نیورل نیٹ ورک ایک کمپیوٹیشنل ماڈل ہے جو انسانی دماغ کی ساخت اور کام سے متاثر ہوتا ہے۔ یہ مصنوعی ذہانت کا ایک بنیادی جزو ہے، خاص طور پر مشین لرننگ کے میدان میں۔ عصبی نیٹ ورکس کو ڈیٹا میں پیچیدہ پیٹرن اور رشتوں کی پروسیسنگ اور تشریح کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے وہ پیشین گوئیاں کرسکتے ہیں، پیٹرن کو پہچان سکتے ہیں اور مسائل کو حل کرسکتے ہیں۔
اس کے مرکز میں، ایک نیورل نیٹ ورک آپس میں جڑے ہوئے نوڈس پر مشتمل ہوتا ہے، جسے مصنوعی نیوران یا محض "نیورونز" کہا جاتا ہے۔ یہ نیوران تہوں میں منظم ہوتے ہیں، ہر پرت مخصوص کمپیوٹیشن انجام دیتی ہے۔ نیورل نیٹ ورک کی سب سے عام قسم فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک ہے، جہاں معلومات ایک سمت میں بہتی ہیں، ان پٹ پرت سے پوشیدہ پرتوں کے ذریعے آؤٹ پٹ پرت تک۔
عصبی نیٹ ورک میں ہر نیورون ان پٹس وصول کرتا ہے، ان پر ریاضیاتی تبدیلی کا اطلاق کرتا ہے، اور آؤٹ پٹ پیدا کرتا ہے۔ آدانوں کو وزن سے ضرب کیا جاتا ہے، جو نیوران کے درمیان رابطوں کی مضبوطی کی نمائندگی کرتا ہے۔ مزید برآں، ایک تعصب کی اصطلاح اکثر ہر نیوران میں شامل کی جاتی ہے، جو نیوران کے ردعمل کو ٹھیک کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس کے بعد وزنی ان پٹ اور تعصب کی اصطلاح کو ایکٹیویشن فنکشن سے گزارا جاتا ہے، جو نیٹ ورک میں غیر خطوطی کو متعارف کرواتا ہے۔
ایکٹیویشن فنکشن نیوران کے آؤٹ پٹ کا تعین اس کے آدانوں کی بنیاد پر کرتا ہے۔ عام ایکٹیویشن فنکشنز میں سگمائیڈ فنکشن شامل ہوتا ہے، جو ان پٹ کو 0 اور 1 کے درمیان کی قدروں میں نقشہ بناتا ہے، اور رییکٹیفائیڈ لائنر یونٹ (ReLU) فنکشن، جو ان پٹ کو آؤٹ پٹ کرتا ہے اگر یہ مثبت ہے اور 0 دوسری صورت میں۔ ایکٹیویشن فنکشن کا انتخاب ہاتھ میں موجود مسئلے اور نیٹ ورک کی مطلوبہ خصوصیات پر منحصر ہے۔
تربیت کے دوران، اعصابی نیٹ ورک اپنے نیوران کے وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ پیشن گوئی شدہ آؤٹ پٹس اور مطلوبہ آؤٹ پٹ کے درمیان فرق کو کم کیا جا سکے، بیک پروپیگیشن نامی ایک عمل کا استعمال کرتے ہوئے۔ بیک پروپیگیشن ہر وزن اور تعصب کے حوالے سے خرابی کے میلان کا حساب لگاتا ہے، جس سے نیٹ ورک کو ان کو اس طرح اپ ڈیٹ کرنے کی اجازت ملتی ہے جس سے خرابی کم ہو۔ یہ تکراری عمل اس وقت تک جاری رہتا ہے جب تک کہ نیٹ ورک ایک ایسی حالت میں نہ پہنچ جائے جہاں غلطی کو کم کیا گیا ہو، اور یہ نئے، نادیدہ ڈیٹا پر درست پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔
عصبی نیٹ ورک ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں انتہائی موثر ثابت ہوئے ہیں، بشمول تصویر اور تقریر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور سفارشی نظام۔ مثال کے طور پر، تصویر کی شناخت میں، ایک نیورل نیٹ ورک ہزاروں یا لاکھوں لیبل والی تصاویر کا تجزیہ کرکے اشیاء کی شناخت کرنا سیکھ سکتا ہے۔ اعداد و شمار میں بنیادی نمونوں اور خصوصیات کو پکڑ کر، عصبی نیٹ ورک اپنے علم کو عام کر سکتے ہیں اور نادیدہ تصاویر پر درست پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں۔
نیورل نیٹ ورک ایک کمپیوٹیشنل ماڈل ہے جو انسانی دماغ کی ساخت اور کام سے متاثر ہوتا ہے۔ یہ باہم جڑے ہوئے مصنوعی نیوران پر مشتمل ہوتا ہے جو تہوں میں منظم ہوتے ہیں، ہر نیورون اپنے ان پٹس میں ریاضیاتی تبدیلی کا اطلاق کرتا ہے اور نتیجہ کو ایکٹیویشن فنکشن کے ذریعے منتقل کرتا ہے۔ تربیت کے عمل کے ذریعے، عصبی نیٹ ورک اپنے وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کرتے ہیں تاکہ پیشن گوئی اور مطلوبہ نتائج کے درمیان فرق کو کم کیا جا سکے۔ یہ انہیں پیٹرن کو پہچاننے، پیشین گوئیاں کرنے اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات بادل میں ٹریننگ ماڈلز کے ل Big بڑا ڈیٹا:
- کیا ڈیٹا کی نمائندگی کرنے والی خصوصیات کو عددی شکل میں ہونا چاہیے اور فیچر کالموں میں منظم ہونا چاہیے؟
- مشین لرننگ میں سیکھنے کی شرح کیا ہے؟
- کیا عام طور پر تجویز کردہ ڈیٹا کو تربیت اور تشخیص کے درمیان 80% سے 20% کے قریب تقسیم کیا جاتا ہے؟
- ایم ایل ماڈلز کو ہائبرڈ سیٹ اپ میں چلانے کے بارے میں کیا خیال ہے، موجودہ ماڈلز مقامی طور پر چل رہے ہیں جس کے نتائج کلاؤڈ کو بھیجے گئے ہیں؟
- AI ماڈل میں بڑا ڈیٹا کیسے لوڈ کیا جائے؟
- ماڈل کی خدمت کا کیا مطلب ہے؟
- مشین لرننگ کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت کلاؤڈ میں ڈیٹا ڈالنا بہترین طریقہ کیوں سمجھا جاتا ہے؟
- بڑے ڈیٹا سیٹس کو منتقل کرنے کے لیے گوگل ٹرانسفر اپلائنس کب تجویز کیا جاتا ہے؟
- gsutil کا مقصد کیا ہے اور یہ تیزی سے منتقلی کی ملازمتوں کو کیسے سہولت فراہم کرتا ہے؟
- Google Cloud Storage (GCS) کو تربیتی ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
کلاؤڈ میں ٹریننگ ماڈلز کے لیے بگ ڈیٹا میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں