کیا ایک غیر زیر نگرانی ماڈل کو تربیت کی ضرورت ہے حالانکہ اس میں کوئی لیبل والا ڈیٹا نہیں ہے؟
مشین لرننگ میں ایک غیر زیر نگرانی ماڈل کو تربیت کے لیے لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہوتی ہے کیونکہ اس کا مقصد پہلے سے طے شدہ لیبل کے بغیر ڈیٹا کے اندر پیٹرن اور تعلقات تلاش کرنا ہے۔ اگرچہ غیر زیر نگرانی سیکھنے میں لیبل لگائے گئے ڈیٹا کا استعمال شامل نہیں ہے، لیکن ماڈل کو ڈیٹا کی بنیادی ساخت کو سیکھنے کے لیے ابھی بھی تربیتی عمل سے گزرنا پڑتا ہے۔
موسم خزاں کے فوجی کیڑے کے انفیکشن سے نمٹنے کے علاوہ، نذیرینی اور اس کی ٹیم کے کون سے دوسرے شعبے مانتے ہیں کہ مشین لرننگ انقلاب لا سکتی ہے؟
نذیرینی اور اس کی ٹیم پختہ یقین رکھتی ہے کہ مشین لرننگ میں کئی شعبوں میں انقلاب برپا کرنے کی صلاحیت موجود ہے جو کہ گرنے والے آرمی کیڑے کے انفیکشن سے نمٹنے کے علاوہ ہے۔ وہ بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے میں مشین لرننگ الگورتھم کی بے پناہ طاقت کو تسلیم کرتے ہیں، جس کا اطلاق مختلف ڈومینز پر کیا جا سکتا ہے۔ فصل کی بیماریوں کے انتظام کے تناظر میں، مشین لرننگ کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا لیب کا استعمال کرتے ہوئے صارفین GitHub کمٹ ڈیٹا کا تجزیہ کیسے کر سکتے ہیں اور کیا بصیرتیں حاصل کی جا سکتی ہیں؟
Google Cloud Datalab کا استعمال کرتے ہوئے GitHub کمٹ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے، صارفین اس کی طاقتور خصوصیات اور مشین لرننگ کے لیے مختلف Google ٹولز کے ساتھ انضمام کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ کمٹ ڈیٹا کو نکالنے اور اس پر کارروائی کرکے، گٹ ہب کے ذخیرے میں ترقیاتی عمل، کوڈ کے معیار، اور تعاون کے نمونوں کے بارے میں قیمتی بصیرتیں حاصل کی جا سکتی ہیں۔ یہ تجزیہ ڈویلپرز اور پروجیکٹ کی مدد کرسکتا ہے۔