എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റം എങ്ങനെ നിർവചിക്കാം?
ഏറ്റവും സാധാരണമായ നിർവചനം, "എൻഡ്-ടു-എൻഡ്" സിസ്റ്റം എന്നത് അസംസ്‌കൃത സെൻസർ വിവരങ്ങൾ നൽകുകയും ടാസ്‌ക്കിൻ്റെ ആശങ്കയുടെ വേരിയബിളുകൾ നേരിട്ട് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സിസ്റ്റമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിൽ, പരമ്പരാഗത ഫീച്ചർ + ക്ലാസിഫയർ രീതിയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ CNN-നെ "എൻഡ്-ടു-എൻഡ്" എന്ന് വിളിക്കാം.
സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികളിൽ, വിവിധ സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ (ക്യാമറകൾ, LiDAR, റഡാർ അല്ലെങ്കിൽ IMU...) ഇൻപുട്ടാണ്, കൂടാതെ വാഹന നിയന്ത്രണ സിഗ്നലുകൾ (ത്രോട്ടിൽ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റിയറിംഗ് വീൽ ആംഗിൾ പോലുള്ളവ) നേരിട്ട് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു. വ്യത്യസ്ത വാഹന മോഡലുകളുടെ അഡാപ്റ്റേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നതിന്, വാഹനത്തിൻ്റെ ഡ്രൈവിംഗ് പാതയിലേക്ക് ഔട്ട്പുട്ട് അയയ്‌ക്കാനും കഴിയും.
ഈ അടിത്തറയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അന്തിമ ഔട്ട്പുട്ട് കൺട്രോൾ സിഗ്നലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വഴി പോയിൻ്റുകൾ കൂടാതെ, പ്രസക്തമായ ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ടാസ്‌ക്കുകളുടെ മേൽനോട്ടം അവതരിപ്പിച്ച് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന UniAD പോലുള്ള മോഡുലാർ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ആശയങ്ങളും ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരമൊരു ഇടുങ്ങിയ നിർവചനത്തിൽ നിന്ന്, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് എന്നതിൻ്റെ സാരാംശം സെൻസറി വിവരങ്ങളുടെ നഷ്ടരഹിതമായ കൈമാറ്റം ആയിരിക്കണം.
നോൺ-എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ സെൻസിംഗും പിഎൻസി മൊഡ്യൂളുകളും തമ്മിലുള്ള ഇൻ്റർഫേസുകൾ നമുക്ക് ആദ്യം അവലോകനം ചെയ്യാം. സാധാരണയായി, ഞങ്ങൾ വൈറ്റ്‌ലിസ്റ്റ് ചെയ്ത വസ്‌തുക്കൾ (കാറുകൾ, ആളുകൾ മുതലായവ) കണ്ടെത്തുകയും അവയുടെ പ്രോപ്പർട്ടികൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്ഥിരമായ അന്തരീക്ഷത്തെക്കുറിച്ചും (റോഡ് ഘടന, വേഗത പരിധികൾ, ട്രാഫിക് ലൈറ്റുകൾ മുതലായവ) ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ വിശദമായി പറഞ്ഞിരുന്നെങ്കിൽ, സാർവത്രിക തടസ്സങ്ങളും ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തും. ചുരുക്കത്തിൽ, ഈ ധാരണകൾ വഴിയുള്ള വിവര ഔട്ട്പുട്ട് സങ്കീർണ്ണമായ ഡ്രൈവിംഗ് സീനുകളുടെ ഒരു പ്രദർശന മാതൃകയാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, വളരെ വ്യക്തമായ ചില സീനുകൾക്ക്, നിലവിലെ വ്യക്തമായ അമൂർത്തീകരണത്തിന് സീനിലെ ഡ്രൈവിംഗ് സ്വഭാവത്തെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെ പൂർണ്ണമായി വിവരിക്കാൻ കഴിയില്ല, അല്ലെങ്കിൽ നമ്മൾ നിർവചിക്കേണ്ട ജോലികൾ വളരെ നിസ്സാരമാണ്, കൂടാതെ ആവശ്യമായ എല്ലാ ജോലികളും എണ്ണുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതിനാൽ, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഈ വിവരങ്ങളോടൊപ്പം പിഎൻസികളിൽ യാന്ത്രികമായും നഷ്ടമില്ലാതെയും പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന പ്രതീക്ഷയോടെ (ഒരുപക്ഷേ പരോക്ഷമായി) സമഗ്രമായ പ്രാതിനിധ്യം നൽകുന്നു. എൻ്റെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഈ ആവശ്യകത നിറവേറ്റാൻ കഴിയുന്ന എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളെയും സാമാന്യവൽക്കരിക്കപ്പെട്ട എൻഡ്-ടു-എൻഡ് എന്ന് വിളിക്കാം.
ഡൈനാമിക് ഇൻ്ററാക്ഷൻ സാഹചര്യങ്ങളുടെ ചില ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ പോലെയുള്ള മറ്റ് പ്രശ്‌നങ്ങളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മാത്രമല്ല ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയൂ എന്നും എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മികച്ച പരിഹാരമായിരിക്കില്ല എന്നും ഞാൻ വിശ്വസിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത രീതികൾക്ക് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും, തീർച്ചയായും, ഡാറ്റയുടെ അളവ് ആവശ്യത്തിന് വലുതായിരിക്കുമ്പോൾ, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മികച്ച പരിഹാരം നൽകിയേക്കാം.
എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചില തെറ്റിദ്ധാരണകൾ
1. നിയന്ത്രണ സിഗ്നലുകളും വഴി പോയിൻ്റുകളും അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ ഔട്ട്പുട്ട് ആയിരിക്കണം.
മുകളിൽ ചർച്ച ചെയ്ത വിശാലമായ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ആശയത്തോട് നിങ്ങൾ യോജിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഈ പ്രശ്നം മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ്. ടാസ്‌ക് വോളിയം നേരിട്ട് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നതിനുപകരം, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വിവരങ്ങളുടെ നഷ്ടരഹിതമായ കൈമാറ്റത്തിന് ഊന്നൽ നൽകണം. ഒരു ഇടുങ്ങിയ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സമീപനം അനാവശ്യമായ ഒരുപാട് പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുകയും സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കാൻ ധാരാളം രഹസ്യ പരിഹാരങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യും.
2. എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സിസ്റ്റം വലിയ മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ശുദ്ധമായ കാഴ്ചയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം.
എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, വലിയ മോഡൽ ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, പൂർണ്ണമായും വിഷ്വൽ ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് എന്നിവ തമ്മിൽ ആവശ്യമായ ബന്ധമില്ല, കാരണം അവ തികച്ചും സ്വതന്ത്രമായ ആശയങ്ങളാണ്; ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സിസ്റ്റം വലിയ മോഡലുകളാൽ നയിക്കപ്പെടണമെന്നില്ല, അല്ലെങ്കിൽ അത് ശുദ്ധമായ കാഴ്ചയാൽ നയിക്കപ്പെടണമെന്നില്ല. യുടെ.
3.ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ, മേൽപ്പറഞ്ഞ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സിസ്റ്റത്തിന് ഇടുങ്ങിയ അർത്ഥത്തിൽ L3 ലെവലിന് മുകളിൽ സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് സാധ്യമാണോ?
നിലവിൽ പ്യുവർ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് എഫ്എസ്ഡി എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നതിൻ്റെ പ്രകടനം L3 ലെവലിൽ ആവശ്യമായ വിശ്വാസ്യതയും സ്ഥിരതയും നിറവേറ്റാൻ പര്യാപ്തമല്ല. കുറച്ചുകൂടി വ്യക്തമായി പറഞ്ഞാൽ, സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് സംവിധാനം പൊതുജനങ്ങൾ അംഗീകരിക്കണമെങ്കിൽ, ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ യന്ത്രം തെറ്റുകൾ വരുത്തുമെന്നും മനുഷ്യർക്ക് അവ എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുമെന്നും പൊതുജനങ്ങൾക്ക് അംഗീകരിക്കാൻ കഴിയുമോ എന്നതാണ് പ്രധാനം. ശുദ്ധമായ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സിസ്റ്റത്തിന് ഇത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, വടക്കേ അമേരിക്കയിലെ വേമോയ്ക്കും ക്രൂസിനും നിരവധി അപകടങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ക്രൂസിൻ്റെ അവസാനത്തെ അപകടം രണ്ട് പരിക്കുകൾക്ക് കാരണമായി, എന്നിരുന്നാലും അത്തരം അപകടങ്ങൾ തികച്ചും അനിവാര്യവും മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാർക്ക് സ്വീകാര്യവുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ അപകടത്തിന് ശേഷം, സിസ്റ്റം അപകടസ്ഥലവും പരിക്കേറ്റവരുടെ സ്ഥലവും തെറ്റായി വിലയിരുത്തുകയും പുൾ-ഓവർ മോഡിലേക്ക് തരംതാഴ്ത്തുകയും ചെയ്തു, ഇത് പരിക്കേറ്റവരെ ദീർഘനേരം വലിച്ചിടാൻ കാരണമായി. ഈ സ്വഭാവം ഒരു സാധാരണ മനുഷ്യ ഡ്രൈവർക്കും അസ്വീകാര്യമാണ്. അത് ചെയ്യില്ല, ഫലം വളരെ മോശമായിരിക്കും.
കൂടാതെ, ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വികസനത്തിലും പ്രവർത്തനത്തിലും ഈ സാഹചര്യം എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാമെന്ന് നാം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കേണ്ട ഒരു ഉണർത്തൽ കോളാണിത്.
4.അപ്പോൾ, അടുത്ത തലമുറയുടെ വൻതോതിലുള്ള അസിസ്റ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കുള്ള പ്രായോഗിക പരിഹാരങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
എൻ്റെ നിലവിലെ ധാരണ അനുസരിച്ച്, ഡ്രൈവിംഗിൽ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മോഡൽ എന്ന് പറയുമ്പോൾ, ട്രാക്ടറി ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്ത ശേഷം, അത് പരമ്പരാഗത രീതികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പരിഹാരം നൽകും. പകരമായി, പഠന-അധിഷ്‌ഠിത പ്ലാനർമാരും പരമ്പരാഗത ട്രാജക്‌ടറി പ്ലാനിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം പാതകൾ പുറപ്പെടുവിക്കുകയും തുടർന്ന് ഒരു സെലക്‌ടറിലൂടെ ഒരു പാത തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
ഈ സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്ചർ സ്വീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള രഹസ്യ പരിഹാരവും തിരഞ്ഞെടുപ്പും ഈ കാസ്കേഡ് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ പ്രകടനത്തിൻ്റെ ഉയർന്ന പരിധി പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ രീതി ഇപ്പോഴും ശുദ്ധമായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെങ്കിൽ, പ്രവചനാതീതമായ പരാജയങ്ങൾ സംഭവിക്കുകയും സുരക്ഷിതരായിരിക്കുക എന്ന ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുകയുമില്ല.
ഈ ഔട്ട്പുട്ട് പാതയിൽ പരമ്പരാഗത ആസൂത്രണ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതോ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതോ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇത് പഠന-പ്രേരിത രീതി നിർമ്മിക്കുന്ന പാതയ്ക്ക് തുല്യമാണ്; അതിനാൽ, എന്തുകൊണ്ട് നമുക്ക് ഈ പാത നേരിട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത് തിരയുന്നില്ല?
തീർച്ചയായും, അത്തരം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സെർച്ച് പ്രശ്നം നോൺ-കോൺവെക്സ് ആണെന്നും, ഒരു വലിയ സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസ് ഉണ്ടെന്നും, ഇൻ-വെഹിക്കിൾ സിസ്റ്റത്തിൽ തത്സമയം പ്രവർത്തിക്കുന്നത് അസാധ്യമാണെന്നും ചിലർ പറയും. ഈ ചോദ്യം ശ്രദ്ധാപൂർവം പരിഗണിക്കാൻ ഞാൻ എല്ലാവരോടും അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു: കഴിഞ്ഞ പത്ത് വർഷത്തിനിടയിൽ, പെർസെപ്ഷൻ സിസ്റ്റത്തിന് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ ഡിവിഡൻ്റിൻ്റെ നൂറിരട്ടിയെങ്കിലും ലഭിച്ചിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ ഞങ്ങളുടെ പിഎൻസി മൊഡ്യൂളിൻ്റെ കാര്യമോ?
അടുത്ത കാലത്തായി വിപുലമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളിലെ ചില മുന്നേറ്റങ്ങൾക്കൊപ്പം വലിയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ PnC മൊഡ്യൂളിനെ അനുവദിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഈ നിഗമനം ഇപ്പോഴും ശരിയാണോ? ഇത്തരത്തിലുള്ള പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക്, ആദ്യ തത്വങ്ങളിൽ നിന്ന് എന്താണ് ശരിയെന്ന് നാം പരിഗണിക്കണം.
5. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതവും പരമ്പരാഗതവുമായ രീതികൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം എങ്ങനെ പൊരുത്തപ്പെടുത്താം?
ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗിന് സമാനമായ ഒരു ഉദാഹരണമാണ് ചെസ്സ് കളിക്കുന്നത്. ഈ വർഷം ഫെബ്രുവരിയിൽ, ഡീപ്‌മൈൻഡ് "തിരയൽ ഇല്ലാതെ ഗ്രാൻഡ്മാസ്റ്റർ-ലെവൽ ചെസ്സ്" എന്ന പേരിൽ ഒരു ലേഖനം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു, ആൽഫാഗോയിലും ആൽഫാസീറോയിലും MCTS തിരയൽ ഉപേക്ഷിക്കുകയും ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമായി മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നത് സാധ്യമാണോ എന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് പോലെ, ഒരു നെറ്റ്‌വർക്ക് മാത്രമേ നേരിട്ട് ഔട്ട്പുട്ട് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ, അതേസമയം തുടർന്നുള്ള എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും അവഗണിക്കപ്പെടും.
ഗണ്യമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഒരു തിരയൽ ഉപയോഗിക്കാതെ തന്നെ ന്യായമായ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുമെന്ന് ലേഖനം ഉപസംഹരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, തിരയൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കാര്യമായ വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്. ചില സങ്കീർണ്ണമായ എൻഡ്‌ഗെയിമുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഗെയിമുകൾ ആവശ്യമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങൾക്കോ കോർണർ കേസുകൾക്കോ, ഈ സാമ്യം ഇപ്പോഴും പരമ്പരാഗത ഒപ്റ്റിമൈസേഷനോ തിരയൽ അൽഗോരിതമോ പൂർണ്ണമായും ഉപേക്ഷിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. AlphaZero പോലുള്ള വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ ഗുണങ്ങൾ ന്യായമായും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതാണ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം.
6.പരമ്പരാഗത രീതി = റൂൾ അധിഷ്ഠിതം ആണെങ്കിൽ?
പലരോടും സംസാരിക്കുന്നതിനിടയിൽ എനിക്ക് ഈ ആശയം വീണ്ടും വീണ്ടും തിരുത്തേണ്ടി വന്നു. ഇത് കേവലം ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമല്ലാത്തിടത്തോളം കാലം അത് നിയമാധിഷ്ഠിതമല്ലെന്ന് പലരും വിശ്വസിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ചെസ്സിൽ, ഫോർമുലകളും ചെസ്സ് റെക്കോർഡുകളും മനഃപാഠമാക്കുന്നത് നിയമാധിഷ്ഠിതമാണ്, എന്നാൽ AlphaGo, AlphaZero എന്നിവ പോലെ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലൂടെയും തിരയലിലൂടെയും യുക്തിസഹമായിരിക്കാനുള്ള കഴിവ് മോഡലിന് നൽകുന്നു. ഇതിനെ നിയമാധിഷ്ഠിതമെന്ന് വിളിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു.
ഇക്കാരണത്താൽ, വലിയ മോഡൽ തന്നെ ഇപ്പോൾ കാണുന്നില്ല, കൂടാതെ CoT പോലുള്ള രീതികളിലൂടെ ഗവേഷകർ ഒരു പഠന-പ്രേരിത മാതൃക നൽകാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ശുദ്ധമായ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലും വിശദീകരിക്കാനാകാത്ത കാരണങ്ങളും ആവശ്യമുള്ള ടാസ്‌ക്കുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഡ്രൈവിംഗ് ചെയ്യുന്ന ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഓരോ പ്രവർത്തനത്തിനും വ്യക്തമായ ചാലകശക്തിയുണ്ട്.
ഉചിതമായ അൽഗോരിതം ആർക്കിടെക്ചർ ഡിസൈനിന് കീഴിൽ, വ്യത്യസ്ത കേസുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് പാരാമീറ്ററുകൾ ബലമായി ഒത്തുകളി ക്രമീകരിക്കുന്നതിനുപകരം, ശാസ്ത്രീയ ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിൽ തീരുമാനത്തിൻ്റെ പാത വേരിയബിൾ ആകുകയും ഏകീകൃതമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും വേണം. അത്തരമൊരു സംവിധാനത്തിന് സ്വാഭാവികമായും എല്ലാത്തരം ഹാർഡ്-കോഡഡ് വിചിത്രമായ നിയമങ്ങളും ഇല്ല.
ഉപസംഹാരം
ചുരുക്കത്തിൽ, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഒരു വാഗ്ദാനമായ സാങ്കേതിക മാർഗമായിരിക്കാം, എന്നാൽ ആശയം എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കുന്നു എന്നത് കൂടുതൽ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റയും മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളും ശരിയായ പരിഹാരമല്ലെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു, മറ്റുള്ളവരെ മറികടക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾ കഠിനാധ്വാനം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
പോസ്റ്റ് സമയം: ഏപ്രിൽ-24-2024