کیا نمونے سے باہر ہونے والا نقصان توثیق کا نقصان ہے؟
گہری سیکھنے کے دائرے میں، خاص طور پر ماڈل کی تشخیص اور کارکردگی کی تشخیص کے تناظر میں، نمونہ سے باہر ہونے والے نقصان اور توثیق کے نقصان کے درمیان فرق کو بہت اہمیت حاصل ہے۔ ان تصورات کو سمجھنا ان پریکٹیشنرز کے لیے بہت ضروری ہے جو اپنے گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی افادیت اور عام کرنے کی صلاحیتوں کو سمجھنا چاہتے ہیں۔ ان شرائط کی پیچیدگیوں کو جاننے کے لیے،
کوئی مشین لرننگ میں تعصبات کا کیسے پتہ لگا سکتا ہے اور ان تعصبات کو کیسے روک سکتا ہے؟
مشین لرننگ ماڈلز میں تعصبات کا پتہ لگانا منصفانہ اور اخلاقی AI نظام کو یقینی بنانے کا ایک اہم پہلو ہے۔ تعصبات مشین لرننگ پائپ لائن کے مختلف مراحل سے پیدا ہوسکتے ہیں، بشمول ڈیٹا اکٹھا کرنا، پری پروسیسنگ، فیچر سلیکشن، ماڈل ٹریننگ، اور تعیناتی۔ تعصبات کا پتہ لگانے میں شماریاتی تجزیہ، ڈومین علم، اور تنقیدی سوچ کا امتزاج شامل ہوتا ہے۔ اس جواب میں، ہم
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۔
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
ڈیٹا کو ٹریننگ میں الگ کرنے اور ڈیپ لرننگ میں ڈیٹا سیٹس کی جانچ کرنے کا مقصد کیا ہے؟
ڈیٹا کو ٹریننگ میں الگ کرنے اور ڈیپ لرننگ میں ڈیٹا سیٹس کی جانچ کرنے کا مقصد تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی اور عام کرنے کی صلاحیت کا جائزہ لینا ہے۔ یہ پریکٹس اس بات کا اندازہ لگانے کے لیے ضروری ہے کہ ماڈل کس حد تک نادیدہ ڈیٹا پر پیش گوئی کر سکتا ہے اور اوور فٹنگ سے بچنے کے لیے، جو اس وقت ہوتا ہے جب کوئی ماڈل بہت زیادہ مہارت حاصل کر لیتا ہے۔
ہم ٹائم سیریز ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے نمونے سے باہر سیٹ کے طور پر ڈیٹا کے ایک حصے کو کیسے الگ کرتے ہیں؟
ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs) جیسی گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ٹائم سیریز کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے، یہ ضروری ہے کہ ڈیٹا کے ایک حصے کو نمونے سے باہر کے سیٹ کے طور پر الگ کیا جائے۔ یہ غیر نمونہ سیٹ غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا پر تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی اور عام کرنے کی صلاحیت کا جائزہ لینے کے لیے اہم ہے۔ مطالعہ کے اس میدان میں، خاص طور پر توجہ مرکوز
ماڈل کو ڈیٹاسیٹ پر تربیت دینے اور نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے بیرونی امیجز پر اس کی کارکردگی کا جائزہ لینے کی کیا اہمیت ہے؟
ڈیٹاسیٹ پر ماڈل کو تربیت دینا اور بیرونی امیجز پر اس کی کارکردگی کا جائزہ لینا مصنوعی ذہانت کے شعبے میں انتہائی اہمیت کا حامل ہے، خاص طور پر پائیتھون، ٹینسر فلو اور کیراس کے ساتھ ڈیپ لرننگ کے دائرے میں۔ یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بنانے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے کہ ماڈل نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر درست پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔ کی طرف سے
ہم اپنے تربیتی ڈیٹا کو تربیت اور ٹیسٹنگ سیٹوں میں کیسے الگ کرتے ہیں؟ یہ قدم کیوں اہم ہے؟
کتے بمقابلہ بلیوں کی شناخت کے لیے ایک convolutional neural نیٹ ورک (CNN) کو مؤثر طریقے سے تربیت دینے کے لیے، تربیتی ڈیٹا کو تربیت اور ٹیسٹنگ سیٹ میں الگ کرنا بہت ضروری ہے۔ یہ قدم، جسے ڈیٹا اسپلٹنگ کے نام سے جانا جاتا ہے، ایک مضبوط اور قابل اعتماد ماڈل تیار کرنے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ اس جواب میں، میں اس کے بارے میں تفصیلی وضاحت پیش کروں گا۔
جانچ کے دوران تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کیسے لگایا جا سکتا ہے؟
جانچ کے دوران تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانا ماڈل کی تاثیر اور وشوسنییتا کا جائزہ لینے میں ایک اہم قدم ہے۔ مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر ٹینسرفلو کے ساتھ ڈیپ لرننگ میں، ایسی کئی تکنیکیں اور میٹرکس ہیں جن کو جانچ کے دوران تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ
TensorFlow میں ٹیسٹنگ ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ماڈل کی درستگی کا اندازہ کیسے لگایا جا سکتا ہے؟
TensorFlow میں ٹیسٹنگ ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ماڈل کی درستگی کا اندازہ لگانے کے لیے، کئی مراحل پر عمل کرنے کی ضرورت ہے۔ اس عمل میں تربیت یافتہ ماڈل کو لوڈ کرنا، ٹیسٹنگ ڈیٹا کی تیاری، اور درستگی میٹرک کا حساب لگانا شامل ہے۔ سب سے پہلے، تربیت یافتہ ماڈل کو TensorFlow ماحول میں لوڈ کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ استعمال کرکے کیا جاسکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, TensorFlow, ڈیٹا پر تربیت اور جانچ, امتحان کا جائزہ