مصنوعی ذہانت کے دائرے میں، خاص طور پر گہری تعلیم کے میدان میں، درجہ بندی نیورل نیٹ ورکس کاموں کے لیے بنیادی اوزار ہیں جیسے کہ تصویر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور بہت کچھ۔ درجہ بندی کے اعصابی نیٹ ورک کے آؤٹ پٹ پر بحث کرتے وقت، کلاسوں کے درمیان امکانی تقسیم کے تصور کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ یہ بیان کہ "ایک درجہ بندی نیورل نیٹ ورک کے لیے، نتیجہ کلاسوں کے درمیان امکانی تقسیم ہونا چاہیے" واقعی درست ہے۔
درجہ بندی کے کام میں، ایک نیورل نیٹ ورک کو مخصوص زمروں یا کلاسوں کو ان پٹ ڈیٹا پوائنٹس تفویض کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ نیٹ ورک ان پٹ ڈیٹا کو باہم مربوط نیوران کی متعدد پرتوں کے ذریعے پروسیس کرتا ہے، ہر پرت ان پٹ ڈیٹا میں تبدیلیوں کا ایک سیٹ لگاتی ہے۔ عصبی نیٹ ورک کی آخری پرت عام طور پر درجہ بندی کے کام میں مختلف کلاسوں کے مطابق نوڈس پر مشتمل ہوتی ہے۔
نیورل نیٹ ورک کے تربیتی مرحلے کے دوران، ماڈل اپنے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا سیکھتا ہے تاکہ پیشن گوئی شدہ آؤٹ پٹ اور ٹریننگ ڈیٹا کے اصل لیبل کے درمیان فرق کو کم کیا جا سکے۔ اس عمل میں نقصان کے فنکشن کو بہتر بنانا شامل ہے، جو پیشین گوئی شدہ کلاس کے امکانات اور حقیقی کلاس لیبلز کے درمیان تفاوت کو درست کرتا ہے۔ بیک پروپیگیشن اور گریڈینٹ ڈیسنٹ جیسے طریقوں کے ذریعے نیٹ ورک کے پیرامیٹرز کو بار بار اپ ڈیٹ کرنے سے، ماڈل بتدریج درست پیشین گوئیاں کرنے کی اپنی صلاحیت کو بہتر بناتا ہے۔
درجہ بندی کے اعصابی نیٹ ورک کے آؤٹ پٹ کو اکثر کلاسوں میں امکانی تقسیم کے طور پر پیش کیا جاتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ہر ان پٹ ڈیٹا پوائنٹ کے لیے، نیٹ ورک کلاس کے امکانات کا ایک سیٹ تیار کرتا ہے، جو ہر کلاس سے تعلق رکھنے والے ان پٹ کے امکان کو ظاہر کرتا ہے۔ احتمالات کو عام طور پر ایک تک جمع کرنے کے لیے معمول بنایا جاتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ وہ ایک درست امکانی تقسیم کی نمائندگی کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر، ایک سادہ بائنری درجہ بندی کے کام میں جہاں کلاسز "بلی" اور "کتے" ہیں، نیورل نیٹ ورک کا آؤٹ پٹ [0.8، 0.2] ہو سکتا ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ماڈل 80 فیصد پر اعتماد ہے کہ ان پٹ ایک بلی ہے اور 20% یقین رکھتے ہیں کہ یہ کتا ہے۔ "کار،" "بس،" اور "سائیکل" جیسی کلاسوں کے ساتھ ملٹی کلاس درجہ بندی کے منظر نامے میں، آؤٹ پٹ [0.6، 0.3، 0.1] کی طرح دکھائی دے سکتا ہے، جو ہر کلاس کے لیے ماڈل کے امکانات کو ظاہر کرتا ہے۔
یہ امکانی پیداوار کئی وجوہات کی بناء پر قابل قدر ہے۔ سب سے پہلے، یہ اپنی پیشین گوئیوں پر ماڈل کے اعتماد کا ایک پیمانہ فراہم کرتا ہے، جس سے صارفین درجہ بندی کے نتائج کی وشوسنییتا کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔ مزید برآں، امکانات کی تقسیم کو ماڈل کی غیر یقینی صورتحال کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر، پیشین گوئیوں کو قبول کرنے کے لیے ایک حد مقرر کر کے یا خام نتائج کو احتمالات میں تبدیل کرنے کے لیے softmax جیسی تکنیک کا استعمال کر کے۔
یہ بیان کہ "ایک درجہ بندی عصبی نیٹ ورک کے لیے، نتیجہ کلاسوں کے درمیان ایک امکانی تقسیم ہونا چاہیے" درست طریقے سے اس بنیادی پہلو کو پکڑتا ہے کہ درجہ بندی نیورل نیٹ ورک کس طرح کام کرتے ہیں۔ کلاسوں میں امکانی تقسیم پیدا کرکے، یہ نیٹ ورک زیادہ باریک بینی اور معلوماتی پیشین گوئیوں کو قابل بناتے ہیں جو حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کی وسیع رینج کے لیے اہم ہیں۔
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 نمونے سے باہر ہونے والا نقصان توثیق کا نقصان 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؟
- 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