مشین لرننگ مصنوعی ذہانت (AI) کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو الگورتھم اور ماڈلز کی ترقی پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو کمپیوٹر کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر سیکھنے اور پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ یہ ایک طاقتور ٹول ہے جو مشینوں کو خود بخود پیچیدہ ڈیٹا کا تجزیہ اور تشریح کرنے، پیٹرن کی شناخت کرنے اور باخبر فیصلے یا پیشین گوئیاں کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
اس کے بنیادی طور پر، مشین لرننگ میں شماریاتی تکنیکوں کا استعمال شامل ہوتا ہے تاکہ کمپیوٹرز کو ڈیٹا سے سیکھنے اور وقت کے ساتھ ساتھ کسی مخصوص کام پر اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بنایا جا سکے۔ یہ ایسے ماڈلز کی تخلیق کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے جو ڈیٹا سے عام کر سکتے ہیں اور نئے، غیر دیکھے ہوئے آدانوں کی بنیاد پر پیشین گوئیاں یا فیصلے کر سکتے ہیں۔ ان ماڈلز کو لیبل لگا یا بغیر لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے، یہ سیکھنے کے الگورتھم کی قسم پر منحصر ہے۔
مشین لرننگ الگورتھم کی کئی قسمیں ہیں، ہر ایک مختلف قسم کے کاموں اور ڈیٹا کے لیے موزوں ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے کا ایک ایسا طریقہ ہے جہاں ماڈل کو لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے، جہاں ہر ان پٹ متعلقہ آؤٹ پٹ یا لیبل سے منسلک ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، سپیم ای میل کی درجہ بندی کے کام میں، الگورتھم کو ای میلز کے ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے جس کا لیبل سپیم ہے یا سپیم نہیں۔ اس کے بعد ماڈل تربیت کے ڈیٹا سے سیکھے گئے نمونوں کی بنیاد پر نئی، غیر دیکھی ہوئی ای میلز کی درجہ بندی کرنا سیکھتا ہے۔
دوسری طرف غیر زیر نگرانی سیکھنے میں بغیر لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ٹریننگ ماڈلز شامل ہوتے ہیں۔ مقصد یہ ہے کہ آؤٹ پٹ یا لیبلز کی پیشگی معلومات کے بغیر ڈیٹا کے اندر پیٹرن یا ڈھانچے کو دریافت کیا جائے۔ کلسٹرنگ ایک عام غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک ہے، جہاں الگورتھم ایک جیسے ڈیٹا پوائنٹس کو ان کی موروثی مماثلت یا فرق کی بنیاد پر اکٹھا کرتا ہے۔
مشین لرننگ کی ایک اور اہم قسم ری انفورسمنٹ لرننگ ہے۔ اس نقطہ نظر میں، ایک ایجنٹ ماحول کے ساتھ تعامل کرنا سیکھتا ہے اور اقدامات کرکے انعامی سگنل کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے۔ ایجنٹ ماحول کا جائزہ لیتا ہے، انعامات یا جرمانے کی صورت میں رائے حاصل کرتا ہے، اور وقت کے ساتھ ساتھ مجموعی انعام کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے اپنے اعمال کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ اس قسم کے سیکھنے کو گیم پلے، روبوٹکس، اور خود مختار ڈرائیونگ جیسے کاموں پر کامیابی سے لاگو کیا گیا ہے۔
مشین لرننگ میں مختلف صنعتوں میں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج ہے۔ صحت کی دیکھ بھال میں، اس کا استعمال بیماری کے نتائج کی پیشن گوئی کرنے، طبی امیجز میں نمونوں کی نشاندہی کرنے، یا علاج کے منصوبوں کو ذاتی بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ فنانس میں، مشین لرننگ الگورتھم کو فراڈ کا پتہ لگانے، کریڈٹ سکورنگ، اور الگورتھمک ٹریڈنگ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ دیگر ایپلی کیشنز میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ، کمپیوٹر ویژن، سفارشی نظام، اور بہت کچھ شامل ہے۔
مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو الگورتھم اور ماڈلز کی ترقی پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو کمپیوٹرز کو ڈیٹا سے سیکھنے اور پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ اس میں لیبل لگا یا بغیر لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے شماریاتی تکنیکوں کا استعمال شامل ہے، اور اس میں مختلف کاموں اور ڈیٹا کے لیے موزوں مختلف قسم کے الگورتھم ہیں۔ مشین لرننگ کی تمام صنعتوں میں بے شمار ایپلی کیشنز ہیں، جو اسے پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے کا ایک طاقتور ٹول بناتی ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS) کیا ہے اور یہ AI کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
- الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
- انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
- اگر منتخب کردہ مشین لرننگ الگورتھم مناسب نہیں ہے تو کیا ہوگا اور کوئی صحیح کو منتخب کرنے کو کیسے یقینی بنا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ ماڈل کو اپنی تربیت کے دوران نگرانی کی ضرورت ہے؟
- نیورل نیٹ ورک پر مبنی الگورتھم میں استعمال ہونے والے کلیدی پیرامیٹرز کیا ہیں؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں
مزید سوالات اور جوابات:
- فیلڈ: مصنوعی ذہانت
- پروگرام: EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ (سرٹیفیکیشن پروگرام پر جائیں۔)
- سبق: تعارف (متعلقہ سبق پر جائیں۔)
- موضوع: مشین لرننگ کیا ہے؟ (متعلقہ موضوع پر جائیں)