مشین لرننگ کے تناظر میں ریگولرائزیشن ایک اہم تکنیک ہے جس کا استعمال ماڈلز کی عمومی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے کیا جاتا ہے، خاص طور پر جب اعلیٰ جہتی ڈیٹا یا پیچیدہ ماڈلز سے نمٹنے کے لیے جو اوور فٹنگ کا شکار ہوں۔ اوور فٹنگ اس وقت ہوتی ہے جب ایک ماڈل تربیتی ڈیٹا میں نہ صرف بنیادی نمونوں کو سیکھتا ہے بلکہ شور بھی سیکھتا ہے، جس کے نتیجے میں غیر دیکھے گئے ڈیٹا پر کارکردگی خراب ہوتی ہے۔ ریگولرائزیشن ایک ماڈل میں اضافی معلومات یا رکاوٹوں کو متعارف کراتی ہے تاکہ حد سے زیادہ پیچیدہ ماڈلز پر جرمانہ لگا کر اوور فٹنگ کو روکا جا سکے۔
ریگولرائزیشن کے پیچھے بنیادی خیال نقصان کے فنکشن میں جرمانے کی اصطلاح کو شامل کرنا ہے جسے ماڈل کم کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ جرمانے کی یہ اصطلاح ماڈل کی پیچیدگی پر لاگت عائد کرکے ٹریننگ ڈیٹا میں شور کو فٹ کرنے سے حوصلہ شکنی کرتی ہے، عام طور پر ماڈل کے پیرامیٹرز کی وسعت سے ماپا جاتا ہے۔ ایسا کرنے سے، ریگولرائزیشن ٹریننگ ڈیٹا کو اچھی طرح سے فٹ کرنے اور نئے ڈیٹا کو عام کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کو برقرار رکھنے کے درمیان توازن حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔
مشین لرننگ میں عام طور پر استعمال ہونے والی ریگولرائزیشن تکنیک کی کئی اقسام ہیں، جن میں سب سے زیادہ مروجہ L1 ریگولرائزیشن، L2 ریگولرائزیشن، اور ڈراپ آؤٹ ہیں۔ ان تکنیکوں میں سے ہر ایک کی اپنی خصوصیات اور اطلاقات ہیں۔
1. L1 ریگولرائزیشن (لاسو ریگریشن): L1 ریگولرائزیشن نقصان کے فنکشن میں گتانک کی شدت کی مطلق قدر کے برابر جرمانہ کا اضافہ کرتی ہے۔ ریاضیاتی طور پر، اس کی نمائندگی اس طرح کی جا سکتی ہے:
کہاں اصل نقصان کا فعل ہے،
ریگولرائزیشن پیرامیٹر ہے، اور
ماڈل پیرامیٹرز ہیں۔ L1 ریگولرائزیشن کا اثر یہ ہے کہ یہ ویرل ماڈل تیار کرتا ہے، مطلب یہ ہے کہ یہ فیچر سلیکشن کو مؤثر طریقے سے انجام دیتے ہوئے کچھ گتانکوں کو صفر پر لے جاتا ہے۔ یہ خاص طور پر اس وقت کارآمد ثابت ہو سکتا ہے جب اعلیٰ جہتی ڈیٹا سے نمٹنے کے لیے جہاں بہت سی خصوصیات غیر متعلقہ ہو سکتی ہیں۔
2. L2 ریگولرائزیشن (رجج ریگریشن): L2 ریگولرائزیشن نقصان کے فنکشن میں گتانک کی شدت کے مربع کے برابر جرمانہ کا اضافہ کرتی ہے۔ یہ ریاضیاتی طور پر بیان کیا جاتا ہے:
L2 ریگولرائزیشن بڑے گتانکوں کو ان کی مربع قدروں پر جرمانہ لگا کر حوصلہ شکنی کرتی ہے، جس کے نتیجے میں وزن کا زیادہ یکساں طور پر تقسیم کیا جاتا ہے۔ L1 کے برعکس، L2 ریگولرائزیشن ویرل ماڈلز پیدا نہیں کرتی، کیونکہ یہ گتانکوں کو بالکل صفر ہونے پر مجبور نہیں کرتا، بلکہ انہیں چھوٹا رکھتا ہے۔ یہ خاص طور پر اوور فٹنگ سے بچنے کے لیے مفید ہے جب تمام خصوصیات میں کچھ مطابقت ہو۔
3. لچکدار نیٹ ریگولرائزیشن: لچکدار نیٹ L1 اور L2 ریگولرائزیشن دونوں کو یکجا کرتا ہے۔ یہ خاص طور پر ایسے حالات میں مفید ہے جہاں متعدد متعلقہ خصوصیات موجود ہوں۔ لچکدار نیٹ جرمانہ L1 اور L2 جرمانے کا ایک لکیری مجموعہ ہے:
پیرامیٹرز کو ٹیوننگ کرکے اور
، لچکدار نیٹ L1 اور L2 ریگولرائزیشن دونوں کے فوائد کو متوازن کر سکتا ہے۔
4. باہر چھوڑ: ڈراپ آؤٹ ایک ریگولرائزیشن تکنیک ہے جو خاص طور پر نیورل نیٹ ورکس کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے۔ تربیت کے دوران، ڈراپ آؤٹ تصادفی طور پر ہر تکرار پر ایک تہہ میں نوڈس (نیورون) کا ایک حصہ صفر پر سیٹ کرتا ہے۔ یہ نیٹ ورک کو کسی ایک نوڈ پر بہت زیادہ انحصار کرنے سے روکتا ہے اور نیٹ ورک کو مزید مضبوط خصوصیات سیکھنے کی ترغیب دیتا ہے۔ ڈراپ آؤٹ خاص طور پر ڈیپ لرننگ ماڈلز میں موثر ہے جہاں پیرامیٹرز کی بڑی تعداد کی وجہ سے اوور فٹنگ ایک عام مسئلہ ہے۔
5. ابتدائی رکنا: اگرچہ روایتی معنوں میں ریگولرائزیشن کی تکنیک نہیں ہے، جلد روکنا تربیتی عمل کو روک کر اوور فٹنگ کو روکنے کے لیے ایک حکمت عملی ہے جب ایک توثیق سیٹ پر کارکردگی خراب ہونے لگتی ہے۔ یہ خاص طور پر تدریجی نزول جیسے تکراری طریقوں میں مفید ہے جہاں ماڈل کو مسلسل اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔
مشین لرننگ میں ریگولرائزیشن ضروری ہے کیونکہ یہ ماڈلز کو ان کی پیچیدگی کو کنٹرول کرکے ان دیکھے ڈیٹا پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ریگولرائزیشن تکنیک کا انتخاب اور اس کے پیرامیٹرز کی ٹیوننگ ( L1 اور L2 کے لیے، ڈراپ آؤٹ کے لیے ڈراپ آؤٹ کی شرح) اہم ہیں اور زیادہ سے زیادہ نتائج حاصل کرنے کے لیے اکثر تجربات اور کراس توثیق کی ضرورت ہوتی ہے۔
مثال کے طور پر، کئی خصوصیات کے ساتھ ڈیٹاسیٹ پر تربیت یافتہ لکیری ریگریشن ماڈل پر غور کریں۔ ریگولرائزیشن کے بغیر، ماڈل کچھ خصوصیات کے لیے بڑا وزن تفویض کر سکتا ہے، جو ٹریننگ ڈیٹا کو بہت قریب سے فٹ کرتا ہے لیکن اوور فٹنگ کی وجہ سے ٹیسٹ ڈیٹا پر خراب کارکردگی دکھاتا ہے۔ L2 ریگولرائزیشن کو لاگو کرنے سے، ماڈل کو وزن کو زیادہ یکساں طور پر تقسیم کرنے کی ترغیب دی جاتی ہے، جو ممکنہ طور پر نئے ڈیٹا کو بہتر عام کرنے کا باعث بنتی ہے۔
ایک اور منظر نامے میں، تصویری ڈیٹا پر تربیت یافتہ ایک نیورل نیٹ ورک تربیتی امیجز میں مخصوص نمونوں کو حفظ کر کے اوور فٹ ہو سکتا ہے۔ ڈراپ آؤٹ کو لاگو کرنے سے، نیٹ ورک کو مزید عمومی خصوصیات سیکھنے پر مجبور کیا جاتا ہے جو کہ مختلف امیجز میں کارآمد ہیں، غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا پر اپنی کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں۔
ریگولرائزیشن مشین لرننگ میں ایک بنیادی تصور ہے جو ماڈل کے نقصان کے فنکشن میں پیچیدگی کے لیے جرمانہ شامل کر کے اوور فٹنگ کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔ ماڈل کی پیچیدگی کو کنٹرول کرتے ہوئے، L1، L2، لچکدار نیٹ، ڈراپ آؤٹ، اور جلد رکنے جیسی ریگولرائزیشن کی تکنیکیں نئے ڈیٹا کو بہتر عام کرنے کے قابل بناتی ہیں، جو انہیں مشین لرننگ پریکٹیشنر کی ٹول کٹ میں ناگزیر ٹولز بناتی ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- جب پڑھنے والے مواد "صحیح الگورتھم کا انتخاب" کے بارے میں بات کرتے ہیں، تو کیا اس کا مطلب یہ ہے کہ بنیادی طور پر تمام ممکنہ الگورتھم پہلے سے موجود ہیں؟ ہم کیسے جانتے ہیں کہ ایک الگورتھم مخصوص مسئلہ کے لیے "صحیح" ہے؟
- مشین لرننگ میں استعمال ہونے والے ہائپرپیرامیٹر کیا ہیں؟
- مشین لرننگ کے لیے پروگرامنگ کی زبان کیا ہے یہ صرف ازگر ہے۔
- سائنس کی دنیا میں مشین لرننگ کا اطلاق کیسے ہوتا ہے؟
- آپ کس طرح فیصلہ کرتے ہیں کہ کون سا مشین لرننگ الگورتھم استعمال کرنا ہے اور آپ اسے کیسے تلاش کرتے ہیں؟
- فیڈریٹیڈ لرننگ، ایج کمپیوٹنگ اور آن ڈیوائس مشین لرننگ میں کیا فرق ہے؟
- تربیت سے پہلے ڈیٹا کیسے تیار اور صاف کیا جائے؟
- مشین لرننگ پروجیکٹ میں مخصوص ابتدائی کام اور سرگرمیاں کیا ہیں؟
- مشین لرننگ کی مخصوص حکمت عملی اور ماڈل کو اپنانے کے لیے انگوٹھے کے اصول کیا ہیں؟
- کون سے پیرامیٹرز بتاتے ہیں کہ یہ ایک لکیری ماڈل سے گہری سیکھنے کی طرف جانے کا وقت ہے؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں