک نے ڈیٹا کے ذیلی حصے اور ایک ناگزیر خصوصیات پر تربیت دی گئی ہے. کلاس کے دوران، ہر درخت کے ووٹوں کو کم کر کے لے جایا جاتا ہے. یہ فرق رائے دہی کے مطابق ہے.

دلی نیورل نیٹ ورکس (Convoutional Neural nets)

کوانولویل نیوورل نیٹ ورکس (CNs) سیٹلائٹ تصاویر کلاسز کے لیے اسٹیٹ رزمیہ اسمٰعیل بن گئے ہیں، خاص طور پر جب سیریز کا سیاق و سباق اور ساختیں اہم ہوں تو Censs خودبخود حائری خصوصیات سیکھ لیتے ہیں اور ان کے استعمال کے لیے مختلف پہلوؤں کا استعمال ہوتا ہے

پڑوسی

K ⁇ st newsted news (KN)) ایک غیر uramect, accided profiles جو کہ اپنے نہایت قریبی تربیتی مقام پر اکثریت کے ووٹ سے کلاس روم کرتی ہے. Eclidan, Manhattan یا Mahlanobis کو قابل استعمال کرنے کے لیے دور درازي نظام استعمال کيا گيا ہے.

روایتی طور پر مہارت حاصل کرنے کے فوائد

  • پیچیدہ علاقوں میں ہائیر درستی: روایتی طریقوں سے گائوسیائی تقسیمات یا لائنر سیپریٹ کا تصور ہوتا ہے جبکہ مشین سیکھنے والے Alphabeths no ⁇ linear, community of salworld States staff. مثال کے طور پر، Random Forest on on community 90% at the Concial onstrict of onstaffer, 10.
  • خصوصیت انجینئری کی Automation: دلی سیکھنے کے ماڈلز سیکھنے کے عمل کو ختم کرنے اور ان کی مدد سے دستی کوشش میں کمی کرنے کے لیے دست یابی کی ضرورت ہوتی ہے
  • بڑے ڈیٹا شمارے کے لیے Scalabbility to magnetic ranking: مشین سیکھنے کے پائپ لائنس کو تقسیم کمپیوٹر فریم ورکز کے ذریعے ترتیب دے سکتے ہیں. یہ قابل استعمال عالمی زمین کی صفائی کے لیے ضروری ہے
  • Adaptbility and مسلسل بہتری: ماڈلز کو نئے فیلڈ ریسرچ ڈیٹا کے طور پر دوبارہ ترتیب دیا جا سکتا ہے، کلاسکی سطح کے نقشے کی مسلسل تزئین و آرائش کے عمل کو بھی قابل بناتا ہے۔ فعال سیکھنے کے عمل میں کمی بھی کی کوشش کی جاتی ہے۔

مشکلات اور مشکلات

ڈیٹا کی ضرورت اور لاتعداد لاگت

تمام نگرانیی مشین سیکھنے کے ماڈلوں کو تربیتی ڈیٹا کی بڑی مقدار درکار ہوتی ہے. سیٹلائٹ تصاویر کے لیے، زمین کے حقائق کے مطابق، میدانی سروے سے متعلق تصاویر، اعلیٰ قسم کے زمین کے نقشے یا موجودہ زمین کے متعلق ایسے لیبلوں کو حاصل کرنا.

پُراسرار تقاضوں

Delve neral networks, بالخصوص power sound Us اور بڑی یاد گار ہائیر اپریشن ملٹیسپکل ٹیلوں پر تربیت کے لیے. کلاؤڈ پروڈیوس کی خدمات جیسے گوگل زمینی انجن اور ایمیزون سیج میکر کے لیے بڑے پیمانے پر قابل ذکر منصوبوں کے لیے مہیا کی جا سکتی ہیں. ماڈل دباؤ، غیر فعال اور برقی آرکیٹیکچر (جیسے، موبائل)

زیادہ‌تر بچے اور بچے

مشین سیکھنے کے ماڈلوں کو معلومات کی تربیت کے لیے زیادہ سے زیادہ معیار بنا سکتے ہیں، خاص طور پر جب ڈیٹا سیٹ چھوٹا یا غیر فعال ہو۔ باقاعدگی سے منظم تکنیکیں (انگریزی: باقاعدہ طور پر، وزن کی کمی، ابتدائی رکاوٹوں) اور کار آمد و رفت کی مدد سے ایک دوسرے علاقے میں تربیت پانے والی ماڈل کو ایک دوسرے کے ساتھ ملانے والی خصوصیات کو اکثراوقات نیچا دکھانے کے لیے مختلف طریقے اور کثیر وسائل کی تربیت کے عمل کے سرگرم پہلو ہیں۔

ماڈل غیر متصل

پیچیدہ ماڈل جیسے کہ گہرا neral نیٹ ورک کام کرنے والے "کالے بکس" کے طور پر کرتے ہیں، اس لیے یہ سمجھنا مشکل ہے کہ کس طرح کوئی مخصوص پائیسل کو شیئر کیا گیا، شاروب لینڈ کی بجائے جنگل کو کہا جاتا ہے. وضاحتی آلات (جیسے، ⁇ ، ⁇ ، ⁇ ) بعید نما (transtruction) کے لیے بعید تر کر رہے ہیں کہ وہ شناخت کرنے کے لیے بعید از قیاس کریں کہ کس کس کو struction کے بارے میں کوئی خاص طور پر منظم کیا جائے۔

مستقبل میں راہنمائی اور نقل‌مکانی

گہری سیکھنے اور سیٹلائٹ کی تصاویر کی درجہ بندی کا آغاز تیزی سے جاری ہے. توجہی تخط ⁇ اور متغیر آرکائیوس -- اصل میں تیار کردہ قدرتی زبان کے استعمال کے لئے.

کُنَّا

مشین سیکھنے کے لیے الجبرا کو کمپیوٹر سے تبدیل کر دیا گیا ہے، ڈی این اے کیشن میں ورزش کرنا، بڑے ڈیٹا کی نالیوں میں کرنا،