ویب اور موبائل ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ۔

مشین لرننگ

مشین لرننگ ٹکنالوجی

        مشین سیکھنے ڈیٹا تجزیہ کی ایک مشق ہے جو تجزیاتی ماڈل بلڈنگ کو میکانائز کرتی ہے۔ ایک سیکھنے والی مشین جو اپنے اعمال کو درست رکھنے اور بصیرت کو تازہ رکھنے کے لیے باقاعدگی سے سیکھتی رہتی ہے ایک سچ ہے۔ مشین لرننگ نظام ڈیٹا کو ہر عمل اور غیر عمل فیڈ 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 سیکھنے 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 کیے بغیر واضح طور پر کہاں دیکھنا ہے۔ مشین سیکھنے آئی ٹی ، صحت کی دیکھ بھال ، لاجسٹکس ، توانائی اور یہاں تک کہ تعلیم سمیت مختلف نظاموں میں نئی ​​حکمت عملیوں اور پیداواری صلاحیتوں سے پردہ اٹھا سکتا ہے۔ 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 سیکھنے ایک ایسی سائنس ہے جو بالکل نئی نہیں ہے لیکن اب نئی رفتار حاصل کر رہی ہے۔

    مشین لرننگ ڈویلپر

    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 سیکھنے آج بالکل ایسا نہیں ہے جیسا کہ ماضی میں تھا ، نئی کمپیوٹنگ ٹیکنالوجیز کی بدولت۔ جیسا کہ ماڈل نئے اعداد و شمار کے سامنے آتے ہیں ، کا تکراری پہلو۔ مشین لرننگ یہ بہت اہم ہے کیونکہ وہ آزادانہ طور پر اپنانے کے قابل ہیں۔ وہ دہرائے جانے والے ، قابل اعتماد نتائج اور فیصلے فراہم کرتے ہیں جو انہیں فراہم کی گئی پچھلی کمپیوٹیشنز سے سیکھتے ہیں۔ مشین سیکھنے اس خیال سے پیدا ہوا تھا 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 میں دلچسپی بحال ہوئی ہے۔ مشین لرننگ بالکل Bayesian تجزیہ کی طرح اور اعداد و شمار کوجھنا سستی ڈیٹا اسٹوریج، زیادہ طاقتور اور سستی کمپیوٹیشنل پروسیسنگ اور بڑھتی ہوئی اقسام اور دستیاب ڈیٹا کی مقدار جیسے چند عوامل کے لیے۔ ان تمام چیزوں نے خود بخود اور تیزی سے ایسے ماڈل بنانا ممکن بنایا ہے جو زیادہ پیچیدہ اور بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکیں اور ضرورت پڑنے پر بڑے پیمانے پر زیادہ درست اور تیز نتائج فراہم کر سکیں۔ درست ماڈلز بنانے سے، کاروباری اداروں اور تنظیموں کے پاس منافع بخش اور کامیاب مواقع کو پہچاننے اور خطرات کو کم کرنے کا ایک اچھا موقع ہے اس طرح مشین لرننگ بنیادی صنعتوں میں ایک اہم عنصر۔

    مشین سیکھنے علمی نظاموں کو ہمارے ساتھ ذاتی نوعیت کے اور فطری انداز میں مشغول کرنے، استدلال کرنے اور سیکھنے کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ اسٹاک ٹریڈز، Netflix مووی کی سفارشات، انٹرنیٹ اشتہارات کے بارے میں سوچیں جو ہماری براؤزنگ کی عادات کی بنیاد پر ظاہر ہوتے ہیں — یہ سب اس کی مثالیں ہیں کہ کیسے مشین لرننگ طاقتور اور تخلیقی طریقوں سے دنیا کو دریافت کرنے میں ہماری مدد کر رہا ہے۔ اس سے قبل تاریخ انسانی کا اہم موڑ صنعتی انقلاب تھا جس نے صنعتوں کو زیادہ پیداواری ہونے کے ساتھ روزگار کے مواقع پیدا کرنے کے قابل بنایا اور اس طرح مجموعی معیار زندگی کو بلند کیا۔ آج، مشین لرننگ ایسا ہی ایک اور انقلاب ہے جس کا سامنا دنیا کو کرنا ہے۔ ہم آٹومیشن کے دہانے پر ہیں اور مصنوعی ذہانت کلیدی کھلاڑی ہونے کے ناطے اور اگر چیزیں ٹھیک کی جاتی ہیں، مشین لرننگ کمپنیوں کو اپنے کاروبار کو بڑھانے اور فوری طور پر بصیرت تیار کرنے میں مدد ملے گی۔ صنعتی انقلاب کی طرح، کا کلیدی جزو مشین لرننگ تعاون ہے- ہمیں ایک کامیاب عمل کے لیے ایک ہوشیار افرادی قوت کی ضرورت ہوگی۔ یہاں جس افرادی قوت کی بات کی جا رہی ہے اس میں ڈیٹا انجینئرز، آئی ٹی آرکیٹیکٹس، کاروباری صارفین، ڈیٹا سائنسدان، اعداد و شمار کوجھنا ماہرین، سسٹم ایڈمنسٹریٹر، ایگزیکٹوز، ڈویلپرز وغیرہ۔

     

    سے ہم بخوبی واقف ہیں۔ مشین لرننگ ایپلی کیشنز جو آج ہماری زندگیوں میں چل رہی ہیں۔ ایک طویل وقت کے لئے، کے الگورتھم مشین لرننگ آس پاس رہے ہیں لیکن حال ہی میں جو چیز تیار ہوئی ہے وہ بڑے ڈیٹا پر خودکار طور پر پیچیدہ ریاضیاتی حسابات کو تیزی سے اور بار بار لاگو کرنے کی صلاحیت تھی۔ ان مثالوں میں سے ایک جس سے ہم پہلے ہی واقف ہیں وہ ہے سیلف ڈرائیونگ گوگل کار، جس کا بہت زیادہ چرچا کیا گیا اور اس پر مبنی ہے۔ مشین لرننگ. اس میں جدید کار کی تمام خصوصیات شامل ہیں جیسے کہ اڈاپٹیو کروز کنٹرول، پارکنگ اور نیویگیٹر اسسٹنٹ، تقریر کی شناخت اور لین اسسٹنٹ جو اسے مکمل طور پر آزاد آپریٹنگ گاڑی کے قریب بناتا ہے۔ نیز آن لائن سفارشات کی پیشکشیں جیسے Netflix اور Amazon کی طرف سے، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے اور یکجا کرنا مشین لرننگ لسانی اصول کی تخلیق کے ساتھ یہ جاننے کے لیے کہ گاہک ٹوئٹر پر آپ کے بارے میں کیا کہہ رہے ہیں، Nanotronics، جو بہتر معائنے کے لیے آپٹیکل مائکروسکوپ کو خود کار بناتا ہے، روبوٹکس کو اپنی پیداوار کی رفتار کو بہتر بنانے اور اپنے روبوٹک ہتھیاروں کو تربیت دینے کے لیے اس کے استعمال پر نظر ثانی کریں، گاہک کی تقسیم کی درستگی میں اضافہ، گاہک کی زندگی بھر کی قیمت کی پیشن گوئی ، صارف کے درون ایپ تجربے کو بہتر بنانا، گاہک کی خریداری کے نمونوں کا پتہ لگانا، صحت کے خطرات کا اندازہ لگانا، ذاتی نگہداشت کو بہتر بنانا، اور بیماریوں کی درست طریقے سے تشخیص کرنا اس کی تمام روزمرہ کی مثالیں ہیں۔ مشین لرننگ.

     

    ایک اچھا مشین لرننگ نظام بنیادی اور جدید الگورتھم، اسکیل ایبلٹی، ڈیٹا کی تیاری کی صلاحیتوں، جوڑ ماڈلنگ اور آٹومیشن اور تکراری عمل سے بنایا گیا ہے۔ مشین سیکھنے حال ہی میں اس کی ترقی کی وجہ سے بہت زیادہ خبروں میں ہےگہری سیکھنے” جس میں گو گرینڈ ماسٹر لی سیڈول کی بہت مشہور الفاگو کی شکست اور مشینی ترجمہ اور تصویر کی شناخت کے ارد گرد دیگر نئی متاثر کن مصنوعات شامل ہیں۔ مشین سیکھنے ڈیٹا کی بڑی مقدار استعمال کرتا ہے، ڈیٹا پوائنٹس یا پیرامیٹرز کو تبدیل کرنے میں زیادہ معافی دیتا ہے اور زیادہ پیچیدگی اور تغیر پذیری کی حمایت کرتا ہے۔ ان عملوں کے ساتھ پیدا شدہ آؤٹ پٹ کو متعدد مختلف پلیٹ فارمز پر بغیر کسی رکاوٹ کے لاگو کیا جا سکتا ہے، جیسے اینالیٹکس سسٹم، کلاؤڈ کمپیوٹنگ، ایج نیٹ ورکس اور ایمبیڈڈ سسٹمز۔ ایک ایسے دور سے ایک قدم کی تبدیلی جہاں بصیرت بنیادی طور پر ٹیکنالوجی کے پلیٹ فارم پر مبنی علمی دور کی طرف تھی، جو کاروبار پر مبنی بصیرت کو قابل بناتی ہے۔ مشین سیکھنے، IoT اور AI ایک دوسرے سے جڑے ہوئے ہیں۔ IoT خوبصورتی سے تکمیل کرتا ہے۔ مصنوعی ذہانت جب ریئل ٹائم کمپیوٹنگ کی بات آتی 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۔

    مشین لرننگ کے ماڈل

    بنیادی طور پر تین مختلف اقسام ہیں۔ مشین لرننگ جو زیر نگرانی، غیر زیر نگرانی، اور کمک سیکھنے والے ہیں۔ ان کا انتخاب مکمل کرنے کے کام اور عمل کی سادگی کے لحاظ سے کیا جاتا ہے۔

    نگرانی میں سیکھنے میں ، سیکھنے الگورتھم کو پہلے ہی جواب دیا جاتا ہے جبکہ اعداد و شمار کو پڑھتے وقت جو ماڈل کی تربیت کرتے وقت ہر ڈیٹا پوائنٹ کا صحیح نتیجہ ہوتا ہے۔ اس کا ارادہ ہے کہ وہ جواب تلاش کرنے کی بجائے رشتہ تلاش کرے تاکہ جب غیر دستخط شدہ ڈیٹا پوائنٹس شروع کیے جائیں تو وہ ڈیٹا پوائنٹس کی صحیح پیش گوئی یا درجہ بندی کرسکے۔

    غیر تجربہ کار سیکھنے میں ، سیکھنے کے الگورتھم کو تربیت کے دوران جواب نہیں دیا جاتا ہے اور اس کی قیمت دریافت کرنے اور ان کے نمونوں میں ہے۔ اس کا مقصد ڈیٹا پوائنٹس کے مابین بامعنی 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۔

    ای بک

    کیس سٹڈی

    وائٹ پیپر

    ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

    ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

    ہماری ٹیم سے تازہ ترین خبروں اور اپ ڈیٹس کو حاصل کرنے کے لئے ہماری میلنگ لسٹ میں شامل ہوں۔

    آپ نے کامیابی سے رکنیت لی ہے!

    یہ اشتراک کریں
    %d اس طرح بلاگرز: