مشین سیکھنے میں جدید ترقیوں نے مادی ناکامیوں کی پیشینگوئی کرنے کے لئے نئی کوششیں شروع کی ہیں ، خاص طور پر جو اناج کی حدود سے گزرتے ہیں وہ ایسے مُلک ہیں جہاں مختلف قسم کے کرسٹل یا ربڑ کے سامان اکثر ایک کمزور جگہ کے طور پر ملتے ہیں ۔
Greens settlements ناکام
گندم کی حد سے زیادہ ناکامی اس وقت ہوتی ہے جب دانے کے درمیان موجود تبدیلیوں کے ساتھ ٹکرانے یا دوبارہ سے پھٹنے کی کوشش کی جاتی ہے۔ ان ناکامیوں میں اناج کی حدود کی شناخت یا غلطی شامل ہوتی ہے اور ان ناکامیوں کی موجودگی یا غلطیوں کی بابت روایتی طور پر خبردار کرنا ان ناکامیوں پر انحصار کرنا اور ان کی جانچ کرنا شامل ہے جو وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ بہت زیادہ مشکل بھی ہو سکتا ہے۔
زبان سیکھنے کا عمل
مشین سیکھنے کے نمونے بہت زیادہ معلومات ، مائیکروسٹرکچر کی خصوصیات اور ناکامی کی بابت معلومات حاصل کرنے کے قابل ہو سکتے ہیں جو ناکامی کا باعث بننے والے نمونے کی شناخت کرنے میں ناکام ثابت ہو سکتے ہیں ۔
مشین سیکھنا ماڈلز کی اقسام
- [Supervised school:] معلوماتی طور پر ناکامی کے نتائج کی پیشینگوئی کرنے کے لیے اعداد و شمار استعمال کرتے ہیں۔
- [Unsupervised school: [1] عدم معلومات میں پوشیدہ نمونے پوشیدہ ہیں، نئے ناکامی کے لیے مفید۔
- [Reinformation school:] امتحان اور غلطی کے مواصلات سے حاصل ہونے والی مادی ترکیب کو سیکھنے سے حاصل ہوتا ہے۔
مشکلات اور مستقبل کی راہنمائی
ان کے عہد کے باوجود مشین سیکھنے والے ماڈلز کو چیلنجز جیسے ڈیٹا کی خوبی، تعبیر کی ضرورت۔ مستقبل کی تحقیق کا مقصد کافی پیمانے پر ماڈلنگ اور تجرباتی ڈیٹا کو درستی کے لیے تیار کرنا ہے
کُنَّا
مشین سیکھنے کے ماڈلوں کا اطلاق اناج کی حدود کی ناکامیوں کی پیشینگوئی کرنے کے لئے مواد سائنس میں ایک اہم قدم کی طرف اشارہ کرتا ہے. ان ٹیکنالوجیوں کو چلانے سے ماہرین اور انجینئر محفوظ اور قابل اعتماد مواد پیدا کر سکتے ہیں، بالآخر مختلف صنعتوں میں تبدیل ہونے کا سبب بن سکتے ہیں۔