کا دور یہاں ہے اور یہ تکنیکی میدان میں بہت ترقی کر رہا ہے اور گارٹنر کی رپورٹ کے مطابق مشین لرننگ اور اے آئی تیار کرنے جارہی ہے 2.3 ملین 2020 تک ملازمتوں اور اس بڑے پیمانے پر نمو نے مشین لرننگ کے مختلف فریم ورک کے ارتقا کا باعث بنی ہے۔ اس مضمون میں ، ہم مندرجہ ذیل عنوانات کا احاطہ کریں گے۔
مشین لرننگ کیا ہے؟
مشین لرننگ ایک قسم ہے جو سافٹ ویئر ایپلیکیشنز کو اعداد و شمار سے سیکھنے اور انسانی مداخلت کے بغیر نتائج کی پیش گوئی کرنے میں زیادہ درست ہونے کی اجازت دیتا ہے۔
یہ ایک ایسا تصور ہے جو مشین کو مثالوں اور تجربات سے سیکھنے کی اجازت دیتا ہے ، اور وہ بھی واضح طور پر پروگرام کیے بغیر۔ ایسا کرنے کے ل we ہمارے پاس آج مشین سیکھنے کے بہت سارے فریم ورک دستیاب ہیں۔ عام الگورتھم کا ارتقاء ہے۔ آپ کے فراہم کردہ ڈیٹا سے خود بخود سیکھنے کی اجازت دے کر وہ آپ کے پروگراموں کو چالاک بناتے ہیں۔
ٹاپ 10 مشین لرننگ فریم ورک
مشین لرننگ فریم ورک ایک انٹرفیس ، لائبریری یا ٹول ہے جو ڈویلپرز کو تعمیر کرنے کی اجازت دیتا ہے مشین سیکھنے کے ماڈل آسانی سے ، بنیادی الگورتھم کی گہرائی میں جانے کے بغیر۔ آئیے ٹاپ 10 مشین لرننگ فریم ورک پر تفصیل سے بات کرتے ہیں:
ٹینسرفلو
گوگل کا ٹینسر فلو آج کل کے سب سے مشہور فریم ورک میں سے ایک ہے۔ اعداد و شمار کے بہاؤ کے گرافوں کا استعمال کرتے ہوئے عددی حساب کے لئے یہ ایک اوپن سورس سافٹ ویئر لائبریری ہے۔ ٹینسرفلو اعداد و شمار کے بہاؤ کے گرافوں کو نافذ کرتا ہے ، جہاں گراف کے ذریعہ بیان کردہ الگورتھم کی ایک سیریز کے ذریعے ڈیٹا یا ٹینسر کے بیچوں پر کارروائی کی جاسکتی ہے۔
تھیانو
تھیانو حیرت زدہ ہے ، ایک غیر معمولی ریاست اعصابی نظام کی لائبریری ، جو تھیانو لائبریری کے متوازی طور پر چلتی ہے۔ کیراس کی بنیادی سازگار حیثیت یہ ہے کہ یہ ایک اعتدال پسند ہے ازگر لائبریری گہری دریافت کرنے کے ل running جو دوڑتے رہ سکتے ہیں تھیانو یا ٹینسرفلو۔
اس کو جدید کام کے لas ممکنہ حد تک آسان اور آسان گہرا سیکھنے کے ماڈل بنانے کے لizing تشکیل دیا گیا ہے۔ روادار ایم آئی ٹی اجازت نامے کے تحت فارغ ، یہ ازگر 2.7 یا 3.5 پر چلتا رہتا ہے اور بنیادی ڈھانچے کے پیش نظر جی پی یو اور سی پی یو پر مستقل طور پر عملدرآمد کرسکتا ہے۔
سائنس کٹ سیکھیں
سکیٹ سیکھنا سب سے معروف ہے ایم ایل لائبریریاں . یہ زیر انتظام اور غیر سروے شدہ سیکھنے کے حساب کتاب کیلئے بہتر ہے۔ مثال کے ذریعہ براہ راست اور حساب سے لگے ہوئے راستے ، پسند کے درخت ، گچھاؤ ، ک-امپلیس وغیرہ پر عمل درآمد ہوتا ہے۔
اس فریم ورک میں باقاعدگی سے AI اور ڈیٹا کان کنی کے اسائنمنٹس کے ل a بہت سارے حساب کتابیں شامل ہیں ، بشمول bunching ، دوبارہ پڑ جانا ، اور آرڈر۔
کافی
کیفے ایک اور مقبول سیکھنے کا ڈھانچہ ہے جس میں بیانات ، رفتار اور پیمائش کے معیار کو انتہائی ترجیح دی جاتی ہے۔ اسے برکلے ویژن اینڈ لرننگ سنٹر (بی وی ایل سی) اور نیٹ ورک ڈونرز نے تیار کیا ہے۔
گوگل کا ڈیپ اسٹریم کیفے فریم ورک پر منحصر ہے۔ یہ ڈھانچہ ایک BSD - مجاز C ++ لائبریری ہے جس میں ازگر انٹرفیس ہے۔
H20
H20 ایک اوپن سورس مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے۔ یہ ایک جو کاروبار پر مبنی ہے اور اعداد و شمار پر مبنی فیصلہ کرنے میں معاون ہے اور صارف کو بصیرت حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ زیادہ تر پیش گوئی کرنے والی ماڈلنگ ، رسک اور فراڈ تجزیہ ، انشورنس تجزیات ، اشتہاری ٹکنالوجی ، صحت کی دیکھ بھال اور کسٹمر انٹیلی جنس کے لئے استعمال ہوتا ہے۔
ایمیزون مشین لرننگ
ایمیزون مشین لرننگ ویوزلائزیشن ٹولز مہیا کرتی ہے جو آپ کو پیچیدہ سیکھنے کے بغیر مشین لرننگ (ایم ایل) ماڈل بنانے کے عمل میں گزرنے میں مدد فراہم کرتی ہے۔ اور ٹیکنالوجی.
یہ ایک ایسی خدمت ہے جس کی وجہ سے ہر مہارت کی سطح کے ڈویلپرز کو مشین لرننگ ٹکنالوجی کا استعمال آسان بناتا ہے۔ یہ ایمیزون ایس 3 ، ریڈشیفٹ ، یا آر ڈی ایس میں محفوظ کردہ ڈیٹا سے جڑتا ہے ، اور ماڈل بنانے کے لئے بائنری درجہ بندی ، ملٹی گلاس کی درجہ بندی ، یا اعداد و شمار پر ریگریشن چلا سکتا ہے۔
مشعل
یہ فریم ورک پہلے GPUs کو مشین لرننگ الگورتھم کے لئے وسیع مدد فراہم کرتا ہے۔ آسان اور تیز اسکرپٹنگ زبان کی وجہ سے یہ استعمال کرنا آسان اور موثر ہے ، لوجیٹ ، اور ایک بنیادی C / CUDA عمل درآمد۔
مشعل کا ہدف یہ ہے کہ آپ انتہائی سائنسی عمل کے ساتھ ساتھ سائنسی الگورتھم کی تعمیر میں زیادہ سے زیادہ نرمی اور رفتار رکھیں۔
گوگل کلاؤڈ ایم ایل انجن
کلاؤڈ مشین لرننگ انجن ایک منظم خدمت ہے جو ڈویلپرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کو پیداوار میں اعلی مشین لرننگ ماڈل بنانے اور چلانے میں مدد فراہم کرتی ہے۔
یہ تربیت اور پیش گوئی کی خدمات پیش کرتا ہے جو ایک ساتھ یا انفرادی طور پر استعمال ہوسکتی ہے۔ یہ کاروباری اداروں کے ذریعہ فوڈ سیفٹی کو یقینی بنانا ، سیٹلائٹ کی تصاویر میں بادل ، کسٹمر کی ای میل پر چار گنا تیزی سے جواب دینا جیسے مسائل کو حل کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔
Azure ایم ایل اسٹوڈیو
یہ فریم ورک اجازت دیتا ہے مائیکروسافٹ Azure صارفین ماڈلز بنانے اور تربیت دینے کے ل them ، پھر انہیں ایسے API میں تبدیل کردیں جو دوسری خدمات کے ذریعہ استعمال ہوسکتے ہیں۔ نیز ، آپ بڑے ماڈل کے ل service اپنی Azure اسٹوریج کو خدمت سے مربوط کرسکتے ہیں۔
Azure ML اسٹوڈیو کو استعمال کرنے کے ل you ، آپ کو سروس آزمانے کے ل an کسی اکاؤنٹ کی بھی ضرورت نہیں ہے۔ آپ گمنامی میں لاگ ان کرسکتے ہیں اور آزور ایم ایل اسٹوڈیو کو آٹھ گھنٹوں تک استعمال کرسکتے ہیں۔
ایم ایل لیب سپارک کریں
یہ وہ جگہ ہے کی مشین لرننگ لائبریری۔ اس فریم ورک کا مقصد عملی مشین سیکھنے کو توسیع پزیر اور آسان بنانا ہے۔
اس میں عام سیکھنے الگورتھم اور افادیت پر مشتمل ہے ، جس میں درجہ بندی ، رجعت ، جھرمٹ ، تعاون سے بھرپور فلٹرنگ ، جہت میں کمی ، نیز نچلی سطح کی اصلاح کے قدیم اور اعلی درجے کی پائپ لائن API شامل ہیں۔
اس کے ساتھ ، ہم اپنی ٹاپ 10 مشین لرننگ فریم ورکس لسٹ کے آخر میں پہنچ گئے ہیں۔
لوپ کے لئے فبوناکسی تسلسل جاوا
اگر آپ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے مکمل کورس کے لئے داخلہ لینا چاہتے ہیں تو ، ایڈورکا کے پاس خصوصی طور پر تشکیل پایا گیا ہے جو آپ کو نگرانی سیکھنے ، غیر معاشرتی سیکھنے ، اور قدرتی زبان پروسیسنگ جیسی تکنیک میں ماہر بنائے گا۔ اس میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ جیسے ڈیپ لرننگ ، گرافیکل ماڈل اور کمک سیکھنے میں جدید ترین پیشرفت اور تکنیکی نقطہ نظر کی تربیت شامل ہے۔