جب ہم مشین لرننگ یا مصنوعی ذہانت کی بات کرتے ہیں تو ہم بے ساختہ سوچتے ہیں یا R بعد میں عمل درآمد کیلئے پروگرامنگ لینگویج کے طور پر۔ تاہم ، جسے زیادہ تر لوگ نہیں جانتے ہیں وہ ہے اسی مقصد کے لئے بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔ اس مضمون میں ، ہم جاوا میں مشین لرننگ اور اس کو نافذ کرنے کے ل various مختلف لائبریریوں کو ننگا کریں گے۔
ذیل میں اس ٹیوٹوریل میں عنوانات شامل ہیں:
- مشین لرننگ کیا ہے؟
- مشین سیکھنے میں جاوا کا استعمال کس طرح ہوتا ہے؟
- جاوا میں مشین لرننگ کو نافذ کرنے کے لئے لائبریریاں
آو شروع کریں. :-)
مشین سیکھنا کیا ہے؟
مشین لرننگ تیزی سے پھل پھول رہی ہے۔ اس کی متعدد ایپلی کیشنز جیسے گوگل میپس ، سیلف ڈرائیونگ کاریں ، گوگل ٹرانسلیٹ سے دھوکہ دہی کا پتہ لگانا ہر جگہ موجود ہے۔ لیکن کیا آپ جانتے ہیں کہ مشین لرننگ کیا ہے یا اس کا نفاذ کیسے ہوتا ہے؟
مجھے اس تصور کو آسان بنانے دو۔ مشین لرننگ ایک طاقتور تکنیک ہے جو مثالوں اور تجربات سے سیکھتی ہے۔ یہ میںs کی ایک قسم جو سافٹ ویئر ایپلیکیشنز کو اعداد و شمار سے سبق سیکھنے اور نتائج کی پیش گوئیاں کرنے میں زیادہ درست ہوجاتا ہے ، بغیر کسی مداخلت کے یا واضح طور پر پروگرام کیے بغیر۔لہذا آپ کو پورے کوڈ کو لکھنے کے بجائے ، آپ کو صرف ڈیٹا کو کھانا کھلانا ہوگا اور الگورتھم آپ کے ڈیٹا کی بنیاد پر اس منطق کو استوار کرے گا۔ اس کی زیادہ مانگ کی وجہ سے ، anایم ایل انجینئر تنخواہ کی توقع کرسکتا ہے 19 719،646 (IND) یا 1 111،490 (امریکی)
دوسرے سوال کے جواب میں ، اس کو کیسے لاگو کیا جاتا ہے؟
جاوا میں گمنامی کلاس کیا ہے؟
مشین لرننگ الگورتھم باقاعدہ الگورتھم کا ایک ارتقا ہے۔ یہ آپ کے پروگرام بناتا ہے “ ہوشیار ”، انہیں فراہم کردہ ڈیٹا سے خود بخود سیکھنے کی اجازت دے کر۔ الگورتھم کو بنیادی طور پر دو مراحل میں تقسیم کیا گیا ہے۔ تربیت اور ٹیسٹنگ .
اب جب بات الگورتھم کی ہو تو اسے تین اقسام میں درجہ بندی کیا جاتا ہے۔
زیر نگرانی سیکھنا : یہ ایک تربیت کا عمل ہے ، جہاں آپ کسی استاد کی رہنمائی سیکھنے پر غور کرسکتے ہیں۔ ٹیاس کی تربیت ڈیٹاسیٹ سے الگورتھم سیکھنے کا عمل ہے۔ یہ ایک ان پٹ متغیر اور آؤٹ پٹ متغیر کے درمیان میپنگ کا فنکشن تیار کرتا ہے۔ ایک بار جب ماڈل کی تربیت ہوجائے تو ، جب وہ اس کو نیا ڈیٹا دیا جاتا ہے تو وہ پیش گوئیاں / فیصلے کرنا شروع کرسکتا ہے۔ کچھ الگورتھم جو نگرانی میں سیکھنے میں پڑتے ہیں وہ ہیں - لکیری رجعت ، لاجسٹک ریگریشن ، فیصلے کا درخت ، وغیرہ۔
غیر سروے شدہ سیکھنا: یہ ایک ایسا عمل ہے جہاں کسی ماڈل کو معلومات کے ٹکڑے کا استعمال کرکے تربیت دی جاتی ہے جس پر لیبل نہیں لگا ہوتا ہے۔ اس عمل کو ان کے اعداد و شمار کی خصوصیات کی بنیاد پر کلاسوں میں ان پٹ ڈیٹا کو کلسٹر کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ اس کو عموماus ایک کلسٹرنگ تجزیہ کہا جاتا ہے جس کا مطلب ہے اعداد و شمار میں پائی جانے والی معلومات کی بنیاد پر اشیاء کی گروپ بندی ، اشیاء یا ان کے تعلقات کو بیان کرتی ہے۔ یہاں ، مقصد یہ ہے کہ ایک گروپ میں موجود اشیاء کو ایک دوسرے سے ملتے جلتے ہونا چاہئے لیکن دوسرے گروپ میں موجود اشیاء سے مختلف ہونا چاہئے۔ کچھ الگورتھم جو غیرضروری تعلیم حاصل کرتے ہیں ان میں K- مطلب کلسٹرنگ ، ہائیرکلیکل کلسٹرنگ ، وغیرہ شامل ہیں۔
کمک سیکھنا: کمک سیکھنے ہٹ اینڈ ٹرائل کے تصور کی پیروی کرتی ہے۔ یہ خلا یا ماحول کے ساتھ بات چیت کرکے سیکھ رہا ہے۔ ایک RL ایجنٹ واضح طور پر سکھانے کی بجائے ، اس کے افعال کے نتائج سے سیکھتا ہے۔ یہ کسی ایجنٹ کی اہلیت ہے کہ وہ ماحول کے ساتھ بات چیت کرے اور یہ معلوم کرے کہ اس کا بہترین نتیجہ کیا ہے۔
اس کے بعد ، آگے بڑھیں اور سمجھیں کہ جاوا میں مشین لرننگ کا کس طرح استعمال ہوتا ہے۔
مشین سیکھنے میں جاوا کا استعمال کس طرح ہوتا ہے؟
میں پروگرامنگ کی دنیا ، قدیم ترین اور قابل اعتماد پروگرامنگ زبانوں میں سے ایک ہے۔ اس کی اعلی مقبولیت ، طلب اور استعمال میں آسانی کی وجہ سے ، جاوا کا استعمال کرتے ہوئے دنیا بھر میں نو ملین سے زیادہ ڈویلپر موجود ہیں۔ جب بات مشین سیکھنے کی ہو تو ، آپ شاید دوسری پروگرامنگ زبانیں جیسے ازگر ، آر ، وغیرہ کے بارے میں سوچ رہے ہوں گے ، لیکن میں آپ کو بتاتا چلوں کہ جاوا زیادہ پیچھے نہیں ہے۔ جاوا اس ڈومین میں معروف پروگرامنگ زبان نہیں ہے لیکن تیسرے فریق کے اوپن سورس لائبریریوں کی مدد سے جاوا ڈویلپر مشین لرننگ کو لاگو کرسکتا ہے اور اس میں داخل ہوسکتا ہے ڈیٹا سائنس .
مجھے جاوا پروگرامنگ زبان استعمال کرنے کے کچھ اور فوائد کی فہرست دیں۔
کوڈ میں جاوا پروگرام کو کیسے روکا جائے
آگے بڑھتے ہوئے ، آئیے جاوا میں مشین لرننگ کے لئے استعمال ہونے والی مشہور لائبریریاں دیکھیں۔
جاوا میں مشین لرننگ کو نافذ کرنے کے لئے لائبریریاں
مشین لرننگ کو نافذ کرنے کے لئے ، جاوا میں مختلف اوپن سورس تھرڈ پارٹی لائبریریاں دستیاب ہیں۔ انتہائی عام ذیل میں درج ہیں۔
ایک ایڈمز: اس کا مطلب ہے ایڈوانس ڈیٹا مائننگ اور مشین لرننگ سسٹمز۔ یہ ایک لچکدار ورک فلو انجن ہے جس کا مقصد اعداد و شمار پر چلنے والی تیز رفتار کو برقرار رکھنے اور برقرار رکھنے ، بازیافت ، عمل کاری ، کان کنی اور اعداد و شمار کی تصور نگاری کرنا ہے۔ ایڈمس ایک درخت کی طرح کا ڈھانچہ استعمال کرتا ہے اور فلاسفی کم سے کم 'زیادہ' کی پیروی کرتا ہے۔ یہ کچھ خصوصیات مہیا کرتا ہے جیسے:
- مشین لرننگ / ڈیٹا مائننگ
- ڈیٹا پراسیسنگ
- سٹریمنگ
- ڈیٹا بیس
- تصور ،
- اسکرپٹنگ
- دستاویزات ، وغیرہ
2 جاوا ایم ایل: یہ مشین لرننگ الگورتھم کا ایک مجموعہ ہے جہاں اس میں ہر قسم کے الگورتھم کا مشترکہ انٹرفیس ہوتا ہے۔ واضح انٹرفیس کے ساتھ اس میں اچھی دستاویزات ہیں۔ آپ سافٹ ویئر انجینئرز یا پروگرامرز کے لئے کافی کوڈز اور سبق بھی جمع کرسکتے ہیں۔ اس کی کچھ خصوصیات یہ ہیں:
- ڈیٹا ہیرا پھیری
- کلسٹرنگ
- درجہ بندی
- ڈیٹا بیس
- نمایاں انتخاب
- دستاویزات ، وغیرہ
3۔ مہوت: اپاچی مہوت ایک تقسیم شدہ فریم ورک ہے جو اپاچی ہڈوپ پلیٹ فارم کے لئے مشین الگورتھم پر عمل درآمد فراہم کرتا ہے۔ اس میں آسانی سے استعمال کے ل various مختلف اجزاء پر مشتمل ہے اور اس کا مقصد ریاضی دانوں ، شماریات دانوں ، ڈیٹا تجزیہ کاروں ، ڈیٹا سائنس دانوں یا تجزیاتی پیشہ ور افراد میں سے کسی کو حاصل کرنا ہے۔ اس پر بڑی توجہ دی جاتی ہے:
- کلسٹرنگ
- درجہ بندی
- سفارش کے نظام
- اسکیل ایبل پرفارمنٹ مشین لرننگ ایپس
چار ڈیپلائرننگ 4 جے : جیسا کہ نام ہمیں جاوا میں لکھا ہوا ہے اور اس کے مطابق ہے جاوا ورچوئل مشین زبان ، جیسے کوٹلن ، وغیرہ۔ یہ ایک اوپن سورس سے منسلک گہری سیکھنے والی لائبریری ہے جس میں تازہ ترین تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فریم ورک جیسے ایک فائدہ ہے اور . اس کی کچھ خصوصیات یہ ہیں:
- تجارتی درجہ اور اوپن سورس
- کاروباری ماحول میں AI لاتا ہے
- تفصیلی API دستاویز
- متعدد زبانوں میں نمونے کے منصوبے
- ہڈوپ اور اپاچی چنگاری کے ساتھ مربوط
5 WEKA: Weka ایک مفت ، آسان اور اوپن سورس مشین لرننگ لائبریری ہے . اس کا نام نیوزی لینڈ کے جزیروں پر پائے جانے والے اڑان چڑیا سے متاثر ہے۔ ویکا ایم ایل الگورتھم کا ایک مجموعہ ہے اور یہ معاون بھی ہے گہری سیکھنے . اس پر بڑی توجہ مرکوز ہے:
- اعداد و شمار کوجھنا
- ڈیٹا کی تیاری کے ل Tools ٹولز
- درجہ بندی
- رجعت
- کلسٹرنگ
- تصور وغیرہ
یہ ہمارے اس مضمون کے اختتام تک پہنچا ہے جہاں ہم نے جاوا میں مشین لرننگ اور اس کو لاگو کرنے کے طریقوں پر تبادلہ خیال کیا ہے۔ امید ہے کہ اس سبق کے ساتھ جو کچھ آپ کے ساتھ شیئر کیا گیا ہے اس سے آپ صاف ہیں۔
جاوا میں پیکیجوں کا استعمال
اگر آپ کو جاوا میں مشین سیکھنے پر یہ مضمون ملا ہے ”متعلقہ ، چیک کریں ایڈوریکا کے ذریعہ ، ایک قابل اعتماد آن لائن سیکھنے والی کمپنی جس کی دنیا بھر میں 250،000 سے زیادہ مطمئن سیکھنے والوں کے نیٹ ورک ہیں۔ ہم آپ کے سفر کے ہر قدم میں آپ کی مدد کرنے کے لئے یہاں موجود ہیں ، اس جاوا انٹرویو سوالات کے علاوہ بننے کے ل we ، ہم ایک نصاب تیار کرتے ہیں جو طلباء اور پیشہ ور افراد کے لئے تیار کیا گیا ہے جو جاوا ڈویلپر بننا چاہتے ہیں۔ کورس آپ کو جاوا پروگرامنگ میں آغاز فراہم کرنے اور آپ دونوں کو بنیادی اور ہائبرنیٹ اور اسپرنگ جیسے جاوا کے مختلف فریم ورک کے ساتھ۔
ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ برائےکرم اس کے تبصرے والے حصے میں اس کا ذکر کریں۔ جاوا میں مشین لرننگ ”مضمون اور ہم جلد از جلد آپ کے پاس واپس آجائیں گے۔