مواد
- ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ: براڈ اور تنگ اصطلاحات
- ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ مہارت کے سیٹ
- کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
- مشین لرننگ اسپاٹ کرنے کا طریقہ
- دو کٹنگ ایج ڈسپلن
ماخذ: ایلنور / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ اہم طریقوں سے مختلف ہیں۔ کچھ طریقوں سے ، ایک دوسرے کے سبسیٹ کے طور پر دیکھا جاسکتا ہے۔ موجودہ آئی ٹی پیشرفت میں دونوں اہم ہیں۔
مصنوعی ذہانت اور ڈیٹا مینجمنٹ کی اس نئی دنیا میں ، آئی ٹی دنیا میں عام طور پر استعمال ہونے والی کچھ شرائط سے الجھنا آسان ہے۔
مثال کے طور پر ، ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا ایک دوسرے کے ساتھ بہت کچھ کرنا ہے۔ یہ حیرت کی بات نہیں ہے کہ بہت سے لوگوں کو صرف ان شعبوں کے بارے میں جانکاری حاصل کرنے کے بارے میں یہ جاننے میں پریشانی ہوگی کہ وہ ایک دوسرے سے کس طرح مختلف ہیں۔
یہاں ایک اصول اور تکنیکی نقطہ نظر کے طور پر ، مشین سیکھنے سے ڈیٹا سائنس کو الگ کرنے کا بہترین طریقہ ہے۔
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ: براڈ اور تنگ اصطلاحات
سب سے پہلے ، ڈیٹا سائنس واقعتا really ایک وسیع و عریض ٹکنالوجی کا زمرہ ہے جس میں بہت ساری مختلف اقسام کے منصوبے اور تخلیقات شامل ہیں۔ (ڈیٹا سائنس ملازمت میں کیا شامل ہے اس بارے میں مزید معلومات کے ل Job ، نوکری کا رول: ڈیٹا سائنسدان دیکھیں۔)
ڈیٹا سائنس بنیادی طور پر بڑے اعداد و شمار کے ساتھ کام کرنے کا عمل ہے۔ یہ مور کے قانون کے طور پر ابھرا اور اس سے زیادہ موثر اسٹوریج ڈیوائسز کے پھیلاؤ کی وجہ سے کمپنیوں اور دیگر فریقوں نے بے تحاشا ڈیٹا اکٹھا کیا۔ پھر ، ہڈوپ جیسے بڑے ڈیٹا پلیٹ فارمز اور ٹولز نے ڈیٹا مینجمنٹ کے کام کرنے کے طریقہ کار کو تبدیل کرکے کمپیوٹنگ کی نئی وضاحت شروع کردی۔ اب ، بادل اور کنٹینرائزیشن کے ساتھ ساتھ بالکل نئے ماڈل ، بڑے اعداد و شمار ہمارے کام کرنے اور جینے کے طریقوں کا ایک بڑا ڈرائیور بن چکے ہیں۔
اس کی آسان ترین شکل میں ، ڈیٹا سائنس ہم اس ڈیٹا کو صاف کرنے اور اسے بہتر بنانے سے لے کر بصیرت کی شکل میں استعمال کرنے کے ل manage اس طریقہ کو منظم کرتے ہیں۔
مشین لرننگ کی تعریف بہت تنگ ہے۔ مشین لرننگ میں ، ٹیکنالوجیز ڈیٹا لیتے ہیں اور اسے الگورتھم کے ذریعہ پیش کرتے ہیں ، تاکہ انسانوں کے علمی عمل کو "سیکھنے" کے طور پر بیان کیا جاسکے۔ دوسرے الفاظ میں ، اعداد و شمار کو لے کر اور اس پر تربیت حاصل کرنے کے بعد ، کمپیوٹر اپنے نتائج فراہم کرنے کے قابل ہے ، جہاں معلوم ہوتا ہے کہ ٹیکنالوجی نے ان عملوں سے سبق حاصل کرلیا ہے جو پروگرامرز نے رکھے ہیں۔
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ مہارت کے سیٹ
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے فرق کا دوسرا طریقہ یہ ہے کہ ان مختلف مہارتوں کو دیکھنا جو ان دونوں شعبوں میں سے بھی پیشہ ور افراد کے لئے انتہائی قیمتی ہیں۔
کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
اس میں ایک عام اتفاق رائے ہے کہ ڈیٹا سائنس دان گہری تجزیاتی اور ریاضی کی مہارتوں سے فائدہ اٹھاتے ہیں ، ڈیٹا بیس ٹیکنالوجیز کے تجربہ سے فائدہ اٹھاتے ہیں ، اور پروگرامنگ زبانیں جیسے ازگر یا دیگر پیکیجز کا استعمال کرتے ہیں جو بڑے اعداد و شمار کو پارس کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔
"جو کوئی بھی (ڈیٹا سائنس) میں مضبوط کیریئر بنانے میں دلچسپی رکھتا ہے اسے تین محکموں: تجزیات ، پروگرامنگ اور ڈومین علم میں کلیدی مہارت حاصل کرنی چاہئے ،" سحلی ساقی کمار سمپللیرن میں لکھتا ہے۔ "ایک درجے کی گہرائی میں جانے سے ، درج ذیل مہارتیں آپ کو ڈیٹا سائنس دان کی حیثیت سے مقام حاصل کرنے میں مدد فراہم کریں گی: ازگر ، ایس اے ایس ، آر (اور) اسکالا کا مضبوط علم ، ایس کیو ایل ڈیٹا بیس کوڈنگ میں تجربہ ، غیر منظم اعداد و شمار کے ساتھ کام کرنے کی صلاحیت ویڈیو اور سوشل میڈیا جیسے مختلف ذرائع ، مشین سیکھنے کے متعدد تجزیاتی افعال (اور) کو سمجھتے ہیں۔ "
مشین سیکھنے کی طرف ، ماہرین اکثر مشین لرننگ انجینئر کے ٹول کٹ میں معاون اوزار کے طور پر ڈیٹا ماڈلنگ کی مہارت ، امکان اور اعدادوشمار کے علم ، اور پروگرامنگ کی وسیع صلاحیتوں کا حوالہ دیتے ہیں۔
مشین لرننگ اسپاٹ کرنے کا طریقہ
یہاں کی کلید یہ ہے کہ ہر طرح کی چیزیں ڈیٹا سائنس کے کام پر مشتمل ہوتی ہیں ، لیکن یہ مشین سیکھنے کی بات نہیں ہے جب تک کہ آپ کو کمپیوٹر کو اس کی مدد سے سیکھنے میں مدد کرنے کے لئے ایک سخت طرز عمل مرتب نہ کیا جائے۔
جب یہ کام ہوتا ہے تو ، یہ حیرت انگیز طور پر قابل نظاموں کے لئے بنا دیتا ہے جس کی ہماری زندگی پر وسیع پیمانے پر اثرات مرتب ہو سکتے ہیں۔
ایمیزون کے بانی جیف بیزوس نے مبینہ طور پر کہا ہے کہ ، "ہم مشین سیکھنے کے ساتھ جو کچھ کرتے ہیں وہ سطح کے نیچے ہوتا ہے۔" ، ان قسم کے سسٹمز کی کچھ درخواستوں کی نشاندہی کرتے ہوئے۔ "مشین لرننگ ہماری طلب کی پیش گوئی ، مصنوع کی تلاش کی درجہ بندی ، مصنوعات اور سودے کی سفارشات ، کاروبار کی جگہ کا تعین ، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے ، ترجمہ اور بہت کچھ کے لئے الگورتھم چلاتی ہے۔ اگرچہ کم نظر آنے کے باوجود ، مشین سیکھنے کے زیادہ تر اثرات اس نوعیت کے ہوں گے - خاموشی کے ساتھ لیکن معنی خیز بنیادی کاموں کو بہتر بنانا۔ "
یہاں کی ایک سب سے مددگار مثال اعصابی نیٹ ورک کا خروج ہے۔ یہ مشین سیکھنے کے عمل کو ترتیب دینے کا ایک عام اور مقبول طریقہ ہے۔
اس کی سب سے بنیادی شکل میں ، عصبی نیٹ ورک مصنوعی نیوران کی تہوں پر مشتمل ہے۔ ہر ایک مصنوعی نیورون میں حیاتیاتی نیورون کے مساوی فعالیت ہوتی ہے۔ لیکن اس کی بجائے Synapses اور dendrites کے ، اس میں آدانیں ، ایکٹیویشن فنکشن اور حتمی نتائج ہوتے ہیں۔
عصبی نیٹ ورک ایک انسانی دماغ کی طرح کام کرنے کے لئے بنایا گیا ہے ، اور مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد مشین سیکھنے کے نتائج پیدا کرنے کے لئے اکثر اس ماڈل کا استعمال کرتے ہیں۔
تاہم ، مشین سیکھنے کا یہی واحد طریقہ نہیں ہے۔ کچھ اور ابتدائی مشین سیکھنے کے منصوبوں میں کمپیوٹر کو وسیع پیمانے پر تصاویر دکھانا (یا اس کو دوسرے خام اعداد و شمار سے سپلائی کرنا) ، نگرانی میں مشین سیکھنے اور لیبل کے اعداد و شمار کو استعمال کرنے کے عمل کے ذریعے آئیڈیوں کو شامل کرنا شامل ہوتا ہے ، اور آخر کار کمپیوٹر کے درمیان امتیازی سلوک کرنے کے قابل ہوجاتا ہے۔ بصری میدان میں مختلف اشکال یا اشیاء۔ (مشین لرننگ کی بنیادی باتوں کے لئے ، مشین لرننگ 101 دیکھیں۔)
دو کٹنگ ایج ڈسپلن
آخر میں ، مشین لرننگ ڈیٹا سائنس کا ایک قیمتی حصہ ہے۔ لیکن ڈیٹا سائنس ویسٹ فرنٹیئر اور کون کی نمائندگی کرتا ہے جس میں مشین لرننگ ہوتی ہے۔
ایک طرح سے ، آپ یہ کہہ سکتے ہیں کہ مشین لرننگ بڑے اعداد و شمار کے بغیر کبھی نہیں ہوگی۔ بڑے اعداد و شمار نے خود مشین سیکھنے کو پیدا نہیں کیا ، اگرچہ - اس کے بجائے ، جب ہم نے اجتماعی طور پر اتنا ڈیٹا اکٹھا کیا کہ ہمیں تقریبا اس کے ساتھ کیا کرنا پتا نہیں تھا تو ، اعلی دماغوں نے ان بائیو انکولیشن کے عمل کو سپر چارجڈ کے طور پر سامنے لایا۔ بصیرت فراہم کرنے کی
یہاں ایک اور اچھی بات کو ذہن میں رکھنا یہ ہے کہ ڈیٹا سائنس کو دو بڑے طریقوں سے استعمال کیا جاسکتا ہے - ہم مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کو اپنا سکتے ہیں ، کمپیوٹرز کو ہمارے لئے سوچنے دیتے ہیں ، یا ہم ڈیٹا سائنس کو ایک زیادہ انسانی مراکز نقطہ نظر میں واپس لاسکتے ہیں جہاں کمپیوٹر آسانی سے نتائج پیش کرتا ہے اور ہم انسان ہی فیصلے کرتے ہیں۔
جو کچھ ماہرین کی رہنمائی کررہا ہے ، بشمول آج کے کچھ اعلی انوائزروں کو ، جن طریقوں سے ہم ان ٹکنالوجیوں کو استعمال کرتے ہیں اس کا زیادہ متحرک اکاؤنٹنگ طلب کرنے کے لئے۔
ایلون مسک کے حوالے سے کہا گیا ہے کہ ، "(اے آئی) تقریبا ہر کسی کو جاننے والے سے کہیں زیادہ صلاحیت کی صلاحیت رکھتا ہے اور بہتری کی شرح قابل تعزیر ہے ،" انتباہ کیا ہے کہ مشین لرننگ اور اے آئی پروگراموں کی نگرانی کی ضرورت ہے۔
بہرحال ، دونوں ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ اس پیشرفت کے بنیادی حص areے ہیں جو آج ہم معاشرے بطور ٹکنالوجی میں کر رہے ہیں۔