قابل اعتماد آلات ان مقداروں کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں جن میں حقیقی قدر گرتی ہے نمونے کے اعداد و شمار پر مبنی۔ مشین سیکھنے میں وہ ایک حد تک غیر یقینی پیش رفت فراہم کرتے ہیں، ماڈل کی برآمدات کی عدم موجودگی کا تجزیہ کرنے میں مدد دیتے ہیں۔
اعتماد کیا ہے ؟
اعتماد کی ایک حد ہے اعداد و شمار سے اندازہ لگایا جاتا ہے کہ اس میں حقیقی پیرامیٹر کی مقدار ایک خاص امکان کے ساتھ شامل ہے، جو اعتماد کی سطح کے نام سے مشہور ہے۔عام اعتماد کی سطح 90%، 95% اور 99% ہے۔
مشین سیکھنے میں مہارت
مشین سیکھنے کی پیشینگوئیوں کے لئے اعتماد کے تحت کام کرنا ایسے طریقہ کار شامل ہے جو ڈیٹا غیر یقینی اور ماڈل غیر یقینی معلومات کے حساب سے اکاؤنٹ بنائے جاتے ہیں۔ایک عام طریقہ یہ ہے کہ بوٹسٹر سملنگ استعمال کیا جائے، جہاں مختلف ڈیٹا صوبوں پر مختلف ماڈلز کو غیر واضح طور پر قابلِ استعمال کرنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔
ایک اَور طریقہ یہ ہے کہ اِس حقیقت کو مدِنظر رکھتے ہوئے کہ اِس میں تبدیلی کی گئی غلطیوں کو کس طرح سے حل کِیا جائے اور اِن غلطیوں کی وجہ سے اِس کا مطلب سمجھ میں آنا ہے ۔
اعتماد کو فروغ دینا
مثال کے طور پر ، 95% اعتماد کا مطلب یہ ہے کہ اگر ایک ہی عمل کو بار بار بار بار دہرایا جائے تو تقریباً 95% پُراعتماد لوگوں کی حقیقی قدروقیمت میں اضافہ ہوگا ۔
یہ بات سمجھنا بہت ضروری ہے کہ اعتماد کے مطابق حقیقی قدروقیمت کی ضمانت نہیں ہوتی بلکہ بیشتر لوگوں کے خیال میں قابلِاعتماد عمل کی بابت واضح ہے ۔
مشین سیکھنے میں استعمال کی جانے والی مشق
اعتمادی ترقیات مختلف مشین سیکھنے کے کام میں مفید ہیں، جن میں شامل ہیں:
- غیرمتوقع پیشینگوئیوں کی غیریقینی کا اظہار
- اہمیت
- ماڈل اور موزوں
- فیصلہ غیر یقینی کے تحت بنا دو