مشین لرننگ کے چیلنجز اور استعمالات

نالج سٹی کے کورس میں خوش آمدید مشین لرننگ پر، مشین لرننگ، چیلنجز اور ایپلی کیشنز۔ ان اسباق میں، آپ ماڈل کے انتخاب کے بارے میں سیکھیں گے، چیلنجز، اخلاقی تحفظات، کلیدی تحفظات، اور ایپلی کیشنز. ماڈل کا انتخاب کیا ہے؟ ماڈل کا انتخاب انتخاب کا عمل ہے۔ ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے تربیت کے لیے مشین لرننگ کا ایک اچھا ماڈل۔ اسے دو طریقوں سے لاگو کیا جا سکتا ہے۔ سب سے پہلے، یہ ایک ہی قسم کے متعدد ماڈلز میں ہو سکتا ہے، یا یہ مختلف اقسام کے متعدد ماڈلز میں ہو سکتا ہے۔ ماڈل کے انتخاب سے گزرتے وقت جن چیزوں پر غور کرنا چاہیے، ہمارے اسٹیک ہولڈر کی ضروریات۔ تو جو بھی یا جس کے لیے آپ یہ ماڈل تیار کر رہے ہیں، کسٹمر کے معیار کیا ہیں. کمپیوٹنگ کے وسائل دستیاب ہیں۔ تو ماڈل کی پیچیدگی پر منحصر ہے، یہ بہت اچھی طرح سے ناممکن ہو سکتا ہے کچھ زیادہ پیچیدہ کو لاگو کرنے کے لئے، آپ کے پاس موجود کمپیوٹنگ کے وسائل دیئے۔ آپ کے لیے دستیاب ہے۔ لہذا آپ کو ایک ماڈل منتخب کرنے کی ضرورت ہوگی۔ جس کی اصل میں تربیت کی جا سکتی ہے، آپ کے پاس جو وسائل ہیں وہ دیئے۔ مزید برآں، آپ مجموعی مقصد پر غور کرنا چاہتے ہیں۔ یا ماڈل کا مقصد تربیت یافتہ یا تیار کیا جا رہا ہے۔ اور اگر ماڈل کا مقصد ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنا ہے۔ جو تربیتی ڈیٹا سے ملتا جلتا نظر آتا ہے یا نہیں، پھر آپ یہ یقینی بنانا چاہتے ہیں کہ آپ جو ماڈل منتخب کرتے ہیں۔ تبدیلیوں کے لیے مضبوط ہے۔ اگر آپ کو معلوم ہوتا ہے کہ ڈیٹا آپ استعمال کریں گے درجہ بندی کرنا تربیت کے اعداد و شمار سے بہت ملتے جلتے ہوں گے، یا کوئی بڑا تغیر یا تغیر نہیں ہوگا، پھر آپ شاید استعمال کرنے کے لیے ایک آسان ماڈل منتخب کر سکتے ہیں۔ اگلا میں ماڈل کے فوائد اور نقصانات میں جانے جا رہا ہوں۔ سپورٹ ویکٹر مشینوں کے لیے، پیشہ یہ ہے کہ اس پر آؤٹ لیرز سے زیادہ اثر نہیں پڑتا ہے۔ جب کلاسوں کو الگ کیا جا سکتا ہے تو یہ بہترین انتخاب میں سے ایک ہے۔ اور یہ اعلی جہتی ڈیٹا کے ساتھ اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ کچھ منفی یہ ہیں کہ یہ بڑے ڈیٹا سیٹس کے لیے سست ہو سکتا ہے۔ اور اگر آپ کی کلاسیں کسی بھی طرح سے اوور لیپ ہو رہی ہیں، پھر یہ ماڈل کی کارکردگی کو بہت کم کر سکتا ہے۔ اور آخر میں، صحیح کرنل فنکشن کو چننا SVMs کے لیے بہت مشکل اور مشکل ہو سکتا ہے۔ لاجسٹک ریگریشن کے لیے، پیشہ یہ ہے کہ اسے نافذ کرنا آسان ہے۔ یہ آپ کو کسی بھی طرح سے اپنی خصوصیات کو پیمانہ کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ اور اسے آپ کے ہائپر پیرامیٹر کو بہتر بنانے کی ضرورت نہیں ہے۔ کسی بھی طریقے سے. منفی پہلو پر، وہ نان لائنر ڈیٹا کے لیے زیادہ کارآمد نہیں ہیں۔ وہ انتہائی متعلقہ ان پٹ ڈیٹا کے ساتھ خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ اور وہ آسانی سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر رہے ہیں۔ دوسرے الگورتھم اور درجہ بندی کے ذریعے۔ بے ترتیب جنگلات کے لیے، وہ گمشدہ ڈیٹا کو سنبھالنے کے لیے اچھے ہیں۔ وہ باہر والوں سے زیادہ متاثر نہیں ہوتے ہیں۔ اور ان میں انفرادی درختوں کے مقابلے میں کم غلطیاں ہیں۔ منفی پہلو پر، خصوصیات میں کچھ پیشین گوئی کی طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ آسانی سے قابل وضاحت نہیں ہیں۔ کیونکہ ان میں بہت سے چھوٹے درجہ بندی شامل ہیں۔ اور انہیں درختوں کی پیشین گوئی کی ضرورت ہوتی ہے۔ غیر متعلقہ ہونا آخر میں، فیصلے کے درختوں کے لیے، فوائد یہ ہیں کہ انہیں ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہے۔ نارمل یا پیمانہ ہونا۔ وہ گمشدہ اقدار سے بہت زیادہ متاثر نہیں ہوتے ہیں۔ اور ان کی وضاحت اور تصور کرنا آسان ہے۔ منفی پہلو پر، وہ زیادہ فٹنگ کا شکار ہیں، ڈیٹا میں معمولی تبدیلیوں کے لیے حساس۔ اور ان کی تربیت کا وقت زیادہ ہو سکتا ہے۔ اس سے یہ سبق ختم ہوتا ہے۔ اور اگلا، ہم کچھ چیلنجوں پر بات کرنے جا رہے ہیں۔ مشین لرننگ کے ساتھ۔ شکریہ