گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم کیا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں تربیتی ماڈلز، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے اور پیشین گوئیوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے مختلف الگورتھم کا استعمال شامل ہے۔ ایسا ہی ایک الگورتھم گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم ہے۔ گریڈینٹ بوسٹنگ ایک طاقتور جوڑا سیکھنے کا طریقہ ہے جو متعدد کمزور سیکھنے والوں کو یکجا کرتا ہے، جیسے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, آٹو ایم ایل ویژن - حصہ 2
تربیت سیکھنے کے الگورتھم کی توسیع پذیری کیا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے میدان میں تربیت سیکھنے کے الگورتھم کی توسیع پذیری ایک اہم پہلو ہے۔ اس سے مراد مشین لرننگ سسٹم کی بڑی مقدار میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے اور ڈیٹاسیٹ کے سائز کے بڑھنے کے ساتھ اس کی کارکردگی میں اضافہ کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ خاص طور پر اہم ہے جب پیچیدہ ماڈلز اور بڑے ڈیٹاسیٹس سے نمٹنے کے لیے، جیسا کہ
غیر مرئی ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھنے کے الگورتھم کیسے بنائیں؟
غیر مرئی ڈیٹا پر مبنی سیکھنے کے الگورتھم بنانے کے عمل میں کئی مراحل اور غور و فکر شامل ہیں۔ اس مقصد کے لیے الگورتھم تیار کرنے کے لیے، پوشیدہ ڈیٹا کی نوعیت کو سمجھنا ضروری ہے اور اسے مشین لرننگ کے کاموں میں کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آئیے اس کی بنیاد پر سیکھنے کے الگورتھم بنانے کے الگورتھمک نقطہ نظر کی وضاحت کرتے ہیں۔
الگورتھم بنانے کا کیا مطلب ہے جو ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھتے ہیں، پیش گوئی کرتے ہیں اور فیصلے کرتے ہیں؟
الگورتھم بنانا جو ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھتے ہیں، نتائج کی پیشن گوئی کرتے ہیں، اور فیصلے کرتے ہیں مصنوعی ذہانت کے شعبے میں مشین لرننگ کا مرکز ہے۔ اس عمل میں ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی تربیت اور انہیں پیٹرن کو عام کرنے اور نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر درست پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کی اجازت دینا شامل ہے۔ گوگل کلاؤڈ مشین کے تناظر میں
نقصان کی تقریب الگورتھم کیا ہے؟
نقصان کا فنکشن الگورتھم مشین لرننگ کے میدان میں ایک اہم جز ہے، خاص طور پر سادہ اور سادہ تخمینہ کاروں کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کا تخمینہ لگانے کے تناظر میں۔ اس ڈومین میں، نقصان کا فنکشن الگورتھم ایک ماڈل کی پیشن گوئی شدہ اقدار اور اس میں مشاہدہ کی گئی حقیقی اقدار کے درمیان فرق کو ماپنے کے لیے ایک ٹول کے طور پر کام کرتا ہے۔
تخمینہ لگانے والا الگورتھم کیا ہے؟
تخمینہ لگانے والا الگورتھم مشین لرننگ کے میدان میں ایک بنیادی جزو ہے۔ یہ ان پٹ خصوصیات اور آؤٹ پٹ لیبلز کے درمیان تعلقات کا تخمینہ لگا کر تربیت اور پیشین گوئی کے عمل میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، تخمینہ کاروں کا استعمال مشین لرننگ ماڈلز کی ترقی کو آسان بنانے کے لیے فراہم کر کے کیا جاتا ہے۔
تخمینہ لگانے والے کیا ہیں؟
تخمینہ لگانے والے مشین لرننگ کے میدان میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں کیونکہ وہ مشاہدہ شدہ ڈیٹا کی بنیاد پر نامعلوم پیرامیٹرز یا افعال کا تخمینہ لگانے کے ذمہ دار ہیں۔ گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، تخمینہ کاروں کا استعمال ماڈلز کو تربیت دینے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس جواب میں، ہم تخمینہ لگانے والوں کے تصور کی تلاش کریں گے، ان کی وضاحت کریں گے۔
بڑے لسانی ماڈل کیا ہیں؟
بڑے لسانی ماڈل مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں ایک اہم پیشرفت ہیں اور انہوں نے قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) اور مشینی ترجمہ سمیت مختلف ایپلی کیشنز میں اہمیت حاصل کی ہے۔ ان ماڈلز کو تربیتی ڈیٹا اور جدید مشین لرننگ تکنیکوں سے فائدہ اٹھا کر انسان نما متن کو سمجھنے اور تخلیق کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس جواب میں، ہم
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, مشین سیکھنے کے 7 اقدامات
نیورل نیٹ ورکس اور ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کیا ہیں؟
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں نیورل نیٹ ورکس اور ڈیپ نیورل نیٹ ورکس بنیادی تصورات ہیں۔ یہ انسانی دماغ کی ساخت اور فعالیت سے متاثر طاقتور ماڈل ہیں، جو پیچیدہ ڈیٹا سے سیکھنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے قابل ہیں۔ نیورل نیٹ ورک ایک کمپیوٹیشنل ماڈل ہے جو باہم جڑے ہوئے مصنوعی نیوران پر مشتمل ہے، جسے بھی جانا جاتا ہے۔
درجہ بندی کے کاموں میں فیچر نکالنے کے لیے ایک عمومی الگورتھم کیا ہے (خام ڈیٹا کو اہم خصوصیات کے ایک سیٹ میں تبدیل کرنے کا عمل جو پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کے ذریعے استعمال کیا جا سکتا ہے)؟
فیچر نکالنا مشین لرننگ کے شعبے میں ایک اہم قدم ہے، کیونکہ اس میں خام ڈیٹا کو اہم خصوصیات کے ایک سیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے جسے پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز کے ذریعے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس تناظر میں، درجہ بندی ایک مخصوص کام ہے جس کا مقصد ڈیٹا کو پہلے سے طے شدہ کلاسوں یا زمروں میں درجہ بندی کرنا ہے۔ خصوصیت کے لیے ایک عام استعمال شدہ الگورتھم
- 1
- 2