مشین سیکھنے میں مہارتاں پرنسٹن کے میدان کو دوبارہ کھول رہی ہیں، ایک انتہائی ذاتی طور پر قابل قبول حل بحال کرنے اور اعتماد دونوں کو بحال کرنے کے لیے تمام اوزاروں کو حرکت دے رہی ہیں.

پرنسٹنز میں مشین سیکھنے کا کردار

مشین سیکھنے (ML) کی ایک نئی سطح پر ذہانت کو لا کر ایک صارف کے مخصوص حیاتیاتی اشاروں کو حقیقت میں تعبیر کرنے اور جواب دینے کے قابل بناتی ہے۔ روایتی پرواد کے برعکس، جو درست ڈیٹا جمع کرتے ہیں،

ایم جی کی شبیہ شناسی کے علاوہ ، ایم ایل ایل ایل ایل ایل ایل ایل ایل ایل ایل کے ذریعے ڈیٹا کو اُلٹ کر (آئی ایم یو) ، دباؤ اور تجزیہ کرنے کے لئے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے. ایک پروتھی ہاتھ کسی چیز کی ساخت پر مضبوطی سے گرفت کرنا سیکھ سکتا ہے یا پھر اس کی مطابقت میں تبدیلی کر سکتا ہے

ذاتی طور پر ایبٹ آباد ڈیزائن

Embodiment اس درجہ کو بیان کرتا ہے کہ کس طرف سے ایک پرستھیٹ کسی کے جسم کا قدرتی حصہ کی طرح محسوس ہوتا ہے، دونوں جسمانی طور پر قابلِ استعمال اور نفسیاتی ملکیت کے لحاظ سے، دونوں کی ذاتی ساخت ایک دوسرے سے زیادہ موزوں ہوتی ہے

ڈیٹا جمع کرنا اور اناطولیہ (Analsis)

کسی بھی ایم ایل-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس-ایس

قابو پانے کے نظام

جب ایک ماڈل کو تربیت دی جائے گی تو اس کا چیلنج اس طرح سے حل کرنا ہے کہ قدرتی اور رائے دہی محسوس ہو ۔ بے اختیار کنٹرول سسٹمز کو پرودگار کے مرکبات کو تبدیل کرنے کے لیے لو گ استعمال کرتے ہیں ۔مُرُوتس کے اصل وقت ميں فرق هے ۔ یہ نظام کو بار بار کنٹرول کرنے کے لیے استعمال کرتے هيں جیسے کہ پاخانہي پڑنے والا ، پاخانہ ، پاخانہ ، اُٹھا وے ، اِنس سے واپس لوٹنے والا ، اِن کا استعمال کر نے والا ، اِن تمام تر باتوں کو مُردو میں استعمال کر نے کے ليے اور پھر سے واضح طور پر ضرب کیا : [3]

سُن کر بچے کو کھانا چاہئے

سچ ے کو صرف قابو میں نہیں بلکہ متحرک ہونے کے لیے درکار ہے مشینوں کی تعلیم کا اطلاق کرنا اب بند کرنے کے لیے ہے تاکہ وہ صارف کو قابلِ استعمال اور پرو فا ئل رکھنے والے نظاموں کو تخلیق کریں مثلاً پرودگار کے انگلیوں کے دباؤ اور ان باکس پر اس کی معلومات کو تر و عیاں کر نے کے ليے ؛ پھر اسے بر سرے یا خون کے ذریعے سے محفوظ کر کے رکھ دیا گیا هے

فوائد اور مستقبل کی ہدایات

روایتی طور پر پر پرش‌تھی‌ٹک میں مشین سیکھنے کی صلاحیت کئی ناقابلِ‌یقین فوائد پیدا کرتی ہے :

  • [Enhansted and found:] ML Alphalms soundiz socket انداز اور دباؤ کے نقشے اور صارف کے رد عمل پر مبنی دباؤ پر مبنی ایکشن اور برقی رو کو کم کرتے ہوئے.
  • Moreal متحرک : [1] غیر فعال حرکت پذیری (servation struction) یا تاخیری حرکت (serves)، پانی، متحرک (struction)، ایسے عمل پیدا کرتا ہے جو حیاتیاتی اعضاء کو قریب سے منتقل کرتے ہیں۔
  • Impresse Centre reaction: بند کرنے والی نظامات ایک حساس چھونے کی صورت میں واپس لے جاتے ہیں جس سے صارفین کو مُدوالہ قوتِ ثقل کو حرکت میں لانے اور کمی کے خطرے میں پڑنے کا خطرہ کم ہو جاتا ہے۔
  • عظیم صارف اعتماد اور آزادی:] ایک پرنسٹن کے ساتھ جو سیکھنے اور مطابقت پیدا کرتا ہے، صارفین کو اعلیٰ اطمینان اور سماجی اور جسمانی سرگرمیوں میں حصہ لینے پر آمادگی کا اظہار کرتا ہے اور وہ پہلے سے ہی گریز کرتے ہیں۔

مستقبل میں دیکھتے ہوئے محققین کو معلومات فیڈریشن تعلیم [FLT] کے لیے بہت سے صارفین کو منڈل میں تقسیم کیے بغیر، خفیہ طور پر بہتری کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لیے تربیت دینا. ایک اور ویب سائٹ [GLT-2]

مشکلات اور معاملات پر غور کریں

وعدہ کے باوجود، کئی رکاوٹیں باقی رہتی ہیں. ایک بڑا چیلنج ہائی رائز سے چلنے کی ضرورت ہے، تربیتی ڈیٹا جو صارف کی سرگرمیوں کے پورے قطرے کو ڈھانپے. موجودہ ڈیٹا جمع اکثر کلینک کے ساتھ سیشن کی ضرورت ہوتی ہے

پروکسی ایک بڑھتی ہوئی فکر ہے جیسے پراستھیٹک اوزار بن جاتے ہیں. ایک صارف کی حرکت کے اعداد ان کی صحت، مقام یا روزگار کی عادات کے بارے میں حساس معلومات ظاہر کر سکتے ہیں.

کُنَّا

ہرکشن مشین سیکھنے کے لیے ذاتی طور پر ایبٹ آباد ڈیزائن میں ایک اہم قدم کی نشان دہی کرتا ہے. انفرادی ضروریات اور ترجیحات پر توجہ دیتے ہوئے، یہ انسان کے جسم کے متبادلات کو عقل میں تبدیل کر رہے ہیں،