مشین سیکھنے کے عمل میں تبدیلی

سینکڑوں دستیاب مواد اور بے شمار مرکب ملانے کے ساتھ انجینئروں کو ایک اعلیٰ درجے کی اُمیت (dimencial promition) کے مسئلے کا سامنا کرنا پڑتا ہے. مشین سیکھنے سے اس پیچیدگی کو سیکھنے کے لیے نظامی طریقہ پیش کرتا ہے جس سے ڈیٹا سے حاصل کیا جا سکتا ہے کہ حیاتیاتی مواد مائیکروسافٹ اور میکرسکوئنسی خصوصیات کو Acoconstruct کے ساتھ ملا کر بنایا جاتا ہے۔

مشین سیکھنا کیسے انتخاب کرنا

مشین سیکھنے (ML) Alphals Graphics graphical data کی بڑی جِلدیں—جیسے کہ مادی ترکیب ڈیٹابیس، غیر واضح استعمال شدہ ٹیوب نتائج، اور پروجیکٹ کاری ریکارڈز۔

کام کے مخصوص میدان میں کئی مراحل شامل ہیں:

1. Data count اور خصوصیت انجینئری . مواد کی خصوصیات (density, Portosity, kiver, splant struction, somece) کو Acoconsed settlement کے ساتھ نکالا جاتا ہے. تصاویر میں ماحولیاتی تبدیلی (eterature, seration) اور تنصیبات (mosting sform, airation) بھی شامل ہو سکتے ہیں۔
2. Edministry. Aredered school generence Alphology— بطور Aserveing area, protector machine, or neral network— ایسے لیبلڈ ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے جہاں ان خصوصیات کو آواز نکالنے کے لیے absportation Spectra یا شور کمی کرتے ہیں۔
3. ] وائلیشن اور امتحان. ماڈل کی پیش گوئیوں کو عام کرنے کے لیے تجرباتی اعداد و شمار کے خلاف موازنہ کیا جاتا ہے۔
4. . [Diplation. تربیت یافتہ ماڈل کو انتخابی آلات میں داخل کیا جاتا ہے جس میں صارف کے تقاضوں (Estanded NRC, Prequef profile, بجٹ)، سفارش کرنے والے مواد کو استعمال کرنے والے آلات (انگریزی:

جدید پاسداری بھی کارپوریشن میں .physics-known neral networks [1] وہ ایم آئی ایس ٹی معلوم شدہ ایگزیکٹیو قوانین (مثلاً، جانسن-چمپوکس-الارڈ ماڈل) نقصان میں کمی، کمیت کے لیے درکار ڈیٹا اور اضافی حل کے لیے استعمال کیا جاتا ہے. یہ تجربہ خاص طور پر اس وقت ہوتا ہے جب یہ تجربہ کار معلومات کو حاصل کیا جاتا ہے۔

الورۃ الجناس کی اقسام استعمال ہوتی ہیں۔

تعلیم حاصل کرنا

gresssion ماڈل (Liner, Polynomial, or kist-on-plan-plan-e) ایکسچینج مواد انتخاب کے لیے سب سے عام نگرانیی آلات ہیں. وہ مسلسل برآمدی مقداروں کی پیشینگوئی کرتے ہیں—جیسا کہ aborption coefficent at a specticlency -

سیکھنے میں ناکام

اس سے ان انجینئروں کی شناخت ہوتی ہے جو غیر معمولی رویے کا مظاہرہ کر سکتے ہیں یا پھر ان کے ساتھ ساتھ ساتھ ایک دوسرے کے ساتھ ساتھ ٹیکسٹائل کے شعبے میں بھی کام کرتے ہیں ۔

سیکھنے میں مدد

رینمفورینٹ سیکھنے (RL) خاص طور پر مفید ہے جب انتخابی عمل میں سلیوکل فیصلوں پر مشتمل ہوتا ہے یعنی متعدد مواد کو آپس میں ملانے کے لیے جمع کرنا ایک مرکب پینل (یا سروجیٹ ماڈل) سے متعلقہ ایک انعام حاصل کرتا ہے اور اس پر منحصر ہوتا ہے کہ آخری اجتماع کی کارکردگی کس قدر بند ہو کر کتنی مقدار میں آئے گی، ایجنٹ کو یہ کنٹرول کرنے کے لیے نہایت ہی مناسب طریقے اختیار کر لیا گیا ہے

مشین سیکھنے کے فوائد

مصنوعی مواد کے انتخاب میں مشین سیکھنے کی صلاحیت پیدا کرنے والی زندگی کے اندر بہتری پیدا کرتی ہے :

• [EFLT:1] : ایک تربیت یافتہ ایم ایل ماڈل سیکنڈ میں ہزاروں طلبہ کے مواد کا جائزہ لے سکتا ہے، اور ایک انڈریشن ڈیزائن کی تیاری میں کئی ہفتوں سے لے کر گھنٹوں تک کمی کر سکتا ہے. ، کی ایک رپورٹ میں استعمال کیا جاتا ہے جو [FLT:T] 60–80% کی معلومات کو غیر ملکی جانچ پڑتال میں تقسیم کرتا ہے۔
• Cost stain: کم از کم جسمانی پروٹا ٹائپز کی ضرورت ہوتی ہے. آٹومٹیو سیکٹر میں جہاں ایک کلیدی تسلسل ہوتا ہے، ML-optimed ssulators نے 30% شور، وبرج اور سختی کے دوران میں پیدا ہونے والے اخراجات کو کم کیا ہے۔
• Custamination: ML ماڈلز کو کثیر مقدار میں استعمال کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے:
• [innovation: انسانی تناسب سے باہر کی خصوصیت کو درست کرنے سے، ML کو غیر رسمی طور پر مادی ملاپ تجویز کر سکتا ہے— جیسے کہ درجہ بندی کے ساتھ تجارتی مصنوعات۔