مصنوعی ذہانت کے شعبے میں تربیتی ماڈلز، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے اور پیشین گوئیوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے مختلف الگورتھم کا استعمال شامل ہے۔ ایسا ہی ایک الگورتھم گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم ہے۔
گریڈینٹ بوسٹنگ ایک طاقتور جوڑا سیکھنے کا طریقہ ہے جو ایک مضبوط پیشن گوئی کرنے والا ماڈل بنانے کے لیے متعدد کمزور سیکھنے والوں، جیسے فیصلے کے درختوں کو یکجا کرتا ہے۔ یہ نئے ماڈلز کو دوبارہ تربیت دے کر کام کرتا ہے جو پچھلے ماڈلز کی غلطیوں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، آہستہ آہستہ مجموعی غلطی کو کم کرتے ہیں۔ یہ عمل اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ درستگی کی تسلی بخش سطح حاصل نہ ہوجائے۔
گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو تربیت دینے کے لیے، کئی مراحل پر عمل کرنے کی ضرورت ہے۔ سب سے پہلے، ڈیٹاسیٹ کو تربیتی سیٹ اور ایک توثیق سیٹ میں تقسیم کرکے تیار کرنے کی ضرورت ہے۔ ٹریننگ سیٹ کا استعمال ماڈل کو تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے، جبکہ توثیق سیٹ کا استعمال کارکردگی کا جائزہ لینے اور ضروری ایڈجسٹمنٹ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
اگلا، گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم کا اطلاق ٹریننگ سیٹ پر ہوتا ہے۔ الگورتھم ڈیٹا میں ابتدائی ماڈل کو فٹ کرنے سے شروع ہوتا ہے۔ پھر، یہ اس ماڈل کی طرف سے کی گئی غلطیوں کا حساب لگاتا ہے اور انہیں ایک نئے ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال کرتا ہے جو ان غلطیوں کو کم کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ یہ عمل ایک مخصوص تعداد میں تکرار کے لیے دہرایا جاتا ہے، ہر نئے ماڈل کے ساتھ پچھلے ماڈلز کی غلطیوں کو مزید کم کیا جاتا ہے۔
تربیتی عمل کے دوران، ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ہائپر پیرامیٹر کو ٹیون کرنا ضروری ہے۔ ہائپر پیرامیٹر الگورتھم کے مختلف پہلوؤں کو کنٹرول کرتے ہیں، جیسے سیکھنے کی شرح، تکرار کی تعداد، اور کمزور سیکھنے والوں کی پیچیدگی۔ ان ہائپرپیرامیٹرس کو ٹیوننگ کرنے سے ماڈل کی پیچیدگی اور عمومی کاری کے درمیان بہترین توازن تلاش کرنے میں مدد ملتی ہے۔
تربیت کا عمل مکمل ہونے کے بعد، تربیت یافتہ ماڈل کو نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ماڈل نے تربیتی سیٹ سے سیکھا ہے اور اسے اپنی پیشین گوئیوں کو نئی مثالوں میں عام کرنے کے قابل ہونا چاہئے۔
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں تربیتی ماڈلز، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، الگورتھم جیسے گریڈینٹ بوسٹنگ کا استعمال شامل ہے تاکہ وہ ماڈلز کو دوبارہ تربیت دیں جو غلطیوں کو کم کرتے ہیں اور پیشین گوئی کی درستگی کو بہتر بناتے ہیں۔ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ہائپر پیرامیٹرز کو ٹیوننگ کرنا ضروری ہے۔ تربیت یافتہ ماڈل کو پھر نئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- 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؟
- کیا ایجر موڈ TensorFlow کی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فعالیت کو روکتا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
- کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
- کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں