لیڈ معلومات-NewGenApps تصدیق شدہ شراکت دار

ویب اور موبائل ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ۔

بگ ڈیٹا اینالیٹکس اور ڈیٹا سائنس۔

مصنوعی انٹیلی جنس اور مشین سیکھنا

اے آر اور وی آر حل۔

تمام خدمات دیکھیں 

مشین لرننگ

مشین لرننگ ڈیٹا تجزیہ کی ایک مشق ہے جو تجزیاتی ماڈل بلڈنگ کو میکانائز کرتی ہے۔ ایک سیکھنے والی مشین جو باقاعدگی سے اپنے اعمال کو درست رکھنے کے لیے سیکھتی رہتی ہے اور بصیرت کو تازہ رکھتی ہے ایک حقیقی مشین لرننگ سسٹم ہے۔ ڈیٹا کو ہر ایکشن اور نان ایکشن فیڈز کے ساتھ سیکھنے والی مشین میں کھلایا جاتا ہے اور پھر یہ کام انسان یا دستی مداخلت کی ضرورت کے بغیر خودکار ہو جاتا ہے۔ مشین لرننگ نے کمپیوٹرز کو پوشیدہ بصیرت تلاش کرنے کی اجازت دی ہے ، الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے جو بار بار ان کو فراہم کردہ ڈیٹا سے حاصل کرتے ہیں ، بغیر پروگرام کے واضح طور پر کہاں دیکھنا ہے۔ مشین لرننگ آئی ٹی سمیت مختلف نظاموں میں نئی ​​حکمت عملی اور پیداواری صلاحیتوں سے پردہ اٹھا سکتی ہے۔ صحت کی دیکھ بھال، لاجسٹکس ، توانائی اور یہاں تک کہ تعلیم۔ کاروباری نظاموں میں سیلف لرننگ الگو کی طرف سے کارکردگی کی بے مثال سطح تک پہنچ جائے گی ، اور ذاتی سطح پر ، سمارٹ گیجٹ درحقیقت ہر چیز کے لیے ہماری رہنمائی کریں گے اور ہماری زندگیوں کو آسان بنانے میں مدد کریں گے۔ مشین لرننگ ایک سائنس ہے جو بالکل نئی نہیں ہے لیکن اب نئی رفتار حاصل کر رہی ہے۔

    مشین لرننگ ڈویلپرز

    ایک چیلنج جو کونے کے گرد گھومتا ہے وہ ہے کہ کیا یہ مشینیں دراصل غیر منظم اور تشکیل شدہ اعداد و شمار کے ساتھ اور معیاری الگورتھم کی دستیابی پر نمٹ سکتی ہیں۔ اور اگر وہ کرتے ہیں تو نتائج ناقابل تصور ہوں گے۔ ہم صرف اس تبدیلی کی سطح کی پیش گوئی کرسکتے ہیں جو واقع ہوگی ، حقیقی تبدیلی قابل ذکر ہوگی۔ لیکن یہ سب یقینی طور پر وقوع پذیر ہونے کے لئے کافی وقت کا مطالبہ کرتے ہیں۔

    مشین لرننگ آج بالکل ویسی نہیں جیسی ماضی میں تھی ، نئی کمپیوٹنگ ٹیکنالوجیز کی بدولت۔ چونکہ ماڈل نئے ڈیٹا کے سامنے آتے ہیں ، مشین لرننگ کا تکراری پہلو بہت اہم ہے کیونکہ وہ آزادانہ طور پر اپنانے کے قابل ہیں۔ وہ دہرائے جانے والے ، قابل اعتماد نتائج اور ان کو فراہم کی گئی پچھلی حساب سے سیکھ کر فیصلے کرتے ہیں۔ مشین لرننگ اس خیال سے پیدا ہوئی تھی کہ کمپیوٹر میں کسی خاص کام کے لیے پروگرام کیے بغیر سیکھنے کی صلاحیت ہوتی ہے ، یہ پیٹرن کی پہچان ہے اور محققین یہ دیکھنے کے طریقے وضع کر رہے ہیں کہ کمپیوٹر ڈیٹا کے ذریعے سیکھ سکتا ہے مصنوعی ذہانت. لوگوں نے مشین سیکھنے میں دلچسپی بحال کی ہے جیسے کہ بیسین تجزیہ اور ڈیٹا مائننگ جیسے چند عوامل جیسے سستی ڈیٹا سٹوریج ، زیادہ طاقتور اور سستی کمپیوٹیشنل پروسیسنگ اور بڑھتی ہوئی اقسام اور دستیاب ڈیٹا کی مقدار۔ ان تمام چیزوں نے خود کار طریقے سے اور تیزی سے ایسے ماڈل بنانا ممکن بنا دیا ہے جو زیادہ پیچیدہ اور بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور ضرورت پڑنے پر بڑے پیمانے پر زیادہ درست اور تیز نتائج دے سکتے ہیں۔ عین مطابق ماڈل بنا کر ، کاروباری اداروں اور اداروں کے پاس منافع بخش اور کامیاب مواقع کو پہچاننے اور خطرات کو کم کرنے کا ایک اچھا موقع ہے اس طرح مشین لرننگ کو بنیادی اہمیت حاصل ہے صنعتوں.

    مشینی سیکھنے علمی نظاموں کو ہمارے ساتھ مشخص ، قدرتی اور فطری انداز میں مشغول ، استدلال اور سیکھنے میں مدد فراہم کرتا ہے۔ اسٹاک تجارت ، نیٹ فلکس موویز کی سفارشات ، انٹرنیٹ اشتہارات کے بارے میں سوچئے جو ہماری برائوزنگ عادات کی بنیاد پر دکھائے جاتے ہیں - یہ سبھی مثالیں ہیں کہ مشین سیکھنے کس طرح دنیا کو طاقتور اور تخلیقی طریقوں سے تلاش کرنے میں ہماری مدد کر رہی ہے۔ اس سے قبل ، تاریخ انسانیت کی اہم موڑ صنعتی انقلاب تھا جس نے صنعتوں کو زیادہ پیداواری ہونے کی وجہ سے روزگار کے مواقع پیدا کرنے اور معاشی معیار زندگی کو بلند کرنے کے قابل بنایا۔ آج ، مشین سیکھنا ایک اور انقلاب ہے جس کا سامنا دنیا کو کرنا پڑ رہا ہے۔ ہم آٹومیشن اور مصنوعی ذہانت کے کلیدی کھلاڑی ہونے کی راہ پر گامزن ہیں اور اگر چیزیں صحیح طور پر انجام دی گئیں تو ، مشین سیکھنے سے کمپنیوں کو اپنے کاروبار میں اضافہ اور فوری طور پر بصیرت تیار کرنے میں مدد ملے گی۔ صنعتی انقلاب کی طرح ، مشین سیکھنے کا کلیدی جزو باہمی تعاون ہے۔ ہمیں ایک کامیاب عمل کے لئے مل کر ایک بہتر افرادی قوت کی ضرورت ہوگی جو صرف صحیح پیداوار دے گی۔ یہاں جو کام کی بات کی جارہی ہے اس میں ڈیٹا انجینئرز ، آئی ٹی آرکیٹیکٹس ، کاروباری صارف ، ڈیٹا سائنسدان ، ڈیٹا مائننگ ماہرین ، سسٹم ایڈمنسٹریٹر ، ایگزیکٹوز ، ڈویلپرز وغیرہ شامل ہوں گے۔

    ہم مشین سیکھنے کے استعمال سے اچھی طرح واقف ہیں جو آج ہماری زندگی میں چل رہے ہیں۔ ایک لمبے عرصے سے ، مشین سیکھنے کی الگورتھم قریب ہی رہی ہیں لیکن حال ہی میں جو کچھ تیار ہوا وہ یہ ہے کہ خود بخود پیچیدہ ریاضیاتی حساب کو بڑے اعداد و شمار پر ، تیزی سے اور بار بار لگائیں۔ ان مثالوں میں سے ایک مثال جس سے ہم پہلے ہی واقف ہیں ، وہ خود سے چلنے والی گوگل کار ہے ، جو بہت زیادہ ہائپ تھی اور یہ مشین سیکھنے پر مبنی ہے۔ اس میں ایک جدید کار کی تمام خصوصیات شامل ہیں جیسے انکولی کروز کنٹرول ، پارکنگ اور نیویگیٹر اسسٹنٹس ، تقریر کی پہچان اور لین اسسٹنٹ جو اس کو مکمل طور پر آزاد آپریٹنگ گاڑی کے قریب بنا دیتا ہے۔ آن لائن تجویز پیش کرتے ہیں جیسے نیٹ فلکس اور ایمیزون سے آنے والے ، فراڈ کا پتہ لگانے اور لسانی حکمرانی کی تخلیق کے ساتھ مشین لرننگ کا امتزاج کرنے کے ل Twitter یہ جاننے کے لئے کہ ٹویٹر ، نانوٹرانکس پر صارفین آپ کے بارے میں کیا کہہ رہے ہیں ، جو بہتر معائنوں کے لئے آپٹیکل مائکروسکوپوں کو خود کار طریقے سے استعمال کرتے ہیں ، ان کی پیداوار کو بہتر بنانے کے لئے اسے دوبارہ استعمال کرنے والی روبوٹکس استعمال کرتے ہیں۔ ان کے روبوٹک بازوؤں کی رفتار اور تربیت ، کسٹمر کی تفریق درستگی میں اضافہ ، صارف کی زندگی کی قیمت کی پیش گوئی کرنا ، صارف کے اطلاق کے تجربے کو بہتر بنانا ، کسٹمر خریداری کے نمونوں کا پتہ لگانا ، صحت کے خطرات کا اندازہ لگانا ، ذاتی نگہداشت کو بہتر بنانا ، اور بیماریوں کی زیادہ درست تشخیص کرنا مشین کی روزمرہ عکاسی ہیں۔ سیکھنا

    ایک اچھا مشین لرننگ سسٹم بنیادی اور جدید الگورتھم ، اسکیل ایبلٹی ، ڈیٹا کی تیاری کی صلاحیتوں ، جوڑ ماڈلنگ اور آٹومیشن اور تکراری عمل سے بنایا جاتا ہے۔ مشین لرننگ حال ہی میں خبروں میں بہت زیادہ ہے کیونکہ اس کی "گہری سیکھنے" میں پیش رفت ہے جس میں الفاگو کی گو گرینڈ ماسٹر لی سیڈول کی شکست اور مشین ٹرانسلیشن اور تصویری شناخت کے ارد گرد دیگر نئی متاثر کن مصنوعات شامل ہیں۔ مشین لرننگ بڑی مقدار میں ڈیٹا استعمال کرتی ہے ، ڈیٹا پوائنٹس یا پیرامیٹرز کو تبدیل کرنے میں زیادہ معاف کرتی ہے اور زیادہ پیچیدگی اور تغیر کی حمایت کرتی ہے۔ ان عملوں کے ساتھ پیدا ہونے والی پیداوار کو متعدد مختلف پلیٹ فارمز پر بغیر کسی رکاوٹ کے لاگو کیا جا سکتا ہے ، جیسے تجزیاتی نظام ، کلاؤڈ کمپیوٹنگ، ایج نیٹ ورکس اور ایمبیڈڈ سسٹم۔ اس دور سے ایک قدم تبدیلی جہاں بصیرت بنیادی طور پر ٹیکنالوجی کے پلیٹ فارم سے چلنے والے علمی دور کی طرف تھی ، جو کاروبار سے چلنے والی بصیرت کو قابل بناتی ہے۔ مشین لرننگ ، آئی او ٹی اور اے آئی ایک دوسرے سے جڑے ہوئے ہیں۔ جب ریئل ٹائم کمپیوٹنگ کی بات آتی ہے تو آئی او ٹی مصنوعی ذہانت کو خوبصورتی سے مکمل کرتا ہے۔ انسانیت جلد ہی مکمل طور پر چلنے والی مشینوں سے بدل جائے گی جو کہ ہم سے کہیں زیادہ ذہین ہو گی۔ مشینوں نے پہلے ہی مختلف مقاصد کے لیے کاروبار شروع کرنا شروع کر دیا ہے اور آنے والے وقت میں ، ہم دیکھیں گے کہ میکانکی تبدیلی کی ایک لہر ہماری روزمرہ کی زندگی کو بھی بدل دے گی۔ یہ انسانی حرکیات ہمارے حاصل کردہ اعداد و شمار اور ان طریقوں سے جو انسان کبھی نہیں کر سکتے تھے ، تاثر پیدا کرکے زندگی کی طرف دیکھنے کے ہمارے طریقے بدل دیں گے۔ اس کا مطلب یہ ہوگا کہ مشینیں دراصل ہر چیز میں انسانی قوت سے آگے نکل جائیں گی جس کے نتیجے میں عمل میں تبدیلی ، لاگت کی بچت اور آٹومیشن کی بڑی اور جرات مندانہ سطح ہوگی۔ امیج اور وائس ریکگنیشن سسٹم مختلف چینلز کے افراد کو پہچانیں گے اور ایک سروے کے مطابق تیزی سے ترقی کرنے والی کمپنیوں کے پاس ملازمین سے زیادہ سمارٹ مشینیں ہوں گی۔

      ایم ایل ڈویلپرز کا ماڈل

      بنیادی طور پر مشین سیکھنے کی تین مختلف اقسام ہیں جن کی نگرانی ، غیر نگرانی اور کمک سیکھنے کی تدبیر کی جاتی ہے۔ یہ عمل کو مکمل کرنے اور سادگی کے کام پر منحصر ہیں۔ زیر نگرانی سیکھنے میں ، سیکھنے کے الگورتھم کو پہلے ہی جواب دیا جاتا ہے جبکہ اعداد و شمار کو پڑھتے ہوئے جو کہ ہر ڈیٹا پوائنٹ کا صحیح نتیجہ ہوتا ہے جب ماڈل کو تربیت دیتے وقت واضح طور پر لیبل لگایا جاتا ہے۔ یہ جواب ڈھونڈنے کے بجائے رشتہ تلاش کرنے کا ارادہ رکھتا ہے تاکہ جب اعداد و شمار کو شروع نہ کیا جائے تو وہ ڈیٹا پوائنٹس کی صحیح پیش گوئی یا درجہ بندی کر سکے۔ میںغیر زیر نگرانی سیکھنے ، سیکھنے کے الگورتھم کو تربیت کے دوران جواب نہیں دیا جاتا اور اس کی اہمیت باہمی تعلق اور نمونوں کو تلاش کرنے میں ہے۔ اس کا مقصد ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان معنی خیز تعلقات تلاش کرنا ہے۔ آخری قسم کمک سیکھنے کی ہے جو نگرانی اور غیر نگرانی سیکھنے کے مابین ہے۔ اس کے لئے ماحول سے تعلق کی ضرورت ہے اور یہ دو کے مقابلے میں زیادہ پیچیدہ مسائل حل کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ کچھ مشہور مثالیں بیکگیممان ، پوکر اور گو ہیں ، جو منطق کے کھیل ہیں اور ماحول کو ڈیٹا فراہم کیا جاتا ہے تاکہ ایجنٹ کو خود ہی جواب دے اور سیکھ سکے۔

        ہمارا پروجیکٹ جھلکیاں

        ہم کام ، رہنے اور رہنے کے لیے تعمیر اور ترقی کرتے ہیں۔ مواصلات. ہم بڑے اور چھوٹے مسائل کے سمارٹ ، نئے حل تلاش کرنے کے ارادے سے منصوبے شروع کرتے ہیں۔

        یہ اشتراک کریں