کیا آٹو ایم ایل ویژن کو تصاویر کے علاوہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے حسب ضرورت استعمال کیا جا سکتا ہے؟
AutoML Vision ایک مشین لرننگ پروڈکٹ ہے جسے گوگل کلاؤڈ نے تیار کیا ہے، خاص طور پر تصویری ڈیٹا کی درجہ بندی، پتہ لگانے اور تشریح کرنے کے لیے حسب ضرورت ماڈلز بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس کی بنیادی فعالیت تربیت کے عمل کو خودکار بنانے، تشخیص کرنے، اور تصویر پر مبنی کاموں، جیسے تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، اور تصویر کی تقسیم کے لیے گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی تعیناتی پر مرکوز ہے۔ یہ جاننے کے لیے کہ آیا آٹو ایم ایل ویژن کو تصاویر کے علاوہ ڈیٹا کی اقسام کے تجزیہ کے لیے حسب ضرورت استعمال کیا جا سکتا ہے، اس کے فن تعمیر، ان پٹ طریقوں اور گوگل کلاؤڈ کی آٹو ایم ایل پیشکشوں کے وسیع تر سیاق و سباق کا جائزہ لینا ضروری ہے۔
آٹو ایم ایل ویژن: دائرہ کار اور ڈیزائن
آٹو ایم ایل ویژن خودکار تصویری تجزیہ کی بنیاد پر کام کرتا ہے۔ اس کا یوزر انٹرفیس، ڈیٹا کے اندراج کے طریقہ کار، پروسیسنگ سے پہلے کے اقدامات، ماڈل آرکیٹیکچرز، اور تشخیصی میٹرکس سبھی بصری ڈیٹا کے لیے تیار کیے گئے ہیں۔ سروس کو امیج فائلز (جیسے JPEG، PNG) اور زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں کے لیے متعلقہ لیبلز کی شکل میں ان پٹ ڈیٹا کی توقع ہے۔ صارف Google Cloud Console یا API کے ذریعے تصویری ڈیٹا سیٹس اپ لوڈ کرتا ہے، مطلوبہ کام (درجہ بندی یا آبجیکٹ کا پتہ لگانے) کی وضاحت کرتا ہے، اور سسٹم صارف سے گہرائی سے مشین سیکھنے کی مہارت کی ضرورت کے بغیر ڈیٹا کی تقسیم، فیچر نکالنے، ماڈل سلیکشن، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، اور ٹریننگ پائپ لائن کا انتظام کرتا ہے۔
بنیادی ٹکنالوجی اسٹیک convolutional neural نیٹ ورکس (CNNs) اور متعلقہ فن تعمیر کا استعمال کرتی ہے، جو کہ خاص طور پر spatially correlated data سے خصوصیات نکالنے میں ماہر ہوتے ہیں، جیسے کہ تصاویر میں پکسل arrays۔ آٹو ایم ایل ویژن کا آؤٹ پٹ عام طور پر ایک تربیت یافتہ ماڈل ہوتا ہے جس کا استعمال امیج کلاسز یا باؤنڈنگ باکس کوآرڈینیٹس کی پیش گوئی کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
ڈیٹا کی اقسام کا تجزیہ
آٹو ایم ایل ویژن کے ڈیزائن کی خصوصیت کو دیکھتے ہوئے، اس کی افادیت تصویری قسم کے ڈیٹا تک محدود ہے۔ نان امیج ڈیٹا (جیسے ٹیبلولر ڈیٹا، ٹائم سیریز ڈیٹا، آڈیو فائلز، یا ٹیکسٹ دستاویزات) داخل کرنے کی کوشش کے نتیجے میں متعدد پرتوں میں عدم مطابقت پیدا ہو جائے گی، ڈیٹا کے ادخال سے لے کر ماڈل پروسیسنگ تک۔ یہ نظام نان امیج ڈیٹا پر تجزیہ، فیچر انجینئرنگ، یا ماڈلنگ کے لیے میکانزم فراہم نہیں کرتا ہے۔
مثال کے طور پر، فرض کریں کہ کوئی صارف ٹیبلولر ڈیٹا (جیسے کسٹمر کے لین دین یا سینسر ریڈنگ) کی نمائندگی کرنے والی CSV فائل کو AutoML Vision میں اپ لوڈ کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ سروس اس فارمیٹ کو قبول نہیں کرے گی، کیونکہ یہ اسے درست امیج ان پٹ کے طور پر تسلیم نہیں کرتی ہے۔ یہاں تک کہ اگر ٹیبلولر ڈیٹا کو کسی طرح تصویری شکل میں تبدیل کر دیا گیا تھا (مثال کے طور پر، ہیٹ میپ یا چارٹ کو پیش کرکے اور اسے PNG کے طور پر محفوظ کر کے)، ڈیٹا کے معنوی معنی کو محفوظ نہیں رکھا جائے گا، اور تربیت یافتہ ماڈل ٹیبلر ڈیٹا سے وابستہ اصل تجزیاتی مقاصد کے لیے موزوں نہیں ہوں گے۔
اسی طرح، آڈیو ڈیٹا (جیسے تقریر یا ماحولیاتی آواز) یا ٹیکسٹ ڈیٹا (دستاویزات، ای میلز، سوشل میڈیا پوسٹس) کے لیے خصوصی پری پروسیسنگ اور ماڈل فن تعمیر کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگرچہ ایسی تحقیقی تکنیکیں موجود ہیں جو CNN پر مبنی تجزیہ کے لیے آڈیو سگنلز کو سپیکٹروگرام امیجز میں تبدیل کرتی ہیں یا ٹیکسٹ ڈیٹا کو امیج نما میٹرکس کے طور پر انکوڈ کرتی ہیں، لیکن یہ نقطہ نظر مقامی طور پر AutoML Vision کے ذریعے تعاون یافتہ نہیں ہیں، اور ان کے نفاذ کے لیے پروڈکٹ کے مطلوبہ استعمال کے دائرہ سے باہر ایک حسب ضرورت پری پروسیسنگ پائپ لائن کی ضرورت ہوگی۔
آٹو ایم ایل فیملی: امیجز سے آگے کے طریقوں
اگرچہ آٹو ایم ایل ویژن صرف تصویری ڈیٹا تک محدود ہے، گوگل کلاؤڈ آٹو ایم ایل پروڈکٹس کا ایک مجموعہ شامل ہے، ہر ایک مختلف ڈیٹا کی اقسام کے لیے تیار کیا گیا ہے:
1. آٹو ایم ایل میزیں: سٹرکچرڈ، ٹیبلولر ڈیٹا جیسے اسپریڈ شیٹس، ڈیٹا بیس، اور CSV فائلوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ آٹو ایم ایل ٹیبلز خودکار فیچر انجینئرنگ، ماڈل سلیکشن (بشمول گریڈیئنٹ بوسٹنگ، رینڈم فارسٹس، اور نیورل نیٹ ورکس)، اور ٹیبلر ڈیٹا پر ریگریشن اور درجہ بندی کے کاموں کے لیے موزوں تشخیصی میٹرکس فراہم کرتا ہے۔
2. آٹو ایم ایل قدرتی زبان: ٹیکسٹ ڈیٹا کے لیے بنایا گیا مقصد، معاون کام جیسے جذبات کا تجزیہ، ہستی نکالنا، اور متن کی درجہ بندی۔ یہ دستاویز اور جملے کی سطح کی تشریح کے لیے موزوں قدرتی لینگویج پروسیسنگ (NLP) ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔
3. آٹو ایم ایل ویڈیو انٹیلی جنس: ویڈیو ڈیٹا، ویڈیو کی درجہ بندی، آبجیکٹ ٹریکنگ، اور عمل کی شناخت جیسے کاموں کو فعال کرنے کے لیے۔ یہ وقتی اور مقامی ماڈلنگ کی تکنیکوں کا فائدہ اٹھاتا ہے۔
4. آٹو ایم ایل ترجمہ: مختلف زبانوں میں ٹیکسٹ ڈیٹا کے لیے حسب ضرورت ترجمے کے ماڈلز کی خودکار تربیت کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
ان آٹو ایم ایل پروڈکٹس میں سے ہر ایک ماڈل کی ترقی میں شامل پیچیدہ مراحل کو خودکار بنا کر مشین لرننگ کو جمہوری بنانے کے بنیادی مقصد کا اشتراک کرتا ہے۔ تاہم، ہر ایک کو اس کے متعلقہ ڈیٹا موڈلیٹی سے درپیش منفرد تقاضوں اور چیلنجوں کے لیے تیار کیا گیا ہے۔
ڈڈیکٹک مثال: کیسز اور پروڈکٹ کا انتخاب استعمال کریں۔
کسی ایسے کاروبار پر غور کریں جو مینوفیکچرنگ کے عمل میں کوالٹی کنٹرول کو خودکار بنانے کے لیے مصنوعات کی نقائص کی تصاویر کا معائنہ کر رہا ہو۔ آٹو ایم ایل ویژن اس استعمال کے معاملے کے لیے مثالی ہے، کیونکہ اسے مصنوعات کی ظاہری شکل میں ٹھیک ٹھیک فرق کو پہچاننے اور نقائص کی درجہ بندی کرنے یا تلاش کرنے کی تربیت دی جا سکتی ہے۔ صارف پروڈکٹ کی تصاویر کا لیبل لگا ڈیٹا سیٹ اپ لوڈ کرتا ہے، اور آٹو ایم ایل ویژن خرابی کا پتہ لگانے والے ماڈل کی تربیت کو سنبھالتا ہے۔
اس کا موازنہ اس منظر نامے سے کریں جہاں کوئی کاروبار سٹرکچرڈ ڈیٹا جیسے کہ ڈیموگرافکس، خریداری کی سرگزشت اور منگنی کے میٹرکس کی بنیاد پر گاہک کی آمدورفت کی پیش گوئی کرنا چاہتا ہے۔ اس صورت میں، ڈیٹا مکمل طور پر غیر بصری ہے اور میزوں میں بہترین نمائندگی کرتا ہے۔ آٹو ایم ایل ٹیبلز ایک مناسب ٹول ہے، کیونکہ یہ ٹیبلولر ڈیٹا پر کارروائی کرسکتا ہے، خودکار فیچر انجینئرنگ انجام دے سکتا ہے (مثلاً گمشدہ اقدار کو سنبھالنا، زمرہ وارانہ متغیرات کو انکوڈنگ کرنا)، اور درجہ بندی کے لیے بہترین ماڈلز کا انتخاب کر سکتا ہے۔
آڈیو تجزیہ کے لیے، جیسے ماحولیاتی آوازوں کی درجہ بندی کرنا یا تقریر کی نقل کرنا، گوگل کلاؤڈ اسپیچ ٹو ٹیکسٹ اور آٹو ایم ایل نیچرل لینگویج (ڈاؤن اسٹریم ٹیکسٹ تجزیہ کے لیے) جیسی خدمات فراہم کرتا ہے، لیکن آٹو ایم ایل ویژن اس وقت تک موزوں نہیں ہوگا جب تک کہ آڈیو ڈیٹا کو پہلے تصویری شکل میں تبدیل نہ کر دیا جائے (جیسے کہ ایک اسپیکٹروگرام)، اور اس کے بعد انجن کی اس خصوصیت پر بھی انحصار کرے گا، اور اس کے بعد اس کے انجن کے نتائج بھی مناسب ہیں۔ تجزیاتی مقصد.
تکنیکی نقطہ نظر: آٹو ایم ایل ویژن کو غیر تصویری ڈیٹا تک کیوں نہیں بڑھایا جا سکتا
آٹو ایم ایل ویژن کی تعمیراتی مہارت کئی تکنیکی پہلوؤں میں جڑی ہوئی ہے:
- ڈیٹا ان پٹ لیئر: آٹو ایم ایل ویژن کے APIs اور یوزر انٹرفیس کو مخصوص فارمیٹس میں تصویری فائلوں کو داخل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ نان امیج ڈیٹا فارمیٹس کو پارس کرنے کا کوئی بندوبست نہیں ہے۔
- پری پروسیسنگ پائپ لائن: پری پروسیسنگ کے مراحل تصویروں کے لیے تیار کیے گئے ہیں، بشمول سائز تبدیل کرنا، پکسل کی قدروں کو معمول پر لانا، اور ڈیٹا کو بڑھانے کی تکنیک جیسے گھماؤ، پلٹنا، اور تراشنا۔ غیر تصویری ڈیٹا کو ایسی تبدیلیوں سے فائدہ نہیں ہوتا۔
- ماڈل آرکیٹیکچر: ماڈل آرکیٹیکچرز (CNNs، ممکنہ طور پر پتہ لگانے یا تقسیم کرنے کے لیے حسب ضرورت پرتوں کے ساتھ) کو مقامی محل وقوع اور امیج ڈیٹا میں تبدیلی کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ غیر تصویری اعداد و شمار، جیسے سیلز ریکارڈ کی میز، ان خصوصیات کے مالک نہیں ہیں اور اس طرح ایسے ماڈلز کے لیے موزوں نہیں ہوں گے۔
- لیبلنگ اور تشخیص: لیبلنگ ٹولز اور تشخیصی میٹرکس (تصویر کی کلاسوں کے لیے درستگی، درستگی، یاد کرنا؛ آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے لیے اوسط درستگی) کی وضاحت تصویر پر مبنی کاموں کے ارد گرد کی گئی ہے۔
- برآمد اور تعیناتی۔: آٹو ایم ایل ویژن میں تربیت یافتہ ماڈلز کو امیج انفرنس کے لیے موزوں فارمیٹس میں ایکسپورٹ کیا جاتا ہے (مثلاً TensorFlow SavedModel، Edge TPU)۔ ان پٹ کے دستخط ان پٹ کے بطور امیجز کی توقع کرتے ہیں۔
ان وجوہات کی بناء پر، آٹو ایم ایل ویژن کو اس کی پری پروسیسنگ، ماڈلنگ، اور تعیناتی کے بنیادی ڈھانچے کو بنیادی طور پر تبدیل کیے بغیر غیر امیج ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے اپنی مرضی کے مطابق نہیں بنایا جا سکتا، ایسی صورت میں یہ اپنی موجودہ شکل میں آٹو ایم ایل ویژن نہیں رہ جائے گا۔
بہترین طریقہ کار: درست آٹو ایم ایل پروڈکٹ کا انتخاب
مشین لرننگ کے کسی مسئلے سے رجوع کرتے وقت، ڈیٹا کی قسم کو مناسب آٹو ایم ایل پروڈکٹ کے انتخاب میں رہنمائی کرنی چاہیے:
– تصویری ڈیٹا کے لیے (مثلاً تصویریں، طبی اسکین، سیٹلائٹ امیجز): AutoML Vision استعمال کریں۔
- سٹرکچرڈ ٹیبلر ڈیٹا کے لیے (مثلاً، اسپریڈ شیٹس، ڈیٹا بیس ٹیبل): آٹو ایم ایل ٹیبلز استعمال کریں۔
– مفت فارم یا ساختی متن کے لیے (مثال کے طور پر، دستاویزات، جائزے، ای میلز): AutoML قدرتی زبان استعمال کریں۔
– ویڈیوز کے لیے (مثلاً نگرانی کی فوٹیج، کھیلوں کی ریکارڈنگ): AutoML ویڈیو انٹیلی جنس استعمال کریں۔
– ترجمہ کے کاموں کے لیے: AutoML ترجمہ استعمال کریں۔
کسی پروڈکٹ کو اس کے مطلوبہ ڈیٹا کے طریقہ کار سے باہر استعمال کرنے کی کوشش کرنے سے سب سے زیادہ نتائج، عدم مطابقت کے مسائل، یا ڈیٹا پر کارروائی کرنے میں مکمل ناکامی ہوتی ہے۔
آٹو ایم ایل ویژن کے اندر ماڈل حسب ضرورت کی مثالیں۔
اگرچہ آٹو ایم ایل ویژن کے اندر حسب ضرورت استعمال حسب ضرورت لیبلز کی وضاحت، حسب ضرورت تصویری تقسیم، اور تشخیصی معیار کو ایڈجسٹ کرنے کے لحاظ سے ممکن ہے، لیکن یہ تخصیصات صرف تصویری ڈیٹا تک ہی محدود ہیں۔ مثال کے طور پر، پودوں کی بیماری کا مطالعہ کرنے والا ایک محقق بیماری کی قسم کے لحاظ سے درجہ بندی شدہ پتوں کی تصاویر اپ لوڈ کر سکتا ہے، اور تربیت کی توثیق کی تقسیم کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے یا ڈومین مخصوص تبدیلیوں کے ساتھ تصاویر کو بڑھا سکتا ہے (مثلاً، روشنی کے مختلف حالات کی تقلید کے لیے رنگین چینلز کو ایڈجسٹ کرنا)۔ یہ تخصیصات تصویری تجزیہ کے ڈومین کے اندر ماڈل کی کارکردگی کو بڑھاتی ہیں لیکن پروڈکٹ کی افادیت کو غیر تصویری ڈیٹا تک نہیں بڑھاتی ہیں۔
غیر تصویری ڈیٹا کے لیے متبادل حکمت عملی
غیر تصویری ڈیٹا کے لیے خودکار مشین لرننگ کی تلاش کرنے والی تنظیموں کو مناسب AutoML پروڈکٹ کا فائدہ اٹھانا چاہیے یا درج ذیل متبادلات پر غور کرنا چاہیے:
- اپنی مرضی کے ماڈل کی ترقی: اگر ڈیٹا کی قسم یا ٹاسک موجودہ آٹو ایم ایل پروڈکٹس میں شامل نہیں ہے، تو تنظیموں کو اوپن سورس لائبریریوں (مثال کے طور پر، اسکیٹ لرن، ٹینسر فلو، پی ٹارچ) یا دیگر منظم خدمات جو وسیع تر تخصیص کی حمایت کرتی ہیں استعمال کرتے ہوئے اپنی مرضی کے مطابق پائپ لائنز تیار کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
- ڈیٹا ٹرانسفارمشن: شاذ و نادر صورتوں میں، ڈیٹا کو تصویر کی طرح کی نمائندگی میں تبدیل کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر، ٹائم سیریز ڈیٹا کو ریکرنس پلاٹ یا گرامین اینگولر فیلڈز میں تبدیل کیا جاتا ہے)، اور پھر تصویر پر مبنی ماڈلز کے ساتھ کارروائی کی جاتی ہے۔ تاہم، اس کے لیے اہم ڈومین کی مہارت اور بامعنی نتائج کو یقینی بنانے کے لیے محتاط توثیق کی ضرورت ہے۔
- فریق ثالث کے حل: تھرڈ پارٹی آٹو ایم ایل سلوشنز ہیں (مثال کے طور پر، H2O.ai، DataRobot) جو ایک متحد انٹرفیس کے اندر ڈیٹا کی وسیع رینج کے لیے سپورٹ پیش کرتے ہیں۔
AutoML Vision صرف تصویری ڈیٹا پر خودکار مشین لرننگ کے لیے بنایا گیا ہے، اور اسے بصری ڈومین سے باہر ڈیٹا کی اقسام کے تجزیہ کے لیے حسب ضرورت استعمال نہیں کیا جا سکتا۔ غیر تصویری ڈیٹا جیسے ٹیبلر، ٹیکسٹ، آڈیو، یا ویڈیو کے لیے، گوگل کلاؤڈ خود ساختہ پائپ لائنز، انٹرفیسز اور ماڈل آرکیٹیکچرز کے ساتھ وقف آٹو ایم ایل پروڈکٹس فراہم کرتا ہے۔ مشین لرننگ کے کامیاب نتائج کے لیے ڈیٹا کی قسم کے مطابق درست AutoML پروڈکٹ کا انتخاب بہت ضروری ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- ایک ڈیٹا سائنٹسٹ جدید اکانومیٹرک ماڈلز کو لاگو کرنے، ڈیٹاسیٹس کو سختی سے دستاویز کرنے، اور کمیونٹی کے ساتھ مشترکہ پروجیکٹس پر مؤثر طریقے سے تعاون کرنے کے لیے Kaggle کا فائدہ کیسے اٹھا سکتا ہے؟
- BigQuery ML میں LINEAR_REG کے ساتھ CREATE MODEL استعمال کرنے اور ٹائم سیریز کی پیشین گوئی کے لیے Vertex AI میں TensorFlow کے ساتھ کسٹم ماڈل کی تربیت کرنے میں کیا فرق ہے؟
- میں گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم کے بغیر آٹو ایم ایل ویژن کی مشق کیسے کرسکتا ہوں (میرے پاس کریڈٹ کارڈ نہیں ہے)؟
- کیا TensorFlow کے نئے ورژنز میں ایجر موڈ خود بخود آن ہو جاتا ہے؟
- بالٹی پر model.joblib اپ لوڈ کرنے کے بعد GCP پر ماڈل اور ورژن کیسے بنایا جائے؟
- کیا Kubeflow کو اپنے سرورز پر انسٹال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا نوٹ بک میں نئے سیل میں منتقل ہونے پر ایجر موڈ خود بخود بند ہو جاتا ہے؟
- کیا نجی ماڈلز، جن تک رسائی کمپنی کے ساتھیوں تک محدود ہے، TensorFlowHub کے اندر کام کیا جا سکتا ہے؟
- کیا ماڈل کو json فارمیٹ سے h5 میں تبدیل کرنا ممکن ہے؟
- کیا کیراس لائبریری اپنی کارکردگی کو مسلسل بہتر بنانے کے لیے ماڈل پر کام کرتے ہوئے سیکھنے کے عمل کو لاگو کرنے کی اجازت دیتی ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں