مشین لرننگ میں ایک غیر زیر نگرانی ماڈل کو تربیت کے لیے لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہوتی ہے کیونکہ اس کا مقصد پہلے سے طے شدہ لیبل کے بغیر ڈیٹا کے اندر پیٹرن اور تعلقات تلاش کرنا ہے۔ اگرچہ غیر زیر نگرانی سیکھنے میں لیبل لگائے گئے ڈیٹا کا استعمال شامل نہیں ہے، لیکن ماڈل کو اب بھی ڈیٹا کی بنیادی ساخت کو سیکھنے اور بامعنی بصیرت حاصل کرنے کے لیے ایک تربیتی عمل سے گزرنے کی ضرورت ہے۔ غیر زیر نگرانی سیکھنے میں تربیتی عمل میں کلسٹرنگ، جہت میں کمی، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے جیسی تکنیکیں شامل ہوتی ہیں۔
کلسٹرنگ الگورتھم، جیسا کہ K- یعنی کلسٹرنگ یا درجہ بندی کلسٹرنگ، عام طور پر غیر زیر نگرانی سیکھنے میں ایک جیسے ڈیٹا پوائنٹس کو ان کی خصوصیات کی بنیاد پر گروپ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ الگورتھم ڈیٹا کو کلسٹرز میں تقسیم کرکے ڈیٹا کے اندر پیٹرن اور ڈھانچے کی شناخت کرنے میں ماڈل کی مدد کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، گاہک کی تقسیم میں، کلسٹرنگ الگورتھم گاہکوں کو ان کے خریداری کے رویے یا آبادیاتی معلومات کی بنیاد پر گروپ بنا سکتے ہیں، جس سے کاروباروں کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ اپنی مرضی کے مطابق مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کے ساتھ مخصوص کسٹمر سیگمنٹس کو نشانہ بنا سکیں۔
جہت میں کمی کی تکنیک، جیسا کہ پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (PCA) یا t-SNE، ڈیٹا میں فیچرز کی تعداد کو کم کرنے کے لیے اس کے بنیادی ڈھانچے کو محفوظ رکھتے ہوئے غیر زیر نگرانی سیکھنے میں بھی ضروری ہیں۔ اعداد و شمار کی جہت کو کم کرکے، یہ تکنیکیں ماڈل کو ڈیٹا کے اندر پیچیدہ تعلقات کو تصور کرنے اور اس کی تشریح کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، امیج پروسیسنگ میں، جہتی کمی کو اہم بصری معلومات کو برقرار رکھتے ہوئے تصاویر کو کمپریس کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ اور ان پر کارروائی کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
بے ضابطگی کا پتہ لگانا غیر زیر نگرانی سیکھنے کا ایک اور اہم اطلاق ہے، جہاں ماڈل اعداد و شمار میں آؤٹ لیرز یا غیر معمولی نمونوں کی نشاندہی کرتا ہے جو عام رویے سے ہٹ جاتے ہیں۔ بے ضابطگی کا پتہ لگانے والے الگورتھم، جیسے Isolation Forest یا One-Class SVM، مالیاتی لین دین میں دھوکہ دہی کی سرگرمیوں، سائبرسیکیوریٹی میں نیٹ ورک کی مداخلت، یا پیشین گوئی کی دیکھ بھال میں آلات کی ناکامیوں کا پتہ لگانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ یہ الگورتھم تربیت کے دوران ڈیٹا میں معمول کے پیٹرن سیکھتے ہیں اور جھنڈے کے نمونے جو ان پیٹرنز کے مطابق نہیں ہوتے ہیں۔
اگرچہ غیر زیر نگرانی سیکھنے کے ماڈلز کو تربیت کے لیے لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہوتی ہے، لیکن وہ پھر بھی ڈیٹا کی بنیادی ساخت کو سیکھنے کے لیے تربیتی عمل سے گزرتے ہیں اور کلسٹرنگ، جہت میں کمی، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے جیسی تکنیکوں کے ذریعے قیمتی بصیرت حاصل کرتے ہیں۔ غیر زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم کا فائدہ اٹھا کر، کاروبار اور تنظیمیں اپنے ڈیٹا میں چھپے ہوئے نمونوں کو ننگا کر سکتے ہیں، باخبر فیصلے کر سکتے ہیں، اور آج کی ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں مسابقتی برتری حاصل کر سکتے ہیں۔
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