مشين لرننگ ڪيئن ڪم ڪري ٿي؟

هن دور ۾، مشين سکيا اهم آهي. ايلمشين سکيا ڪاروباري عملن کي منظم ڪرڻ ۽ گراهڪ جي رويي کي سمجهڻ ۾ مدد ڪري ٿي. اهو پڻ نئين شين جي ترقي ۾ مدد ڪري ٿو. مشين لرننگ (ML) مصنوعي ذهانت جي مکيه ٽيڪنالاجيز مان هڪ آهي.

اهو تربيت تي مشتمل آهي هڪ الگورٿم کي سڃاڻڻ لاءِ هڪ سکيا جي بنياد اندر بار بار ٿيندڙ نمونن کي. هن تربيت جا نتيجا ڪمپيوٽر ماڊل ۾ پيش ڪيا ويا آهن جيڪي اڳڪٿيون ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهن (آواز، هڪ تصوير، وغيره) يا خودڪار ڪم (هڪ سوال جو جواب، گاڏي کي خودڪار ڪرڻ، وغيره).

سڀ وڏيون ڪمپنيون مشين سکيا ڏانهن رخ ڪري رهيون آهن. ايمازون، فيس بڪ ۽ گوگل جهڙيون ڪمپنيون مشين لرننگ کي اوليت ڏئي رهيون آهن. اچو ته ڏسون ته مشين سکيا ڪيئن ڪم ڪري ٿي.

مشين سکيا ڇا آهي؟

ڪيتريون ئي وصفون آهن، پر مان توهان کي انهن کي آسان لفظن ۾ ڏيندس. مشين لرننگ مصنوعي ذهانت جو هڪ روپ آهي. مصنوعي ذهانت ڪمپيوٽرن کي ماضي جي تجربن مان سکڻ سيکاري ٿي، جيئن انسان ڪندو آهي.

هن عمل ذريعي، ڪمپيوٽر پنهنجو پاڻ کي بهتر ڪري سگهي ٿو ان جي نمونن کي سڃاڻڻ ۽ ڊيٽا کي ڳولڻ سان. بهرحال، ان کي ڪجهه ڪوڊنگ لاءِ گهٽ ۾ گهٽ انساني شموليت جي ضرورت آهي.

شروعاتي مرحلن ۾ ڪيترائي تجربا ڪيا ويا. ڊيٽا ۽ سکيا بابت ڪجھ نظريا هئا ۽ ڪمپيوٽر انهن سڀني کي ڪيئن سڃاڻي ٿو.

پر اڄ جي دنيا ۾، مشين سکيا وڌيڪ پيچيده ٿي رهي آهي. پر توهان کي انهن بنيادي تجربن کي پڻ ڄاڻڻ جي ضرورت آهي.

Cڇا مشين سکيا ڪم ڪري ٿي؟

مشين لرننگ هڪ ڊگهي وقت تائين ڀرسان آهي. بهرحال، الورورٿم ڏينهن کان وڌيڪ پيچيده ٿي رهيو آهي. تازي ترقي هن ​​ڊيٽا کي وڌيڪ جلدي ۽ موثر طريقي سان لاڳو ڪرڻ آهي.

درخواستون مشڪل آهن. هڪ گريجوئيٽ جيڪو انهن سڀني شين کي نفيس طريقي سان ڪري سگهي ٿو ٻين پروگرامرن کان هڪ قدم اڳتي آهي. وڏيون ڪمپنيون انهن پروگرامرن جي ضرورت آهي انهن جي مقابلي کان اڳتي رهڻ لاءِ.

ڪو به ڪم ناهي جيڪو مشين سکيا سان پورو نه ٿي سگهي. مشين سکيا جي مدد سان، يقيني نمونن کي قائم ڪري سگهجي ٿو. ۽ مستقبل ۾، اهو خودڪار طريقي سان ڪم ڪندو گهٽ ۾ گهٽ رابطي سان.

مشين لرننگ جي اچڻ کان پوءِ، ڪمپنيون پنهنجا عمل تبديل ڪري رهيون آهن، جيڪي اڳي انسانن پاران منظم ڪيون وينديون هيون. چند مثال آهن.

• ڪسٽمر ڪالن ۾ شرڪت ڪريو
• نصاب جو جائزو
• تصوير جي سڃاڻپ
• تقرير جي سڃاڻپ
• طبي تشخيص
• شمارياتي ثالث
• اڳڪٿي ڪندڙ تجزيو
• ڪڍڻ.

مشين سکيا ٻه ٽيڪنڪ استعمال ڪري ٿو

مشين لرننگ ذريعي استعمال ٿيندڙ ٻه مکيه ٽيڪنالاجيون آهن. اهي هيٺيان آهن.

نگراني ڪيل سکيا-

هن ٽيڪنڪ ۾، AI اڳوڻو ڊيٽا گڏ ڪري ٿو. اهو پڻ گڏ ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو ۽ مشين جي سکيا جي ترتيب جي پيداوار جي پيداوار. آسان لفظ ۾، نگراني ڪيل سکيا اها آهي ته اسان انسان ڪيئن شيون سکندا آهيون.

اسان ڪجهه غلط ڪندا آهيون ۽ صحيح ڪم ڪندا آهيون ان کي سکڻ ۽ تجزيو ڪرڻ کان پوءِ. اهو ئي طريقو آهي ته ڪمپيوٽر مختلف شيون سکي ٿو.

اسان انسان ڪمپيوٽرن کي مختلف ڊيٽا فراهم ڪندا آهيون. جنهن کي اسان چئون ٿا ٽريننگ سيٽ.

غير نگراني ٿيل سکيا -

هي ٽيڪنڪ اڻڄاتل ڊيٽا جي نمونن کي ڳولڻ ۾ مدد ڪري ٿي، ۽ پوء غلطي ڳولڻ ۾ مدد ڪري ٿي. الورورٿم عام طور تي اڻ ڄاتل مثالن سان موروثي ڍانچي کي سمجهڻ جي ڪوشش ڪندو آهي. غير نگراني ٿيل مشين لرننگ ۾ ٻه مختلف ڪم آهن.

گروهه بندي

هن سکيا ۾، انسان پهريون ڀيرو ڊيٽا پوائنٽ گڏ ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي. پوء انھن کي ڪلستر ۾ ڦيرايو. ۽ آخرڪار، اهو ڪوشش ڪري ٿو ته انهن کي هڪ ٻئي سان ملندو پر ٻين ڪلستر کان مختلف. اهو مارڪيٽ جي تقسيم لاء مفيد آهي.

سائيز جي گھٽتائي

هي ماڊل تربيت ۾ وڌيڪ اثرائتو آهي. هي ٽيڪنڪ جي اجازت ڏئي ٿي ساڳي صفات کي گڏ ڪرڻ لاء گڏ ڪيو وڃي بهتر تجربو ۽ تشريح لاء.

مشين سکيا استعمال ڪندي

انهن ڏينهن ۾ مشين لرننگ جون هڪ هزار ايپليڪيشنون آهن. ڊيٽا جي داخلا کان وٺي پيچيده خطري جي تشخيص تائين، مشين سکيا اهو سڀ ڪجهه ڪري ٿو. دنيا خودڪار شين ڏانهن وڌي رهي آهي. مثال طور، اسان کي ڪارن ۾ autopilots پيار.

اهڙا ڪيترائي ڪسٽمر سروس ۽ ڪسٽمر سروس جا ڪم آهن جيڪي مشين

اپرنٽس شپ کي منظم ڪرڻ ۽ سٺو ڪيريئر رستو ٺاهڻ ۾ مدد ڪري ٿي.

گوگل ۽ ايمازون کان آواز جي سڃاڻپ پڻ مشين لرننگ جي ايپليڪيشن آهي. اتي وڏي تعداد ۾ اندروني ايپليڪيشنون آھن جيڪي ھڪڙي تنظيم کي پنھنجي عمل کي وڌائڻ جي اجازت ڏين ٿيون، جيڪو پڻ دستي ڪم لوڊ کي گھٽائڻ ۾ مدد ڪري ٿو.

سڀ کان وڌيڪ ڪارائتو شين مان هڪ مشين سکيا آهي غلطيون ڳولڻ. ڪڏهن ڪڏهن پيچيده نمونن يا تجزين کي ڏسندي، انساني اک غلطين کي نشانو بڻائي نه سگهندي، پر ڪمپيوٽر انهن کي ڳولي سگهي ٿو.

مشين لرننگ پڻ ممڪن بڻائي ٿي ته مڪمل معيار جي خدمت، موثر خدمتون ۽ جديد پروڊڪٽس پيش ڪرڻ. اهو انساني ڪارڪنن کي آزاد ڪري ٿو اهو ڪرڻ لاءِ. اهي ٽيڪنالاجيون آهن قدرتي ٻولي پروسيسنگ، ڊيپ لرننگ، ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ.

هڪ انسان اسپريڊ شيٽ کي منظم ڪرڻ يا نمونن جي نشاندهي ڪرڻ ۾ سٺو ٿي سگهي ٿو. پر اهو تجزيو ۽ جانچ نٿو ڪري سگھي وڏي ڊيٽا سيٽ.

AI الگورتھم وڏي ڊيٽا جي سڃاڻپ ۽ جانچ ڪري سگھي ٿو ۽ ان کي جلدي تجزيو ڪري سگھي ٿو. مشيني سکيا کان سواء، اهو ممڪن ناهي.

مشين لرننگ ۽ مصنوعي ذهانت ۾ ڪهڙو فرق آهي؟

مصنوعي ذهانت جو مقصد انساني ذهن کي تخليق ڪرڻ آهي. اتان کان، مشين سکيا هن مقصد کي حاصل ڪرڻ لاء صرف هڪ اوزار آهي.

اهو مشين کي اجازت ڏئي ٿو ته مثالن کي حاصل ڪرڻ جي مقصدن مطابق، مثال طور تصويرون يا وڊيوز هڪ خودمختيار ڪار جي صورت ۾ پيادلن جي ڪراسنگ کي سڃاڻڻ لاء.

پر هن ٽيڪنڪ کي ان جي حدن آهي. اهو پيچيده دليلن کي انجام ڏيڻ جي اجازت نٿو ڏئي. تنهن ڪري اهو ضروري آهي ته ان کي ٻين طريقن سان جوڙيو وڃي هڪ نالي جي لائق AI ڏانهن.

يقينن سکيا جي لحاظ کان تمام طاقتور، اعصابي نيٽ ورڪ جيتوڻيڪ قابل اعتماد مڪمل نه هوندا آهن ۽ ڪجهه حالتن ۾ تعصب يا غير منطقي نتيجا آڻي سگهن ٿا (مثال: هڪ خود ڊرائيونگ ڪار هڪ گول چڪر کي غلط رستو وٺي رهيو آهي).

تنهن ڪري ٻين طريقن سان گڏ گہرے سکيا کي گڏ ڪرڻ ۾ دلچسپي، هڪ علامتي AI مثال طور اڳ بيان ڪيل ڪاروباري ضابطن جي بنياد تي، اسان جي مثال ۾ هاء وي ڪوڊ، جيڪو ان جي دليل کي بهتر ڪرڻ لاء نيٽ ورڪ ۾ داخل ڪيو ويندو.

مشين سکيا لاءِ بهترين پروگرامنگ ٻولي

مشين لرننگ لاءِ سڀ کان وڌيڪ اثرائتي پروگرامنگ ٻوليون Python ۽ R. ڊيٽا سائنسدان انهن ٻن ٻولين کان واقف آهن. پر مشيني سکيا لاءِ ٻيون ٻوليون به آهن.

مختلف منصوبن کي مختلف ٻولين جي ضرورت آهي. AI اوزار آھن سافٽ ويئر لائبريريون ڪم ڪرڻ لاءِ. GitHub جي مطابق، مشين جي سکيا لاء بهترين پروگرامنگ ٻولي Python آهي.

پٿون ڊيٽا جي تجزيو ۽ کان کني لاءِ استعمال ٿي سگھي ٿو. اهو پڻ توهان کي مختلف مشين سکيا جا ماڊل ۽ الگورتھم ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو. پٿون ڪلسترنگ، درجه بندي، رجعت، ۽ طول و عرض جي گھٽتائي جي اجازت ڏئي ٿو. ڪميونٽي Python اهم آهي، ۽ هو آهي سکڻ لاء نسبتا آسان پٿن.

نتيجو

مشين لرننگ اهم آهي ڇاڪاڻ ته اها ڪمپني کي بصيرت ڏئي ٿي رجحانات ۾ گراهڪ جي رويي ۽ ڪاروباري آپريٽنگ ماڊل، جڏهن ته نئين پيداوار جي ترقي جي حمايت ڪندي.

اڄ جون ڪيتريون ئي معروف ڪمپنيون، جهڙوڪ فيسبوڪ، گوگل، ۽ اوبر، مشين لرننگ کي پنهنجي عملن جو مرڪزي بڻائي رهيا آهن. مشين لرننگ ڪيترن ئي ڪمپنين لاءِ هڪ اهم مقابلي وارو فرق بڻجي چڪو آهي.

جيڪڏهن توهان مشين سکيا بابت وڌيڪ ڄاڻڻ چاهيو ٿا. Python سکڻ شروع ڪريو، ۽ وقت سان گڏ توهان هڪ پرو بڻجي ويندا. تبصرو ڪرڻ لاء آزاد محسوس ڪريو جيڪڏهن ڪا شيء آهي جيڪا توهان نٿا سمجهي.