ٹریننگ کے لیے 80% ویٹیج اور مشین لرننگ کے تناظر میں جائزہ لینے کے لیے 20% ویٹیج مختص کرنا کئی عوامل پر مبنی ایک اسٹریٹجک فیصلہ ہے۔ اس تقسیم کا مقصد سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے اور ماڈل کی کارکردگی کی درست تشخیص کو یقینی بنانے کے درمیان توازن قائم کرنا ہے۔ اس جواب میں، ہم اس انتخاب کے پیچھے کی وجوہات کا جائزہ لیں گے اور اس کی پیش کردہ تدریسی قدر کو تلاش کریں گے۔
80% تربیت اور 20% تشخیصی تقسیم کے پیچھے دلیل کو سمجھنے کے لیے، مشین لرننگ کے سات مراحل کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ یہ اقدامات، جن میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا کی تیاری، ماڈل ٹریننگ، ماڈل کی تشخیص، ماڈل ٹیوننگ، ماڈل کی تعیناتی، اور ماڈل مانیٹرنگ شامل ہیں، مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر کے لیے ایک جامع فریم ورک تشکیل دیتے ہیں۔
ابتدائی مرحلہ، ڈیٹا اکٹھا کرنا، ماڈل کو تربیت دینے کے لیے متعلقہ ڈیٹا اکٹھا کرنا شامل ہے۔ اس ڈیٹا کو پہلے سے تیار کیا جاتا ہے اور ڈیٹا کی تیاری کے مرحلے میں تیار کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا تیار ہوجانے کے بعد، ماڈل ٹریننگ کا مرحلہ شروع ہوتا ہے، جہاں ماڈل کو ٹریننگ ڈیٹاسیٹ کے سامنے پیٹرن اور تعلقات سیکھنے کے لیے پیش کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ ماڈل تشخیص کے مرحلے میں ایک علیحدہ ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔
تربیت کے لیے 80% ویٹیج اور تشخیص کے لیے 20% ویٹیج مختص کرنے کا فیصلہ اس حقیقت سے ہوتا ہے کہ تربیت بنیادی مرحلہ ہے جہاں ماڈل ڈیٹا سے سیکھتا ہے۔ ٹریننگ کے دوران، ماڈل اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ ٹریننگ ڈیٹاسیٹ میں اس کی پیشن گوئی شدہ آؤٹ پٹس اور حقیقی آؤٹ پٹ کے درمیان فرق کو کم کیا جا سکے۔ اس عمل میں اصلاحی الگورتھم جیسے گریڈینٹ ڈیسنٹ کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کے پیرامیٹرز کو بار بار اپ ڈیٹ کرنا شامل ہے۔
تربیت کو زیادہ وزن تفویض کرکے، ہم ڈیٹا سے سیکھنے اور پیچیدہ نمونوں کو حاصل کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کو ترجیح دیتے ہیں۔ تربیتی مرحلہ وہ ہوتا ہے جہاں ماڈل اپنا علم حاصل کرتا ہے اور تربیتی ڈیٹاسیٹ سے غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے عام کرتا ہے۔ ماڈل کو جتنا زیادہ تربیتی ڈیٹا سامنے آتا ہے، اتنا ہی بہتر وہ سیکھ سکتا ہے اور عام کر سکتا ہے۔ لہذا، تشخیصی عمل کے ایک اہم حصے کو تربیت کے لیے وقف کرنا اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل میں موثر سیکھنے کے لیے تربیتی ڈیٹا کے لیے کافی نمائش ہو۔
دوسری طرف، تشخیص کا مرحلہ ان دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ تشخیصی ڈیٹاسیٹ، جو تربیتی ڈیٹاسیٹ سے الگ ہے، حقیقی دنیا کے منظرناموں کے لیے ایک پراکسی کا کام کرتا ہے۔ یہ ہمیں اندازہ لگانے کی اجازت دیتا ہے کہ ماڈل اپنی سیکھنے کو نئی اور غیر دیکھی صورتوں میں کتنی اچھی طرح سے عام کر سکتا ہے۔ مخصوص مسئلہ کے ڈومین پر منحصر ہے، ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ اس کی درستگی، درستگی، یاد کرنے، یا کسی دوسرے متعلقہ میٹرکس کی پیمائش کرنے کے لیے ضروری ہے۔
تشخیص کے لیے دیا جانے والا 20% وزن اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل کو نہ دیکھے گئے ڈیٹا پر سختی سے جانچا جائے اور اس کی صلاحیتوں کا حقیقت پسندانہ اندازہ لگایا جائے۔ تشخیص کا یہ مرحلہ ماڈل کی پیشین گوئیوں میں اوور فٹنگ، کم فٹنگ، یا تعصب جیسے کسی بھی ممکنہ مسائل کو ننگا کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ہائپر پیرامیٹرس اور ماڈل فن تعمیر کی ٹھیک ٹیوننگ کو بھی قابل بناتا ہے۔
اس تصور کو واضح کرنے کے لیے، آئیے ایک عملی مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ ہم بلیوں اور کتوں کی تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے لیے مشین لرننگ ماڈل کی تربیت دے رہے ہیں۔ تربیتی مرحلے کے دوران، ماڈل لیبل والی تصاویر کے ایک بڑے ڈیٹاسیٹ کا تجزیہ کرکے بلیوں اور کتوں کی خصوصیات میں فرق کرنا سیکھتا ہے۔ ماڈل جتنی زیادہ تصاویر پر تربیت دے سکتا ہے، اتنا ہی بہتر ہوتا ہے کہ وہ دونوں کلاسوں کے درمیان فرق کر سکے۔
تربیت مکمل ہونے کے بعد، ماڈل کا ایک علیحدہ ڈیٹاسیٹ استعمال کرتے ہوئے جائزہ لیا جاتا ہے جس میں ایسی تصاویر ہوتی ہیں جو اس نے پہلے کبھی نہیں دیکھی تھیں۔ تشخیص کا یہ مرحلہ ماڈل کی اپنی سیکھنے کو عام کرنے اور نئی، غیر دیکھی ہوئی تصاویر کی درست درجہ بندی کرنے کی صلاحیت کی جانچ کرتا ہے۔ تشخیص کے لیے 20% ویٹیج مختص کر کے، ہم اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ماڈل کی کارکردگی کا ان دیکھے ڈیٹا پر اچھی طرح سے جائزہ لیا گیا ہے، جو اس کی تاثیر کا ایک قابل اعتماد پیمانہ فراہم کرتا ہے۔
مشین لرننگ میں تربیت کے لیے 80% ویٹیج اور تشخیص کے لیے 20% وزن کی تقسیم ایک اسٹریٹجک انتخاب ہے جس کا مقصد سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانا ہے جبکہ ماڈل کی کارکردگی کا درست اندازہ یقینی بنانا ہے۔ تشخیصی عمل کے ایک اہم حصے کو تربیت کے لیے وقف کر کے، ہم ڈیٹا سے سیکھنے اور پیچیدہ نمونوں کو حاصل کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کو ترجیح دیتے ہیں۔ اس کے ساتھ ہی، تشخیص کا مرحلہ ان دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی سختی سے جانچ کرتا ہے، جو اس کی صلاحیتوں کا حقیقت پسندانہ جائزہ فراہم کرتا 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؟
- 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