کسی کو کیسے پتہ چلے گا کہ ماڈل کو صحیح طریقے سے تربیت دی گئی ہے؟ کیا درستگی ایک اہم اشارے ہے اور کیا اسے 90% سے اوپر ہونا ضروری ہے؟
اس بات کا تعین کرنا کہ آیا مشین لرننگ ماڈل مناسب طریقے سے تربیت یافتہ ہے ماڈل کی ترقی کے عمل کا ایک اہم پہلو ہے۔ اگرچہ درستگی ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے میں ایک اہم میٹرک (یا ایک کلیدی میٹرک) ہے، لیکن یہ ایک اچھی تربیت یافتہ ماڈل کا واحد اشارہ نہیں ہے۔ 90% سے زیادہ درستگی حاصل کرنا عالمگیر نہیں ہے۔
کیا ڈیٹا کے خلاف ایم ایل ماڈل کی جانچ کرنا جو پہلے ماڈل ٹریننگ میں استعمال کیا جا سکتا تھا مشین لرننگ میں ایک مناسب تشخیصی مرحلہ ہے؟
مشین لرننگ میں تشخیص کا مرحلہ ایک اہم مرحلہ ہے جس میں ڈیٹا کے خلاف ماڈل کی جانچ کرنا شامل ہے تاکہ اس کی کارکردگی اور تاثیر کا اندازہ لگایا جا سکے۔ ماڈل کی جانچ کرتے وقت، عام طور پر اس ڈیٹا کو استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے جو ٹریننگ کے مرحلے کے دوران ماڈل نے نہیں دیکھا۔ یہ غیر جانبدارانہ اور قابل اعتماد تشخیصی نتائج کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے۔
کیا تخمینہ پیشین گوئی کے بجائے ماڈل ٹریننگ کا حصہ ہے؟
مشین لرننگ کے میدان میں، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، یہ بیان "تقسیم پیشین گوئی کے بجائے ماڈل ٹریننگ کا ایک حصہ ہے" مکمل طور پر درست نہیں ہے۔ تخمینہ اور پیشین گوئی مشین لرننگ پائپ لائن میں الگ الگ مراحل ہیں، ہر ایک مختلف مقصد کی تکمیل کرتا ہے اور مختلف مقامات پر ہوتا ہے۔
ڈیٹا دستاویز کے موازنہ کے لیے ماڈل کو تربیت دینے کے لیے کون سا ML الگورتھم موزوں ہے؟
ایک الگورتھم جو ڈیٹا دستاویز کے موازنہ کے لیے ماڈل کو تربیت دینے کے لیے موزوں ہے وہ ہے کوزائن مماثلت کا الگورتھم۔ کوزائن مماثلت ایک اندرونی مصنوعات کی جگہ کے دو غیر صفر ویکٹروں کے درمیان مماثلت کا ایک پیمانہ ہے جو ان کے درمیان زاویہ کے کوزائن کی پیمائش کرتا ہے۔ دستاویز کے موازنہ کے تناظر میں، یہ تعین کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
Tensorflow 1 اور Tensorflow 2 ورژن کے درمیان Iris ڈیٹاسیٹ کو لوڈ کرنے اور تربیت دینے میں بنیادی فرق کیا ہیں؟
iris ڈیٹاسیٹ کو لوڈ کرنے اور تربیت دینے کے لیے فراہم کردہ اصل کوڈ TensorFlow 1 کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا اور ہو سکتا ہے کہ TensorFlow 2 کے ساتھ کام نہ کرے۔ یہ تفاوت TensorFlow کے اس نئے ورژن میں متعارف کرائی گئی کچھ تبدیلیوں اور اپ ڈیٹس کی وجہ سے پیدا ہوا، تاہم بعد میں تفصیل سے اس کا احاطہ کیا جائے گا۔ ایسے موضوعات جو براہ راست TensorFlow سے متعلق ہوں گے۔
مشین لرننگ الگورتھم نئے، نادیدہ ڈیٹا کی پیشن گوئی یا درجہ بندی کرنا سیکھ سکتے ہیں۔ بغیر لیبل والے ڈیٹا کے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کے ڈیزائن میں کیا شامل ہے؟
مشین لرننگ میں بغیر لیبل والے ڈیٹا کے لیے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کے ڈیزائن میں کئی اہم اقدامات اور غور و فکر شامل ہیں۔ بغیر لیبل والے ڈیٹا سے مراد وہ ڈیٹا ہوتا ہے جس میں پہلے سے طے شدہ ٹارگٹ لیبل یا زمرے نہیں ہوتے ہیں۔ اس کا مقصد ایسے ماڈل تیار کرنا ہے جو دستیاب نمونوں اور رشتوں کی بنیاد پر نئے، نادیدہ ڈیٹا کی درست پیش گوئی یا درجہ بندی کر سکیں۔
گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں ماڈل کیسے بنایا جائے؟
Google Cloud Machine Learning Engine میں ایک ماڈل بنانے کے لیے، آپ کو ایک منظم ورک فلو کی پیروی کرنے کی ضرورت ہے جس میں مختلف اجزاء شامل ہوں۔ ان اجزاء میں آپ کے ڈیٹا کی تیاری، آپ کے ماڈل کی وضاحت، اور اس کی تربیت شامل ہے۔ آئیے ہر قدم کو مزید تفصیل سے دیکھیں۔ 1. ڈیٹا کی تیاری: ایک ماڈل بنانے سے پہلے، یہ بہت ضروری ہے کہ آپ اپنا تیار کریں۔
تربیت کے لیے تشخیص 80% اور تشخیص کے لیے 20% کیوں ہے لیکن اس کے برعکس نہیں؟
مشین لرننگ کے تناظر میں 80% ویٹیج ٹریننگ کے لیے اور 20% ویٹیج کا تعین کئی عوامل پر مبنی ایک اسٹریٹجک فیصلہ ہے۔ اس تقسیم کا مقصد سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے اور ماڈل کی کارکردگی کی درست تشخیص کو یقینی بنانے کے درمیان توازن قائم کرنا ہے۔ اس جواب میں، ہم وجوہات کا جائزہ لیں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, مشین سیکھنے کے 7 اقدامات
AI میں وزن اور تعصبات کیا ہیں؟
وزن اور تعصب مصنوعی ذہانت کے میدان میں بنیادی تصورات ہیں، خاص طور پر مشین لرننگ کے شعبے میں۔ وہ مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت اور کام کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ ذیل میں وزن اور تعصبات کی ایک جامع وضاحت ہے، ان کی اہمیت اور مشین کے تناظر میں ان کا استعمال کیسے کیا جاتا ہے۔
مشین لرننگ میں ماڈل کی تعریف کیا ہے؟
مشین لرننگ میں ایک ماڈل سے مراد ریاضیاتی نمائندگی یا الگورتھم ہے جو کہ واضح طور پر پروگرام کیے بغیر پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے لیے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے۔ یہ مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایک بنیادی تصور ہے اور تصویر کی شناخت سے لے کر قدرتی زبان کی پروسیسنگ تک مختلف ایپلی کیشنز میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ میں