مشین لرننگ ماڈل کو تربیت دینے کے عمل میں اسے ہر منظر نامے کے لیے واضح طور پر پروگرام کیے بغیر پیٹرن سیکھنے اور پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے قابل بنانے کے لیے اسے وسیع پیمانے پر ڈیٹا کے سامنے لانا شامل ہے۔ تربیتی مرحلے کے دوران، مشین لرننگ ماڈل تکرار کی ایک سیریز سے گزرتا ہے جہاں یہ غلطیوں کو کم کرنے اور دیے گئے کام پر اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔
تربیت کے دوران نگرانی سے مراد ماڈل کے سیکھنے کے عمل کی رہنمائی کے لیے درکار انسانی مداخلت کی سطح ہے۔ نگرانی کی ضرورت مختلف ہو سکتی ہے اس پر منحصر ہے کہ مشین لرننگ الگورتھم کس قسم کا استعمال کیا جا رہا ہے، کام کی پیچیدگی، اور تربیت کے لیے فراہم کردہ ڈیٹا کے معیار۔
زیر نگرانی سیکھنے میں، جو کہ مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جہاں ماڈل کو لیبل والے ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے، نگرانی ضروری ہے۔ لیبل والے ڈیٹا کا مطلب ہے کہ ہر ان پٹ ڈیٹا پوائنٹ کو درست آؤٹ پٹ کے ساتھ جوڑا جاتا ہے، جس سے ماڈل کو ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان میپنگ سیکھنے کی اجازت ملتی ہے۔ زیر نگرانی تربیت کے دوران، تربیتی ڈیٹا کے لیے درست لیبل فراہم کرنے، ماڈل کی پیشین گوئیوں کا جائزہ لینے، اور تاثرات کی بنیاد پر ماڈل کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے انسانی نگرانی کی ضرورت ہوتی ہے۔
مثال کے طور پر، زیر نگرانی تصویر کی شناخت کے کام میں، اگر مقصد کسی ماڈل کو بلیوں اور کتوں کی تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے لیے تربیت دینا ہے، تو ایک انسانی سپروائزر کو ہر تصویر کو بلی یا کتے کے طور پر لیبل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ اس کے بعد ماڈل ان لیبل شدہ مثالوں سے سیکھے گا تاکہ نئی، غیر دیکھی ہوئی تصاویر پر پیشین گوئیاں کر سکیں۔ سپروائزر ماڈل کی پیشین گوئیوں کا جائزہ لے گا اور اس کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے فیڈ بیک فراہم کرے گا۔
دوسری طرف، غیر زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم کو تربیت کے لیے لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ یہ الگورتھم بغیر کسی واضح رہنمائی کے ان پٹ ڈیٹا سے پیٹرن اور ڈھانچے سیکھتے ہیں۔ غیر زیر نگرانی سیکھنے کو اکثر کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جیسے کہ کلسٹرنگ، بے ضابطگی کا پتہ لگانے، اور جہت میں کمی۔ غیر زیر نگرانی سیکھنے میں، مشین تربیت کے دوران انسانی نگرانی کی ضرورت کے بغیر آزادانہ طور پر سیکھ سکتی ہے۔
نیم زیر نگرانی لرننگ ایک ہائبرڈ طریقہ ہے جو زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی سیکھنے دونوں کے عناصر کو یکجا کرتا ہے۔ اس نقطہ نظر میں، ماڈل کو لیبل لگے اور بغیر لیبل والے ڈیٹا کے امتزاج پر تربیت دی جاتی ہے۔ لیبل لگا ڈیٹا سیکھنے کے عمل کی رہنمائی کے لیے کچھ نگرانی فراہم کرتا ہے، جب کہ بغیر لیبل والا ڈیٹا ماڈل کو ڈیٹا میں اضافی نمونوں اور رشتوں کو دریافت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
کمک سیکھنا مشین لرننگ کا ایک اور نمونہ ہے جہاں ایک ایجنٹ ماحول کے ساتھ تعامل کرتے ہوئے ترتیب وار فیصلے کرنا سیکھتا ہے۔ کمک سیکھنے میں، ایجنٹ اپنے اعمال کی بنیاد پر انعامات یا جرمانے کی شکل میں رائے حاصل کرتا ہے۔ ایجنٹ آزمائش اور غلطی کے ذریعے وقت کے ساتھ اپنے مجموعی انعام کو زیادہ سے زیادہ کرنا سیکھتا ہے۔ اگرچہ کمک سیکھنے کے لیے روایتی معنوں میں واضح نگرانی کی ضرورت نہیں ہوتی، لیکن انعام کے ڈھانچے کو ڈیزائن کرنے، سیکھنے کے مقاصد کو طے کرنے، یا سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے انسانی نگرانی کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
مشین لرننگ ٹریننگ کے دوران نگرانی کی ضرورت کا انحصار سیکھنے کے نمونے کے استعمال، لیبل لگائے گئے ڈیٹا کی دستیابی، اور کام کی پیچیدگی پر ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے کے لیے لیبل لگا ڈیٹا فراہم کرنے اور ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے انسانی نگرانی کی ضرورت ہوتی ہے۔ غیر زیر نگرانی سیکھنے کے لیے نگرانی کی ضرورت نہیں ہوتی، کیونکہ ماڈل بغیر لیبل والے ڈیٹا سے آزادانہ طور پر سیکھتا ہے۔ نیم زیر نگرانی سیکھنے میں زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی سیکھنے دونوں کے عناصر کو یکجا کیا جاتا ہے، جبکہ کمک سیکھنے میں ماحول کے ساتھ تعامل کے ذریعے سیکھنا شامل ہوتا 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؟
- 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)