مشین سیکھنے کا عمل

لوپ سسٹمز کو بند کرنے والی سمجھ

بند کردہ نظامات، جنہیں ردِ عملی کنٹرول نظام (servation system) بھی کہا جاتا ہے، جدید خودکار نظامات کی بحالی کا عمل ہے، وہ ایک عمل کی پیداوار کا مسلسل اندازہ کر کے، اسے ایک مطلوبہ نقطہ نظر سے موازنہ کرتے ہیں اور غلطی کو کم کرنے کے لئے اس خودبخود حل کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں۔

ایک بند لوپ سسٹم کے مجموعے

ہر بند کرۂ فضائی پانچ ضروری عناصر پر مشتمل ہوتا ہے: وہ عمل جس کے تحت برآمد ہونے والے تناسب کا اندازہ ہو، وہ کمیت جو غلطی اور عمل کا حساب لگائیں، وہ عمل جو عمل کو ختم کرتا ہے اور رد عمل جو حرارت کو بند کرتا ہے،

کلاسیکی کنٹرول کی اہمیت

کلاسیکی کنٹرول طریقوں جیسے کہ پی آئی ڈی (Proctrial-Integral-Deriviative) دستی کیلیبی پر انحصار کرنا اور صرف محدود کارکردگی کے اندر ہی استقرار پذیر ہیں جب حالات مختلف ہوں گے مثلاً ایک کیمیائی ری ایکٹر میں برقی موٹر یا مختلف سمتوں میں تبدیلی۔

مشین سیکھنے کا عمل

مشین سیکھنے (ML)، بند میکانیات نظام کو مزید بڑھاتا ہے جو تناظر سے متعلق معلومات کو حاصل کرنے کے لیے رائج ہے.

تعلیم حاصل کرنے کے لئے مہارت

سسٹم شناخت ایک ایسے نظام کے ریاضیاتی نمونے کو بنانے کا عمل ہے جو ان پٹپ-وتپٹ ڈیٹا سے شروع ہوتا ہے. سپرویڈ سیکھنے کے طریقوں، خاص طور پر گہرا urminal نیٹ ورک، مثال کے طور پر، ایک url system کے درست ماڈل کو ماڈل بنا سکتے ہیں۔

اُس وقت تک اُن کی عمر تقریباً ۳۰ سال تھی ۔

ری رنجیت سنگھ (RL) سیکھنے کے عمل کو براہ راست امتحان اور غلطی کے ذریعے کنٹرول کرنے کے لیے ایک فریم ورک مہیا کرتا ہے. ایک بند کر کے ایکشن (سنٹ) میں ریاست (سنٹ) کا جائزہ لیتا ہے، ایکشن (constor input) حاصل کرتا ہے اور وقت کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ وہ غلطی اور توانائی کو دوبارہ حاصل کرتا ہے.

سنہ‌ازمسیح میں ایک دن جب ایک شخص نے دیکھا کہ اُس کا بیٹا اُس کے ساتھ بائبل کا مطالعہ کر رہا ہے تو اُس نے کہا : ” مَیں نے اپنی زندگی میں تبدیلیاں کیں ۔ “

بہت سے بند شدہ نظاموں پر انحصار کرتے ہیں جن میں مختلف خصوصیات (مثلاً کیمروں، لیدار، انکوڈ ورکرز)۔ عمیق سیکھنے کے ماڈلز ان ہیررائو اور غیر معقول حالت کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔

ڈاٹ کام فیصلہ کرنا: روایتی منطق کے علاوہ

روایتی تخط ⁇ سادہ تشبیہات پر مبنی فیصلے کرتے ہیں (انگریزی: Experience = settp – پیمائش). مشین سیکھنے سے مراد وہ فیصلہ ہوتا ہے جو اعلیٰ ترتیب کے نمونے، صلیبی ساخت اور طویل المدتی اشیاء کے حساب سے ہوتا ہے مثلاً ایک کیمیائی ملائم پودے میں ایک کیمیائی جال کی ابتدائی علامات کو خفیہ وبن کر اور درجہ حرارت کی تبدیلی سے بچ سکتا ہے اور انتہائی مناسب مقدار کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

آن لائن سیکھنا اور اِس پر عمل کرنا

بند کر نے کے نظاموں میں ML کے اہم ترین پہلوؤں میں سے ایک ہے اصل وقت میں نئے ڈیٹا ندیاں کے طور پر ماڈلوں کی تجدید کرنے کی صلاحیت ہے. آن لائن سیکھنے کے عمل جیسے کہ اسٹیجک کشش ثقل کے ساتھ ساتھ رہنے والی یا پھر واپس آنے والے چھوٹے مربعوں کے لیے اپنا ماڈل بنانا، یہ بہت ضروری ہے کہ آہستہ آہستہ آہستہ آہستہ، یا پھر مُ صالحانہ طور پر ڈھالے،

انتہائی حساس اور غیرمعمولی

مشین سیکھنے کے ماڈلز کو بند کر نے کے لی گئی انو ایمس کو سمجھنے کے لیے بھی نگرانی کر سکتے ہیں۔ خودکار کوڈرز اور ایک کلاس ایس وی ایم کے ذریعے سسٹم کے معمول کا کام سیکھ سکتے ہیں؛ جو بھی کسی قابلِ عمل پالیسی کو تبدیل کرنے یا انورٹر کو باخبر کرنے سے روک سکتا ہے. یہ بہتر ہے کہ غلطی سے بچنے کے لیے غلطی کی وجہ سے 60% کی قیمتیں رک جائیں

پریفیکچرل کیپلیشن : پراکسی عملے کی اکائی۔ ری ایکٹر کنٹرول۔

ایم ایل کا بڑا فائدہ یہ ہے کہ مستقبل کے نظام کی تاریخ کی پیشینگوئی کرنے کی صلاحیت مستقبل کی حالتوں کو عمل میں لانے کے قابل ہو، اس عمل کو عمل میں لانے کے لیے عملی طور پر عمل کرنے کی صلاحیت۔ ماڈل پیشینگوئیی کنٹرول (MPC) پہلے ہی سے ایک نظام نمونہ استعمال کرتا ہے تاکہ مستقبل کے کنٹرول کی ترتیب کو یقینی بنایا جاسکے، لیکن کلاسکل ایم پی سی پر انحصار اکثر ایک ٹھوس ماڈل پر ہوتا ہے. MLennanceded ماڈل کے ساتھ اس نمونے کی جگہ پر مل کر

صنعتی نظاموں میں ترقی

بند کر دینے والے نظاموں میں جیسے کہ ایکسٹر بیلٹ یا ہوا کے ٹربین میں ML ماڈلز میں مفید زندگی (RUL) کی پیشینگوئی کرتا ہے، حساس اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے، حرارت اور موجودہ کھینچنے کے عمل کو استعمال کرتے ہوئے،

Forecast-Based HVC کنٹرول

جدید تعمیراتی نظام شمسی اور بیرونی موسمیاتی نظاموں کی پیشینگوئی کرنے کے لیے ایم ایل ایل استعمال کرتے ہیں. درجہ حرارت کی بجائے درجہ حرارت پر پہنچنے والی تبدیلیوں یا پہلے سے زیادہ سے زیادہ سمتی نظام شمسی حاصل کرنے کی صلاحیت۔ عمارت کے سینسر سے حاصل ہونے والے تاریخی اعداد و شمار پر گہری تعلیم حاصل کرنے والے نمونے کو 25–40% کے اندر استعمال کرتے ہوئے [ فٹ‌نوٹ ] کی تحقیق [ زوردار تحقیق کے مطابق ]

ایم ایل انٹریشن کے اہم فوائد

مشین سیکھنے کی صلاحیت کئی پیمانے پر مریخ کو بہتر بناتی ہے جبکہ اصل مضمون میں جنرک کے فوائد کی فہرست دی گئی ہے ، حالیہ صنعتی کیس کے مطالعے کو کنکریٹ نمبر فراہم کرتے ہیں ۔

• [Accuray بہتری: [1] ایک وفاقی ادارہ برائے ترقی (reservation production) کے ساتھ ایک انفیکشن میں کمی کے بعد ایک پچاس فیصد کمی آئی جس میں ایک nerve-n-n-servessed servessed on 10،000 پروڈکشن چکروں پر تربیت یافتہ ہے۔
• توانائی کی کارکردگی : [1] ڈیٹا سینٹر میں گہری آر ایل کی کٹنگ توانائی کو استعمال کرنے والی قوت کو استعمال کرتے ہوئے 1.22 سے 1.09 تک، سالانہ آمدنی میں لاکھوں ڈالر کی نمائندگی کرتے ہیں۔
• Adaptbility: [1] ایک account-and-cates system online search search and system system online effect on some no no no no no noble ox sound ecounts to 5 class, a PD کے مقابلے میں 200 چکروں سے۔
• Robostness: ایک آبی پلانٹ میں ایک ایم ایل-این-نسڈ کی مدد سے ایک میزائل کی سطح پر بھی ایک 40% داخلی بہاؤ کے دوران میں حدیں برقرار رہیں، جبکہ حد بندی کی حدیں ایک گھنٹے سے تجاوز کرتی ہیں۔

آزمائشوں میں مشکلات

بےپناہ فوائد کے باوجود ، بند نظام میں ایم ایل کو منظم کرنا کئی غیر آئینی چیلنجز کو متعارف کرتا ہے جنہیں محفوظ اور قابل اعتماد عمل قرار دینا ضروری ہے۔

ڈیٹا کی خوبیوں اور معیاروں کی پاسداری

ایم ایل ماڈلز صرف ٹریننگ ڈیٹا کے طور پر ہی اچھے ہیں. نوسی سینسر، گم شدہ پیمائش اور غیر نمائندہ تربیتی ڈیٹا کی وجہ سے غریب عمومیات کا سبب بن سکتے ہیں۔ایک بند بند میں ایسی غلطیاں اساسلیشن یا غیر واضح معلومات کا سبب بن سکتی ہیں

کُل‌وقتی خدمت

بہت سے بند شدہ نظاموں کو میلی سیکنڈ میں سملنگ کے ساتھ حقیقی وقت کا کنٹرول درکار ہوتا ہے۔دیپ نیرو نیٹ ورک کے ساتھ خاص طور پر لاکھوں پیرامیٹرز کے ساتھ ساتھ، ناقابل قبول دیر داخل کرنا۔ حل شدہ نتائج میں ماڈل دباو (انگریزی: Contization, FPGA)، اور آسان مگر مؤثر مگر متنوع طور پر منڈل استعمال کرنا ہوگا جہاں تجارتی اور غیر مستحکم طریقے سے متعلقہ طور پر استعمال کیا جائے۔

محفوظ اور رُجحان

ایک بند خانہ بدوش نظام جو آن لائن سیکھتا ہے وہ غیر منظم طور پر کام کر سکتا ہے اگر اس کی تربیت کی تقسیم کے باہر کسی ریاست کا سامنا ہو.

مستقبل میں راہنمائی اور نقل‌مکانی

ایم ایل اور بند کنٹرول کے درمیان توانائی ابھی تک موجود ہے. کئی عوامل ترقی کی اگلی دہائی کا تعین کریں گے.

ڈیجیٹل ٹوئنز اور سیمی ٹو ریکل ٹرانسپورٹ

ایک ڈیجیٹل جوہر ایک ہائی فِدِل ہے ایک جسمانی نظام کی سمتی نظام ہے جو حقیقی وقت پر چلا جاتا ہے. ایل ایل ایل ایل ایل ایل ایل ایل کی تربیت سے، پھر اصلی نظام میں پالیسی منتقل کرنے سے، انجینئروں نے بہت سے اعداد و شمار اور حفاظتی تنازعات کو حل کیا ہے. اس رسائی کو Sm-to-حق منتقلی کے نام سے نوازا گیا ہے، جسے dexcultanding اور Quartownstruction کے درمیان میں شامل کیا گیا ہے۔

ملتان-پلنٹ اوپسمیشن کے لیے فی ال نسل تعلیم حاصل کی۔

صنعتی ترتیبات میں، ہر پلانٹ میں نجی یا بینڈیڈی تنازعات کی وجہ سے مرکزی طور پر تقسیم شدہ ڈیٹا موجود نہیں کیا جا سکتا۔

مضبوط کرنے کیلئے خود کار‌کُن

خودکار مشین سیکھنے (AutoML) فریم ورکز کو کنٹرول ایپلیکیشنز کے لیے Funtimal Hiperparameers اور نیٹ ورک آرکائیو شدہ. دستی امتحان-اور دہشت گردی کے برعکس، خودکار ایل انفلیشن سائٹس پر تلاش، رفتار اور اجریہ معلوم کر سکتے ہیں کہ وہ صحیح اور درست ہیں یہ انتہائی موثر طریقے سے معلوم کرنے کے لیے غیر مخصوص انجینئروں کے لیے رکاوٹ بن سکتے ہیں۔

حقیقی-ورلڈ اطلاقیات: ایک دلیپ رُک

عملی اثر کی وضاحت کے لیے تین مختلف ڈومینوں پر غور کریں جہاں ML-enanced بند نظامات پر تحقیق سے لے کر پیداوار کی طرف منتقل ہو گئے ہیں۔

پیدائش : لاسر وِلدِنگ معیارِعمل

لیزر ویلڈنگ میں، جوائنٹ کی خوبی کا انحصار توانائی، رفتار اور فوککل پوزیشن پر ہے. ایک روایتی بند شدہ نظام فوٹووڈ استعمال کرتا ہے تاکہ پلاسٹک کے اخراج اور توانائی کو تبدیل کیا جا سکے۔ گہری سیکھنے کے نمونے جو ہائی-speed کیمرے کی تصاویر اور اسپریپٹ ڈیٹا کے ساتھ 95% درستی کی توقع کر سکتے ہیں، Afmodes میں

Autonomous Viehicles: Patriksking

اگرچہ کلاسکی پاس‌ولحاظ والی سڑکوں یا سڑکوں پر مختلف راستوں اور راستوں سے تربیت پانے والی ایک گہری رن‌اُلعین کو عوامی ڈیٹا پر مبنی بنیادوں پر سوار کرنے والی ۳۰ فیصد غلطیوں سے زیادہ دیر تک پہنچنے والی غلطی کو سیکھتا ہے توبھی اسکے باوجود وہ اپنے مستقبل کیلئے انتظار اور مناسب طریقے سے پیش کرنے کیلئے تیار ہیں ۔

توانائی : مائیکروسافٹ فریکوسی کنٹرول

سورج اور ہوا کی رفتار کو شمسی نظام کی پیشینگوئی کے ذریعے ظاہر کرنے والے ایک نمونے کی پیشینگوئی ۰۰۰، ۰۰، ۲ کے لگ‌بھگ بڑھتی ہوئی توانائی کے اندر آلودگی کو برداشت کر سکتی ہے ۔

جب مشین سیکھنے کی صلاحیت بڑھتی ہے تو اس کا استعمال بند کرنے والے سسٹمز میں اب کوئی نئی تبدیلی نہیں ہوگی بلکہ معیاری مشق ہو گی. ڈیٹا-عارضی طور پر استعمال ہونے والی، پیش رفت اور غیر فعال کاری کا ملاپ پہلے ہی سے درستی حاصل ہو رہا ہے