مشین لرننگ کے تناظر میں ایک درجہ بندی ایک ایسا ماڈل ہے جسے کسی دیئے گئے ان پٹ ڈیٹا پوائنٹ کے زمرے یا کلاس کی پیشین گوئی کرنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔ یہ زیر نگرانی سیکھنے کا ایک بنیادی تصور ہے، جہاں الگورتھم لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا سے سیکھتا ہے تاکہ غیر دیکھے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کی جا سکیں۔ درجہ بندی کا استعمال مختلف ایپلی کیشنز میں بڑے پیمانے پر کیا جاتا ہے جیسے اسپام کا پتہ لگانے، جذبات کا تجزیہ، تصویر کی شناخت، اور مزید۔
درجہ بندی کرنے والوں کی کئی اقسام ہیں، جن میں سے ہر ایک کی اپنی خصوصیات ہیں اور مختلف قسم کے ڈیٹا اور کاموں کے لیے موزوں ہیں۔ درجہ بندی کی کچھ عام اقسام میں لاجسٹک ریگریشن، سپورٹ ویکٹر مشینیں، فیصلے کے درخت، بے ترتیب جنگلات، اور نیورل نیٹ ورک شامل ہیں۔ ہر درجہ بندی کرنے والے کی اپنی طاقتیں اور کمزوریاں ہوتی ہیں، جو انہیں مخصوص منظرناموں کے لیے موزوں بناتے ہیں۔
لاجسٹک ریگریشن ایک لکیری درجہ بندی ہے جو بائنری نتیجہ کے امکان کی پیش گوئی کرتا ہے۔ یہ بائنری درجہ بندی کے کاموں کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے جیسے کہ یہ پیش گوئی کرنا کہ آیا ای میل سپیم ہے یا نہیں۔ سپورٹ ویکٹر مشینیں (SVM) لکیری اور نان لائنر درجہ بندی کے کاموں کے لیے ہائپرپلین کو تلاش کرکے جو فیچر اسپیس میں کلاسوں کو بہترین طریقے سے الگ کرتی ہیں، مؤثر ہیں۔
فیصلہ کے درخت درخت کی طرح کے ڈھانچے ہیں جہاں ہر اندرونی نوڈ ایک خصوصیت کی نمائندگی کرتا ہے، ہر شاخ اس خصوصیت کی بنیاد پر فیصلے کی نمائندگی کرتی ہے، اور ہر لیف نوڈ کلاس لیبل کی نمائندگی کرتا ہے۔ بے ترتیب جنگلات فیصلہ کن درختوں کے جوڑ ہیں جو متعدد درختوں کے نتائج کو جمع کرکے پیشین گوئی کی درستگی کو بہتر بناتے ہیں۔ نیورل نیٹ ورکس، خاص طور پر گہرے سیکھنے کے ماڈل، انتہائی لچکدار درجہ بندی کرنے والے ہیں جو ڈیٹا سے پیچیدہ نمونوں کو سیکھ سکتے ہیں، جو انہیں امیج اور اسپیچ ریکگنیشن جیسے کاموں کے لیے موزوں بناتے ہیں۔
درجہ بندی کرنے والے کو تربیت دینے کے عمل میں ماڈل میں لیبل والے ڈیٹا کو فیڈ کرنا شامل ہے، جس سے وہ ان پٹ خصوصیات اور ہدف کی کلاسوں کے درمیان پیٹرن اور تعلقات کو سیکھ سکتا ہے۔ اس کے بعد ماڈل کو ڈیٹا کے ایک الگ سیٹ پر جانچا جاتا ہے جسے ٹیسٹ سیٹ کہا جاتا ہے تاکہ درست پیشین گوئیاں کرنے میں اس کی کارکردگی کا اندازہ لگایا جا سکے۔ میٹرکس جیسے درستگی، درستگی، یاد کرنا، اور F1 سکور عام طور پر درجہ بندی کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
Google Cloud Machine Learning کے تناظر میں، درجہ بندی کرنے والوں کو Google Cloud کے AI پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے تربیت اور تعینات کیا جا سکتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم بڑے پیمانے پر مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے لیے ٹولز اور انفراسٹرکچر فراہم کرتا ہے۔ سرور لیس پیشین گوئیوں کے ساتھ، صارفین سرورز یا انفراسٹرکچر کو منظم کرنے کی ضرورت کے بغیر آسانی سے نئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں، جس سے پروڈکشن سسٹمز میں مشین لرننگ ماڈلز کے ہموار انضمام کی اجازت دی جا سکتی ہے۔
درجہ بندی مشین لرننگ سسٹم کے لازمی اجزاء ہیں جو خودکار درجہ بندی اور پیشین گوئی کے کاموں کو فعال کرتے ہیں۔ مختلف قسم کے درجہ بندی اور ان کی ایپلی کیشنز کو سمجھنا موثر مشین لرننگ سلوشنز بنانے کے لیے بہت ضروری ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- 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؟
- TensorBoard کیا ہے؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں