مشین لرننگ کیسے کام کرتی ہے؟

اس دور میں مشین لرننگ اہم ہے۔ ایلمشین لرننگ کاروباری کارروائیوں کو منظم کرنے اور کسٹمر کے طرز عمل کو سمجھنے میں مدد کرتی ہے۔ یہ نئی مصنوعات کی ترقی میں بھی مدد کرتا ہے۔ مشین لرننگ (ML) مصنوعی ذہانت کی اہم ٹیکنالوجیز میں سے ایک ہے۔

یہ ایک الگورتھم کی تربیت پر مشتمل ہے تاکہ سیکھنے کی بنیاد کے اندر بار بار آنے والے نمونوں کو پہچان سکے۔ اس تربیت کا نتیجہ ایک کمپیوٹر ماڈل میں ہوتا ہے جو پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے (آواز، تصویر وغیرہ کو پہچاننا) یا کاموں کو خود کار بنانا (سوال کا جواب دینا، گاڑی چلانا خودکار کرنا وغیرہ)۔

تمام بڑی کمپنیاں مشین لرننگ کی طرف رجوع کر رہی ہیں۔ ایمیزون، فیس بک اور گوگل جیسی کمپنیاں مشین لرننگ کو ترجیح دے رہی ہیں۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ مشین لرننگ کیسے کام کرتی ہے۔

مشین لرننگ کیا ہے؟

بہت سی تعریفیں ہیں لیکن میں آپ کو آسان الفاظ میں بتاؤں گا۔ مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کی ایک شکل ہے۔ مصنوعی ذہانت کمپیوٹر کو ماضی کے تجربے سے سیکھنا سکھاتی ہے، جیسا کہ انسان کرتا ہے۔

اس عمل کے ذریعے کمپیوٹر اپنے پیٹرن کو پہچان کر اور ڈیٹا کو تلاش کر کے خود کو بہتر بنا سکتا ہے۔ تاہم، اسے کچھ کوڈنگ کے لیے کم سے کم انسانی شمولیت کی ضرورت ہوتی ہے۔

ابتدائی مراحل میں بہت سارے تجربات ہوئے۔ ڈیٹا اور سیکھنے کے بارے میں کچھ نظریات تھے اور کمپیوٹر ان سب کو کیسے پہچانتا ہے۔

لیکن آج کی دنیا میں، مشین لرننگ زیادہ پیچیدہ ہوتی جا رہی ہے۔ لیکن آپ کو ان بنیادی تجربات کو بھی جاننے کی ضرورت ہے۔

Cکیا مشین لرننگ کام کرتی ہے؟

مشین لرننگ ایک طویل عرصے سے چلی آ رہی ہے۔ تاہم، الگورتھم دن بہ دن زیادہ پیچیدہ ہوتا جا رہا ہے۔ حالیہ پیش رفت اس ڈیٹا کو زیادہ تیزی اور مؤثر طریقے سے لاگو کرنا ہے۔

درخواستیں مشکل ہیں۔ ایک گریجویٹ جو ان تمام چیزوں کو نفیس طریقے سے کر سکتا ہے دوسرے پروگرامرز سے ایک قدم آگے ہے۔ بڑی کمپنیوں کو اپنے حریفوں سے آگے رہنے کے لیے ان پروگرامرز کی ضرورت ہوتی ہے۔

ایسا کوئی کام نہیں جو مشین لرننگ سے پورا نہ کیا جا سکے۔ مشین لرننگ کی مدد سے قطعی نمونے قائم کیے جا سکتے ہیں۔ اور مستقبل میں، یہ کم سے کم تعامل کے ساتھ خود بخود کام کرے گا۔

مشین لرننگ کی آمد کے بعد، کمپنیاں اپنے عمل کو تبدیل کر رہی ہیں، جن کا انتظام پہلے انسان کرتے تھے۔ چند مثالیں ہیں۔

• کسٹمر کالز میں شرکت کریں۔
• نصابی زندگی کا جائزہ
• تصویر کی شناخت
• تقریر کی پہچان
• طبی تشخیص
• شماریاتی ثالثی
• پیش گوئی کرنے والا تجزیہ
• نکالنا۔

مشین لرننگ دو تکنیکوں کا استعمال کرتی ہے۔

مشین لرننگ کے ذریعہ استعمال ہونے والی دو اہم تکنیکیں ہیں۔ وہ درج ذیل ہیں۔

زیر نگرانی تعلیم-

اس تکنیک میں، AI سابقہ ​​ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے۔ یہ مشین لرننگ کی تعیناتی کے آؤٹ پٹ کو جمع کرنے اور تیار کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔ سیدھے الفاظ میں، زیر نگرانی سیکھنا یہ ہے کہ ہم انسان کیسے چیزیں سیکھتے ہیں۔

ہم کچھ غلط کرتے ہیں اور اسے سیکھنے اور تجزیہ کرنے کے بعد صحیح کام کرتے ہیں۔ یہ اسی طرح ہے کہ کمپیوٹر مختلف چیزیں سیکھتا ہے۔

ہم انسان کمپیوٹر کو مختلف ڈیٹا فراہم کرتے ہیں۔ اسی کو ہم کہتے ہیں۔ تربیتی سیٹ.

غیر زیر نگرانی تعلیم -

یہ تکنیک نامعلوم ڈیٹا پیٹرن تلاش کرنے میں مدد کرتی ہے، اور پھر غلطیاں تلاش کرنے میں مدد کرتی ہے۔ الگورتھم عام طور پر بغیر لیبل والی مثالوں کے ساتھ موروثی ساخت کو سمجھنے کی کوشش کرتا ہے۔ غیر زیر نگرانی مشین لرننگ میں دو مختلف کام ہیں۔

گروہ بندی

اس سیکھنے میں، انسان سب سے پہلے ڈیٹا پوائنٹس جمع کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ پھر انہیں کلسٹرز میں تبدیل کریں۔ اور آخر میں، یہ انہیں ایک دوسرے سے مشابہ لیکن دوسرے کلسٹرز سے مختلف بنانے کی کوشش کرتا ہے۔ یہ مارکیٹ کی تقسیم کے لیے مفید ہے۔

سائز میں کمی

یہ ماڈل تربیت میں زیادہ موثر ہے۔ یہ تکنیک بہتر تجربے اور تشریح کے لیے ایک جیسی صفات کو ایک ساتھ گروپ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

مشین لرننگ کا استعمال

ان دنوں مشین لرننگ کی ایک ہزار ایپلی کیشنز ہیں۔ ڈیٹا انٹری سے لے کر خطرے کے پیچیدہ تشخیص تک، مشین لرننگ یہ سب کرتی ہے۔ دنیا خودکار چیزوں کی طرف بڑھ رہی ہے۔ مثال کے طور پر، ہمیں کاروں میں آٹو پائلٹس پسند ہیں۔

بہت سے کسٹمر سروس اور کسٹمر سروس کے افعال ہیں کہ مشین

اپرنٹس شپ ایک اچھے کیریئر کا انتظام کرنے اور بنانے میں مدد کرتی ہے۔

گوگل اور ایمیزون سے آواز کی شناخت بھی مشین لرننگ کی ایک ایپلی کیشن ہے۔ اندرونی ایپلی کیشنز کی ایک بڑی تعداد ہے جو ایک تنظیم کو اس کے عمل کو بڑھانے کی اجازت دیتی ہے، جو دستی کام کے بوجھ کو کم کرنے میں بھی مدد کرتی ہے۔

مشین لرننگ کی سب سے مفید چیزوں میں سے ایک غلطیاں تلاش کرنا ہے۔ بعض اوقات پیچیدہ نمونوں یا تجزیوں کو دیکھتے ہوئے، انسانی آنکھ غلطیوں کو نہیں دیکھ سکتی، لیکن کمپیوٹر ان کا پتہ لگا سکتا ہے۔

مشین لرننگ سروس کے بہترین معیار، موثر خدمات اور جدید مصنوعات کی پیشکش کو بھی ممکن بناتی ہے۔ یہ انسانی کارکنوں کو ایسا کرنے کے لیے آزاد کرتا ہے۔ یہ ٹیکنالوجیز قدرتی زبان کی پروسیسنگ، گہری تعلیم، کمپیوٹر وژن اور مشین لرننگ ہیں۔

ایک انسان سپریڈ شیٹس کو ترتیب دینے یا نمونوں کی شناخت کرنے میں اچھا ہو سکتا ہے۔ لیکن یہ بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ اور جانچ نہیں کر سکتا۔

AI الگورتھم بڑے ڈیٹا کی شناخت اور جانچ کر سکتا ہے اور اس کا تیزی سے تجزیہ کر سکتا ہے۔ مشین لرننگ کے بغیر، یہ ممکن نہیں ہے.

مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت میں کیا فرق ہے؟

مصنوعی ذہانت کا مقصد انسانی دماغ کی نقل کرنا ہے۔ وہاں سے، مشین لرننگ اس مقصد کو حاصل کرنے کے لیے صرف ایک ٹول ہے۔

یہ مشین کو حاصل کیے جانے والے مقاصد کے مطابق مثالیں داخل کرنے کی اجازت دیتا ہے، مثال کے طور پر تصاویر یا ویڈیوز ایک خودمختار کار کی صورت میں پیدل چلنے والے کراسنگ کو پہچاننے کے لیے۔

لیکن اس تکنیک کی اپنی حدود ہیں۔ یہ پیچیدہ استدلال کو انجام دینے کی اجازت نہیں دیتا ہے۔ اس لیے ضروری ہے کہ اسے دوسرے طریقوں سے جوڑا جائے تاکہ نام کے لائق AI کی طرف بڑھ سکیں۔

یقینی طور پر سیکھنے کے لحاظ سے بہت طاقتور، نیورل نیٹ ورکس تاہم قابل اعتماد تکمیل نہیں ہیں اور بعض صورتوں میں متعصب یا غیر منطقی نتائج کا باعث بن سکتے ہیں (مثال: ایک خود سے چلنے والی کار غلط راستے پر چکر لگا رہی ہے)۔

اس لیے گہری سیکھنے کو دوسرے طریقوں کے ساتھ ملانے میں دلچسپی، مثال کے طور پر پہلے سے طے شدہ کاروباری اصولوں پر مبنی ایک علامتی AI، ہماری مثال میں ہائی وے کوڈ، جسے اس کے استدلال کو بہتر بنانے کے لیے نیٹ ورک میں داخل کیا جائے گا۔

مشین لرننگ کے لیے بہترین پروگرامنگ زبان

مشین لرننگ کے لیے سب سے موثر پروگرامنگ لینگویجز Python اور R. ڈیٹا سائنسدان ان دونوں زبانوں سے واقف ہیں۔ لیکن مشین لرننگ کے لیے دوسری زبانیں بھی ہیں۔

مختلف منصوبوں کے لیے مختلف زبانوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ AI ٹولز کاموں کو انجام دینے کے لیے سافٹ ویئر لائبریریاں ہیں۔ GitHub کے مطابق مشین لرننگ کے لیے بہترین پروگرامنگ لینگویج Python ہے۔

ازگر کو ڈیٹا کے تجزیہ اور کان کنی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ آپ کو مختلف مشین لرننگ ماڈلز اور الگورتھم تیار کرنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔ ازگر کلسٹرنگ، درجہ بندی، رجعت، اور جہتی کمی کی اجازت دیتا ہے۔ برادری ازگر اہم ہے۔، اور وہ ہے سیکھنے کے لئے نسبتا آسان ازگر۔

خلاصہ یہ ہے

مشین لرننگ اہم ہے کیونکہ یہ کاروبار کو کسٹمر کے رویے اور کاروباری آپریٹنگ ماڈلز کے رجحانات کے بارے میں بصیرت فراہم کرتا ہے، جبکہ نئی مصنوعات کی ترقی میں معاونت کرتا ہے۔

آج کی بہت سی سرکردہ کمپنیاں، جیسے Facebook، Google، اور Uber، مشین لرننگ کو اپنے کاموں کا مرکز بنا رہی ہیں۔ مشین لرننگ بہت سی کمپنیوں کے لیے ایک اہم مسابقتی تفریق بن گئی ہے۔

اگر آپ مشین لرننگ کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں۔ Python سیکھنا شروع کریں، اور وقت کے ساتھ ساتھ آپ ایک پرو بن جائیں گے۔ اگر آپ کو کچھ سمجھ نہیں آرہا ہے تو بلا جھجھک تبصرہ کریں۔