مواد
سوال:
بہتر کیا ہے ، ایک پلیٹ فارم یا AWS پر آپ کی اپنی مشین لرننگ الگورتھم؟
A:
ان دنوں ، بہت ساری کمپنیاں مشینی سیکھنے کے حل کو اپنے تجزیات کے ٹول میں مربوط کرتی ہیں جو برانڈ مینجمنٹ کو بہتر بنانے ، کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے اور آپریشنل استعداد کار بڑھانے کے لئے سیٹ کرتی ہیں۔ مشین لرننگ ماڈل مشین لرننگ حلوں کا بنیادی جزو ہیں۔ قابل اعتماد پیشن گوئی کرنے کے لئے ماڈلز کو ریاضی کے الگورتھم اور بڑے ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرکے تربیت دی جاتی ہے۔ پیش گوئوں کی دو عام مثالیں یہ ہیں کہ (1) اس بات کا تعین کرنا کہ آیا مالی لین دین کا ایک مجموعہ دھوکہ دہی کی طرف اشارہ کرتا ہے یا (2) کسی بھی مصنوعات کے ارد گرد صارفین کے جذبات کا اندازہ لگانا ، جو سوشل میڈیا سے جمع کردہ ان پٹ پر مبنی ہے۔
ایمیزون سیج میکر ایک مکمل طور پر منظم خدمت ہے جو ڈویلپرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کو مشین لرننگ ماڈل بنانے ، تربیت دینے اور ان کی تعیناتی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ سیج میکر میں ، آپ زیادہ سے زیادہ تخصیص کردہ حل کے ل-باہر سے الگ الگورتھم استعمال کرسکتے ہیں یا اپنی راہ خود لائیں۔ دونوں انتخاب جائز ہیں اور مساوی مشین لرننگ کے حل کی بنیاد کے ساتھ ساتھ یکساں طور پر پیش کرتے ہیں۔
(ایڈیٹر کا نوٹ: آپ سیج میکر کے دیگر متبادل یہاں دیکھ سکتے ہیں۔)
سیج میکر کے باہر موجود خلیوں کے الگورتھموں میں تصویری درجہ بندی ، قدرتی زبان پروسیسنگ ، وغیرہ کے لئے مقبول ، انتہائی اعلی درجے کی مثالیں شامل ہیں۔ مکمل فہرست مل سکتی ہے یہاں.
- آؤٹ آف دی باکس فوائد: یہ الگورتھم پہلے سے بہتر بنائے گئے ہیں (اور اس میں مسلسل بہتری جاری ہے)۔ آپ تیار ہوسکتے ہیں ، دوڑ سکتے ہیں اور تیزی سے تعینات ہیں۔نیز ، ڈبلیو ایس آٹومیٹک ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ دستیاب ہے۔
- خانے سے باہر کے تحفظات: مذکورہ بالا مسلسل اصلاحات نتائج کو شاید اس طرح پیش نہیں کرسکتی ہیں کہ گویا آپ کے الگورتھم کے نفاذ پر مکمل کنٹرول ہے۔
اگر یہ الگورتھم آپ کے پروجیکٹ کے ل suitable موزوں نہیں ہیں تو ، آپ کے پاس تین دیگر انتخاب ہیں: (1) ایمیزون کی اپاچی اسپرک لائبریری ، (2) کسٹم ازگر کوڈ (جس میں ٹینسور ایفلو یا اپاچی ایم ایکس نیٹ استعمال ہوتا ہے) یا (3) "اپنا اپنا لے آئیں" جہاں آپ بنیادی طور پر غیر منظم ہیں ، لیکن آپ کو اپنے ماڈل کی تربیت اور خدمت کے ل to ڈوکر امیج بنانے کی ضرورت ہوگی (آپ ہدایات کا استعمال کرتے ہوئے ایسا کرسکتے ہیں) یہاں).
آپ کی اپنی طرز عمل آپ کو مکمل آزادی فراہم کرتی ہے۔ یہ ان اعداد و شمار کے سائنس دانوں کے لئے پرکشش ثابت ہوسکتا ہے جنہوں نے پہلے سے ہی اپنی مرضی کے مطابق اور / یا ملکیتی الگورتھم کوڈ کی لائبریری تیار کی ہے جو موجودہ باکس آف سیٹ میں نمائندگی نہیں کی جاسکتی ہے۔
- آپ کے اپنے فوائد لائیں: ملکیتی آئی پی کے استعمال کے ساتھ ساتھ پورے ڈیٹا سائنس پائپ لائن پر مکمل کنٹرول کے قابل بناتا ہے۔
- اپنی خود کی باتوں پر غور کریں: نتیجہ اخذ کرنے والے ماڈل کی تربیت اور خدمت کے لئے ڈاکریلائزیشن کی ضرورت ہے۔ الگورتھمک اصلاحات شامل کرنا آپ کی ذمہ داری ہے۔
آپ کے الگورتھم کے انتخاب سے قطع نظر ، AWS پر سیج میکر ایک نقطہ نظر پر غور کرنے کے قابل ہے ، یہ بتاتے ہوئے کہ ڈیٹا سائنس کے نقطہ نظر سے آسانی سے استعمال پر کتنی توجہ دی گئی ہے۔ اگر آپ نے کبھی بھی اپنے مقامی ماحول سے کسی مشین لرننگ پروجیکٹ کو کسی ہوسٹڈ میں منتقل کرنے کی کوشش کی ہے تو ، آپ کو خوشگوار حیرت ہوگی کہ سیج میکر اسے کس طرح بنا دیتا ہے۔ اور اگر آپ شروع سے ہی شروع کر رہے ہیں تو ، آپ کو پہلے ہی اپنے مقصد سے متعدد اقدامات قریب ہیں ، اس بات کو دیکھتے ہوئے کہ آپ کی انگلی میں کتنا پہلے سے موجود ہے۔