مواد
پیش کردہ: AltaML
سوال:
بے چین طریقے سے مشین لرننگ کے استعمال سے کیا کچھ خطرات ہیں؟
A:
مشین لرننگ ایک طاقتور نئی ٹکنالوجی ہے۔ اور یہ وہی چیز ہے جس کے بارے میں بہت سی کمپنیاں بات کر رہی ہیں۔ تاہم ، عمل درآمد اور کاروباری طریقوں میں انضمام کے معاملے میں اس کی پریشانیوں کے بغیر نہیں ہے۔ مشین سیکھنے میں بہت سارے امکانی مشکلات اس کی پیچیدگیوں سے آتے ہیں اور ایک حقیقی مشین لرننگ پروجیکٹ کو واقعی مرتب کرنے میں کیا لگتا ہے۔ یہاں دیکھنے کے ل some کچھ سب سے بڑے نقصانات ہیں۔
ایک چیز جو مدد کرسکتی ہے وہ ہے ایک مشین تجربہ کار ٹیم کی مدد کرنے کے لئے تجربہ کار ٹیم کی خدمات حاصل کرنا۔
مشین سیکھنے کے ناقص استعمال کے بدترین نتائج میں سے ایک یہ ہے کہ آپ کو "برا انٹیل" بھی کہا جاسکتا ہے۔ جب یہ بات سیکھتی ہے کہ مشین سیکھنے کے ذریعہ فراہم کردہ سسٹم کی قسموں کو استنجا کرتی ہے ، لیکن جب اس کا اطلاق ہوتا ہے تو یہ زیادہ سنجیدہ ہوتا ہے۔ کسی بھی طرح کا مشن اہم نظام ہے۔ جب آپ خود سے چلانے والی گاڑی چلاتے ہو تو آپ کو خراب ان پٹ نہیں ہوسکتا ہے۔ جب آپ کے مشین سیکھنے کے فیصلے حقیقی لوگوں کو متاثر کرتے ہیں تو آپ کو برا ڈیٹا نہیں ہوسکتا ہے۔ یہاں تک کہ جب یہ خالصتا market مارکیٹ ریسرچ جیسی چیزوں کے لئے استعمال ہوتا ہے ، تب بھی خراب ذہانت واقعی آپ کے کاروبار کو ڈوب سکتی ہے۔ فرض کیج machine کہ مشین لرننگ الگورتھم قطعی اور ہدف والے انتخاب نہیں کرتے ہیں - اور پھر ایگزیکٹوز کمپیوٹر پروگرام کے فیصلے کے مطابق آنکھیں بند کرکے چلتے ہیں! یہ واقعی کسی بھی کاروباری عمل میں خلل ڈال سکتا ہے۔ ایم ایل کے خراب نتائج اور انسانی نظروں کی ناقص نگرانی کا امتزاج خطرات کو بڑھاتا ہے۔
ایک اور متعلقہ مسئلہ ، الگورتھم اور ایپلی کیشنز کی ناقص کارکردگی کا مظاہرہ ہے۔ کچھ معاملات میں ، مشین لرننگ بنیادی سطح پر صحیح کام کر سکتی ہے ، لیکن پوری طرح سے عین مطابق نہیں ہے۔ آپ کے پاس واقعی وسیع پریشانیوں کے ساتھ واقعی اجاگر ایپلی کیشنز ہوسکتی ہیں ، اور ایک بگ کی فہرست ایک میل طویل ہے ، اور ہر چیز کو درست کرنے کی کوشش میں بہت زیادہ وقت صرف کرنا پڑتا ہے ، جہاں آپ مشین سیکھنے کو استعمال کیے بغیر کہیں زیادہ سخت اور زیادہ فعال منصوبہ بناسکتے ہیں۔ یہ ایک کمپیکٹ کار میں بڑے ہارس پاور کے انجن ڈالنے کی کوشش کرنے جیسا ہے۔
اس سے ہمیں مشین سیکھنے میں فطری طور پر ایک اور بڑا مسئلہ لایا جاتا ہے۔ جس طرح آپ کی مشین سیکھنے کے عمل کو آپ کے کاروباری عمل میں فٹ کرنا پڑتا ہے ، اسی طرح آپ کے الگورتھم کو ٹریننگ کے اعداد و شمار پر بھی فٹ کرنا پڑتا ہے - یا اسے کسی اور طرح سے ، ٹریننگ ڈیٹا کو الگورتھم کو فٹ کرنا ہوتا ہے۔ اوور فٹنگ کو سمجھانے کا آسان ترین طریقہ دو جہتی پیچیدہ شکل کی مثال ہے جیسے کسی قوم کی ریاست کی سرحد۔ کسی ماڈل کو فٹ کرنے کا مطلب یہ ہے کہ آپ کتنے ڈیٹا پوائنٹس ڈالیں گے۔ اگر آپ صرف چھ یا آٹھ ڈیٹا پوائنٹس استعمال کرتے ہیں تو آپ کی سرحد ایک کثیرالاضحی کی طرح دکھائی دیتی ہے۔ اگر آپ 100 ڈیٹا پوائنٹس استعمال کرتے ہیں تو ، آپ کا سموچ سارے ڈھلکنے لگے گا۔ جب آپ مشین لرننگ کو لاگو کرنے کے بارے میں سوچتے ہیں تو ، آپ کو صحیح فٹنگ کا انتخاب کرنا ہوگا۔ آپ سسٹم کو بہتر انداز میں چلانے کے ل data کافی ڈیٹا پوائنٹس چاہتے ہیں ، لیکن پیچیدگی میں اس کی دلدل کے ل too بہت سارے نہیں۔
نتیجہ خیز مسائل کا مظاہرہ کارکردگی کے ساتھ کرنا ہے - اگر آپ کو زیادہ مناسب ، الگورتھم یا خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے ایپلی کیشنز میں دشواری کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو آپ کے اخراجات ختم ہوجاتے ہیں۔ کورس کو تبدیل کرنا اور ان کو اپنانا مشکل ہوسکتا ہے اور ہوسکتا ہے کہ مشین سیکھنے کے پروگراموں سے نجات مل سکے جو بہتر نہیں ہورہے ہیں۔ اچھ opportunityے موقع کی قیمت کے انتخاب کے ل Buy خریدنا ایک مسئلہ بن سکتا ہے۔ تو واقعی ، مشین کی کامیاب سیکھنے کی راہ کبھی کبھی چیلنجوں سے بھری ہوتی ہے۔ کسی انٹرپرائز کمپنی میں مشین لرننگ کو نافذ کرنے کی کوشش کرتے وقت اس کے بارے میں سوچیں۔
