مواد
- مشین کیا سیکھ رہی ہے؟
- مشین لرننگ کس طرح کام کرتی ہے
- کیوں مشین سیکھنا اتنا ضروری ہے
- انسانی تعصب
- مستقبل کیا ہے؟
- خلاصہ
ماخذ: ایگزینڈریو / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
مشین لرننگ میں بے پناہ صلاحیت موجود ہے ، لیکن اس کے مفید ثابت ہونے کے ل it اسے مناسب طور پر نافذ کیا جانا چاہئے۔
مشین لرننگ ایک خاص قسم کی الگورتھم ہے جو ڈیٹا سے سیکھ سکتی ہے اور پیش گوئیاں کر سکتی ہے۔ جیسا کہ ہم مختلف ذرائع سے زیادہ سے زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں ، مشین لرننگ پیش گوئوں کو زیادہ مناسب انداز میں پیش کر سکتی ہے۔ تاہم ، ایسی خرابیاں ہیں جن کا بغور جائزہ لینے کی بھی ضرورت ہے۔
مشین کیا سیکھ رہی ہے؟
موضوع میں بہت گہری جانے سے پہلے ، یہ جاننا انتہائی ضروری ہے کہ مشین لرننگ اصل میں کیا ہے۔ یہ مصنوعی ذہانت کی ایک شاخ ہے جو حساب کے ذریعہ سیکھنے اور فراہم کردہ ڈیٹا کے نمونوں کو پہچاننے پر مرکوز ہے۔ اب یہ مشینیں بنانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے جو بہت سے نفیس الگورتھم کی مدد سے خود فیصلہ کرسکتی ہیں۔
مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ، مشینیں علم کو حاصل کرنے ، حقیقی دنیا کی کھوج کرکے مختلف چیزوں کو جاننے ، ان کے حصول علم کے بارے میں سوالات پوچھنے اور بہت کچھ کرنے کی صلاحیت رکھتی ہیں۔ یہ صلاحیتیں مشین کو سوچنے ، سمجھنے اور اسی طرح ، اپنے ارد گرد سے سیکھنے ، ہر تصور کے پیچھے منطق تلاش کرنے ، پیش گوئی کرنے اور اس کے مطابق پیش گوئی کرنے میں مدد کرتی ہیں۔
مشین لرننگ کس طرح کام کرتی ہے
یہ تصور در حقیقت بہت نیا نہیں ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم کے ایک مجموعے کے علاوہ کچھ نہیں ہے جو دیئے گئے تالاب سے سیکھ سکتی ہے اور اس کی بنیاد پر پیشگوئیاں کر سکتی ہے۔ اعداد و شمار اور پیش گوئی کی درستگی ایک دوسرے کے ساتھ چلتے ہیں ، لہذا مزید اعداد و شمار کے ساتھ ، ہمیں ایک زیادہ درست پیشن گوئی مل جاتی ہے۔
اس طرح ، اس کو چلانے کیلئے پہلے سے طے شدہ قواعد کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ تصور مستقل طور پر کام کرتا ہے۔ بہتر نتائج حاصل کرنے کے لئے اعداد و شمار کے ایک سیٹ پر یہ خود بخود بہت سی مختلف قسم کے نفیس الگورتھم کا اطلاق کرتا ہے۔ یہ مستقل اور تکرار کرنے والا چکر آس پاس کے محلول کا بغور جائزہ لینے ، کسی خاص مسئلے کے صحیح حل کی پیش گوئی کرنے اور بالآخر صحیح فیصلہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔
کیوں مشین سیکھنا اتنا ضروری ہے
اس کا جواب کچھ عوامل میں پنہاں ہے ، جو اس تصور کو کامیاب بنانے کی بنیادی وجوہات ہیں۔ آئیے ان عوامل پر ایک نظر ڈالیں:
حساب کتاب کی تکنیک مور کے قانون کے مطابق بھی آہستہ آہستہ ترقی کر رہی ہیں۔ IBM ، NVIDIA اور دیگر جیسے مختلف کمپنیاں حساب کے طریقوں کو بہتر بنانے کے ل several کئی بدعات تیار کررہی ہیں۔ یہ پیشرفت ڈیٹا کو بہتر طریقے سے پروسس کرنے کے لئے حسابی تکنیک پیدا کرنے میں معاون ہے۔
اعداد و شمار کے واحد نقطہ اور عمل کی تفہیم پر منحصر ہے ، الگورتھم کے کچھ نقطہ نظر کو کالے خانے سے تعبیر کیا جاتا ہے۔ عام طور پر ، بلیک باکس ایک سسٹم یا الگورتھم ہوتا ہے جسے صرف لیا گیا ان پٹ اور فراہم کردہ آؤٹ پٹ کے لحاظ سے دیکھا جاسکتا ہے۔ یہ الگورتھم یا سسٹم اندرونی کام کاج اور ان کے پیچھے کی منطق کا نظریہ پیش نہیں کرتے ہیں ، اس طرح صرف مبہمیت (سیاہ) پیش کرتے ہیں۔ یہ کسی تنظیم کے لئے تکنیکی اور ثقافتی مسائل پیدا کرنے کے لئے جانا جاتا ہے۔
اگر اعداد و شمار میں نمایاں تبدیلی آرہی ہے تو بلیک باکس کا نقطہ نظر کم کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے ، تو سمجھ کی کمی کی وجہ سے ، نظام کو خطرہ لاحق ہوسکتا ہے۔ یہ بتانا بہت مشکل ہے کہ ماڈل کیوں ناکام ہوتا ہے ، اور اس سے تنظیموں کی نمو کو کافی حد تک بحال کیا جاسکتا ہے۔
پروگرامنگ کے سلسلے میں تکنیکی قرضوں کا حوالہ دیتے ہیں ، ایسے معاملات کا حوالہ دیتے ہیں جہاں مختصر مدت میں آسان کوڈ کو نافذ کرنے کا بہترین انتخاب کی بجائے اکثر منتخب کیا جاتا ہے۔ یہ عام طور پر پروگرامنگ کے لئے ایک بہت ہی ناقص نقطہ نظر ہے اور اس طرح کے کوڈ بعد میں گہرے معاملات کو آگے بڑھا سکتے ہیں ، جنہیں قرض کہا جاتا ہے۔
یہ نظام وقت کے ساتھ ساتھ تکنیکی قرض جمع کر سکتے ہیں کیونکہ وہ فطرت میں خود کو بہتر نہیں بناتے ہیں۔ تکنیکی قرضے خود کو متعدد مختلف طریقوں سے ظاہر کرسکتے ہیں جیسے پائپ لائنز کے جنگل ، الجھن ، غیر اعلانیہ صارفین ، چھپی ہوئی آراء لوپس ، ڈیٹا پر انحصار جو غیر استعمال شدہ ہیں وغیرہ۔ الگورتھم کی منصوبہ بندی کرنے کے لئے اس طرح سے ریاضی دانوں اور انجینئروں کی خدمات حاصل کرکے حل کیا جاسکتا ہے تاکہ ان قرضوں کو کم کیا جاسکے۔ (مشین لرننگ کو نافذ کرنے والے پیشہ ور افراد کے بارے میں مزید معلومات کے لئے ، ڈیٹا سائنسدان دیکھیں: ٹیک ورلڈ کے نیو راک اسٹارز۔)
انسانی تعصب
الگورتھم کا انتخاب انسانوں کے ذریعہ کیا جاتا ہے اور اس طرح ، متعصب بھی ہوسکتا ہے۔ اس کی وجہ سے ایسی صورتحال پیدا ہوسکتی ہے جہاں غیر مناسب الگورتھم کا انتخاب کیا گیا ہو۔
مثال کے طور پر ، ایک ایسی ٹیم جس کے ممبران تمام ایک ہی اسکول سے فارغ التحصیل ہوں ، اس میں الگورتھم کا ایک ہی سیٹ منتخب کرنے کا رجحان ہوگا۔ لہذا بہتر ہے کہ آپ کی ٹیم کو مختلف قسم کے الگورتھم قسم کے ساتھ انجکشن لگائیں یا بہت سے مختلف الگورتھم کو ایک ساتھ استعمال کریں۔
مستقبل کیا ہے؟
ہماری دنیا آہستہ آہستہ نئی اور تیار ہوتی ٹکنالوجیوں کی مدد سے اپنے آپ کو تبدیل کررہی ہے۔ مشین لرننگ فیصلہ کرنے کے عمل میں خاطر خواہ امداد فراہم کرکے آپ کی منزل تک پہنچنے میں مدد کرے گی۔ اس سے نہ صرف کسی کمپنی کے اخراجات کم کرنے میں مدد ملے گی بلکہ تمام سروے اور ڈیٹا کو بھی مدنظر رکھتے ہوئے کاروبار کی معیار کو بہتر بنانے کا صحیح طریقہ دکھائے گا۔ یہ مستقبل میں ایک بہتر حل فراہم کرنے کے وابستہ خصائل کو ظاہر کرتا ہے۔
خلاصہ
مشین لرننگ ایک ایسا تصور ہے جس نے بہت زیادہ توجہ جمع کی ہے اور غالبا. تمام ہائپ پر قائم رہے گا۔ یہ بہت ہی تبدیلی لانے والا ہے ، لہذا اس میں کسی بھی کاروبار کے لئے کسی بھی ورک فلو پر کام کرنے کی صلاحیت موجود ہے۔ جو بھی تنظیم جو اس خدمت کو صحیح طریقے سے مربوط کرتی ہے اسے اہم فوائد نظر آئیں گے۔ تاہم ، اس کو صحیح طریقے سے مربوط کرنے کے لئے سکے کے دونوں اطراف کے بارے میں جاننا بھی بہت ضروری ہے۔