مشین سیکھنے نے مختلف صنعتوں کو تبدیل کر دیا ہے اور انجینئری کے علاوہ کوئی نہیں ۔
انجینئری میں alytics کو سمجھنا
اس میں تاریخی اعداد و شمار پر مبنی نتائج کی شناخت کے لیے کیمیائیات اور مشین سیکھنے کی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں ۔
- ڈیٹا جمع اور پیشگی اشاعت
- ماڈل انتخاب اور تربیت
- جانچ اور جانچ
- اصلاح اور نگرانی
مشین سیکھنے کے کلیدی اطلاقات انجینئری پراجیکٹز میں
۱ : حد سے زیادہ کھانے پینے سے گریز کریں
کمپیوٹر کی دیکھبھال کرنے سے پہلے مشین سیکھنے کے لیے کتاب سیکھنے کے لیے مشینوں کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ وہ آلات کی ناکامیوں کی پیشینگوئی کر سکیں ۔
۲ ۔
مشین سیکھنے سے انجینئری کے منصوبوں سے متعلق خطرات کا جائزہ لیا جا سکتا ہے جیسے کہ پروجیکٹ ٹائملائن ، بجٹ اور وسائل کی دستیابی ۔
- تاریخی منصوبہ جات اعداد و شمار کے تجزیے
- خطرات کی شناخت
- مِٹجِلد کی ساخت
3۔ ماخذ اُصولی عمل۔
مشین سیکھنے کے ماڈلز کو سیکھنے سے ضروری مواد ، محنت اور مختلف پروجیکٹ کی جگہ پر استعمال کرنے کے لئے وسائل کو استعمال کِیا جا سکتا ہے ۔
- پیشینگوئیوں کی درخواست
- اتصال کی ادارت کریں
- غیر متصل قوتِاختیار
۴ : معیارِعمل
مشین سیکھنے سے پیداواری لائنوں سے معلومات کو بہتر بنانے اور کام کو بہتر بنانے کے لئے مشینوں کو بہتر بنانے کے عمل کو بہتر بنایا جا سکتا ہے ۔
- تصویر شناسی استعمال کرتے ہوئے دفاعی تدابیر
- فلکیاتیاتی عمل کنٹرول
- مسلسل بہتری لانے کیلئے خوراک کی تیاری
مشین سیکھنے میں مشکلات
فوائد کے باوجود انجینئری منصوبوں میں مشین سیکھنے کے عمل کو چیلنجز کے ساتھ آتے ہیں۔ان میں ڈیٹا کی خوبی کے مسائل، الجبرا کی پیچیدگی اور معلومات کی انتظام و انصرام کرنے کے لیے ماہر کاریگروں کی ضرورت ہے۔
- معلومات کی دستیابی اور خوبی
- موجودہ نظاموں سے وابستگی
- محنت میں کمی
مشین سیکھنے میں مہارت
ٹیکنالوجی ترقی کے طور پر ہم زیادہ سے زیادہ سُستائیکل کے اجتماع طریقوں اور دیگر ٹیکنالوجیوں جیسے کہ آئی ٹی اور بڑے ڈیٹا کے ساتھ مشین سیکھنے کے طریقے کی زیادہ توقع کر سکتے ہیں۔
- پیشینگوئیوں میں خودبخود اضافہ
- حقیقی وقتی ڈیٹا کی ادائیگی
- فیصل آباد بنانے کے لیے Colaborative AI نظام
کُنَّا
مشین سیکھنے کے اطلاقات کو واضع کرنے کے لیے مشینوں کی تعلیم حاصل کرنا انتہائی ضروری ہے کہ وہ تیز رفتار فیصلے کرنے اور ان کی کارکردگی کو قابل بنانے کے قابل ہو جائیں۔