مشین لرننگ پروجیکٹ میں مخصوص ابتدائی کام اور سرگرمیاں کیا ہیں؟
مشین لرننگ کے تناظر میں، خاص طور پر جب مشین لرننگ پروجیکٹ میں شامل ابتدائی مراحل پر بحث کرتے ہوئے، یہ سمجھنا ضروری ہے کہ مختلف قسم کی سرگرمیوں کو سمجھنا جن میں کوئی مشغول ہوسکتا ہے۔ ، اور ہر ایک خام ڈیٹا کو قابل عمل بصیرت میں تبدیل کرنے کے عمل میں ایک منفرد مقصد فراہم کرتا ہے۔ ذیل میں ان سرگرمیوں کی ایک جامع فہرست ہے، جس میں مشین لرننگ پائپ لائن میں ان کے کردار کو واضح کرنے کے لیے وضاحتیں شامل ہیں۔
1. ڈیٹا جمع: یہ کسی بھی مشین لرننگ پروجیکٹ میں بنیادی قدم ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں مختلف ذرائع سے خام ڈیٹا اکٹھا کرنا شامل ہے، جس میں ڈیٹا بیس، ویب سکریپنگ، سینسر ڈیٹا، یا صارف کا تیار کردہ مواد شامل ہو سکتا ہے۔ جمع کیے گئے ڈیٹا کا معیار اور مقدار مشین لرننگ ماڈل کی کارکردگی کو براہ راست متاثر کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی گھر کی قیمتوں کا اندازہ لگانے کے لیے ایک ماڈل بنا رہا ہے، تو ریئل اسٹیٹ کی فہرستوں، تاریخی فروخت کے ریکارڈ، اور اقتصادی اشارے سے ڈیٹا اکٹھا کیا جا سکتا ہے۔
2. ڈیٹا کی تیاری: ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بعد، اسے تجزیہ کے لیے تیار کیا جانا چاہیے۔ اس قدم میں شور اور غلطیوں کو دور کرنے کے لیے ڈیٹا کو صاف کرنا، گمشدہ اقدار کو سنبھالنا، اور ڈیٹا کو مناسب شکل میں تبدیل کرنا شامل ہے۔ ڈیٹا کی تیاری میں فیچر انجینئرنگ بھی شامل ہے، جہاں ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے موجودہ ڈیٹا سے نئی خصوصیات بنائی جاتی ہیں۔ مثال کے طور پر، کسٹمر کے لین دین کے ڈیٹاسیٹ میں، کوئی ایک فیچر بنا سکتا ہے جو فی گاہک کی اوسط ٹرانزیکشن ویلیو کی نمائندگی کرتا ہے۔
3. ڈیٹا ایکسپلوریشن: ایکسپلوریٹری ڈیٹا اینالیسس (EDA) کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، اس مرحلے میں پیٹرن، رشتوں اور بصیرت کو ننگا کرنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا شامل ہے۔ ڈیٹا ویژولائزیشن ٹولز اور شماریاتی تکنیکوں کو ڈیٹا کی تقسیم کو سمجھنے، بے ضابطگیوں کا پتہ لگانے اور ارتباط کی نشاندہی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ سرگرمی ڈیٹا پری پروسیسنگ اور فیچر کے انتخاب کے بارے میں باخبر فیصلے کرنے میں مدد کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، ہسٹوگرام یا سکیٹر پلاٹ بنانا ڈیٹا اور ممکنہ آؤٹ لیرز کی تقسیم کو ظاہر کر سکتا ہے۔
4. ماڈل سلیکشن: اس مرحلے میں، مناسب مشین لرننگ الگورتھم کا انتخاب ہاتھ میں موجود مسئلہ اور ڈیٹا کی نوعیت کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ ماڈل کا انتخاب اہم ہے، کیونکہ مختلف الگورتھم میں مختلف طاقتیں اور کمزوریاں ہوتی ہیں۔ درجہ بندی کے مسائل کے لیے، کوئی فیصلہ کرنے والے درختوں، معاون ویکٹر مشینوں، یا نیورل نیٹ ورکس پر غور کر سکتا ہے۔ رجعت کے کاموں کے لیے، لکیری رجعت یا بے ترتیب جنگلات موزوں ہو سکتے ہیں۔ ماڈل کے انتخاب کے عمل میں اکثر ایک سے زیادہ ماڈلز کا موازنہ کرنا شامل ہوتا ہے تاکہ وہ تلاش کیا جا سکے جو ڈیٹا کے مطابق ہو۔
5. ماڈل ٹریننگ: ایک بار ماڈل منتخب ہونے کے بعد، اسے تیار کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جانی چاہیے۔ ماڈل ٹریننگ میں پیشین گوئی اور حقیقی نتائج کے درمیان غلطی کو کم کرنے کے لیے ماڈل کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا شامل ہے۔ یہ عام طور پر اصلاحی تکنیکوں جیسے کہ تدریجی نزول کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے۔ تربیت کے دوران، ماڈل ڈیٹا کے اندر پیٹرن اور تعلقات سیکھتا ہے۔ مثال کے طور پر، اعصابی نیٹ ورک کی تربیت میں نقصان کے کام کو کم سے کم کرنے کے لیے نیٹ ورک کے وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کرنا شامل ہے۔
6. ماڈل کی تشخیص: ٹریننگ کے بعد، ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لیا جانا چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ نادیدہ ڈیٹا کو اچھی طرح سے عام کرتا ہے۔ یہ ایک علیحدہ توثیق یا ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے جو تربیت کے دوران استعمال نہیں کیا گیا تھا۔ عام تشخیصی میٹرکس میں درستگی، درستگی، یاد کرنا، درجہ بندی کے کاموں کے لیے F1-اسکور، اور ریگریشن کاموں کے لیے مربع غلطی یا R-squared شامل ہیں۔ ماڈل کا جائزہ لینے سے اوور فٹنگ یا انڈر فٹنگ جیسے مسائل کی نشاندہی کرنے میں مدد ملتی ہے، جہاں ماڈل یا تو تربیتی ڈیٹا پر بہت اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے لیکن نئے ڈیٹا پر خراب ہے، یا بالترتیب ڈیٹا میں بنیادی رجحانات کو حاصل کرنے میں ناکام رہتا ہے۔
7. ماڈل کی تعیناتی۔: آخری مرحلے میں تربیت یافتہ اور تشخیص شدہ ماڈل کو پیداواری ماحول میں تعینات کرنا شامل ہے جہاں یہ نئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔ تعیناتی مختلف طریقوں سے کی جا سکتی ہے، جیسے ماڈل کو ویب ایپلیکیشن میں ضم کرنا، اسے REST API کے طور پر تعینات کرنا، یا اسے موبائل ایپ میں سرایت کرنا۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے مسلسل نگرانی ضروری ہے کہ ماڈل وقت کے ساتھ درست رہے، کیونکہ حقیقی دنیا کا ڈیٹا تبدیل ہو سکتا ہے، جس سے ماڈل بڑھے گا۔
ان بنیادی سرگرمیوں کے علاوہ، مشین لرننگ میں کئی مخصوص کام ہیں جو قابل ذکر ہیں:
- کی درجہ بندی: اس سرگرمی میں سیکھے گئے نمونوں کی بنیاد پر ڈیٹا کو داخل کرنے کے لیے لیبل تفویض کرنا شامل ہے۔ درجہ بندی کے کام مختلف ایپلی کیشنز میں رائج ہیں، جیسے سپیم کا پتہ لگانا، جذبات کا تجزیہ، اور تصویر کی شناخت۔ مثال کے طور پر، سپیم کا پتہ لگانے کا نظام ای میلز کو بھیجنے والے کے پتہ، ای میل کے مواد اور میٹا ڈیٹا جیسی خصوصیات کی بنیاد پر یا تو اسپام کے طور پر درجہ بندی کرتا ہے یا اسپام نہیں۔
- رجریشن: رجعت کے کاموں میں ان پٹ خصوصیات کی بنیاد پر ایک مسلسل آؤٹ پٹ متغیر کی پیش گوئی کرنا شامل ہے۔ یہ عام طور پر ایپلی کیشنز میں استعمال ہوتا ہے جیسے گھر کی قیمتوں کی پیشن گوئی، اسٹاک مارکیٹ کے رجحانات، یا فروخت کی پیشن گوئی۔ مقصد آزاد متغیر اور مسلسل منحصر متغیر کے درمیان تعلق کو ماڈل بنانا ہے۔
- کلسٹرنگ: کلسٹرنگ ایک غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک ہے جسے ایک جیسے ڈیٹا پوائنٹس کو ایک ساتھ گروپ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ پہلے سے طے شدہ لیبل کے بغیر ڈیٹا میں بنیادی پیٹرن یا ڈھانچے کو دریافت کرنے کے لیے مفید ہے۔ کلسٹرنگ کی ایپلی کیشنز میں کسٹمر سیگمنٹیشن، امیج کمپریشن، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانا شامل ہے۔ اس کام کے لیے کے-مینز اور درجہ بندی کلسٹرنگ مقبول الگورتھم ہیں۔
- طول و عرض میں کمی: اس سرگرمی میں ڈیٹاسیٹ میں ان پٹ متغیرات یا خصوصیات کی تعداد کو کم کرنا شامل ہے جبکہ اس کی ضروری خصوصیات کو محفوظ رکھنا ہے۔ جہت میں کمی کی تکنیک، جیسا کہ پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (PCA) اور t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)، ماڈلز کو آسان بنانے، حساب کے وقت کو کم کرنے، اور جہتی کی لعنت کو کم کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔
- بے ضابطگی کا پتہ لگانا: بے ضابطگی کا پتہ لگانا ڈیٹا میں نایاب یا غیر معمولی نمونوں کی نشاندہی کرنے کا عمل ہے جو متوقع رویے کے مطابق نہیں ہیں۔ یہ خاص طور پر فراڈ کا پتہ لگانے، نیٹ ورک سیکیورٹی، اور غلطی کا پتہ لگانے میں مفید ہے۔ تنہائی کے جنگلات اور آٹو اینکوڈرز جیسی تکنیکوں کو اکثر بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
- کمک سیکھنا: زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی سیکھنے کے برعکس، کمک سیکھنے میں ماحول کے ساتھ تعامل کے ذریعے فیصلوں کی ترتیب بنانے کے لیے تربیتی ماڈلز شامل ہوتے ہیں۔ ماڈل، یا ایجنٹ، انعامات یا جرمانے کی شکل میں رائے حاصل کرکے ایک مقصد حاصل کرنا سیکھتا ہے۔ کمک سیکھنے کی ایپلی کیشنز میں گیم پلے، روبوٹکس، اور خود مختار ڈرائیونگ شامل ہیں۔
- قدرتی زبان پروسیسنگ (این ایل پی): NLP کمپیوٹر اور انسانی زبان کے درمیان تعامل سے متعلق سرگرمیوں کی ایک رینج پر محیط ہے۔ اس میں متن کی درجہ بندی، جذبات کا تجزیہ، زبان کا ترجمہ، اور نام کی ہستی کی شناخت جیسے کام شامل ہیں۔ NLP ماڈلز اکثر ٹوکنائزیشن، اسٹیمنگ، اور پہلے سے تربیت یافتہ لینگویج ماڈل جیسے BERT یا GPT کے استعمال جیسی تکنیکوں کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔
یہ سرگرمیاں مختلف کاموں کی نمائندگی کرتی ہیں جن میں پریکٹیشنرز مشین لرننگ کے ساتھ کام کرتے وقت مشغول ہوتے ہیں۔ مشین لرننگ سلوشنز کو مؤثر طریقے سے ڈیزائن، لاگو کرنے اور ان کی تعیناتی کے لیے ہر سرگرمی کو بنیادی اصولوں اور تکنیکوں کی گہری سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان سرگرمیوں میں مہارت حاصل کر کے، کوئی بھی پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور مختلف ڈومینز میں جدت لانے کے لیے مشین لرننگ کی طاقت کو بروئے کار لا سکتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- کیا مشین لرننگ کے عمل کے دوران ایک سے زیادہ ماڈل کا اطلاق کیا جا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ کسی منظر نامے پر منحصر ہے کہ کون سا الگورتھم استعمال کرنا ہے؟
- بغیر کسی پروگرامنگ پس منظر کے مطلق مبتدی کے لیے مرحلہ وار GUI کنسول کا استعمال کرتے ہوئے مفت ٹائر/ٹرائل کا استعمال کرتے ہوئے گوگل اے آئی پلیٹ فارم پر بنیادی ڈیڈیکٹک AI ماڈل کی تربیت اور تعیناتی کا آسان ترین راستہ کیا ہے؟
- مرحلہ وار ٹیوٹوریل میں GCP کنسول کے GUI انٹرفیس کے ذریعے Google Cloud AI پلیٹ فارم میں سادہ AI ماڈل کو عملی طور پر کیسے تربیت اور تعینات کیا جائے؟
- گوگل کلاؤڈ میں تقسیم شدہ AI ماڈل ٹریننگ کی مشق کرنے کا سب سے آسان، مرحلہ وار طریقہ کار کیا ہے؟
- پہلا ماڈل کیا ہے جس پر کوئی شروع کے لیے کچھ عملی تجاویز کے ساتھ کام کر سکتا ہے؟
- کیا الگورتھم اور پیشین گوئیاں انسانی طرف سے حاصل کردہ معلومات پر مبنی ہیں؟
- قدرتی لینگویج پروسیسنگ ماڈل بنانے کے لیے بنیادی ضروریات اور آسان ترین طریقے کیا ہیں؟ دستیاب ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے کوئی ایسا ماڈل کیسے بنا سکتا ہے؟
- کیا ان ٹولز کو استعمال کرنے کے لیے ماہانہ یا سالانہ سبسکرپشن کی ضرورت ہوتی ہے، یا مفت استعمال کی ایک خاص مقدار ہے؟
- ٹریننگ ماڈل پیرامیٹرز کے تناظر میں ایک عہد کیا ہے؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں