مشین لرننگ بلاشبہ اس دور کی سب سے مانگ ٹیکنالوجی ہے! اگر آپ مبتدی ہیں جو مشین لرننگ کے ساتھ شروعات کر رہے ہیں تو ، یہ ضروری ہے کہ آپ مشین لرننگ کی بنیادی شرائط کو جانیں۔ یہ بلاگ آپ کو مشین سیکھنے کے ساتھ شروع کرنے سے پہلے ان مختلف تصورات کو سمجھنے میں مدد کرے گا جن کے بارے میں آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کی گہرائی سے معلومات حاصل کرنے کے ل you ، آپ براہ راست داخلہ لے سکتے ہیں بذریعہ ایڈوریکا 24/7 معاونت اور زندگی بھر رسائی۔
یہاں عنوانات کی فہرست ہے اس بلاگ میں شامل:
مشین لرننگ کی شرطیں
کے ساتھ شروع کرنے کے لئےمشین لرننگ آپ کو مندرجہ ذیل تصورات سے واقف ہونا چاہئے:
اعدادوشمار
اعدادوشمار میں ایسے ٹولز ہوتے ہیں جن کا استعمال ڈیٹا سے کچھ نتیجہ اخذ کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔ یہاں وضاحتی اعدادوشمار موجود ہیں جو کچھ اہم معلومات میں خام ڈیٹا کو تبدیل کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ نیز اعداد و شمار کے نمونوں سے اہم ڈیٹاسیٹ کو مکمل ڈیٹاسیٹ استعمال کرنے کے بجائے اہم معلومات حاصل کرنے کے ل in ، غیر معقول اعدادوشمار کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔
کے بارے میں مزید معلومات حاصل کرنے کے ل اعدادوشمار جن کے ذریعے آپ درج ذیل بلاگز حاصل کرسکتے ہیں۔
عدد جاوا کا فیکٹوریال
لکیری الجبرا
لکیری الجبرا سودےویکٹر ، میٹرک ، اور لکیری تبدیلیوں کے ساتھ۔ مشین سیکھنے میں یہ بہت ضروری ہے کیونکہ اس کو ڈیٹاسیٹ پر تبدیل اور عمل انجام دینے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔
کیلکولس
کیلکولس ریاضی کا ایک اہم شعبہ ہے اور یہ مشین سیکھنے کے بہت سے الگورتھم میں لازمی کردار ادا کرتا ہے۔ ایک سے زیادہ خصوصیات رکھنے والے ڈیٹا سیٹ ہیںمشین لرننگ ماڈلز بنانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ خصوصیات متعدد ملٹی ویریئبل کیلکولس مشین لرننگ ماڈل بنانے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہیں۔ انضمام اور تفریق ضروری ہے۔
احتمال
احتمال سے واقعات کے امکانات کی پیش گوئی کرنے میں مدد ملتی ہے ، اس سے ہماری یہ صورت حال پیدا ہوجاتی ہے کہ ہوسکتی ہے یا نہیں ہوسکتی ہے۔ مشین لرننگ کے ل prob ، امکان ایک ہے بنیاد.
امکان کے بارے میں مزید جاننے کے ل you ، آپ اس سے گزر سکتے ہیں بلاگ
پروگرامنگ زبان
R اور ازگر جیسی پروگرامنگ زبانیں جاننا ضروری ہے تاکہ مشین لرننگ کے پورے عمل کو لاگو کیا جاسکے۔ ازگر اور آر دونوں ان بلٹ لائبریریاں مہیا کرتے ہیں جس سے مشین لرننگ الگورتھم کو نافذ کرنا بہت آسان ہوجاتا ہے۔
بنیادی پروگرامنگ کا علم رکھنے کے علاوہ ، یہ بھی ضروری ہے کہ آپ جان لیں کہ اعداد و شمار کو کس طرح نکالنا ، پروسس کرنا اور تجزیہ کرنا ہے۔ مشین لرننگ کے ل This یہ سب سے اہم مہارت کی ضرورت ہے۔
پروگرامنگ کے بارے میں مزید معلومات کے ل. مشین لرننگ کی زبانیں ، آپ مندرجہ ذیل بلاگز کو دیکھ سکتے ہیں۔
مشین لرننگ استعمال کیس
مشین لرننگ ایک الگورتھم بنانے کے بارے میں ہے جو پیش گوئی کرنے کے ل data اعداد و شمار سے سیکھ سکتی ہے کہ تصویر میں کس طرح کی چیزیں ہیں ، یا سفارش انجن ، مخصوص بیماری یا اسپام فلٹرنگ کے علاج کے ل drugs دوائیوں کا بہترین مرکب۔
مشین لرننگ ریاضی کی بنیادی شرائط پر بنائی گئی ہے اور اگر آپ جانتے ہیں کہ مشین لرننگ میں ریاضی کو کیوں استعمال کیا جاتا ہے تو اس سے یہ تفریح ہوجائے گا۔ آپ کو ان افعال کے پیچھے ریاضیات جاننے کی ضرورت ہے جو آپ استعمال کریں گے اور کون سا ماڈل ڈیٹا کے لئے موزوں ہے اور کیوں۔
تو آئیے گھر کی قیمتوں کی پیشن گوئی کرنے کے ایک دلچسپ مسئلے سے شروع کریں ، جس میں مختلف خصوصیات اور قیمتوں کی تاریخ پر مشتمل ایک ڈیٹاسیٹ ہوگا ، اس لئے ہم مربع فٹ میں رہائش گاہ کے رقبے اور قیمتوں پر غور کریں گے۔
اب ہمارے پاس ایک ڈیٹا سیٹ ہے جس میں ذیل میں دکھایا گیا ہے جس میں دو کالم ہیں۔
ان دونوں متغیروں کے مابین کچھ حد تک باہمی ربط ہونا ضروری ہے تاکہ ہمیں یہ معلوم کریں کہ ہمیں ایسا ماڈل تیار کرنے کی ضرورت ہوگی جو مکانات کی قیمت کا اندازہ لگا سکے ، ہم اسے کیسے کر سکتے ہیں؟
آئیے اس ڈیٹا کو گراف کریں اور دیکھیں کہ یہ کیسا لگتا ہے:
یہاں ایکس محور رہائشی جگہ کی فی مربع فٹ قیمت ہے اور Y محور مکان کی قیمت ہے۔ اگر ہم تمام ڈیٹا پوائنٹس کو پلاٹ کرتے ہیں تو ہمیں ایک سکریٹر پلاٹ مل جائے گا جس کی نمائندگی ایک لائن کے ذریعہ کی جاسکتی ہے جیسا کہ مذکورہ اعداد و شمار میں دکھایا گیا ہے اور اگر ہم کچھ ڈیٹا کو ان پٹ دیتے ہیں تو اس کے کچھ نتائج کی پیش گوئی کی جاسکتی ہے۔ مثالی طور پر ، ہمیں ایک ایسی لائن ڈھونڈنی ہوگی جو اعداد و شمار کے زیادہ سے زیادہ پوائنٹس کو آپس میں توڑ دے گی۔
یہاں ہم ایک لائن بنانے کی کوشش کر رہے ہیں جس کو یہ کہتے ہیں:
Y = mX + c
ہدف (منحصر متغیر) اور پیش گو گو متغیر (آزاد متغیر) کے مابین لکیری تعلقات کی پیش گوئی کرنے کے اس طریقے کو لکیری رجعت کہا جاتا ہے۔ اس سے ہمیں دو متغیر کے مابین تعلق کو مطالعہ کرنے اور اس کا خلاصہ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
- ایکس = آزاد متغیر
- Y = منحصر متغیر
- c = y- انٹرسیپٹ
- m = لائن کی ڈھلوان
اگر ہم مساوات پر غور کریں کہ ہمارے پاس X کی قدر ہے جو ایک آزاد متغیر ہے ، تو Y کے قدر کی پیش گوئی کرنے کے لئے ہمیں صرف M اور c کی اقدار کا حساب لگانا ہے۔
تو ہم ان متغیرات کو کیسے تلاش کریں گے؟
ان متغیرات کو تلاش کرنے کے ل we ، ہم قدروں کا ایک جتھا آزما سکتے ہیں اور ایک ایسی لائن تلاش کرنے کی کوشش کرسکتے ہیں جو اعداد و شمار کی زیادہ سے زیادہ تعداد کو تقطیع کرتی ہے۔ لیکن ، ہم بہترین فٹ لائن کیسے تلاش کرسکتے ہیں؟
لہذا بہترین فٹ لائن تلاش کرنے کے ل we ، ہم کم از کم اسکوائرز کی خرابی کا استعمال کرسکتے ہیں جو y کی حقیقی قدر اور پیش گوئی شدہ قدر y value کے درمیان غلطی پائے گا۔
درج ذیل مساوات کا استعمال کرتے ہوئے کم سے کم اسکوائر کی خرابی کی نمائندگی کی جاسکتی ہے۔
اس فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ہم ہر پیش گوئی شدہ ڈیٹا پوائنٹ کی غلطی کو ڈیٹا پوائنٹ کی اصل قدر سے موازنہ کرکے معلوم کرسکتے ہیں۔ اس کے بعد آپ ان تمام غلطیوں کا خلاصہ لیں اور پیش گوئی میں انحراف کا پتہ لگانے کے لئے ان کو مربع کریں۔
اگر ہم اپنے گراف میں تیسرا محور شامل کریں جس میں ہر ممکنہ غلطی کی اقدار ہوں اور اسے 3 جہتی جگہ پر پلاٹ بنایا جائے تو ، یہ اس طرح نظر آئے گا:
مذکورہ شبیہہ میں ، مثالی قدریں نیچے کے سیاہ حصے میں ہوں گی جو قیمتوں کے بارے میں پیش گوئی کریں گی کہ اصل ڈیٹا پوائنٹ کے قریب ہے۔ اگلے مرحلے میں ایم اور سی کیلئے بہترین ممکنہ اقدار کی تلاش کرنا ہے۔ یہ اصلاحی تکنیک کا استعمال کرکے کیا جاسکتا ہے جسے تدریجی نزول کہا جاتا ہے۔
تدریجی نزول ایک تکراری طریقہ ہے ، جہاں ہم اپنے متغیر کے ل values کچھ قدروں کی ابتدا کے ساتھ شروع کرتے ہیں اور اصل قدر اور پیش گوئی قدر کے مابین خرابی کو کم کرکے اسے آہستہ آہستہ بہتر بناتے ہیں۔
اب اگر ہم عملی طور پر یہ سمجھتے ہیں کہ اپارٹمنٹ کی قیمتیں صرف فی مربع فٹ قیمت پر ہی انحصار نہیں کرتی ہیں ، بہت سے عوامل ہیں جیسے بیڈرومز ، باتھ رومز وغیرہ کی تعداد اگر ہم ان خصوصیات پر بھی غور کریں تو مساوات کچھ نظر آئے گی۔ اس کے جیسا
Y = b0 + b1x1 + b2x2 + & Hellip .. + bnxn + c
یہ کثیر الجہتی رجعت ہے جس کا تعلق لکیری الجبرا سے ہے ، یہاں ہم سائز mxn کی میٹرک کا استعمال کرسکتے ہیں جہاں m خصوصیات ہیں اور n ڈیٹا پوائنٹ ہیں۔
آئیے ایک اور صورتحال پر غور کریں جہاں ہم گھر کی حالت معلوم کرنے کے لئے احتمال استعمال کرسکتے ہیں تاکہ گھر کی درجہ بندی کی جاسکے کہ یہ اچھی حالت میں ہے یا خراب حالت میں ہے۔ اس کے ل work ، کام کرنے کے ل we ہمیں لاجسٹک ریگریشن نامی ایک تکنیک استعمال کرنا ہوگی جو سگمائڈ فنکشن کے ذریعہ پیش آنے والے واقعات کے امکان پر کام کرتی ہے۔
اس مضمون میں ، ہم نے مشینی سیکھنے کی شرائط اور ان کو مشین سیکھنے میں کس طرح لاگو کیا جاتا ہے اس کا احاطہ کیا۔ لہذا بنیادی طور پر ، اس میں اعداد و شمار ، کیلکولس ، لکیری الجبرا ، اور امکانی تھیوری شامل ہیں۔ کیلکولس میں اصلاح کے ل techniques تکنیک استعمال کی گئی ہے ، لکیری الجبرا میں الگورتھم موجود ہیں جو بڑے اعداد و شمار کے سیٹوں پر کام کرسکتے ہیں ، احتمال کے ساتھ ہم واقعات کے امکانات کی پیش گوئی کرسکتے ہیں اور اعداد و شمار سے ہمیں ڈیٹا سیٹ کے نمونے سے مفید بصیرت کا اندازہ لگانے میں مدد ملتی ہے۔
اب جب کہ آپ مشین لرننگ کی ترجیحات کو جانتے ہیں ، مجھے یقین ہے کہ آپ مزید جاننے کے شوقین ہیں۔ یہاں کچھ بلاگ ہیں جو آپ کو ڈیٹا سائنس کے ساتھ شروع کرنے میں مدد فراہم کریں گے۔
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 لرننگ سیکھنے میں جدید ترین پیشرفت اور تکنیکی نقطہ نظر کی تربیت شامل ہے۔