اس بات کا تعین کرنا کہ آیا مشین لرننگ ماڈل مناسب طریقے سے تربیت یافتہ ہے ماڈل کی ترقی کے عمل کا ایک اہم پہلو ہے۔ اگرچہ درستگی ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے میں ایک اہم میٹرک (یا ایک کلیدی میٹرک) ہے، لیکن یہ ایک اچھی تربیت یافتہ ماڈل کا واحد اشارہ نہیں ہے۔ 90% سے زیادہ درستگی حاصل کرنا مشین سیکھنے کے تمام کاموں کے لیے ایک عالمی حد نہیں ہے۔ درستگی کی قابل قبول سطح مخصوص مسئلے کے حل کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔
درستگی اس بات کا پیمانہ ہے کہ ماڈل کتنی بار کی گئی تمام پیشین گوئیوں میں سے درست پیشین گوئیاں کرتا ہے۔ اس کا حساب درست پیشین گوئیوں کی تعداد کو پیشین گوئیوں کی کل تعداد سے تقسیم کیا جاتا ہے۔ تاہم، اکیلے درستگی ماڈل کی کارکردگی کی مکمل تصویر فراہم نہیں کر سکتی، خاص طور پر ان صورتوں میں جہاں ڈیٹا سیٹ غیر متوازن ہو، یعنی ہر کلاس کی مثالوں کی تعداد میں نمایاں فرق ہے۔
درستگی کے علاوہ، دیگر تشخیصی میٹرکس جیسے درستگی، یاد کرنا، اور F1 سکور عام طور پر مشین لرننگ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ درستگی تمام مثبت پیشین گوئیوں میں سے حقیقی مثبت پیشین گوئیوں کے تناسب کی پیمائش کرتی ہے، جبکہ یاد تمام حقیقی مثبت پیشین گوئیوں میں سے حقیقی مثبت پیشین گوئیوں کے تناسب کا حساب لگاتا ہے۔ F1 سکور درستگی اور یاد کا ہارمونک مطلب ہے اور دو میٹرکس کے درمیان توازن فراہم کرتا ہے۔
اس بات کا تعین کرتے وقت کہ آیا کوئی ماڈل مناسب طریقے سے تربیت یافتہ ہے، اس مسئلے کی مخصوص ضروریات پر غور کرنا ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، طبی تشخیص کے کام میں، درست پیشین گوئیوں کو یقینی بنانے اور غلط تشخیص سے بچنے کے لیے اعلیٰ درستگی کا حصول بہت ضروری ہے۔ دوسری طرف، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے منظر نامے میں، زیادہ سے زیادہ دھوکہ دہی کے مقدمات کو پکڑنے کے لیے زیادہ یاد کرنا زیادہ اہم ہو سکتا ہے، یہاں تک کہ کچھ غلط مثبتات کی قیمت پر بھی۔
مزید برآں، ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ نہ صرف تربیتی ڈیٹا پر ہونا چاہیے بلکہ اس کی عمومی صلاحیتوں کا اندازہ لگانے کے لیے ایک علیحدہ توثیق ڈیٹا سیٹ پر بھی ہونا چاہیے۔ اوور فٹنگ، جہاں ایک ماڈل ٹریننگ ڈیٹا پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے لیکن نادیدہ ڈیٹا پر، توثیق میٹرکس کے ذریعے پتہ لگایا جا سکتا ہے۔ کراس توثیق جیسی تکنیک اوور فٹنگ کو کم کرنے اور ماڈل کی کارکردگی کا زیادہ مضبوط جائزہ فراہم کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
اگرچہ درستگی ماڈل کی کارکردگی کا کلیدی اشارہ ہے، لیکن یہ ضروری ہے کہ دیگر میٹرکس جیسے درستگی، یادداشت، اور F1 سکور کے ساتھ ساتھ مسئلہ کے ڈومین کی مخصوص ضروریات پر بھی غور کیا جائے۔ درستگی کے لیے کوئی مقررہ حد نہیں ہے جو عالمی سطح پر لاگو ہوتی ہے، اور ایک ماڈل کی تشخیص جامع ہونی چاہیے، جس میں مختلف میٹرکس اور توثیق کی تکنیکوں کو مدنظر رکھا جائے تاکہ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں اس کی تاثیر کو یقینی بنایا جا سکے۔
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)