مصنوعی ذہانت کے میدان میں، خاص طور پر جب TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹر وژن کے کاموں سے نمٹنے کے لیے، بہترین کارکردگی کے حصول کے لیے ایک ماڈل کی تربیت کے عمل کو سمجھنا ضروری ہے۔ ایک عام سوال جو اس تناظر میں پیدا ہوتا ہے وہ یہ ہے کہ کیا تربیتی مرحلے کے دوران ہر دور کے لیے تصاویر کا ایک مختلف سیٹ استعمال کیا جاتا ہے۔ اس سوال کو جامع طور پر حل کرنے کے لیے، تربیت کے عمل میں ڈیٹا کو کس طرح استعمال کیا جاتا ہے، دور کے تصور، اور ماڈل کو عام کرنے اور کارکردگی کو بڑھانے کے لیے استعمال کی جانے والی حکمت عملیوں پر غور کرنا ضروری ہے۔
مشین لرننگ کے تناظر میں ایک دور سے مراد پورے ٹریننگ ڈیٹاسیٹ میں سے ایک مکمل پاس ہے۔ تربیت کے دوران، ایک ماڈل بار بار ڈیٹا سے اپنے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر کے نقصان کے فنکشن کو کم سے کم کرنے کے لیے سیکھتا ہے، جو پیشین گوئی اور حقیقی نتائج کے درمیان فرق کو درست کرتا ہے۔ عملی طور پر، ایک ماڈل کو تربیت دینے کے لیے اکثر کئی ادوار کی ضرورت ہوتی ہے، کیونکہ اعداد و شمار کے ذریعے ایک ہی پاس عام طور پر ماڈل کے لیے ایک بہترین حل تک پہنچنے کے لیے ناکافی ہوتا ہے۔
تربیت میں استعمال ہونے والے ڈیٹاسیٹ کو عام طور پر تین ذیلی سیٹوں میں تقسیم کیا جاتا ہے: ٹریننگ سیٹ، توثیق سیٹ، اور ٹیسٹ سیٹ۔ ٹریننگ سیٹ کو ماڈل میں فٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، توثیق کا سیٹ ہائپر پیرامیٹر کو ٹیون کرنے اور ٹریننگ کے دوران ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، اور ٹیسٹ سیٹ ٹریننگ مکمل ہونے کے بعد ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے مخصوص ہے۔ یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ تربیت کا سیٹ ہر دور میں مستقل رہتا ہے۔ تاہم، ماڈل کو ڈیٹا پیش کرنے کی ترتیب مختلف ہو سکتی ہے۔
ہر دور کے لیے تصویروں کے مختلف سیٹ استعمال کرنے کا تصور مکمل طور پر درست نہیں ہے۔ اس کے بجائے، جو اکثر ہوتا ہے وہ ایک عمل ہے جسے ڈیٹا شفلنگ کہتے ہیں۔ ہر دور کے آغاز میں، تربیتی سیٹ میں تصاویر کی ترتیب تصادفی طور پر بدل جاتی ہے۔ یہ بدلنے کا عمل اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل ڈیٹا کی ترتیب کو نہیں سیکھتا، جو نادانستہ طور پر ڈیٹا کے مواد کی بجائے آرڈر کے لیے مخصوص پیٹرن کو زیادہ فٹ کرنے کا باعث بن سکتا ہے۔ ہر دور کے لیے ڈیٹا کو مختلف ترتیب میں پیش کرنے سے، ماڈل کو مزید عمومی خصوصیات سیکھنے کی ترغیب دی جاتی ہے جو ان پٹ ڈیٹا میں تغیرات کے لیے مضبوط ہیں۔
ڈیٹا کو بڑھانا ایک اور تکنیک ہے جو ہر دور کے لیے تصاویر کے مختلف سیٹ استعمال کرنے کا تاثر دے سکتی ہے۔ ڈیٹا کو بڑھانے میں تربیتی سیٹ میں تصاویر میں مختلف تبدیلیوں کو لاگو کرنا شامل ہے، جیسے گھماؤ، اسکیلنگ، فلپنگ، یا رنگ ایڈجسٹمنٹ۔ یہ تبدیلیاں اصل تصاویر کے تبدیل شدہ ورژن بناتی ہیں، بغیر کسی اضافی لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت کے تربیتی ڈیٹا کے تنوع کو مؤثر طریقے سے بڑھاتی ہیں۔ نتیجے کے طور پر، ماڈل مختلف حالتوں کی ایک وسیع رینج کے سامنے آ جاتا ہے، جو اس کی غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا کو عام کرنے کی صلاحیت کو بہتر بنا سکتا ہے۔ اگرچہ ڈیٹا کو بڑھانا بنیادی ڈیٹاسیٹ کو تبدیل نہیں کرتا ہے، لیکن یہ تصاویر کی ظاہری شکل کو تبدیل کرتا ہے، اس طرح ہر دور میں تصاویر کے مختلف سیٹ ہونے کے اثر کی تقلید کرتا ہے۔
ایک مثال پر غور کریں جہاں ایک convolutional neural network (CNN) کو بلیوں اور کتوں کی تصاویر کی درجہ بندی کرنے کی تربیت دی جا رہی ہے۔ تربیتی سیٹ 10,000 لیبل والی تصاویر پر مشتمل ہے، جس میں ہر کلاس کے لیے یکساں تعداد میں تصاویر ہیں۔ پہلے دور کے دوران، ماڈل تصاویر کو اصل ترتیب میں پروسیس کرتا ہے۔ دوسرا دور شروع ہونے سے پہلے، تصاویر کو بدل دیا جاتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ وہ ترتیب جس میں انہیں ماڈل کو کھلایا جاتا ہے وہ مختلف ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا بڑھانے کی تکنیکوں کا اطلاق کیا جاتا ہے، جیسے کہ تصادفی طور پر تصاویر کو 15 ڈگری تک گھمانا اور انہیں افقی طور پر پلٹانا۔ ان تبدیلیوں کے نتیجے میں ہر دور کے لیے مختلف ان پٹ ہوتے ہیں، جس سے ماڈل کی متغیر خصوصیات کو سیکھنے کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے۔
TensorFlow میں، ڈیٹا کی تبدیلی اور اضافہ کو `tf.data` API کا استعمال کرتے ہوئے لاگو کیا جا سکتا ہے، جو ڈیٹا پری پروسیسنگ کے لیے موثر اور لچکدار طریقے فراہم کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا سیٹ کو شفل کرنے کے لیے `Dataset.shuffle(buffer_size)` فنکشن استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں `buffer_size` ان عناصر کی تعداد کا تعین کرتا ہے جہاں سے نیا آرڈر تیار ہوتا ہے۔ ایک بڑے بفر سائز کے نتیجے میں زیادہ مکمل شفلنگ ہوتی ہے۔ اعداد و شمار میں اضافہ 'tf.image.random_flip_left_right' یا 'tf.image.random_brightness' جیسے فنکشنز کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا جا سکتا ہے، جو تصاویر پر بے ترتیب تبدیلیوں کا اطلاق کرتے ہیں۔
یہ بات بھی قابل توجہ ہے کہ ڈیٹاسیٹ کا سائز اور عہدوں کی تعداد ایسے عوامل ہیں جو شفلنگ اور اضافہ جیسی تکنیکوں کو استعمال کرنے کے فیصلے پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ چھوٹے ڈیٹا سیٹس کے لیے، یہ تکنیکیں خاص طور پر فائدہ مند ہیں کیونکہ یہ تغیرات کو متعارف کروا کر اوور فٹنگ کو کم کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ اس کے برعکس، بہت بڑے ڈیٹاسیٹس کے لیے، ڈیٹا کا قدرتی تنوع پہلے سے ہی کافی تغیرات فراہم کر سکتا ہے، جس سے وسیع تر اضافہ کی ضرورت کم ہو جاتی ہے۔
جبکہ تصاویر کا ایک ہی سیٹ ماڈل ٹریننگ کے دوران دوروں میں استعمال کیا جاتا ہے، پریزنٹیشن کی ترتیب کو عام طور پر شفلنگ کے ذریعے تبدیل کیا جاتا ہے، اور ڈیٹا کو بڑھانے کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے تصاویر کی ظاہری شکل میں ترمیم کی جا سکتی ہے۔ یہ پریکٹسز ماڈل کی غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا کو عام کرنے اور اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی صلاحیت کو بڑھانے کے لیے لازمی ہیں، اس طرح کمپیوٹر ویژن کے کاموں میں مشین لرننگ ماڈلز کی مضبوطی کو اوور فٹنگ اور بہتر بنانے کے بنیادی چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ایم ایل کے ساتھ بنیادی کمپیوٹر ویژن:
- AI وژن ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال ہونے والی تصاویر کی تعداد کا تعین کیسے کریں؟
- تصویر کی شناخت میں زیادہ پیچیدہ منظرناموں کو سنبھالنے کے لیے ہمیں convolutional neural نیٹ ورکس (CNNs) کی ضرورت کیوں ہے؟
- ایکٹیویشن فنکشن "ریلو" نیورل نیٹ ورک میں اقدار کو کیسے فلٹر کرتا ہے؟
- مشین لرننگ میں آپٹیمائزر فنکشن اور نقصان کے فنکشن کا کیا کردار ہے؟
- ایم ایل کے ساتھ کمپیوٹر وژن میں نیورل نیٹ ورک کی ان پٹ لیئر فیشن MNIST ڈیٹاسیٹ میں تصاویر کے سائز سے کیسے میل کھاتی ہے؟
- فیشن MNIST ڈیٹاسیٹ کو کمپیوٹر کی تربیت میں اشیاء کو پہچاننے کا مقصد کیا ہے؟