پیٹرن کی پہچان ان کلیدی خصوصیات میں سے ایک ہے جو کسی بھی AI یا ML پروجیکٹ پر حکومت کرتی ہے۔ مشین لرننگ کی صنعت یقینی طور پر عروج پر ہے اور ایک اچھی سمت میں۔ مندرجہ ذیل نکات اس مضمون میں شامل کیے جائیں گے:
- تعارف
- مشین لرننگ
- پیٹرن کی پہچان
- پیٹرن کی پہچان کی خصوصیات
- پیٹرن کی پہچان میں تربیت اور سیکھنے کے نمونے
- پیٹرن کی پہچان کی درخواستیں
- پیٹرن کی پہچان کے فوائد
- مشین لرننگ اور پیٹرن کی شناخت کے مابین فرق
- خلاصہ
تعارف
آج کی دنیا میں ، ڈیٹا کی درجہ بندی کرنے کے لئے سسٹم میں بہت سارے قسم کا ڈیٹا رواں دواں ہے تاکہ ہم روایتی پروگرامنگ کو استعمال نہیں کرسکتے جس کے قواعد موجود ہیں جو کچھ شرائط کو جانچ سکتا ہے اور اعداد و شمار کی درجہ بندی کرسکتا ہے۔
اس مسئلے کا حل مشین لرننگ ہے ، اس کی مدد سے ہم ایک ایسا ماڈل تشکیل دے سکتے ہیں جو مختلف درجہ بندی کرسکےڈیٹا سے نمونے اس میں سے ایک ایپلی کیشن اسپیم یا غیر سپیم ڈیٹا کی درجہ بندی ہے۔
مشین لرننگ
مشین لرننگ میں ہم کسی ماڈل کی 100 a درست ہونے کی توقع نہیں کرسکتے ہیں لیکن پیش گوئیاں زیادہ سے زیادہ قریب ہونے چاہئیں تاکہ اس کو کسی خاص زمرے میں درجہ بندی کیا جاسکے۔ مشین لرننگ میں ماڈل کچھ الگورتھم کی بنیاد پر تیار کیا گیا ہے جو پیش گوئیاں کرنے کے لئے فراہم کردہ ڈیٹا سے سیکھتے ہیں۔
ماڈل اعداد و شمار پر تیار کرتا ہے۔ مشین لرننگ اس کا تجزیہ کرنے کے لئے کچھ ڈیٹا لیتا ہے اور خود بخود کچھ ماڈل بناتا ہے جو چیزوں کی پیش گوئی کرسکتا ہے۔ اچھ getے کے ل.ایک ماڈل کی پیش گوئیاں ، ہمیں اعداد و شمار فراہم کرنے کی ضرورت ہے جس میں مختلف خصوصیات ہیں تاکہ الگورتھم مختلف نمونوں کو سمجھ سکیں جو کسی دشواری میں موجود ہوسکتے ہیں۔
پیٹرن کی پہچان
نمونے مشین لرننگ میں استعمال ہونے والے الگورتھم کی مدد سے پہچان جاتے ہیں۔ پیٹرن کو پہچاننا اس ماڈل کی بنیاد پر ڈیٹا کو درجہ بندی کرنے کا عمل ہے جو تربیت کے اعداد و شمار کے ذریعہ تشکیل دیا گیا ہے ، جو پھر نمونوں سے نمونوں اور خصوصیات کا پتہ لگاتا ہے۔
پیٹرن کی پہچان ایک ایسا عمل ہے جو مختلف زمروں کا پتہ لگاسکتا ہے اور حاصل کرسکتا ہےخاص اعداد و شمار کے بارے میں معلومات. نمونوں کی پہچان کی کچھ درخواستیں آواز کی پہچان ، موسم کی پیش گوئی ، تصاویر میں آبجیکٹ کا پتہ لگانا وغیرہ ہیں۔
پیٹرن کی پہچان کی خصوصیات:
پیٹرن کی شناخت ڈیٹا سے سیکھتی ہے۔
جزوی طور پر نظر آنے پر بھی خود بخود پیٹرن کی شناخت کریں۔
مثال کے طور پر جاوا میں خلاصہ کیا ہے؟
ایسے نمونوں کو پہچاننے کے قابل ہونا چاہئے جو واقف ہوں۔
پیٹرن کو مختلف زاویوں اور شکلوں سے پہچانا جانا چاہئے۔
پیٹرن کی پہچان میں تربیت اور سیکھنے کے نمونے
سب سے پہلے اعداد و شمار کو تقسیم کرنے کے لئے یعنی i ٹریننگ اور ٹیسٹنگ سیٹ کریں۔ اعداد و شمار سے سیکھنا یہ بتا سکتا ہے کہ کس طرح سسٹم کی پیش گوئیاں فراہم کردہ اعداد و شمار پر منحصر ہوتی ہیں اور ساتھ ہی یہ بھی ہے کہ مخصوص ڈیٹا کے لئے کون سا الگورتھم مناسب ہے ، یہ ایک بہت اہم مرحلہ ہے۔ چونکہ ڈیٹا کو دو قسموں میں تقسیم کیا گیا ہے ہم الگورتھم کی تربیت کے ل training تربیتی اعداد و شمار کا استعمال کرسکتے ہیں اور ماڈل کو جانچنے کے ل testing جانچ کے اعداد و شمار کا استعمال کیا جاتا ہے ، جیسا کہ پہلے ہی کہا گیا ہے کہ اعداد و شمار کو متنوع تربیت دینا چاہئے اور جانچ کا ڈیٹا مختلف ہونا چاہئے۔
لہذا ہم اعداد و شمار کو دو سیٹوں میں عام طور پر تقسیم کرتے ہیں ہم ڈیٹا کو تقسیم کرتے ہیں جس میں ماڈل کی تربیت کے لئے 70٪ ڈیٹا استعمال ہوتا ہے ، الگورتھم مہیا کردہ نمونوں سے اہم نمونوں کو نکالتے ہیںڈیٹا اور ایک ماڈل تخلیق کرتا ہے۔ ٹیسٹنگ سیٹ میں 30 فیصد پورا ڈیٹا ہوتا ہے اور پھر اس کا استعمال ماڈل کی کارکردگی کی تصدیق کرنے کے لئے کیا جاتا ہے یعنی ماڈل نتائج کی پیش گوئی کتنی درست ہے۔
بصری اسٹوڈیو کے ساتھ شروع کرنا
پیٹرن کی پہچان کی درخواستیں
کمپیوٹر وژن : نقشوں میں موجود اشیاء کو پیٹرن کی پہچان کی مدد سے پہچانا جاسکتا ہے جو تصویر یا ویڈیو سے کچھ نمونوں کو نکال سکتا ہے جو چہرے کی شناخت ، فارمنگ ٹیک ، وغیرہ میں استعمال ہوسکتے ہیں۔
سول انتظامیہ: نگرانی اور ٹریفک تجزیہ کے نظام جیسے کار جیسے اشیاء کی شناخت کرنا۔
انجینئرنگ: تقریر کی پہچان بڑے پیمانے پر الیکسہ ، سری اور گوگل ناؤ جیسے سسٹم میں استعمال ہوتی ہے۔
ارضیات: پتھروں کی پہچان ، یہ ماہر ارضیات کو پتھروں کا پتہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔
تقریر کی پہچان: تقریر کی پہچان میں ، الفاظ کو ایک نمونہ کے طور پر سمجھا جاتا ہے اور تقریر کی شناخت الگورتھم میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔
فنگر پرنٹ اسکین کرنا: فنگر پرنٹ کی شناخت میں ، پیٹرن کی پہچان بڑے پیمانے پر کسی ایسے شخص کی شناخت کے ل used استعمال کی جاتی ہے جس میں تنظیموں میں حاضری کو ٹریک کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔
پیٹرن کی پہچان کے فوائد
- ڈی این اے کی ترتیب کی ترجمانی کی جاسکتی ہے
- طبی میدان اور روبوٹکس میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے۔
- پیٹرن کی پہچان کا استعمال کرکے درجہ بندی کے مسائل حل کیے جاسکتے ہیں۔
- بایومیٹرک کا پتہ لگانا
- کسی خاص شے کو مختلف زاویوں سے پہچان سکتا ہے۔
مشین لرننگ اور پیٹرن کی شناخت کے مابین فرق
ایم ایل ایک پہلو ہے جو بغیر کسی پروگرام کے اعداد و شمار سے سیکھتا ہے ، جو فطرت میں تکرار بخش ہوسکتا ہے اور درست ہوجاتا ہے کیونکہ یہ کام انجام دیتے رہتا ہے۔ ایم ایل پیٹرن کی پہچان کی ایک شکل ہے جو بنیادی طور پر تربیت دینے والی مشینوں کا نظریہ ہے کہ وہ پیٹرن کو پہچانیں اور انہیں عملی مسائل میں لاگو کریں۔ ایم ایل ایک ایسی خصوصیت ہے جو اعداد و شمار سے سیکھ سکتی ہے اور بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے ل ite تکراری طور پر خود کو اپ ڈیٹ کرتی رہتی ہے لیکن ، پیٹرن کی پہچان مشکلات نہیں سیکھتی ہے لیکن ، اس کو نمونوں کو سیکھنے کے لئے کوڈ کیا جاسکتا ہے۔ پیٹرن سے حاصل کردہ شماریاتی معلومات کی بنیاد پر پیٹرن کی شناخت کو ڈیٹا کی درجہ بندی سے تعبیر کیا گیا ہے۔
مشین سیکھنے کو حاصل کرنے کے لئے کس کام کی کوشش کر رہی ہے اس میں پیٹرن کی پہچان ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ اسی طرح ، جیسے انسان نمونوں کو پہچان کر سیکھتا ہے۔ مراسلے مختلف ہوتے ہیںبصری نمونوں ، آواز کے نمونوں ، سگنلز ، موسم کا ڈیٹا وغیرہ۔ اعداد و شمار کا تجزیہ کرتے ہوئے پیٹرن کو سمجھنے کے لئے ایم ایل ماڈل تیار کیا جاسکتا ہے جو اعداد و شمار کو مزید درجہ بندی کرسکتے ہیں۔ نتائج ایک امکانی قیمت ہوسکتے ہیں یا اعداد و شمار کی موجودگی کے امکان پر منحصر ہیں۔
خلاصہ
اس مضمون میں ، ہم نے ایک جائزہ لیا کہ مشین لرننگ اور پیٹرن کی پہچان کیا ہے ، وہ ایک درست اور موثر ماڈل بنانے کے لئے کس طرح مل کر کام کرتے ہیں۔ ہم نے پیٹرن کی پہچان کی مختلف خصوصیات کی کھوج کی۔ نیز ، اعداد و شمار کو کس طرح تربیتی سیٹ اور ٹیسٹنگ سیٹ میں تقسیم کیا جاتا ہے اور ایک موثر ماڈل بنانے کے لئے کس طرح استعمال کیا جاسکتا ہے جو صحیح پیش گوئیاں فراہم کرسکے۔ ان میں کیا درخواستیں ہیں اور وہ کس طرح ایک دوسرے سے مختلف ہیں اس پر مختصر گفتگو کی جاتی ہے۔
ایڈورکا کی آپ کو نگرانی سیکھنے ، غیر معاشرتی سیکھنے جیسی تکنیک میں ماہر بناتا ہے اور قدرتی زبان پروسیسنگ. اس میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ جیسے ڈیپ لرننگ ، گرافیکل ماڈل اور کمک لرننگ سیکھنے میں جدید ترین پیشرفت اور تکنیکی نقطہ نظر کی تربیت شامل ہے۔
اگر آپ کو اس مضمون سے متعلق کوئی سوالات ہیں تو ، براہ کرم ان کو چھوڑیں تبصرے سیکشن نیچے اور ہم جتنی جلدی ممکن ہو واپس آ جائیں گے۔