کیا عام طور پر تجویز کردہ ڈیٹا کو تربیت اور تشخیص کے درمیان 80% سے 20% کے قریب تقسیم کیا جاتا ہے؟
مشین لرننگ ماڈلز میں تربیت اور تشخیص کے درمیان معمول کی تقسیم طے نہیں ہے اور مختلف عوامل کی بنیاد پر مختلف ہو سکتی ہے۔ تاہم، عام طور پر یہ سفارش کی جاتی ہے کہ ڈیٹا کا ایک اہم حصہ تربیت کے لیے مختص کیا جائے، عام طور پر تقریباً 70-80%، اور بقیہ حصہ تشخیص کے لیے محفوظ رکھیں، جو کہ تقریباً 20-30% ہوگا۔ یہ تقسیم اس بات کو یقینی بناتی ہے۔
کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
TensorFlow ایک وسیع پیمانے پر استعمال کیا جانے والا اوپن سورس فریم ورک ہے جو گوگل کے ذریعے تیار کردہ مشین لرننگ کے لیے ہے۔ یہ ٹولز، لائبریریوں اور وسائل کا ایک جامع ماحولیاتی نظام فراہم کرتا ہے جو ڈویلپرز اور محققین کو مشین لرننگ کے ماڈلز کو موثر طریقے سے بنانے اور تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کے تناظر میں، TensorFlow نہ صرف ان ماڈلز کو تربیت دینے کی صلاحیت رکھتا ہے بلکہ اس میں سہولت بھی فراہم کرتا ہے۔
تربیت کے دوران متعدد بار ڈیٹاسیٹ پر تکرار کرنے کا مقصد کیا ہے؟
گہری سیکھنے کے میدان میں نیورل نیٹ ورک ماڈل کی تربیت کرتے وقت، ڈیٹاسیٹ پر متعدد بار اعادہ کرنا عام رواج ہے۔ یہ عمل، جسے عہد پر مبنی تربیت کے نام سے جانا جاتا ہے، ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور بہتر عمومی کاری کے حصول میں ایک اہم مقصد فراہم کرتا ہے۔ تربیت کے دوران متعدد بار ڈیٹاسیٹ پر تکرار کی بنیادی وجہ ہے۔
نیورل مشین ٹرانسلیشن ماڈل کی ساخت کیا ہے؟
نیورل مشین ٹرانسلیشن (NMT) ماڈل ایک گہری سیکھنے پر مبنی نقطہ نظر ہے جس نے مشینی ترجمہ کے شعبے میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ اس نے ماخذ اور ہدف کی زبانوں کے درمیان نقشہ سازی کو براہ راست ماڈلنگ کرکے اعلیٰ معیار کے تراجم پیدا کرنے کی صلاحیت کی وجہ سے خاصی مقبولیت حاصل کی ہے۔ اس جواب میں، ہم روشنی ڈالتے ہوئے، NMT ماڈل کی ساخت کو تلاش کریں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, گہری سیکھنے ، ازگر اور ٹینسرفلو کے ساتھ چیٹ بوٹ بنانا, ایک ماڈل کی تربیت, امتحان کا جائزہ
AI پونگ گیم میں نیورل نیٹ ورک ماڈل کی آؤٹ پٹ کی نمائندگی کیسے کی جاتی ہے؟
TensorFlow.js کا استعمال کرتے ہوئے لاگو کردہ AI Pong گیم میں، نیورل نیٹ ورک ماڈل کے آؤٹ پٹ کو اس طرح دکھایا جاتا ہے جو گیم کو فیصلے کرنے اور کھلاڑی کے اعمال کا جواب دینے کے قابل بناتا ہے۔ یہ سمجھنے کے لیے کہ یہ کیسے حاصل ہوتا ہے، آئیے گیم میکینکس کی تفصیلات اور نیورل نیٹ ورک کے کردار کا جائزہ لیتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, TensorFlow.js والے براؤزر میں گہری سیکھنے, TensorFlow.js میں AI پونگ, امتحان کا جائزہ
ہم 'fit' فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے اپنے نیٹ ورک کو کیسے تربیت دیتے ہیں؟ تربیت کے دوران کن پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے؟
TensorFlow میں 'fit' فنکشن نیورل نیٹ ورک ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ نیٹ ورک کی تربیت میں ان پٹ ڈیٹا اور مطلوبہ آؤٹ پٹ کی بنیاد پر ماڈل کے پیرامیٹرز کے وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کرنا شامل ہے۔ اس عمل کو اصلاح کے نام سے جانا جاتا ہے اور یہ نیٹ ورک کے لیے سیکھنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے اہم ہے۔ تربیت دینے کے لئے
یہ جانچنے کا مقصد کیا ہے کہ آیا تربیت سے پہلے محفوظ شدہ ماڈل پہلے سے موجود ہے؟
گہرے سیکھنے کے ماڈل کی تربیت کرتے وقت، تربیت کا عمل شروع کرنے سے پہلے یہ جانچنا ضروری ہے کہ آیا محفوظ کردہ ماڈل پہلے سے موجود ہے یا نہیں۔ یہ قدم کئی مقاصد کو پورا کرتا ہے اور تربیتی ورک فلو کو بہت فائدہ پہنچا سکتا ہے۔ کتے بمقابلہ بلیوں کی شناخت کے لیے کنوولیشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) کے استعمال کے تناظر میں، یہ جانچنے کا مقصد کہ آیا
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, کتوں بمقابلہ بلیوں کی شناخت کے لئے مجاز اعصابی نیٹ ورک کا استعمال, نیٹ ورک کی تربیت, امتحان کا جائزہ
عمل کی پیشن گوئی کرنے کے لیے نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتے وقت ہر گیم کے تکرار کے دوران عمل کا انتخاب کیسے کیا جاتا ہے؟
ہر گیم کے تکرار کے دوران جب ایکشن کی پیشن گوئی کرنے کے لیے نیورل نیٹ ورک کا استعمال کیا جاتا ہے، تو عمل کا انتخاب عصبی نیٹ ورک کے آؤٹ پٹ کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک گیم کی موجودہ حالت میں ان پٹ کے طور پر لیتا ہے اور ممکنہ کارروائیوں پر امکانی تقسیم پیدا کرتا ہے۔ منتخب کردہ عمل پھر اس کی بنیاد پر منتخب کیا جاتا ہے۔
ہم نیورل نیٹ ورک ماڈل ڈیفینیشن فنکشن میں ان پٹ لیئر کیسے بناتے ہیں؟
نیورل نیٹ ورک ماڈل ڈیفینیشن فنکشن میں ان پٹ لیئر بنانے کے لیے، ہمیں نیورل نیٹ ورکس کے بنیادی تصورات اور مجموعی فن تعمیر میں ان پٹ لیئر کے کردار کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ TensorFlow اور OpenAI کا استعمال کرتے ہوئے ایک گیم کھیلنے کے لیے اعصابی نیٹ ورک کو تربیت دینے کے تناظر میں، ان پٹ پرت
مشین لرننگ کا مقصد کیا ہے اور یہ روایتی پروگرامنگ سے کیسے مختلف ہے؟
مشین لرننگ کا مقصد الگورتھم اور ماڈلز تیار کرنا ہے جو کمپیوٹرز کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر خود بخود تجربے سے سیکھنے اور بہتر بنانے کے قابل بناتے ہیں۔ یہ روایتی پروگرامنگ سے مختلف ہے، جہاں مخصوص کاموں کو انجام دینے کے لیے واضح ہدایات فراہم کی جاتی ہیں۔ مشین لرننگ میں ایسے ماڈلز کی تخلیق اور تربیت شامل ہے جو پیٹرن سیکھ سکتے ہیں اور پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں۔