دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ماڈل کی تعمیر میں کئی مراحل شامل ہیں، ہر ایک مضبوط اور درست ماڈل کی تعمیر میں اہم ہے۔ اس وضاحت میں، ہم اس طرح کے ماڈل کی تعمیر کے تفصیلی عمل کا جائزہ لیں گے، جس میں ہر قدم کی جامع تفہیم فراہم کی جائے گی۔
مرحلہ 1: ڈیٹا کی تیاری
پہلا قدم دستاویز کی درجہ بندی کے لیے ڈیٹا کو اکٹھا کرنا اور پہلے سے عمل کرنا ہے۔ اس میں دستاویزات کا متنوع سیٹ جمع کرنا شامل ہے جو مطلوبہ زمروں یا کلاسوں کا احاطہ کرتا ہے۔ ڈیٹا کو لیبل لگانا چاہیے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ہر دستاویز صحیح کلاس سے منسلک ہے۔ پری پروسیسنگ میں غیر ضروری حروف کو ہٹا کر متن کو صاف کرنا، اسے چھوٹے حروف میں تبدیل کرنا، اور متن کو الفاظ یا ذیلی الفاظ میں ٹوکنائز کرنا شامل ہے۔ مزید برآں، فیچر انجینئرنگ کی تکنیک جیسے TF-IDF یا لفظ ایمبیڈنگز کو متن کی زیادہ ساختی شکل میں نمائندگی کرنے کے لیے لاگو کیا جا سکتا ہے۔
مرحلہ 2: گراف کی تعمیر
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ میں، ڈیٹا کو دستاویزات کے درمیان تعلقات کو پکڑنے کے لیے گراف ڈھانچے کے طور پر پیش کیا جاتا ہے۔ گراف اسی طرح کی دستاویزات کو ان کے مواد کی مماثلت کی بنیاد پر جوڑ کر بنایا گیا ہے۔ یہ k-nearest پڑوسی (KNN) یا cosine مماثلت جیسی تکنیکوں کا استعمال کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے۔ گراف کو اس طرح سے بنایا جانا چاہئے جو ایک ہی طبقے کی دستاویزات کے درمیان رابطے کو فروغ دے جبکہ مختلف طبقات کے دستاویزات کے درمیان روابط کو محدود کرے۔
مرحلہ 3: مخالفانہ تربیت
مخالفانہ تربیت اعصابی ساختی سیکھنے کا ایک اہم جزو ہے۔ یہ ماڈل کو لیبل لگے اور بغیر لیبل والے ڈیٹا دونوں سے سیکھنے میں مدد کرتا ہے، اسے مزید مضبوط اور عام کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس مرحلے میں، ماڈل کو لیبل لگائے گئے ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے جبکہ بیک وقت بغیر لیبل والے ڈیٹا کو پریشان کرتا ہے۔ ان پٹ ڈیٹا پر بے ترتیب شور یا مخالفانہ حملوں کو لاگو کرکے پریشانیوں کو متعارف کرایا جاسکتا ہے۔ ماڈل کو ان ہنگامہ آرائیوں کے لیے کم حساس ہونے کی تربیت دی جاتی ہے، جس کی وجہ سے نادیدہ ڈیٹا پر کارکردگی بہتر ہوتی ہے۔
مرحلہ 4: ماڈل آرکیٹیکچر
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے مناسب ماڈل فن تعمیر کا انتخاب بہت ضروری ہے۔ عام انتخاب میں کنوولیشنل نیورل نیٹ ورکس (CNNs)، ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs)، یا ٹرانسفارمر ماڈل شامل ہیں۔ دستاویزات کے درمیان رابطے کو مدنظر رکھتے ہوئے ماڈل کو گراف ساختہ ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا جانا چاہیے۔ گراف کنوولیشنل نیٹ ورکس (GCNs) یا گراف توجہ نیٹ ورکس (GATs) اکثر گراف کی ساخت کو پروسیس کرنے اور بامعنی نمائندگی نکالنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
مرحلہ 5: تربیت اور تشخیص
ایک بار ماڈل فن تعمیر کی وضاحت ہو جانے کے بعد، اگلا مرحلہ لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو تربیت دینا ہے۔ تربیتی عمل میں سٹاکاسٹک گراڈینٹ ڈیسنٹ (SGD) یا ایڈم آپٹیمائزر جیسی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانا شامل ہے۔ تربیت کے دوران، ماڈل دستاویزات کو ان کی خصوصیات اور گراف کے ڈھانچے میں پکڑے گئے رشتوں کی بنیاد پر درجہ بندی کرنا سیکھتا ہے۔ تربیت کے بعد، ماڈل کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے الگ ٹیسٹ سیٹ پر جانچا جاتا ہے۔ تشخیصی میٹرکس جیسے درستگی، درستگی، یاد کرنا، اور F1 سکور عام طور پر ماڈل کی تاثیر کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
مرحلہ 6: فائن ٹیوننگ اور ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ
ماڈل کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لیے، فائن ٹیوننگ کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ اس میں ٹرانسفر لرننگ یا لرننگ ریٹ شیڈولنگ جیسی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا شامل ہے۔ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ بھی اہم ہے۔ پیرامیٹرز جیسے سیکھنے کی شرح، بیچ کا سائز، اور ریگولرائزیشن کی طاقت کو گرڈ سرچ یا بے ترتیب تلاش جیسی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ٹیون کیا جا سکتا ہے۔ فائن ٹیوننگ اور ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کا یہ تکراری عمل بہترین ممکنہ کارکردگی کو حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔
مرحلہ 7: تخمینہ اور تعیناتی۔
ایک بار جب ماڈل تربیت یافتہ اور ٹھیک ہو جاتا ہے، تو اسے دستاویز کی درجہ بندی کے کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ نئے، غیر دیکھے ہوئے دستاویزات کو ماڈل میں فیڈ کیا جا سکتا ہے، اور یہ سیکھے ہوئے نمونوں کی بنیاد پر ان کی متعلقہ کلاسوں کی پیش گوئی کرے گا۔ ریئل ٹائم دستاویز کی درجہ بندی کی صلاحیتیں فراہم کرنے کے لیے ماڈل کو مختلف ماحول، جیسے ویب ایپلیکیشنز، APIs، یا ایمبیڈڈ سسٹمز میں تعینات کیا جا سکتا ہے۔
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ ماڈل کی تعمیر میں ڈیٹا کی تیاری، گراف کی تعمیر، مخالفانہ تربیت، ماڈل فن تعمیر کا انتخاب، تربیت، تشخیص، فائن ٹیوننگ، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، اور آخر میں، اندازہ اور تعیناتی شامل ہے۔ ہر قدم ایک درست اور مضبوط ماڈل کی تعمیر میں اہم کردار ادا کرتا ہے جو دستاویزات کو مؤثر طریقے سے درجہ بندی کر سکتا 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