مشین سیکھنے سے مراد پیچیدہ انجینئری کے مسائل حل کرنے کے لیے طاقتور آلات ہوتے ہیں۔اس میں خودکار طریقے، درستی اور ڈیٹا تجزیہ کے ذریعے بصیرت فراہم کی جاتی ہے. اس مضمون میں مشین سیکھنے کے لیے قدم بتدریج طریقہ کار اور حساب لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
مسئلے کو سمجھیں
پہلے مرحلے میں انجینئری کے مسئلے کو واضح طور پر حل کرنا شامل ہے اس میں مقاصد، تنازعات اور ڈیٹا کی نوعیت کو سمجھنا شامل ہے۔ مناسب فہم سے مناسب سمجھ مشین سیکھنے کی تکنیکوں کا انتخاب یقینی بناتا ہے۔
ڈیٹا جمع اور تیاری
ڈیٹا کو سینسر، حسابات یا تاریخی ریکارڈ سے متعلقہ معلومات جمع کرنا چاہیے۔ ڈیٹا کو صاف اور پہلے سے طے کرنا ہوگا جس میں ناقص اقدار، معمولات اور امتحانات کے سیٹوں میں استعمال کرنا شامل ہے۔
<!-- wp:heading {"level":2} }ماڈل انتخاب اور تربیت
اس مسئلے کی نوعیت پر مبنی مناسب الجبرا کا انتخاب کریں، کلاس بندی یا کوائلنگ۔ تربیتی ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو ٹریننگ ڈیٹا سیٹ، ہائیپرمیٹرز کو فیکلٹی کے لیے ٹریننگ کریں۔
ماڈل ایوارڈ اور ولیشن
ماڈل کی درستی کو استعمال کرتے ہوئے میٹرکس کا مطلب ہے مربع غلطی، درست یا ایف1 سکور. ماڈل کو خفیہ اعداد سے معطل کرنا اور زیادہ سے زیادہ عام بنانے سے روکنے کے لئے.
اصلاحات اور کلکٹر
انجینئری کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل کو ڈاؤن لوڈ کرنا اور فیصل سازی کے لیے برآمدات کو تعبیر کرنا شامل ہے۔مثلاً مادی ناکامی یا انفنٹری ڈیزائن پیرامیٹرز۔
- مسئلے کو واضح طور پر درست کریں
- جمع اور پہلے سے موجود اعداد و شمار
- ماڈل منتخب کرکے ٹریننگ کريں
- ایوارڈ اور پرفارمنس پرفارمنس
- حسابات کے ساتھ حل کو حل کرنا