گہری سیکھنے کے دائرے میں، خاص طور پر ماڈل کی تشخیص اور کارکردگی کی تشخیص کے تناظر میں، نمونے سے باہر ہونے والے نقصان اور توثیق کے نقصان کے درمیان فرق کو بہت اہمیت حاصل ہے۔ ان تصورات کو سمجھنا ان پریکٹیشنرز کے لیے بہت ضروری ہے جن کا مقصد اپنے گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی افادیت اور عمومی صلاحیتوں کو سمجھنا ہے۔
ان شرائط کی پیچیدگیوں کو جاننے کے لیے، یہ ضروری ہے کہ پہلے مشین لرننگ ماڈلز کے تناظر میں تربیت، توثیق، اور ٹیسٹنگ ڈیٹاسیٹس کے بنیادی تصورات کو سمجھیں۔ گہری سیکھنے کا ماڈل تیار کرتے وقت، ڈیٹاسیٹ کو عام طور پر تین اہم ذیلی سیٹوں میں تقسیم کیا جاتا ہے: ٹریننگ سیٹ، توثیق سیٹ، اور ٹیسٹ سیٹ۔ ٹریننگ سیٹ کا استعمال ماڈل کی تربیت کے لیے کیا جاتا ہے، وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کرتے ہوئے نقصان کو کم سے کم کرنے اور پیشین گوئی کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ دوسری طرف توثیق سیٹ ایک آزاد ڈیٹاسیٹ کے طور پر کام کرتا ہے جو ہائپر پیرامیٹر کو ٹھیک کرنے اور تربیت کے عمل کے دوران اوور فٹنگ کو روکنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ آخر میں، ٹیسٹ سیٹ کو ان دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جو اس کی عمومی صلاحیتوں کے بارے میں بصیرت فراہم کرتا ہے۔
نمونے سے باہر ہونے والا نقصان، جسے ٹیسٹ نقصان بھی کہا جاتا ہے، ماڈل کی تربیت اور توثیق کے بعد ٹیسٹ سیٹ پر شمار کی گئی غلطی میٹرک سے مراد ہے۔ یہ ان دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی کارکردگی کی نمائندگی کرتا ہے اور نئے، غیر دیکھے واقعات کو عام کرنے کی صلاحیت کے ایک اہم اشارے کے طور پر کام کرتا ہے۔ نمونے سے باہر ہونے والا نقصان ماڈل کی پیشین گوئی کی طاقت کا اندازہ لگانے کے لیے ایک کلیدی میٹرک ہے اور اسے اکثر مختلف ماڈلز کا موازنہ کرنے یا بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والی ترتیب کو منتخب کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
دوسری طرف، توثیق کا نقصان تربیتی عمل کے دوران توثیق کے سیٹ پر شمار کردہ غلطی میٹرک ہے۔ اس کا استعمال ڈیٹا پر ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی کے لیے کیا جاتا ہے جس پر اسے تربیت نہیں دی گئی ہے، جس سے اوور فٹنگ کو روکنے میں مدد ملتی ہے اور ہائپر پیرامیٹرز جیسے سیکھنے کی شرح، بیچ سائز، یا نیٹ ورک آرکیٹیکچر کے انتخاب میں رہنمائی ملتی ہے۔ توثیق کا نقصان ماڈل ٹریننگ کے دوران قیمتی آراء فراہم کرتا ہے، جو پریکٹیشنرز کو ماڈل کی اصلاح اور ٹیوننگ کے بارے میں باخبر فیصلے کرنے کے قابل بناتا ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ جب توثیق کا نقصان ماڈل کی نشوونما اور فائن ٹیوننگ کے لیے ایک ضروری میٹرک ہے، ماڈل کی کارکردگی کا حتمی پیمانہ اس کے نمونے سے باہر ہونے والے نقصان میں ہے۔ نمونے سے باہر کا نقصان اس بات کی عکاسی کرتا ہے کہ ماڈل نئے، غیر دیکھے ڈیٹا کو کس حد تک عام کرتا ہے اور اس کی حقیقی دنیا کے اطلاق اور پیشین گوئی کی طاقت کا اندازہ لگانے کے لیے ایک اہم میٹرک ہے۔
ڈیپ لرننگ ماڈلز کی تشخیص اور اصلاح میں نمونے سے باہر ہونے والا نقصان اور توثیق کا نقصان الگ الگ لیکن تکمیلی کردار ادا کرتے ہیں۔ جب کہ توثیق کا نقصان تربیت کے دوران ماڈل کی ترقی اور ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کی رہنمائی کرتا ہے، نمونہ سے باہر ہونے والا نقصان ان دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی عمومی صلاحیتوں کا ایک قطعی جائزہ فراہم کرتا ہے، جو ماڈل کی کارکردگی کی جانچ کے حتمی معیار کے طور پر کام کرتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ:
- اگر کوئی تصوراتی اعصابی نیٹ ورک پر رنگین تصویروں کو پہچاننا چاہتا ہے، تو کیا گرے اسکیل امیجز کو ریگونائز کرتے وقت ایک اور جہت کا اضافہ کرنا ہوگا؟
- کیا ایکٹیویشن فنکشن کو دماغ میں نیوران کی نقل کرنے کے لیے سمجھا جا سکتا ہے یا تو فائرنگ کے ساتھ؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- کیا کسی کو PyTorch چلانے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کے عملی تجزیہ کے لیے ٹینسر بورڈ استعمال کرنا چاہیے یا میٹ پلوٹلیب کافی ہے؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- یہ تجویز درست ہے یا غلط
- کیا PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانا بہت آسان عمل ہے؟
- کیا ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا تقابل تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے؟
- سب سے بڑا convolutional عصبی نیٹ ورک کیا ہے؟
- اگر ان پٹ ہیٹ میپ کو ذخیرہ کرنے والے numpy arrays کی فہرست ہے جو ViTPose کا آؤٹ پٹ ہے اور ہر numpy فائل کی شکل [1, 17, 64, 48] باڈی کے 17 کلیدی پوائنٹس کے مطابق ہے، تو کون سا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/DLPP ڈیپ لرننگ کے ساتھ Python اور PyTorch میں دیکھیں