ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ CAD ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। CAD ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਵੱਡਾ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਮੈਕਰੋ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਰੇ ਹੈ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ML ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਚਰਚਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਕਿ ML ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾਏਗੀ ਕਿ ਇਹ CAD ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ CAD ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ
ਹਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਘੱਟ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਦਰਦ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਆਯਾਤ ਕੀਤੇ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਸਟੈਂਡਰਡ ਫਿਲਲੇਟਸ ਅਤੇ ਚੈਂਫਰ ਜੋੜਨ, ਜਾਂ 2D ਡਰਾਇੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਸਥਿਰ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰੋਗੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਹਾਡੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਪੁਰਜ਼ੇ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸੁਝਾਉਣਾ ਜਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਸਹਾਇਕ ਹੋਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਨਿੱਜੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੀਆਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹਨਾਂ ਸਹੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਫੋਰਜ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਬੋਰਿੰਗ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਐਮਐਲ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ
ਆਪਣੇ CAD ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ML ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਖੇਡਣਾ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਬਣਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਧਾਰਨ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਰਗੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੁਣੌਤੀ ਲਈ ਸਹੀ ML ਪਹੁੰਚ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ CAD ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਹੁਨਰ ਬਣਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੇਤਾ ਬਣਨ ਬਾਰੇ ਗੰਭੀਰ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਸਟਰ ਡਿਗਰੀ ਵਰਗੀ ਰਸਮੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਮੁੱਖ ਗਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮ ML ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ML ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ML-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੈਸਲੇ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ CAD ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਡਿਜ਼ਾਈਨ। ਇਹ ਆਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਲਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਭਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਫਿਰ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਰ ਸੰਭਵ ਹੱਲ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਅਣਕਿਆਸੇ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਨੇ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ CAD ਮਾਹਿਰਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ । ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਇੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੱਕ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਫਿਨਾਈਟ ਐਲੀਮੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (FEA) ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫਲੂਇਡ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ (CFD) ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੰਮਾ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਲਈ ਵੀ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਜਾਂ ਦਿਨ ਵੀ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇਸਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਨਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਲਗਭਗ ਤੁਰੰਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ "ਸਰੋਗੇਟ ਮਾਡਲ" ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪਹਿਲੀ ਜਾਂਚ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਲਈ ਪੂਰਾ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਐਮਐਲ ਟੂਲ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਵਰਤਦੇ ਹੋ। ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਖੁਦ ਅਜ਼ਮਾਉਣਾ।
- ਆਟੋਡੈਸਕ ਫਿਊਜ਼ਨ 360: ਇਸਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਰਕਸਪੇਸ ਐਮਐਲ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਠੋਸ ਕੰਮ: "ਸਿਲੈਕਸ਼ਨ ਹੈਲਪਰ" ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੋਗੇ।
- n ਟੌਪੌਲੋਜੀ: ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੁੱਢ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲਿੰਗ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਪੀਟੀਸੀ ਕ੍ਰੀਓ: ਕ੍ਰੀਓ ਜਨਰੇਟਿਵ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਸਮਾਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਮਨਪਸੰਦ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ML-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ, ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੋਣਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹੁਨਰ ਬਣਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬੋਰਿੰਗ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਚੋਣਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਉੱਥੇ ਰੱਖਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣਾ।
