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 کا انحصار لیبل لگائے گئے ڈیٹا کی دستیابی، مطلوبہ نتیجہ، اور ڈیٹاسیٹ کی بنیادی ساخت پر ہے۔
زیر نگرانی لرننگ مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جہاں ماڈل کو لیبل والے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے میں، الگورتھم تربیتی مثالوں کے ساتھ پیش کر کے صحیح آؤٹ پٹ پر ان پٹ ڈیٹا کا نقشہ بنانا سیکھتا ہے۔ یہ تربیتی مثالیں ان پٹ آؤٹ پٹ جوڑوں پر مشتمل ہوتی ہیں، جہاں ان پٹ ڈیٹا متعلقہ درست آؤٹ پٹ یا ہدف کی قدر کے ساتھ ہوتا ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے کا مقصد ان پٹ متغیرات سے لے کر آؤٹ پٹ متغیر تک نقشہ سازی کا فنکشن سیکھنا ہے، جسے بعد میں نادیدہ ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال عام طور پر اس وقت کیا جاتا ہے جب مطلوبہ آؤٹ پٹ معلوم ہو اور مقصد ان پٹ اور آؤٹ پٹ متغیر کے درمیان تعلق کو سیکھنا ہے۔ یہ عام طور پر درجہ بندی جیسے کاموں میں لاگو ہوتا ہے، جہاں مقصد نئی مثالوں کے کلاس لیبلز کی پیشین گوئی کرنا ہے، اور رجعت، جہاں مقصد ایک مسلسل قدر کی پیش گوئی کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک زیر نگرانی سیکھنے کے منظر نامے میں، آپ ایک ماڈل کو تربیت دے سکتے ہیں کہ آیا کوئی ای میل اسپام ہے یا نہیں، اس ای میل کے مواد اور سابقہ ای میلز کے لیبل والے اسپام/غیر اسپام کی حیثیت پر مبنی ہے۔
دوسری طرف، غیر زیر نگرانی لرننگ مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جہاں ماڈل کو بغیر لیبل والے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے۔ غیر زیر نگرانی سیکھنے میں، الگورتھم درست آؤٹ پٹ پر واضح تاثرات کے بغیر ان پٹ ڈیٹا سے پیٹرن اور ڈھانچے سیکھتا ہے۔ غیر زیر نگرانی سیکھنے کا مقصد ڈیٹا کے بنیادی ڈھانچے کو دریافت کرنا، پوشیدہ نمونوں کو دریافت کرنا، اور لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت کے بغیر بامعنی بصیرت نکالنا ہے۔
غیر زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال عام طور پر اس وقت کیا جاتا ہے جب مقصد ڈیٹا کو دریافت کرنا، پوشیدہ نمونوں کو تلاش کرنا اور اسی طرح کے ڈیٹا پوائنٹس کو ایک ساتھ گروپ کرنا ہوتا ہے۔ یہ اکثر کاموں میں لاگو ہوتا ہے جیسے کہ کلسٹرنگ، جہاں مقصد ایک جیسے ڈیٹا پوائنٹس کو ان کی خصوصیات کی بنیاد پر کلسٹرز میں گروپ کرنا ہے، اور جہت میں کمی، جہاں مقصد ڈیٹا میں ضروری معلومات کو محفوظ رکھتے ہوئے خصوصیات کی تعداد کو کم کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک غیر زیر نگرانی سیکھنے کے منظر نامے میں، آپ کلسٹرنگ کا استعمال صارفین کو ان کے خریداری کے رویے کی بنیاد پر گروپ کرنے کے لیے کر سکتے ہیں، بغیر کسی پیشگی معلومات کے۔
زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی سیکھنے کے درمیان انتخاب کا انحصار کئی عوامل پر ہوتا ہے۔ اگر آپ کے پاس لیبل لگا ڈیٹاسیٹ ہے اور آپ مخصوص نتائج کی پیشین گوئی کرنا چاہتے ہیں تو زیر نگرانی سیکھنا مناسب انتخاب ہے۔ دوسری طرف، اگر آپ کے پاس بغیر لیبل والا ڈیٹاسیٹ ہے اور آپ ڈیٹا کے ڈھانچے کو تلاش کرنا چاہتے ہیں یا چھپے ہوئے نمونوں کو تلاش کرنا چاہتے ہیں، تو غیر زیر نگرانی سیکھنا زیادہ موزوں ہے۔ بعض صورتوں میں، زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی دونوں تکنیکوں کا مجموعہ، جسے نیم زیر نگرانی سیکھنے کے نام سے جانا جاتا ہے، دونوں طریقوں سے فائدہ اٹھانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
مشین لرننگ میں زیر نگرانی تربیت بمقابلہ غیر زیر نگرانی تربیت استعمال کرنے کا فیصلہ لیبل لگائے گئے ڈیٹا کی دستیابی، کام کی نوعیت اور مطلوبہ نتائج پر منحصر ہے۔ زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی سیکھنے کے درمیان فرق کو سمجھنا موثر مشین لرننگ ماڈلز کو ڈیزائن کرنے کے لیے ضروری ہے جو بامعنی بصیرت نکال سکتے ہیں اور ڈیٹا سے درست پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں۔
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)