مشین لرننگ کے دائرے میں، ہائپر پیرامیٹر الگورتھم کی کارکردگی اور رویے کا تعین کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ Hyperparameters وہ پیرامیٹرز ہیں جو سیکھنے کا عمل شروع ہونے سے پہلے سیٹ کیے جاتے ہیں۔ وہ تربیت کے دوران نہیں سیکھے جاتے ہیں۔ اس کے بجائے، وہ سیکھنے کے عمل کو خود کنٹرول کرتے ہیں۔ اس کے برعکس، ماڈل پیرامیٹرز تربیت کے دوران سیکھے جاتے ہیں، جیسے کہ نیورل نیٹ ورک میں وزن۔
آئیے عام طور پر مشین لرننگ الگورتھم میں پائے جانے والے ہائپر پیرامیٹرس کی کچھ مثالوں پر غور کریں:
1. سیکھنے کی شرح (α): سیکھنے کی شرح ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو کنٹرول کرتا ہے کہ نقصان کے میلان کے حوالے سے ہم اپنے نیٹ ورک کے وزن کو کتنا ایڈجسٹ کر رہے ہیں۔ اعلی سیکھنے کی شرح اوور شوٹنگ کا باعث بن سکتی ہے، جہاں ماڈل کے پیرامیٹرز میں بے حد اتار چڑھاؤ آتا ہے، جب کہ سیکھنے کی کم شرح سست روی کا سبب بن سکتی ہے۔
2. پوشیدہ اکائیوں/پرتوں کی تعداد: نیورل نیٹ ورکس میں، پوشیدہ اکائیوں اور تہوں کی تعداد ہائپر پیرامیٹر ہیں جو ماڈل کی پیچیدگی کا تعین کرتے ہیں۔ مزید چھپی ہوئی اکائیاں یا تہیں زیادہ پیچیدہ نمونوں کو حاصل کر سکتی ہیں لیکن یہ اوور فٹنگ کا باعث بھی بن سکتی ہیں۔
3. ایکٹیویشن فنکشن: ایکٹیویشن فنکشن کا انتخاب، جیسا کہ ReLU (Rectified Linear Unit) یا Sigmoid، ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو ماڈل کی غیر لکیری کو متاثر کرتا ہے۔ مختلف ایکٹیویشن فنکشنز میں مختلف خصوصیات ہیں اور سیکھنے کی رفتار اور ماڈل کی کارکردگی کو متاثر کر سکتے ہیں۔
4. بیچ کا سائز: بیچ کا سائز ایک تکرار میں استعمال ہونے والی تربیتی مثالوں کی تعداد ہے۔ یہ ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو تربیت کی رفتار اور استحکام کو متاثر کرتا ہے۔ بڑے بیچ سائز ٹریننگ کو تیز کر سکتے ہیں لیکن اس کے نتیجے میں کم درست اپ ڈیٹ ہو سکتے ہیں، جب کہ چھوٹے بیچ سائز زیادہ درست اپ ڈیٹ فراہم کر سکتے ہیں لیکن آہستہ ٹریننگ کے ساتھ۔
5. ریگولرائزیشن کی طاقت: ریگولرائزیشن ایک تکنیک ہے جسے نقصان کے فنکشن میں جرمانے کی اصطلاح شامل کرکے اوور فٹنگ کو روکنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ریگولرائزیشن کی طاقت، جیسے L2 ریگولرائزیشن میں λ، ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو مجموعی نقصان پر ریگولرائزیشن کی اصطلاح کے اثرات کو کنٹرول کرتا ہے۔
6. ڈراپ آؤٹ ریٹ: ڈراپ آؤٹ ایک ریگولرائزیشن تکنیک ہے جہاں ٹریننگ کے دوران بے ترتیب طور پر منتخب نیوران کو نظر انداز کر دیا جاتا ہے۔ ڈراپ آؤٹ ریٹ ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو نیوران چھوڑنے کے امکان کا تعین کرتا ہے۔ یہ تربیت کے دوران شور کو متعارف کروا کر اوور فٹنگ کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔
7. دانا کا سائز: convolutional neural networks (CNNs) میں، کرنل کا سائز ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو ان پٹ ڈیٹا پر لگائے گئے فلٹر کے سائز کی وضاحت کرتا ہے۔ دانا کے مختلف سائز ان پٹ ڈیٹا میں تفصیل کی مختلف سطحوں پر قبضہ کرتے ہیں۔
8. درختوں کی تعداد (بے ترتیب جنگل میں): Random Forest جیسے جوڑ کے طریقوں میں، درختوں کی تعداد ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو جنگل میں فیصلہ کن درختوں کی تعداد کا تعین کرتی ہے۔ درختوں کی تعداد میں اضافہ کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے بلکہ کمپیوٹیشنل لاگت میں بھی اضافہ کر سکتا ہے۔
9. سپورٹ ویکٹر مشینوں (SVM) میں C: SVM میں، C ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو ہموار فیصلے کی حد رکھنے اور ٹریننگ پوائنٹس کو صحیح طریقے سے درجہ بندی کرنے کے درمیان تجارت کو کنٹرول کرتا ہے۔ ایک اعلی C قدر زیادہ پیچیدہ فیصلے کی حد کی طرف جاتا ہے۔
10. کلسٹرز کی تعداد (کے-مینز میں): K-Means جیسے کلسٹرنگ الگورتھم میں، کلسٹرز کی تعداد ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو کلسٹرز کی تعداد کی وضاحت کرتی ہے جن کی الگورتھم کو ڈیٹا میں شناخت کرنی چاہیے۔ کلسٹروں کی صحیح تعداد کا انتخاب بامعنی کلسٹرنگ کے نتائج کے لیے بہت ضروری ہے۔
یہ مثالیں مشین لرننگ الگورتھم میں ہائپرپیرامیٹرس کی متنوع نوعیت کو واضح کرتی ہیں۔ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور عام کرنے کے لیے مشین لرننگ ورک فلو میں ہائپر پیرامیٹر کو ٹیوننگ کرنا ایک اہم مرحلہ ہے۔ گرڈ کی تلاش، بے ترتیب تلاش، اور Bayesian آپٹیمائزیشن عام تکنیک ہیں جو کسی مخصوص مسئلے کے لیے ہائپر پیرامیٹر کے بہترین سیٹ کو تلاش کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔
ہائپر پیرامیٹر مشین لرننگ الگورتھم میں ضروری اجزاء ہیں جو ماڈل کے رویے اور کارکردگی کو متاثر کرتے ہیں۔ کامیاب مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے کے لیے ہائپر پیرامیٹر کے کردار کو سمجھنا اور ان کو مؤثر طریقے سے ٹیون کرنے کا طریقہ بہت ضروری ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- متن سے تقریر
- 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؟
- 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؟
- TensorBoard کیا ہے؟
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)