لرننگ مشین کا مستقبل اور اہمیت

1. لرننگ مشین کا تعارف

بنیادی طور پر ، یہ اے آئی ایپلی  کیشن  ہے۔ نیز ، یہ سافٹ وئیر ایپلیکیشنز کو نتائج کی پیش گوئی کرنے میں درست ہونے کی اجازت دیتا ہے۔ مزید یہ کہ ، ایم ایل کمپیوٹر پروگراموں کی ترقی پر فوکس کرتا ہے۔بنیادی مقصد یہ ہے کہ کمپیوٹروں کو انسانی مداخلت کے بغیر خود بخود سیکھنے کی اجازت دی جائے۔گوگل کا کہنا ہے کہ ” لرننگ مشین ہی مستقبل ہے” ، لہذا ایم ایل کا مستقبل بہت روشن ہوگا۔ جیسے جیسے انسان مشینوں کے زیادہ عادی ہوتے جاتے ہیں ، ہم ایک ایسے نئے انقلاب کا مشاہدہ کرتے ہیں جس نے پوری دنیا پر قبضہ کرلیا ہے اور یہی لرننگ مشین کا مستقبل بننے والا ہے۔

2. لرننگ مشین الگورتھم

عام طور پر ، سیکھنے الگورتھم  سیکھنے کی 3 اقسام ہیں۔

a. زیر نگرانی ایم ایل الگورتھم

پیش گوئیاں کرنے کے لیے، ہم یہ ایم ایل الگوریتم استعمال کرتے ہیں۔ مزید یہ کہ یہ الگورتھم ویلیو لیبل کے اندر نمونوں کی تلاش کرتا ہے جو ڈیٹا پوائنٹس کو تفویض کیا گیا تھا۔

b. غیر نگرانی شدہ لرننگ مشین الگورتھم

کوئی لیبل ڈیٹا پوائنٹس کے ساتھ وابستہ نہیں ہیں۔ نیز ، یہ ایم ایل الگورتھم ڈیٹا کو کلسٹر کے گروپ میں ترتیب دیتے ہیں۔ مزید یہ کہ اس کی ساخت کو بیان کرنے کی ضرورت ہے۔ نیز ، پیچیدہ اعداد و شمار کو آسان اور عام تجزیہ کے لئے منظم بنانا۔

c کمک مشین سیکھنا الگورتھم

ہم ایک عمل منتخب کرنے کے لئے ان الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔ نیز ، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ یہ ہر ڈیٹا پوائنٹ پر مبنی ہے۔ مزید یہ کہ ، کچھ عرصے کے بعد الگورتھم بہتر سیکھنے کے لیے اپنی حکمت عملی کو تبدیل کرتا ہے۔ نیز ، بہترین انعام بھی حاصل کریں۔

3. لرننگ مشین ایپلی کیشنز

a. تعلیم میں ایم ایل

اساتذہ ایم ایل کا استعمال اس بات کی جانچ پڑتال کے لیے کرسکتے ہیں کہ طلباء کتنے سبق استعمال کر سکتے ہیں ، وہ سکھائے گئے اسباق کا مقابلہ کس طرح کررہے ہیں اور کیا وہ اسے استعمال کرنے میں بہت زیادہ تلاش کررہے ہیں۔ یقینا ، اس سے اساتذہ کو اپنے اسباق کو سبق سمجھنے میں مدد مل سکتی ہے۔ نیز ، خطرے سے دوچار طلباء کو پیچھے پڑنے یا اس سے بھی بدتر ، چھوڑنے سے روکیں۔

b. سرچ انجن میں لرننگ مشین

سرچ انجن اپنی خدمات کو بہتر بنانے کے لئے ایم ایل پر انحصار کرتے ہیں آج کوئی راز نہیں ہے۔ ان گوگل کو نافذ کرنے سے کچھ حیرت انگیز خدمات متعارف کروائی گئیں۔ جیسے آواز کی پہچان ، تصویری تلاش اور بہت کچھ۔ وہ مزید دلچسپ خصوصیات کے ساتھ کیسے سامنے آجاتے ہیں وہی وقت ہمیں بتائے گا۔

c ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں ایم ایل

یہ وہ جگہ ہے جہاں ایم ایل نمایاں مدد کرسکتی ہے۔ ایم ایل زیادہ متعلقہ شخص کی اجازت دیتا ہے۔ اس طرح ، کمپنیاں صارف کے ساتھ بات چیت اور مشغول ہوسکتی ہیں۔ مناسب وقت پر موزوں گاہک پر نفیس طبقاتی تقسیم۔ نیز ، صحیح پیغام کے ساتھ۔ کمپنیوں کے پاس ایسی معلومات ہوتی ہیں جو ان کے سلوک کو سیکھنے کے لیے  فائدہ اٹھاسکتی ہیں۔

نووا سیلز ای میلز لکھنے کے لئے ایم ایل کا استعمال کرتا ہے جو ذاتی نوعیت کی ہیں۔ یہ جانتا ہے کہ ماضی میں کن ای میلز نے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا اور اس کے مطابق سیلز ای میلز میں تبدیلی کی تجویز پیش کی۔

d. صحت کی دیکھ بھال میں لرننگ مشین

ایسا لگتا ہے کہ یہ ایپلیکیشن پچھلے تین سالوں سے ایک گرما گرم موضوع بنی ہوئی ہے۔ اس صنعت کے متعدد پُرجوش اسٹارٹ اپس جب وہ صحت کی دیکھ بھال کی طرف توجہ دینے کے ساتھ اپنی کوششوں کو کم کر رہے ہیں۔ ان میں نیرواناسیس (انٹیل کے ذریعہ حاصل کردہ) ، ایاسدی ، سینٹینٹ ، ڈیجیٹل استدلال کا نظام شامل ہے۔

ایم ایل کے میدان میں کمپیوٹر وژن سب سے نمایاں شراکت کار ہے۔ جو گہری سیکھنے کا استعمال کرتا ہے۔ یہ ایم ایل مائیکرو سافٹ کے اندرونی اقدام کے لئے صحت کی دیکھ بھال کی فعال درخواست ہے۔ جو کہ 2010 میں شروع ہوا تھا ، فی الحال امیج تشخیصی آلے پر کام کر رہا ہے۔

4. مشین لرننگ کے فوائد

a. ڈیٹا مائننگ کی تکمیل

ڈیٹا مائننگ ایک ڈیٹا بیس کی جانچ پڑتال کا عمل ہے۔ تاہم  ڈیٹا پر کارروائی یا تجزیہ کرنے اور معلومات کو تیار کرنے کے لیے کئی ڈیٹا بیس۔ڈیٹا مائننگ کا مطلب ڈیٹاسیٹس کی خصوصیات کو دریافت کرتا ہے۔ جبکہ ایم ایل ڈیٹا سے سیکھنے اور پیشن گوئیاں کرنے کے بارے میں ہے۔

b. ٹاسک  کا آٹومیشن

اس میں خود مختار کمپیوٹرز ، سوفٹویئر پروگراموں کی ترقی شامل ہے۔ خود مختار ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز ، چہرے کی پہچان خود بخود ٹاسک  کی دوسری مثال ہیں۔

5. ایم ایل کی حدود

a. سیکھنے میں وقت کی رکاوٹ

فوری درست پیشن گوئیاں کرنا ناممکن ہے۔ نیز ، ایک ایسی چیز بھی یاد رکھیں جو وہ تاریخی اعداد و شمار کے ذریعے سیکھتی ہے۔ اگرچہ ، یہ نوٹ کیا گیا ہے کہ جتنا بڑا ڈیٹا اور لمبا ڈیٹا کو سامنے لایا جاتا ہے ، وہ اتنا ہی بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرے گا۔

b. تصدیق میں دشواری

ایک اور حد توثیق کا فقدان ہے۔ یہ ثابت کرنا مشکل ہے کہ ایم ایل سسٹم کے ذریعہ کی جانے والی پیش گوئیاں تمام منظرناموں کے لیےموزوں ہیں۔

6. لرننگ مشین کا مستقبل

ایم ایل کسی بھی کمپنی کے لئے مسابقتی فائدہ ہوسکتا ہے چاہے وہ ٹاپ ایم این سی ہو یا اسٹارٹ اپ کیوں کہ جو کام فی الحال دستی طور پر ہو رہے ہیں وہ کل مشینوں کے ذریعہ کیا جائے گا۔ ایم ایل انقلاب ہمارے ساتھ زیادہ دن رہے گا اور اسی طرح ایم ایل کا مستقبل ہوگا۔

7. نتیجہ اخذ کرنا

اس کے نتیجے میں ، ہم نے ایم ایل کے مستقبل کا مطالعہ کیا ہے۔ نیز ، مشین سیکھنے کے الگورتھم کا مطالعہ کریں۔ اس کے ساتھ ساتھ ہم نے اس کی درخواست کا مطالعہ کیا ہے جو آپ کو حقیقی زندگی سے نمٹنے میں مدد فراہم کرے گا۔

جواب دیں

آپ کا ای میل ایڈریس شائع نہیں کیا جائے گا۔ ضروری خانوں کو * سے نشان زد کیا گیا ہے