کوئی مشین لرننگ میں تعصبات کا کیسے پتہ لگا سکتا ہے اور ان تعصبات کو کیسے روک سکتا ہے؟
مشین لرننگ ماڈلز میں تعصبات کا پتہ لگانا منصفانہ اور اخلاقی AI نظام کو یقینی بنانے کا ایک اہم پہلو ہے۔ تعصبات مشین لرننگ پائپ لائن کے مختلف مراحل سے پیدا ہوسکتے ہیں، بشمول ڈیٹا اکٹھا کرنا، پری پروسیسنگ، فیچر سلیکشن، ماڈل ٹریننگ، اور تعیناتی۔ تعصبات کا پتہ لگانے میں شماریاتی تجزیہ، ڈومین علم، اور تنقیدی سوچ کا امتزاج شامل ہوتا ہے۔ اس جواب میں، ہم
کیا بیچ کا سائز، عہد اور ڈیٹاسیٹ کا سائز تمام ہائپرپیرامیٹر ہیں؟
بیچ کا سائز، عہد، اور ڈیٹاسیٹ کا سائز واقعی مشین لرننگ میں اہم پہلو ہیں اور انہیں عام طور پر ہائپر پیرامیٹر کہا جاتا ہے۔ اس تصور کو سمجھنے کے لیے، آئیے انفرادی طور پر ہر اصطلاح کا جائزہ لیں۔ بیچ کا سائز: بیچ کا سائز ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو تربیت کے دوران ماڈل کے وزن کو اپ ڈیٹ کرنے سے پہلے پروسیس کیے گئے نمونوں کی تعداد کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ کھیلتا ہے۔
کیا TensorBoard کو آن لائن استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ہاں، کوئی بھی مشین لرننگ ماڈلز کو دیکھنے کے لیے TensorBoard آن لائن استعمال کر سکتا ہے۔ TensorBoard ایک طاقتور ویژولائزیشن ٹول ہے جو TensorFlow کے ساتھ آتا ہے، جو گوگل کے ذریعہ تیار کردہ ایک مقبول اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے۔ یہ آپ کو اپنے مشین لرننگ ماڈلز کے مختلف پہلوؤں کو ٹریک کرنے اور ان کا تصور کرنے کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ ماڈل گراف، ٹریننگ میٹرکس، اور ایمبیڈنگس۔ ان کا تصور کرکے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, ماڈل بصارت کے لئے ٹینسر بورڈ
مثال میں استعمال کیا گیا Iris ڈیٹا سیٹ کہاں سے مل سکتا ہے؟
مثال میں استعمال شدہ Iris ڈیٹاسیٹ کو تلاش کرنے کے لیے کوئی UCI مشین لرننگ ریپوزٹری کے ذریعے اس تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔ Iris ڈیٹاسیٹ درجہ بندی کے کاموں کے لیے مشین لرننگ کے میدان میں عام طور پر استعمال ہونے والا ڈیٹاسیٹ ہے، خاص طور پر تعلیمی سیاق و سباق میں اس کی سادگی اور مختلف مشین لرننگ الگورتھم کو ظاہر کرنے میں تاثیر کی وجہ سے۔ یو سی آئی مشین
جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر (GPT) ماڈل کیا ہے؟
جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر (GPT) مصنوعی ذہانت کے ماڈل کی ایک قسم ہے جو انسان نما متن کو سمجھنے اور تخلیق کرنے کے لیے غیر زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال کرتی ہے۔ جی پی ٹی ماڈلز کو متنی اعداد و شمار کی وسیع مقدار پر پہلے سے تربیت دی جاتی ہے اور مخصوص کاموں جیسے کہ ٹیکسٹ جنریشن، ترجمہ، خلاصہ، اور سوالوں کے جوابات کے لیے بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ مشین لرننگ کے تناظر میں، خاص طور پر اندر
کیا مشین لرننگ کے لیے ازگر ضروری ہے؟
مشین لرننگ (ML) کے میدان میں Python ایک وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی پروگرامنگ لینگویج ہے جس کی وجہ اس کی سادگی، استعداد، اور متعدد لائبریریوں اور فریم ورکس کی دستیابی ہے جو ML کے کاموں کو سپورٹ کرتے ہیں۔ اگرچہ ML کے لیے Python استعمال کرنے کی ضرورت نہیں ہے، لیکن بہت سے پریکٹیشنرز اور محققین کی طرف سے اس کی کافی سفارش اور ترجیح دی جاتی ہے۔
کیا ایک غیر زیر نگرانی ماڈل کو تربیت کی ضرورت ہے حالانکہ اس میں کوئی لیبل والا ڈیٹا نہیں ہے؟
مشین لرننگ میں ایک غیر زیر نگرانی ماڈل کو تربیت کے لیے لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہوتی ہے کیونکہ اس کا مقصد پہلے سے طے شدہ لیبل کے بغیر ڈیٹا کے اندر پیٹرن اور تعلقات تلاش کرنا ہے۔ اگرچہ غیر زیر نگرانی سیکھنے میں لیبل لگائے گئے ڈیٹا کا استعمال شامل نہیں ہے، لیکن ماڈل کو ڈیٹا کی بنیادی ساخت کو سیکھنے کے لیے ابھی بھی تربیتی عمل سے گزرنا پڑتا ہے۔
نیم زیر نگرانی سیکھنے کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
نیم زیر نگرانی لرننگ ایک مشین لرننگ پیراڈائم ہے جو زیر نگرانی لرننگ (جہاں تمام ڈیٹا لیبل لگا ہوا ہے) اور غیر زیر نگرانی لرننگ (جہاں کوئی ڈیٹا لیبل نہیں ہے) کے درمیان آتا ہے۔ نیم زیر نگرانی سیکھنے میں، الگورتھم لیبل والے ڈیٹا کی ایک چھوٹی سی مقدار اور بغیر لیبل والے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کے امتزاج سے سیکھتا ہے۔ حاصل کرنے کے دوران یہ نقطہ نظر خاص طور پر مفید ہے
کسی کو کیسے پتہ چلے گا کہ زیر نگرانی بمقابلہ غیر زیر نگرانی تربیت کب استعمال کی جائے؟
زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی لرننگ مشین لرننگ کی دو بنیادی قسمیں ہیں جو ڈیٹا کی نوعیت اور ہاتھ میں کام کے مقاصد کی بنیاد پر الگ الگ مقاصد کی تکمیل کرتی ہیں۔ یہ سمجھنا کہ زیر نگرانی تربیت بمقابلہ غیر نگرانی شدہ تربیت کب استعمال کی جائے، مشین لرننگ کے موثر ماڈلز کو ڈیزائن کرنے میں بہت اہم ہے۔ ان دو طریقوں کے درمیان انتخاب انحصار کرتا ہے
کسی کو کیسے پتہ چلے گا کہ ماڈل کو صحیح طریقے سے تربیت دی گئی ہے؟ کیا درستگی ایک اہم اشارے ہے اور کیا اسے 90% سے اوپر ہونا ضروری ہے؟
اس بات کا تعین کرنا کہ آیا مشین لرننگ ماڈل مناسب طریقے سے تربیت یافتہ ہے ماڈل کی ترقی کے عمل کا ایک اہم پہلو ہے۔ اگرچہ درستگی ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے میں ایک اہم میٹرک (یا ایک کلیدی میٹرک) ہے، لیکن یہ ایک اچھی تربیت یافتہ ماڈل کا واحد اشارہ نہیں ہے۔ 90% سے زیادہ درستگی حاصل کرنا عالمگیر نہیں ہے۔