گراف ریگولرائزیشن مشین لرننگ میں ایک بنیادی تکنیک ہے جس میں ایک گراف بنانا شامل ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ TensorFlow کے ساتھ نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) کے تناظر میں، گراف اس بات کی وضاحت کرتے ہوئے بنایا گیا ہے کہ ڈیٹا پوائنٹس ان کی مماثلت یا رشتوں کی بنیاد پر کیسے جڑے ہوئے ہیں۔ اس گراف کو بنانے کی ذمہ داری ڈیٹا سائنسدان یا مشین لرننگ انجینئر پر ہے جو ماڈل کو ڈیزائن کر رہا ہے۔
NSL میں گراف ریگولرائزیشن کے لیے گراف بنانے کے لیے، عام طور پر درج ذیل مراحل پر عمل کیا جاتا ہے:
1. ڈیٹا کی نمائندگی: پہلا قدم یہ ہے کہ ڈیٹا پوائنٹس کو مناسب فارمیٹ میں پیش کیا جائے۔ اس میں ڈیٹا پوائنٹس کو فیچر ویکٹر یا ایمبیڈنگز کے طور پر انکوڈنگ کرنا شامل ہوسکتا ہے جو ڈیٹا کے بارے میں متعلقہ معلومات حاصل کرتے ہیں۔
2. مماثلت کی پیمائش: اگلا، ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی مقدار درست کرنے کے لیے ایک مماثلت کی پیمائش کی گئی ہے۔ یہ مختلف میٹرکس پر مبنی ہو سکتا ہے جیسے یوکلیڈین فاصلہ، کوزائن مماثلت، یا گراف پر مبنی اقدامات جیسے مختصر ترین راستے۔
3. دہلیز: استعمال شدہ مماثلت کی پیمائش پر منحصر ہے، یہ تعین کرنے کے لیے ایک حد لاگو کی جا سکتی ہے کہ گراف میں کون سے ڈیٹا پوائنٹس جڑے ہوئے ہیں۔ حد سے اوپر مماثلت والے ڈیٹا پوائنٹس گراف میں کناروں سے جڑے ہوئے ہیں۔
4. گراف کی تعمیر: حسابی مماثلت اور حد کو استعمال کرتے ہوئے، ایک گراف کا ڈھانچہ بنایا جاتا ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے ان کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ یہ گراف NSL فریم ورک میں گراف ریگولرائزیشن تکنیک کو لاگو کرنے کی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے۔
5. ماڈل میں شامل کرنا: گراف کی تعمیر کے بعد، اسے مشین لرننگ ماڈل میں ریگولرائزیشن کی اصطلاح کے طور پر ضم کر دیا جاتا ہے۔ تربیت کے دوران گراف کے ڈھانچے کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، ماڈل گراف میں انکوڈ کردہ ڈیٹا اور تعلقات دونوں سے سیکھ سکتا ہے، جس کی وجہ سے عمومی کارکردگی میں بہتری آتی ہے۔
مثال کے طور پر، نیم زیر نگرانی سیکھنے کے کام میں جہاں لیبل لگے اور بغیر لیبل والے ڈیٹا پوائنٹس دستیاب ہوتے ہیں، گراف ریگولرائزیشن لیبل کی معلومات کو گراف کے ذریعے پھیلانے میں مدد کر سکتی ہے تاکہ بغیر لیبل والے ڈیٹا پوائنٹس پر ماڈل کی پیشین گوئیوں کو بہتر بنایا جا سکے۔ ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کا فائدہ اٹھا کر، ماڈل ایک زیادہ مضبوط نمائندگی سیکھ سکتا ہے جو ڈیٹا کی تقسیم کے بنیادی ڈھانچے کو حاصل کرتا ہے۔
TensorFlow کے ساتھ NSL کے تناظر میں گراف ریگولرائزیشن میں ایک گراف بنانا شامل ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ اس گراف کو بنانے کی ذمہ داری ڈیٹا سائنسدان یا مشین لرننگ انجینئر پر عائد ہوتی ہے، جو ڈیٹا کی نمائندگی، مماثلت کی پیمائش، حد، اور گراف کو بہتر کارکردگی کے لیے مشین لرننگ ماڈل میں شامل کرنے کے لیے گراف کی تعمیر کے مراحل کی وضاحت کرتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں