غیر مرئی ڈیٹا پر مبنی سیکھنے کے الگورتھم بنانے کے عمل میں کئی مراحل اور غور و فکر شامل ہیں۔ اس مقصد کے لیے الگورتھم تیار کرنے کے لیے، پوشیدہ ڈیٹا کی نوعیت کو سمجھنا ضروری ہے اور اسے مشین لرننگ کے کاموں میں کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آئیے درجہ بندی کے کاموں پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے، پوشیدہ ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھنے کے الگورتھم بنانے کے الگورتھمک نقطہ نظر کی وضاحت کرتے ہیں۔
سب سے پہلے، یہ بیان کرنا ضروری ہے کہ "غیر مرئی ڈیٹا" سے ہمارا کیا مطلب ہے۔ مشین لرننگ کے تناظر میں، غیر مرئی ڈیٹا سے مراد وہ ڈیٹا ہے جو براہ راست قابل مشاہدہ یا تجزیہ کے لیے دستیاب نہیں ہے۔ اس میں وہ ڈیٹا شامل ہو سکتا ہے جو غائب، نامکمل، یا کسی طرح سے چھپا ہوا ہے۔ چیلنج الگورتھم تیار کرنا ہے جو اس قسم کے ڈیٹا سے مؤثر طریقے سے سیکھ سکیں اور درست پیشین گوئیاں یا درجہ بندی کرسکیں۔
پوشیدہ اعداد و شمار سے نمٹنے کے لیے ایک عام طریقہ یہ ہے کہ تکنیک کا استعمال کیا جائے جیسے کہ امپیوٹیشن یا ڈیٹا کو بڑھانا۔ امپیوٹیشن میں دستیاب ڈیٹا میں دیکھے گئے نمونوں یا رشتوں کی بنیاد پر ڈیٹا سیٹ میں موجود گمشدہ اقدار کو بھرنا شامل ہے۔ یہ مختلف شماریاتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ مطلب کی تقرری یا ریگریشن امپیوٹیشن۔ دوسری طرف ڈیٹا بڑھانے میں موجودہ ڈیٹا کی بنیاد پر اضافی مصنوعی ڈیٹا پوائنٹس بنانا شامل ہے۔ یہ دستیاب اعداد و شمار میں تبدیلیوں یا رکاوٹوں کو لاگو کر کے، تربیتی سیٹ کو مؤثر طریقے سے پھیلا کر اور سیکھنے کے الگورتھم کے لیے مزید معلومات فراہم کر کے کیا جا سکتا ہے۔
پوشیدہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے وقت ایک اور اہم غور فیچر انجینئرنگ ہے۔ فیچر انجینئرنگ میں دستیاب ڈیٹا سے انتہائی متعلقہ خصوصیات کو منتخب کرنا یا تخلیق کرنا شامل ہے جو سیکھنے کے الگورتھم کو درست پیشین گوئیاں کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔ پوشیدہ ڈیٹا کی صورت میں، اس میں پوشیدہ یا پوشیدہ خصوصیات کی شناخت اور نکالنا شامل ہوسکتا ہے جو براہ راست قابل مشاہدہ نہیں ہیں۔ مثال کے طور پر، متن کی درجہ بندی کے کام میں، بعض الفاظ یا فقروں کی موجودگی کلاس لیبل کی نشاندہی کر سکتی ہے، چاہے ان کا متن میں واضح طور پر ذکر نہ کیا گیا ہو۔ خصوصیات کو احتیاط سے ڈیزائن اور منتخب کرنے سے، سیکھنے کے الگورتھم کو درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ضروری معلومات فراہم کی جا سکتی ہیں۔
ایک بار جب ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کیا جاتا ہے اور خصوصیات کو انجینئر کیا جاتا ہے، یہ مناسب سیکھنے کے الگورتھم کو منتخب کرنے کا وقت ہے. مختلف الگورتھم ہیں جو درجہ بندی کے کاموں کے لیے استعمال کیے جاسکتے ہیں، جیسے فیصلے کے درخت، معاون ویکٹر مشینیں، یا نیورل نیٹ ورک۔ الگورتھم کا انتخاب ڈیٹا کی مخصوص خصوصیات اور ہاتھ میں موجود مسئلہ پر منحصر ہے۔ کام کے لیے موزوں ترین الگورتھم کا تعین کرنے کے لیے مختلف الگورتھم کے ساتھ تجربہ کرنا اور مناسب میٹرکس، جیسے درستگی یا F1 سکور کا استعمال کرتے ہوئے ان کی کارکردگی کا جائزہ لینا ضروری ہے۔
سیکھنے کے الگورتھم کو منتخب کرنے کے علاوہ، تربیت کے عمل پر غور کرنا بھی ضروری ہے۔ اس میں ڈیٹا کو تربیت اور توثیق کے سیٹوں میں تقسیم کرنا، اور الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے ٹریننگ سیٹ اور اس کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے توثیق سیٹ کا استعمال کرنا شامل ہے۔ تربیت کے دوران الگورتھم کی کارکردگی کی نگرانی کرنا اور ضرورت کے مطابق ایڈجسٹمنٹ کرنا بہت ضروری ہے، جیسے کہ ہائپر پیرامیٹر کو تبدیل کرنا یا ریگولرائزیشن کی تکنیکوں کا استعمال، اوور فٹنگ یا کم فٹنگ کو روکنے کے لیے۔
ایک بار سیکھنے کے الگورتھم کی تربیت اور توثیق ہو جانے کے بعد، اسے نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اسے اکثر ٹیسٹنگ یا انفرنس مرحلہ کہا جاتا ہے۔ الگورتھم ان دیکھے ڈیٹا کی خصوصیات کو بطور ان پٹ لیتا ہے اور آؤٹ پٹ کے طور پر پیشین گوئی یا درجہ بندی کرتا ہے۔ الگورتھم کی درستگی کا اندازہ اس کی پیشین گوئیوں کا ان دیکھے ڈیٹا کے حقیقی لیبلز سے موازنہ کر کے کیا جا سکتا ہے۔
غیر مرئی ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھنے کے الگورتھم بنانے میں کئی مراحل اور غور و فکر شامل ہیں، بشمول ڈیٹا پری پروسیسنگ، فیچر انجینئرنگ، الگورتھم کا انتخاب، اور تربیت اور توثیق۔ ان اقدامات کو احتیاط سے ڈیزائن کرنے اور ان پر عمل درآمد کرنے سے، ایسے الگورتھم تیار کرنا ممکن ہے جو غیر مرئی ڈیٹا سے مؤثر طریقے سے سیکھ سکیں اور درست پیشین گوئیاں یا درجہ بندی کر سکیں۔
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