مشین لرننگ کے مراحل مشین لرننگ ماڈلز کو تیار کرنے، تعینات کرنے اور برقرار رکھنے کے لیے ایک منظم انداز کی نمائندگی کرتے ہیں۔ یہ مراحل اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ مشین سیکھنے کا عمل منظم، تولیدی، اور توسیع پذیر ہے۔ مندرجہ ذیل حصے ہر مرحلے کا ایک جامع جائزہ فراہم کرتے ہیں، جس میں اہم سرگرمیوں اور اس میں شامل غور و فکر کی تفصیل ہے۔
1. مسئلہ کی تعریف اور ڈیٹا اکٹھا کرنا
مسلے کی تعریف
ابتدائی مرحلے میں اس مسئلے کو واضح طور پر بیان کرنا شامل ہے جسے مشین لرننگ ماڈل حل کرنا ہے۔ اس میں کاروباری مقاصد کو سمجھنا اور انہیں مشین لرننگ کے مسئلے میں ترجمہ کرنا شامل ہے۔ مثال کے طور پر، ایک کاروباری مقصد گاہک کو کم کرنا ہو سکتا ہے۔ متعلقہ مشین لرننگ کا مسئلہ یہ پیشین گوئی کرنا ہو سکتا ہے کہ کون سے صارفین تاریخی ڈیٹا کی بنیاد پر منتھنی کرنے کا امکان رکھتے ہیں۔
ڈیٹا جمع
مسئلہ کی وضاحت ہونے کے بعد، اگلا مرحلہ ماڈل کو تربیت دینے کے لیے درکار ڈیٹا اکٹھا کرنا ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں مختلف ذرائع جیسے ڈیٹا بیس، APIs، ویب سکریپنگ، اور تھرڈ پارٹی ڈیٹا سیٹس شامل ہو سکتے ہیں۔ جمع کردہ ڈیٹا کا معیار اور مقدار اہم عوامل ہیں جو مشین لرننگ ماڈل کی کارکردگی کو متاثر کرتے ہیں۔
2. ڈیٹا کی تیاری
ڈیٹا صفائی
خام ڈیٹا اکثر شور والا ہوتا ہے اور اس میں گمشدہ یا متضاد اقدار ہوتے ہیں۔ ڈیٹا کی صفائی میں گمشدہ اقدار کو سنبھالنا، ڈپلیکیٹس کو ہٹانا، اور تضادات کو درست کرنا شامل ہے۔ اس مرحلے میں عام طور پر تقرری، انٹرپولیشن، اور آؤٹ لیئر کا پتہ لگانے جیسی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں۔
ڈیٹا ٹرانسفارمشن
ڈیٹا ٹرانسفارمیشن میں آپریشنز جیسے نارملائزیشن، اسکیلنگ، اور انکوڈنگ کیٹیگریکل متغیرات شامل ہیں۔ یہ تبدیلیاں یقینی بناتی ہیں کہ ڈیٹا مشین لرننگ الگورتھم کے لیے موزوں فارمیٹ میں ہے۔ مثال کے طور پر، عددی خصوصیات کو معمول پر لانے سے تدریجی بنیاد پر الگورتھم کی کنورجنسی کی شرح کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔
ڈیٹا تقسیم کرنا
ڈیٹاسیٹ کو عام طور پر تربیت، توثیق اور ٹیسٹ سیٹس میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ ٹریننگ سیٹ ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، توثیق سیٹ کو ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، اور ٹیسٹ سیٹ کا استعمال ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ایک مشترکہ تقسیم کا تناسب تربیت کے لیے 70%، تصدیق کے لیے 15%، اور جانچ کے لیے 15% ہے۔
3. فیچر انجینئرنگ
فیچر سلیکشن
خصوصیت کے انتخاب میں سب سے زیادہ متعلقہ خصوصیات کی نشاندہی کرنا شامل ہے جو ماڈل کی پیشین گوئی کی طاقت میں حصہ ڈالتے ہیں۔ خصوصیات کو منتخب کرنے کے لیے تکنیک جیسا کہ ارتباط کا تجزیہ، باہمی معلومات، اور درختوں پر مبنی ماڈلز سے فیچر اہمیت کے اسکورز کا استعمال کیا جاتا ہے۔
خصوصیت کا اخراج
فیچر نکالنے میں موجودہ خصوصیات سے نئی خصوصیات بنانا شامل ہے۔ اس میں ڈیٹا کو جمع کرنا، کثیر الثانی خصوصیات پیدا کرنا، یا معنی خیز خصوصیات تخلیق کرنے کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص علم کا استعمال شامل ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ٹائم سیریز کے ڈیٹاسیٹ میں، فیچرز جیسے موونگ ایوریجز یا لیگڈ ویلیوز کو نکالا جا سکتا ہے۔
4. ماڈل کا انتخاب اور تربیت
ماڈل سلیکشن
مشین لرننگ پروجیکٹ کی کامیابی کے لیے صحیح الگورتھم کا انتخاب اہم ہے۔ الگورتھم کا انتخاب مسئلہ کی نوعیت، ڈیٹاسیٹ کے سائز اور قسم اور دستیاب کمپیوٹیشنل وسائل پر منحصر ہے۔ عام الگورتھم میں لکیری رجعت، فیصلے کے درخت، معاون ویکٹر مشینیں، اور نیورل نیٹ ورک شامل ہیں۔
ماڈل ٹریننگ
ماڈل ٹریننگ میں بنیادی نمونوں کو سیکھنے کے لیے تربیتی ڈیٹا کو منتخب الگورتھم میں فیڈ کرنا شامل ہے۔ اس مرحلے کے دوران، ماڈل کے پیرامیٹرز کو نقصان کے فنکشن کو کم سے کم کرنے کے لیے ایڈجسٹ کیا جاتا ہے، جو پیشین گوئی اور حقیقی قدروں کے درمیان فرق کی پیمائش کرتا ہے۔ تدریجی نزول جیسی تکنیکیں عام طور پر اصلاح کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔
5. ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ
گرڈ تلاش
گرڈ کی تلاش میں مکمل طور پر ہائپر پیرامیٹرس کے پہلے سے طے شدہ سیٹ کے ذریعے تلاش کرنا شامل ہے تاکہ اس مجموعہ کو تلاش کیا جا سکے جو توثیق کے سیٹ پر بہترین کارکردگی کا حامل ہو۔ یہ طریقہ حسابی طور پر مہنگا ہو سکتا ہے لیکن چھوٹے سے درمیانے درجے کے ڈیٹاسیٹس کے لیے کارآمد ہے۔
بے ترتیب تلاش
بے ترتیب تلاش میں پہلے سے طے شدہ تقسیم سے تصادفی طور پر ہائپر پیرامیٹر کا نمونہ لینا شامل ہے۔ یہ طریقہ اکثر گرڈ سرچ سے زیادہ کارآمد ہوتا ہے کیونکہ یہ کم وقت میں ہائپرپیرامیٹرس کی وسیع رینج کو تلاش کرتا ہے۔
Bayesian اصلاح
Bayesian آپٹیمائزیشن ہائپر پیرامیٹر کو منتخب کرنے کے لیے امکانی ماڈلز کا استعمال کرتی ہے۔ یہ معروضی فنکشن کا تخمینہ لگانے کے لیے ایک سروگیٹ ماڈل بناتا ہے اور اس ماڈل کا استعمال یہ فیصلہ کرنے کے لیے کرتا ہے کہ اگلے کون سے ہائپر پیرامیٹر کا جائزہ لینا ہے۔ یہ طریقہ گرڈ اور بے ترتیب تلاش سے زیادہ کارآمد ہے، خاص طور پر پیچیدہ ماڈلز کے لیے۔
6. ماڈل کی تشخیص
کارکردگی میٹرکس
ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے میں اس کی درستگی، درستگی، یاد کرنے، F1 سکور، اور دیگر متعلقہ میٹرکس کی پیمائش کے لیے مختلف میٹرکس کا استعمال شامل ہے۔ میٹرکس کا انتخاب مخصوص مسئلہ پر منحصر ہے۔ مثال کے طور پر، درجہ بندی کے مسئلے میں، درستگی اور F1-اسکور عام طور پر استعمال ہوتے ہیں، جب کہ رجعت کے مسئلے میں، مطلب مربع غلطی (MSE) اور R-squared زیادہ مناسب ہیں۔
کراس توثیق
کراس توثیق میں ڈیٹاسیٹ کو متعدد فولڈز میں تقسیم کرنا اور ڈیٹا کے مختلف ذیلی سیٹوں پر ماڈل کو تربیت دینا شامل ہے۔ یہ تکنیک ایک ٹرین ٹیسٹ اسپلٹ سے وابستہ فرق کو کم کرکے ماڈل کی کارکردگی کا زیادہ مضبوط تخمینہ فراہم کرتی ہے۔ عام طریقوں میں k-fold کراس توثیق اور Stratified cross-validation شامل ہیں۔
7. ماڈل کی تعیناتی۔
ماڈل سیریلائزیشن
ماڈل سیریلائزیشن میں تربیت یافتہ ماڈل کو فائل میں محفوظ کرنا شامل ہے تاکہ اسے لوڈ کیا جا سکے اور بعد میں پیشین گوئیوں کے لیے استعمال کیا جا سکے۔ عام سیریلائزیشن فارمیٹس میں Python ماڈلز کے لیے اچار اور ماڈلز کے لیے ONNX شامل ہیں جنہیں مختلف پلیٹ فارمز پر تعینات کرنے کی ضرورت ہے۔
ماڈل کی خدمت کرنا
ماڈل کی خدمت میں اسے پیداواری ماحول میں تعینات کرنا شامل ہے جہاں یہ ان پٹ ڈیٹا اور واپسی کی پیشین گوئیاں حاصل کر سکتا ہے۔ یہ REST APIs، مائیکرو سروسز، یا کلاؤڈ بیسڈ پلیٹ فارمز جیسے کہ Google Cloud AI پلیٹ فارم، AWS SageMaker، اور Azure Machine Learning کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔
8. نگرانی اور دیکھ بھال
کارکردگی کی نگرانی
ماڈل کے تعینات ہونے کے بعد، اس کی کارکردگی کو حقیقی وقت میں مانیٹر کرنا ضروری ہے۔ اس میں ٹریکنگ میٹرکس جیسے تاخیر، تھرو پٹ، اور غلطی کی شرح شامل ہے۔ اس مقصد کے لیے مانیٹرنگ ٹولز جیسے Prometheus، Grafana، اور کلاؤڈ-آبائی حل استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
ماڈل ری ٹریننگ
وقت گزرنے کے ساتھ، بنیادی ڈیٹا کی تقسیم میں تبدیلیوں کی وجہ سے ماڈل کی کارکردگی کم ہو سکتی ہے، ایک ایسا رجحان جسے تصور بہاؤ کہا جاتا ہے۔ نئے اعداد و شمار کے ساتھ ماڈل کو باقاعدگی سے دوبارہ تربیت دینے سے اس کی درستگی اور مطابقت کو برقرار رکھنے میں مدد ملتی ہے۔ اس عمل کو ہموار کرنے کے لیے خودکار پائپ لائنیں قائم کی جا سکتی ہیں۔
A/B ٹیسٹنگ
A/B ٹیسٹنگ میں ماڈل کے متعدد ورژنز کو تعینات کرنا اور بہترین کا تعین کرنے کے لیے ان کی کارکردگی کا موازنہ کرنا شامل ہے۔ یہ تکنیک ماڈل اپ ڈیٹس اور بہتری کے بارے میں ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے میں مدد کرتی ہے۔
9. دستاویزی اور رپورٹنگ
ماڈل دستاویزی
ماڈل کی جامع دستاویزات، بشمول اس کا فن تعمیر، ہائپر پیرامیٹر، تربیتی عمل، اور کارکردگی کی پیمائش، تولیدی صلاحیت اور تعاون کے لیے اہم ہے۔ Jupyter Notebooks، Sphinx، اور MkDocs جیسے ٹولز کو تفصیلی دستاویزات بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
رپورٹ
ماڈل کی کارکردگی، اپ ڈیٹس، اور درپیش کسی بھی مسائل کے بارے میں باقاعدہ رپورٹس اسٹیک ہولڈرز تک پہنچائی جائیں۔ یہ شفافیت کو یقینی بناتا ہے اور باخبر فیصلہ سازی میں سہولت فراہم کرتا ہے۔
مثال: پیشن گوئی گاہک کے منڈلانا
مشین لرننگ کے مراحل کو واضح کرنے کے لیے، ایک ٹیلی کمیونیکیشن کمپنی کے لیے کسٹمر کرن کی پیش گوئی کرنے کی مثال پر غور کریں۔
1. مسلے کی تعریف: کاروبار کا مقصد گاہک کی کمی کو کم کرنا ہے۔ مشین لرننگ کا مسئلہ یہ پیشین گوئی کرنا ہے کہ کون سے گاہک اپنے استعمال کے نمونوں، آبادیات اور سروس کی تاریخ کی بنیاد پر منتھن کر سکتے ہیں۔
2. ڈیٹا جمع: ڈیٹا مختلف ذرائع سے جمع کیا جاتا ہے، بشمول کسٹمر ڈیٹا بیس، استعمال کے نوشتہ جات، اور کسٹمر سروس ریکارڈ۔
3. ڈیٹا کی تیاری: ڈیٹا کو گمشدہ اقدار اور عدم مطابقت کو سنبھالنے کے لیے صاف کیا جاتا ہے۔ ماہانہ استعمال، گاہک کی مدت، اور سروس کی شکایات جیسی خصوصیات کو نارمل اور انکوڈ کیا جاتا ہے۔
4. فیچر انجینئرنگ: متعلقہ فیچرز کا انتخاب کرن کے ساتھ ان کے تعلق کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ نئی خصوصیات، جیسے کال کا اوسط دورانیہ اور سروس شکایات کی فریکوئنسی، نکالی جاتی ہے۔
5. ماڈل کا انتخاب اور تربیت: اس کی تشریح کے لیے فیصلہ کن درخت کی درجہ بندی کا انتخاب کیا جاتا ہے۔ ماڈل کو ٹریننگ ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے تاکہ چرن سے وابستہ پیٹرن سیکھ سکیں۔
6. ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ: گرڈ کی تلاش کا استعمال فیصلے کے درخت کے لیے بہترین ہائپرپیرامیٹر تلاش کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جیسے زیادہ سے زیادہ گہرائی اور فی پتی کم از کم نمونے۔
7. ماڈل کی تشخیص: ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ درستگی، درستگی، یاد کرنے اور F1 سکور کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ مضبوطی کو یقینی بنانے کے لیے کراس توثیق کی جاتی ہے۔
8. ماڈل کی تعیناتی۔: تربیت یافتہ ماڈل کو سیریلائز کیا جاتا ہے اور اسے کلاؤڈ بیسڈ پلیٹ فارم پر تعینات کیا جاتا ہے جہاں یہ ان پٹ ڈیٹا اور واپسی کی پیشین گوئیاں حاصل کر سکتا ہے۔
9. نگرانی اور دیکھ بھال: ماڈل کی کارکردگی کو حقیقی وقت میں مانیٹر کیا جاتا ہے۔ نئے ڈیٹا کو شامل کرنے اور درستگی کو برقرار رکھنے کے لیے باقاعدہ دوبارہ تربیت کا شیڈول بنایا گیا ہے۔ A/B ٹیسٹنگ مختلف ماڈل ورژنز کا موازنہ کرنے کے لیے کی جاتی ہے۔
10. دستاویزی اور رپورٹنگ: ماڈل کی تفصیلی دستاویزات، بشمول اس کے فن تعمیر، تربیتی عمل، اور کارکردگی کی پیمائش، بنائی گئی ہے۔ باقاعدہ رپورٹیں تیار کی جاتی ہیں اور اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ شیئر کی جاتی ہیں۔
ان مراحل میں بیان کردہ ساختی نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ مشین لرننگ ماڈل کو منظم طریقے سے تیار کیا گیا ہے، مؤثر طریقے سے تعینات کیا گیا ہے، اور مؤثر طریقے سے برقرار رکھا گیا ہے، جو بالآخر بہتر کاروباری نتائج کا باعث بنتا ہے۔
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
مزید سوالات اور جوابات:
- فیلڈ: مصنوعی ذہانت
- پروگرام: EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ (سرٹیفیکیشن پروگرام پر جائیں۔)
- سبق: تعارف (متعلقہ سبق پر جائیں۔)
- موضوع: مشین لرننگ کیا ہے؟ (متعلقہ موضوع پر جائیں)