نیوورل ریسرچ کیلبریشن اور اسٹیبل کو قابل استعمال کرنا مشین سیکھنا

روایتی کیلبریشن طریقے پر منحصر ہے کہ مدتی دستی بحالی کی تقریبوں پر، جس کے دوران صارف سے پہلے سے متعلقہ کام کرنے کے لیے کہا جاتا ہے جبکہ نظام حقیقی طور پر اس کا ڈی کوڈ پیرامیٹرز کا سیٹ ہے، یہ عمل صارف کے لیے وقتی طور پر شروع ہوتا ہے، چربی کو ختم کرتا ہے اور اوزار کی سہولت کو معطل کرتا ہے، مزید، کیلبرین ماڈل تیزی سے شروع ہو جاتا ہے، جسے صارف کو ذلیل کرنے کے لیے نہایت سستے طریقے سے استعمال کیا جاتا ہے۔

مشین سیکھنے کے عمل کو کیسے سیکھا جا سکتا ہے

مشین سیکھنے سے ایک ایسے گھرانے کو بنایا جاتا ہے جو اشارے کے اعداد و شمار کو تبدیل کرنے، گردشی انداز معلوم کرنے اور اس سے قبل ذلت کی پیش گوئی کرنے کے لیے مسلسل مطابقت پیدا کر سکتا ہے. بنیادی فائدہ بلند-dimentsional، غیر رسمی تعلقات کو nerves – رشتوں سے محروم کرنے کی صلاحیت –

مایوسی اور مایوسی

ریکٹر سگنل آپریٹنگ میں ایک بنیادی قدم کر رہے ہیں روایتی بینڈ-پسنس ریختہ کو صاف کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے اور اسے عبوری انفنٹری یا مقامی طور پر قابلِ استعمال آواز سے الگ نہیں کیا جا سکتا. ML پر مبنی ڈیومنگ کے بڑے پیمانے پر اور برقی ریکارڈنگز پر تربیت دی جاتی ہے.

ریکرنٹ نامی ایکرو نیٹ ورک (RNs) اور strol convoutional networks (TCN) نامی نیٹ ورک میں موجود متحرک ربیع الاول (TCN) کو مثالی شکل دے کر عملیاتی اجسام اور پس منظری آواز کے اعداد و شمار کو سیکھ سکتے ہیں، یہ نمونے آہستہ آہستہ تبدیلی کی طرف مائل ہو سکتے ہیں – مثال کے طور پر، برقیات میں اضافہ اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو آن لائن انداز میں منتقل کر سکتے ہیں –

پاک صحائف کی تعلیم حاصل کریں

بہت سے متحرک ری ایکٹروں کا مرکزی کردار ڈی کوڈر ہے، جو ریکارڈ کردہ nermal سرگرمی کو کمانڈوز میں شامل کرتا ہے – جیسے کہ struction متحرک یا پرستھیکل ریز رفتار۔ دلیپ سیکھنے والے ڈی کوڈرز نے لیزر ڈی کوڈرز (بطور ونر فیلڈ) کے مقابلے میں اعلیٰ کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔

کوانولیشنل neral نیٹ ورک (CNs) الیکٹرونی systems کو الیکٹرونی strict, systemsکے اندر داخل کر سکتے ہیں جبکہ طویل مختصر مدتی یادداشت (LSTM) نیٹ ورکز کو استعمال کرنے والی سرگرمیاں (strict). دماغ کی مادہ کی مادہ کی ایک شاخ سے مطالعہ نے یہ ثابت کیا کہ اپنے اوپر ایک متحرک نیٹ ورک ڈی کوڈ تبدیل کئے بغیر 1000 دن کے اضافہ کر سکتے هيں [LTVemples]

سانس کی تعلیم حاصل کرنا

ڈی کوڈ کے علاوہ ، ایکشنر کے ذریعے ریکٹر ری ایکٹر کی جسمانی ساخت کو قابلِ‌غور سیکھنے ( آر ایل) کے ذریعے استعمال کیا جا سکتا ہے ۔ مثال کے طور پر ، بیشتر انتخابی مراحل میں جس میں چینلوں کو ریکارڈ کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے ، مارکوف فیصلہ کرنے کے عمل کے طور پر ڈھالا جا سکتا ہے ۔

یونیورسٹی آف پٹسبرگ کے محققین نے ایک کیو ایم ایل جی کو خودکار طور پر دماغ کے پیچیدہ نظام کے لیے بہترین الیکٹرووڈ کی حاملہ کا انتخاب کرنے کے لیے استعمال کیا، ، ثابت قدم رہنے والے انتخاب کے مقابلے میں 30% بہتری حاصل کر سکتے ہیں. یہ طریقہ کار انسانی تناسب کی ضرورت کو کم کر سکتا ہے اور حقیقی وقت میں تبدیلی کے لیے جواب دے سکتا ہے۔

پریفیکچرنگ سسٹمز اور خود مختاری کے نظام ہیں۔

ایم ایل کی سب سے زیادہ عملی اطلاقات میں سے ایک نیٹ ورک ری ایکٹر کی پیش گوئی کر رہا ہے. ہدایاتی خصوصیات کی نگرانی کر رہا ہے.

مثال کے طور پر ، ایک غیرمتوقع جنگلی کلاسیکی شناختی معلومات کو جو کہ ایک برقی برقی برقی برقی نظام سے حاصل کی جاتی ہے ، گلکل انسشن یا مائیکرو انصرام کے ابتدائی نشانات معلوم کر سکتا ہے ، صارف کے نوٹس سے پہلے یا سافٹ ویئر اجرت کا معمول ۔ انومنگ کو کسی بھی قسم کے متغیر (discont) کے استعمال سے ظاہر کیا گیا ہے کہ وہ کسی اشارے کے ذریعے یا دنوں کے دوران پہلے سے پہلے کی جانے والی لہروں میں تبدیلی کو پہچان سکتا ہے۔

خود کارانہ نظامات ان پیشگوئیی نمونوں کو ایک فعال سیکھنے کے عمل سے ملاتی ہیں. جب نظام شمسی کی کمی کا ایک اعلیٰ امکان معلوم ہو جائے تو وہ مختصر، غیر منظم کیلبریشن ترتیب دے سکتا ہے – ممکن ہے کہ صارف سے چند مخصوص حرکات کا تصور کریں – اور ڈی کوڈر پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرے یہ خودکار طور پر صارفین پر بوجھ کو کم کرتا ہے، روزمرہ استعمال کے لیے مزید فعال سطحیں بناتا ہے۔

حالیہ تحقیقی مضامین اور حقیقی-world information -

کئی قابلِ تحقیق گروہوں اور کمپنیوں نے اصل میں ایم ایل ایل کیشنل کیلبریشن کی کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔

2022ء میں دماغ کی جِلد کی خصوصیات نے ایک ایسے مقدمے کی اطلاع دی جس میں ٹیلی‌گرافی کے شرکاء نے صرف سات گھنٹے تک ایک ایسے کمپیوٹر کو کنٹرول کرنے کے لئے استعمال کِیا تھا جس میں صرف ایک خودکار ری‌بِک تقریب (Condistrict) کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ایک کمپیوٹر کی ضرورت ہوتی تھی ۔