واضح طور پر ایک ایسا فیلڈ ہے جس نے پچھلے دو سالوں میں پاگل پیشرفت دیکھی ہے۔ اس رجحان اور پیشرفت نے صنعت میں ملازمت کے بہت سارے مواقع پیدا کردیئے ہیں۔ ضرورت ہے مشین لرننگ انجینئرز طلب میں زیادہ ہے اور یہ عروج ترقی پذیر ٹیکنالوجی اور بہت بڑی مقدار میں ڈیٹا عرف بگ ڈیٹا کی تخلیق کی وجہ سے ہے۔ لہذا ، اس آرٹیکل میں ، میں مشین لرننگ کے سب سے حیرت انگیز منصوبوں پر تبادلہ خیال کروں گا ، جسے کسی کو یقینی طور پر جاننا اور اس کے ساتھ کام کرنا چاہئے ، مندرجہ ذیل ترتیب میں:
- مشین لرننگ کیا ہے؟
- مشین سیکھنے کے اقدامات
- مشین لرننگ کی اقسام
- صنعت کے استعمال کے معاملات
- 2019 کے اوپن سورس مشین لرننگ پروجیکٹس
مشین لرننگ کیا ہے؟
مشین لرننگ ایک ایسا تصور ہے جو مشین کو مثالوں اور تجربات سے سیکھنے کی اجازت دیتا ہے ، اور وہ بھی واضح طور پر پروگرام کیے بغیر۔ لہذا آپ کوڈ لکھنے کے بجائے ، آپ کیا کرتے ہو کہ آپ عام الگورتھم کو ڈیٹا کھلا رہے ہیں ، اور الگورتھم / مشین دیئے گئے ڈیٹا کی بنیاد پر منطق تیار کرتی ہے۔
مشین سیکھنے کے اقدامات
کوئی بھی مشین لرننگ الگورتھم ایک عام نمونہ یا اقدامات کی پیروی کرتا ہے۔
ڈیٹا اکٹھا کرنا: اس مرحلے میں مختلف وسائل سے متعلقہ تمام ڈیٹا کو جمع کرنا شامل ہے
ڈیٹا رینگنگ: یہ 'خام ڈیٹا' کو صاف کرنے اور اسے ایک شکل میں تبدیل کرنے کا عمل ہے جو آسان استعمال کی اجازت دیتا ہے
ڈیٹا کا تجزیہ کریں: ماڈل کو تیار کرنے کے لئے درکار ڈیٹا کو منتخب کرنے اور فلٹر کرنے کے ل Data ڈیٹا کا تجزیہ کیا جاتا ہے
ٹرین الگورتھم: الگورتھم کو تربیت ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے ، جس کے ذریعے الگورتھم پیٹرن اور قوانین کو سمجھتا ہے جو اعداد و شمار پر حکمرانی کرتے ہیں
ٹیسٹ ماڈل: ٹیسٹنگ ڈیٹاسیٹ ہمارے ماڈل کی درستگی کا تعین کرتی ہے۔
تعیناتی: اگر ماڈل کی رفتار اور درستگی قابل قبول ہے تو ، اس ماڈل کو حقیقی نظام میں تعینات کرنا چاہئے۔ ماڈل کو اپنی کارکردگی کی بنیاد پر تعینات کرنے کے بعد ماڈل کو اپ ڈیٹ اور بہتر بنایا جاتا ہے اگر کارکردگی میں کمی ہے تو ماڈل کو دوبارہ ٹرین کیا جاتا ہے۔
مشین لرننگ کی اقسام
مشین لرننگ کو تین اقسام میں ضمنی درجہ بندی کیا گیا ہے:
زیر نگرانی سیکھنا: یہ وہ جگہ ہے جہاں آپ کے پاس ان پٹ متغیر (x) اور آؤٹ پٹ متغیر (Y) ہیں اور آپ ان پٹ سے آؤٹ پٹ میں میپنگ فنکشن سیکھنے کے ل to الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔
غیر سروے شدہ سیکھنا: بعض اوقات دیئے گئے ڈیٹا کو غیر منظم اور غیر لیبل لگا دیا جاتا ہے۔ لہذا اس ڈیٹا کو مختلف زمروں میں درجہ بندی کرنا مشکل ہوجاتا ہے۔ غیر سروے شدہ تعلیم اس مسئلے کو حل کرنے میں معاون ہے۔ اس سیکھنے کو اعدادوشمار کی خصوصیات کی بنیاد پر کلاسوں میں ان پٹ ڈیٹا کو کلسٹر کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔
کمک سیکھنا: کسی خاص صورتحال میں زیادہ سے زیادہ انعام لینے کے ل appropriate مناسب کارروائی کرنے کے بارے میں یہ سب کچھ ہے۔
جب کمک سیکھنے کی بات آتی ہے تو ، کوئی متوقع پیداوار نہیں ہوتی ہے۔ کمک ایجنٹ یہ فیصلہ کرتا ہے کہ کسی کام کو انجام دینے کے ل what کیا اقدامات کرنا ہوں گے۔ کسی ٹریننگ ڈیٹاسیٹ کی عدم موجودگی میں ، وہ اپنے تجربے سے سبق سیکھنے کا پابند ہے۔
اب ، آئیے کچھ اصلی لائف مشین لرننگ پروجیکٹس پر ایک نظر ڈالیں جو کمپنیوں کو منافع کمانے میں مدد کرسکتے ہیں۔
صنعت کے استعمال کے معاملات
1. تحریک اسٹوڈیو
ڈومین: نصف
فوکس: انتخاب کے عمل کو بہتر بنائیں
ونڈوز 10 پر پی ایچ پی 7 انسٹال کرنے کا طریقہ
کاروباری چیلنج: موشن اسٹوڈیو یورپ کا سب سے بڑا ریڈیو پروڈکشن ہاؤس ہے۔ ایک ارب ڈالر سے زیادہ کی آمدنی کے ساتھ ، کمپنی نے ایک نیا ریئلٹی شو شروع کرنے کا فیصلہ کیا ہے: آر جے اسٹار شو کا جواب بے مثال ہے اور کمپنی وائس کلپس سے بھر گئی ہے۔ بطور ایم ایل ماہر آپ کو آواز کو مرد / خواتین کے لحاظ سے درجہ بندی کرنا ہوگا تا کہ فلٹریشن کی پہلی سطح تیز تر ہو۔
اہم مسائل: آواز کے نمونے لہجے میں ہیں۔
کاروباری فائدہ: چونکہ آر جے اسٹار ایک ریئلٹی شو ہے ، امیدواروں کے انتخاب کا وقت بہت کم ہے۔ شو کی پوری کامیابی اور اس وجہ سے منافع کا انحصار تیز اور ہموار عمل پر ہوتا ہے
درآمد پنڈوں کے طور پر پی ڈی کی درآمد نپپی کے بطور این پی درآمد matplotlib.pyplot کے طور پر plt درآمد سمندری جانور کے طور پر sns٪ matplotlib ان لائن درآمد انتباہ انتباہات.فلٹر وارننگ ('نظر انداز') df = pd.read_csv ('صوتی درجہ بندی.csv') df.head ()# نمبر دیکھیں۔ ریکارڈوں کی df.info () df.describe () df.isnull (). رقم ()
پرنٹ ('ڈیٹا کی شکل:' ، df.shape) پرنٹ ('لیبل کی کل تعداد: {}'. فارمیٹ (df.shape [0])) پرنٹ ('مرد کی تعداد: {}'. فارمیٹ (df [ df.label == 'مرد']. شکل [0])) پرنٹ ('خواتین کی تعداد: {}'. فارمیٹ (df [df.label == 'خواتین']. شکل [0]))
X = df.iloc [:،: -1] پرنٹ (df.shape) پرنٹ (X. Shape)
sklearn.pre پروسیسنگ کی درآمد سے LabelEncoder y = df.iloc [:، - 1] صنف_اینکوڈر = لیبل اینکوڈر () y = صنف_نظیر.فائٹ ٹرانسفارم (y) y سے sklearn.pre پروسیسنگ درآمد اسٹینڈرڈ اسکیلر اسکیلر = اسٹینڈرڈ سکیلر () پیمانہ۔ X = X) اسکلر ڈاٹ پورٹ درآمدات سے اسکلر درآمد میٹرکس سے ایسکسی درآمد کریں۔ ، کنفیوژن_میٹرکس ایسویسی_موڈل = ایسویسی () ایسویسی_موڈل.فٹ (ایکس_ٹرین ، وائی ٹرین) ی_پریڈ = ایس سی سی_موڈل.پیریڈکٹ (ایکس_سٹ) پرنٹ ('درستگی اسکور:') پرنٹ (میٹرکس.ایکورسی_ اسکور (ی_ٹسٹ ، ی_پریڈ))پرنٹ (کنفیوژن_میٹرکس (ی_ٹیسٹ ، ی_پریڈ))
2. لیتھوین پاور
ڈومین: آٹوموٹو
فوکس: ڈرائیوروں کی حوصلہ افزائی کریں
کاروباری چیلنج: لیتھین پاور ، برقی گاڑی (ای گاڑی) بیٹریوں کا سب سے بڑا فراہم کنندہ ہے۔ ڈرائیور عام طور پر ایک دن کیلئے بیٹری کرایہ پر لیتے ہیں اور پھر اسے کمپنی کی طرف سے چارج شدہ بیٹری سے بدل دیتے ہیں۔ لیتھین پاور میں ڈرائیور کی ڈرائیونگ کی تاریخ پر مبنی قیمت کا ایک متغیر قیمت ہے۔ چونکہ بیٹری کی زندگی روزانہ اضافے ، فاصلے پر چلنے والے فاصلے وغیرہ جیسے عوامل پر منحصر ہوتی ہے۔ آپ کو ایک ایم ایل ماہر کی حیثیت سے ایک کلسٹر ماڈل بنانا ہوگا جہاں ڈرائیونگ کے اعداد و شمار کی بنیاد پر ڈرائیوروں کو ایک ساتھ جوڑا جاسکے۔
اہم مسائل: کلسٹر کی بنیاد پر ڈرائیوروں کی حوصلہ افزائی کی جائے گی ، لہذا گروپ بندی درست ہونی چاہئے۔
کاروباری فوائد: منافع میں 15-15٪ تک کا اضافہ ، کیونکہ ناقص تاریخ والے ڈرائیوروں سے زیادہ وصول کیا جائے گا۔
درآمد پنڈوں کے طور پر پی ڈی کی درآمد نمی کے بطور این پی درآمد matplotlib.pyplot کے طور پر plt درآمد seaborn بطور sns sset.set () # پلاٹ اسٹائل٪ matplotlib ان لائن درآمد انتباہ انتباہ.فلٹر وارننگ ('نظر انداز') درآمد matplotlib.pyplot طور plt plt.rcParams [ 'চিত্র.فگیزائز'] = (12 ، 6) ڈی ایف = پی ڈی ڈریڈ_ سی ایس وی ('ڈرائیور ڈیٹا سی ایس وی') df.head ()df.info () df.describe ()
sklearn.cluster درآمد KMeans سے # 2 کلسٹرز kmeans = KMeans (n_clusters = 2) df_analyze = df.DP ('ID'، محور = 1) kmeans.fif (df_analyze)kmeans.cluster_centers_
(kmeans.labels_) پرنٹ کریں (لین (kmeans.labels_))
پرنٹ (قسم (kmeans.labels_)) انوکھا ، گنتی = np.unique (kmeans.labels_، return_counts = true) پرنٹ (ڈیک (زپ (انوکھا ، شمار)))
df_analyze ['کلسٹر'] = kmeans.labels_ sns.set_style ('وائٹ گرڈ') sns.lmplot ('میین_ڈسٹ_ڈے' ، 'میین_اوور_اسپیڈ_پرک' ، ڈیٹا = df_analyze ، ہیو = 'کلسٹر' ، پیلیٹ = 'کولواورم' ، سائز = 6 ، پہلو = 1 ، فٹ_ گریج = غلط)# اب ، آئیے کلسٹرز کی جانچ کریں ، جب n = 4 kmeans_4 = KMeans (n_clusters = 4) kmeans_4.fit (df.DP ('id'، axis = 1)) kmeans_4.fit (df.DP ('ID'، axis) = 1)) پرنٹ (kmeans_4.cluster_centers_) انوکھا ، گنتی = np.unique (kmeans_4.labels_، return_counts = سچ) kmeans_4.cluster_centers_ پرنٹ (ڈیک (زپ (انوکھا ، شمار)))df_analyze ['کلسٹر'] = kmeans_4.labels_ sns.set_style ('وائٹ گرڈ') sns.lmplot ('میین_ڈسٹ_ڈے' ، 'میین_وئیر_اسپیڈ_پرک' ، ڈیٹا = df_analyze ، ہیو = 'کلسٹر' ، پیلیٹ = 'کولوروم' ، سائز = ، پہلو = 1 ، فٹ_ گریج = غلط)
3. بلوکس
ڈومین: لاجسٹک
فوکس: زیادہ سے زیادہ راستہ
کاروباری چیلنج: بلوکس ایک ہندوستان میں ایک معروف کمپنی ہے۔ یہ صارفین کو پیکٹ کی موثر فراہمی کے لئے جانا جاتا ہے۔ تاہم ، بلیو ایکس کو ایک چیلنج کا سامنا ہے جہاں اس کے وین ڈرائیوروں نے ترسیل کے لئے ایک سب سے زیادہ راستہ اختیار کیا ہے۔ یہ تاخیر اور ایندھن کی لاگت کا باعث بن رہا ہے۔ بطور ایم ایل ماہر آپ کو انفورسمنٹ لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے ایک ایم ایل ماڈل بنانا ہوگا تاکہ پروگرام کے ذریعے موثر راستہ مل سکے۔
اہم مسائل: ڈیٹا میں بہت ساری خصوصیات ہیں اور درجہ بندی مشکل ہوسکتی ہے۔
کاروباری فوائد: زیادہ سے زیادہ راستہ اختیار کرتے ہوئے 15٪ فیول لاگت کو بچایا جاسکتا ہے۔
این پی کے بطور این پی پی درآمد پائلاب کو درآمد کریں۔ بطور پلاٹ درآمد نیٹ ورک ایکس این ایکس #Initializing point point_list = [(0،1)، (1،5)، (5،6)، (5،4)، (1،2)، (2) ، 3)، (2،7)] ہدف = 7 تعریفیں = {0: 'شروع'، 1: '1'، 2: '2'، 3: '3'، 4: '4'، 5: '5 '، 6:' 6 '، 7:' 7 منزل مقصود '= G = nx.Graph () G.add_edges_from (point_list) pos = nx.spring_layout (G، k = .5، Center = point_list [2]) nx . ڈرا_نیٹ ورک ایکس_نوڈس (جی ، پوز ، نوڈ_کلر = 'جی') nx.draw_networkx_edges (جی ، پوز ، ایج_کلر = 'بی') nx.draw_networkx_labels (G ، pos) plt.show ()NO_OF_POINTS = 8 # Inititlaizing R Matrix R = np.matrix (np.ones (form = (NO_OF_POINTS، NO_OF_POINTS))) R * = -1 in point of point_list: پرنٹ (پوائنٹ) اگر پوائنٹ [1] == مقصد: R [نقطہ] = 150 اور: R [point] = 0 اگر نکتہ [0] == مقصد: R [point [:: - 1]] = 150 اور: # نقطہ R کے برعکس [نقطہ [:: - 1]] = 0
R [مقصد ، گول] = 150 R
Q = np.matrix (np.zeros ([NO_OF_POINTS، NO_OF_POINTS])) # سیکھنے کا پیرامیٹر گاما = 0.8 ابتدائی_ اسٹیٹ = 1٪ دستیاب_حیات (حالت): موجودہ_اسٹیٹ_رو = R [state،] av_act = np. where (current_state_row & ampampampgt = 0) ) [1] واپسی av_act دستیاب_یکٹ = دستیاب_ابنات (ابتدائی_حاصل) Def نمونہ_نظام_حیثتی (دستیاب_عمل_رینج): اگلا_ عمل = انٹ (np.random.choice (دستیاب_ایک ، 1)) واپسی Next_क्शन کارروائی = نمونہ_نظام_ابناب (دستیاب_حاصل) ڈیف اپ ڈیٹ (موجودہ_اسٹیٹ ، ایکشن ، گاما) : max_index = np.where (Q [کارروائی،] == np.max (Q [کارروائی،])) [1] اگر max_index.shape [0] & ampampampgt 1: max_index = int (np.random.choice (max_index، سائز = 1)) اور: میکس_ انڈیکس = انٹ (میکس_ انڈیکس) میکس_ویلیو = کیو [ایکشن ، میکس_ انڈیکس] ق [کرنٹ_سٹیٹ ، ایکشن] = آر [کرنٹ_اسٹیٹ ، ایکشن] + گاما * میکس_ویلیو پرنٹ ('میکس_ویلیو' ، آر [کرنٹ_اسٹیٹ ، ایکشن] + گاما * میکس_ویلیو) اگر (np.max (Q) & ampampampgt 0): واپسی (np.sum (Q / np.max (Q) * 100)) اور: ریٹرن (0) اپ ڈیٹ (ابتدائی_ مرحلہ ، ایکشن ، گاما)اسکورز = [] رینج (700००) میں: موجودہ_اسٹیٹ = np.random.randint (0 ، انٹ (Q. Shape [0])) دستیاب_یکٹ = دستیاب_عمل (کرنٹ_اسٹیٹ) ایکشن = نمونہ_نظارت_حاصل (دستیاب_حاصل) اسکور = اپ ڈیٹ (موجودہ_حصہ ، ایکشن ، گاما) اسکورز۔ ایپینڈ (اسکور) پرنٹ ('اسکور:' ، ٹی آر (اسکور)) پرنٹ ('ٹرینڈ کیو میٹرکس:') پرنٹ (Q / np.max (Q) * 100) # ٹیسٹنگ موجودہ_اسٹیٹ = 0 اقدامات = [کرنٹ_سٹیٹ] جبکہ کرنٹ_سٹیٹ! = 7: اگلا_سٹیپ_ہندکس = این پی.کیسے (ق [موجودہ_اسٹیٹ ،] == این پی.میکس (ق [موجودہ_اسٹیٹ ،])) [1] اگر اگلا_سٹپ_ انڈیکس.شائپ [0] اور ایمپامپ جیجیٹ 1: اگلا_سٹپ_ انڈیکس = انٹ (np.random.choice (Next_step_index، size = 1)) ورنہ: اگلا_سٹپ_انڈیکس = INT (اگلا_سٹپ_ہندیکس) اقدامات.پیینڈ کریں (اگلا_سٹیپ_انڈیکس) کرنٹ_اسٹیٹ = اگلا_ قدم_ہندپرنٹ ('انتہائی موثر راستہ:') پرنٹ (اقدامات) plt.plot (اسکور) plt.show ()2019 میں اوپن سورس مشین لرننگ پروجیکٹس
ڈٹیکٹرون : ڈٹیکٹرون فیس بک اے ریسرچ کا سافٹ ویئر سسٹم ہے جو جدید ترین آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے الگورتھم کو لاگو کرتا ہے۔ یہ ازگر میں لکھا گیا ہے اور کیفی 2 گہری سیکھنے کے فریم ورک کے ذریعہ تقویت یافتہ ہے۔
ڈیٹیکٹرون کا ہدف آبجیکٹ کی کھوج کی تحقیق کے ل a ایک اعلی معیار ، اعلی کارکردگی کا کوڈبیس فراہم کرنا ہے۔ اس کو ڈیزائن کیا گیا ہے تاکہ جدید تحقیق کی تیزی سے عمل درآمد اور تشخیص میں مدد ملے۔ اس میں 50 سے زیادہ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل شامل ہیں۔
ڈینسپوز : گھنے انسانی لاحقہ تخمینے کا مقصد آرجیبی امیج کے تمام انسانی پکسلز کو انسانی جسم کی 3D سطح پر نقشہ بنانا ہے۔ DensePose-RCNN کا پتہ لگانے کے فریم ورک میں نافذ کیا گیا ہے۔
TensorFlow.js : یہ ایم ایل ماڈلز تیار کرنے اور تربیت دینے اور براؤزر میں تعینات کرنے کے لئے ایک لائبریری ہے۔ اس سال کے شروع میں ریلیز ہونے کے بعد یہ ایک بہت ہی مقبول ریلیز ہوگئی ہے اور اپنی لچک کے ساتھ حیرت زدہ رہتی ہے۔ اس کے ساتھ آپ کر سکتے ہیں
- براؤزر میں ایم ایل تیار کریں: کم سطح کے جاوا اسکرپٹ لکیری الجبرا لائبریری یا اعلی سطح کی تہہ API کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے ماڈلز بنانے کیلئے لچکدار اور بدیہی API کا استعمال کریں۔
- موجودہ ماڈل چلائیں : پہلے سے موجود ٹینسرفلو ماڈل کو برائوزر میں چلانے کے ل T ٹینسرفلو ڈاٹ جے ایس ماڈل کنورٹرز کا استعمال کریں۔
- موجودہ ماڈلز کو دوبارہ سے چلائیں: براؤزر سے منسلک سینسر ڈیٹا ، یا دوسرے کلائنٹ سائیڈ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے پہلے سے موجود ایم ایل ماڈلز کو دوبارہ تشکیل دیں۔
وایوگلو: مشین لرننگ آڈیو پروسیسنگ میں بھی بڑی پیشرفت کر رہی ہے اور یہ صرف موسیقی یا درجہ بندی پیدا نہیں کررہی ہے۔ ویو گلو NVIDIA کے ذریعہ تقریر ترکیب کے ل Spe ایک بہاؤ پر مبنی جنریٹو نیٹ ورک ہے۔ محققین نے ان اقدامات کو بھی درج کیا ہے جن پر عمل پیرا ہوسکتے ہیں اگر آپ شروع سے ہی اپنے ماڈل کی تربیت کرنا چاہتے ہیں۔
تصویری آؤٹ پینٹنگ : ذرا تصور کریں کہ آپ کے پاس کسی منظر کی آدھی تصویر ہے اور آپ مکمل منظر نگاری چاہتے ہیں ، اچھ .ی بات یہ ہے کہ امیجنگ آؤٹ پینٹنگ آپ کے لئے یہ کام کرسکتی ہے۔ یہ پروجیکٹ اسٹینفورڈ کے امیج آؤٹ پینٹنگ پیپر پر کیراس عمل درآمد ہے۔ ماڈل کی تربیت کی گئی تھی 3500 دلائل کے ساتھ ساحل سمندر کا ڈیٹا ختم کردیا گیا 10،500 کے لئے تصاویر 25 عہد .
یہ ایک حیرت انگیز مقالہ ہے جس کے ساتھ تفصیلا قدم بہ قدم وضاحت ہے۔ مشین لرننگ کے تمام جوش و جذبے کے ل A ایک مثال ضروری ہے۔ ذاتی طور پر ، یہ میرا پسندیدہ مشین لرننگ پروجیکٹ ہے۔
گہری پینٹرلی ہم آہنگی : ٹھیک ہے ، تصاویر کے بارے میں بات کرتے ہوئے ، یہ ایک شاہکار ہے۔ یہ الگورتھم جو کچھ کرتا ہے ، وہ ایک شبیہہ کو بطور ان پٹ لیتا ہے اور پھر اگر آپ شبیہہ میں کوئی خارجی عنصر شامل کرتے ہیں تو ، اس عنصر کو گھیر کر مل جاتا ہے جیسے یہ اس کا حصہ ہے۔
کیا تم فرق بتا سکتے ہو؟ کوئی حق نہیں؟ ٹھیک ہے ، اس سے ہمیں پتہ چلتا ہے کہ ہم مشین لرننگ کے معاملے میں کس حد تک آگئے ہیں۔
گہرائی کی شکل: اب یہاں کی تصاویر پر گہری نگاہ ڈالیں ، آپ کو ایک اسٹک فگر نظر آئے گی جس میں اسپن کک ، بیک فلپ ، اور کارٹ وہیل کی جارہی ہے۔ کہ میرا دوست عمل میں کمک سیکھنا ہے۔ ڈیپ میکک ایک مثال ہے جس میں فزکس پر مبنی کریکٹر ہنر کی رہنمائی کی گئی ڈیپ انفورسمنٹ لرننگ ہے۔
میجنٹا : میجنٹا ایک تحقیقی پروجیکٹ ہے جس میں فن اور موسیقی تخلیق کرنے کے عمل میں مشین لرننگ کے کردار کی تلاش کی جارہی ہے۔ بنیادی طور پر اس میں گانوں ، تصاویر ، نقاشیوں اور دیگر مواد کو تیار کرنے کے لئے نئی گہری سیکھنے اور کمک سیکھنے کے الگورتھم تیار کرنا شامل ہے۔
یہ سمارٹ ٹولز اور انٹرفیس بنانے میں بھی ایک ریسرچ ہے جس سے فنکاروں اور موسیقاروں کو توسیع کی اجازت ملتی ہے ( کی جگہ نہیں! ) ان ماڈلوں کا استعمال کرتے ہوئے ان کے عمل۔ اپنے پروں کو پھیلائیں ، انسٹاگرام یا ساؤنڈ کلاؤڈ کیلئے اپنا انوکھا مواد بنائیں اور ایک اثر انگیز بنیں۔
تو دوستو ، اس کے ساتھ ہی ہم اس حیرت انگیز مشین لرننگ پروجیکٹس آرٹیکل کا اختتام کرتے ہیں۔ ان مثالوں کو آزمائیں اور ہمیں نیچے تبصرہ والے حصے میں آگاہ کریں۔ مجھے امید ہے کہ آپ کو صنعت میں مشین لرننگ کے عملی نفاذ کے بارے میں پتہ چل گیا ہے۔ ایڈورکا کی آپ کو نگرانی سیکھنے ، غیر معاشرتی سیکھنے اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ جیسی تکنیک میں ماہر بناتا ہے۔ اس میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ جیسے ڈیپ لرننگ ، گرافیکل ماڈل اور کمک سیکھنے میں جدید ترین پیشرفت اور تکنیکی نقطہ نظر کی تربیت شامل ہے۔
جاوا میں تار کو تاریخ میں تبدیل کرنا