مشین سیکھنے (ML) نے انجینئری سمیت بہت سے شعبوں میں انقلاب برپا کر دیا ہے ۔
زبان کو سیکھنا
مشین سیکھنے سے مراد مصنوعی ذہانت کی ذیلی اکائی ہے جو ڈیٹا سے سیکھ کر، شناخت کرنے کے طریقے اور انسانی مداخلت کے ساتھ فیصلے کرنے کے قابل بناتی ہے۔جینیرنگ میں ایم ایل کو مختلف کاموں میں استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے کہ پیشگوئیی نگرانی، کیفیتی کنٹرول اور ڈیزائنی اتھارٹی۔
مشین سیکھنے کی اہمیت
- ڈیٹا کی خوبیوں اور خامیوں کی فہرست
- ماڈل غیر متصل
- عام اور زیادہتر بچے
- کوہِسینال وسائل
- نظامِشمسی کے ساتھ رابطہ
ڈیٹا کی خوبیوں اور خامیوں کی فہرست
مشین سیکھنے کے ماڈلوں کی کامیابی میں ڈیٹا کی خوبی اور مقدار پر بہت زیادہ انحصار کیا جاتا ہے۔جینیرنگ اطلاقات میں اعداد و شمار کی کمی، نامکمل یا غیر معمولی طور پر پیش رفت ہو سکتی ہے۔اس سے زیرِزمین ماڈل کارکردگی اور ناقابلِ یقین پیشگی پیشگی پیشگی پیش کی جا سکتی ہے۔
ماڈل غیر متصل
بہت سے مشین سیکھنے والے ماڈل، خصوصاً گہرا سیکھنے والے الموت، "کالے بکس" کے طور پر کام کرتے ہیں۔اس کمی سے انجینئروں کو یہ سمجھنا مشکل ہو جاتا ہے کہ فیصلے کیسے کیے جاتے ہیں۔ایجنین میں تفریق کرنا لازمی ہے، جہاں کسی فیصلے کے پیچھے منطقی تعلق کو سمجھنا خود ہی اہم ہو سکتا ہے۔
عام اور زیادہتر بچے
مشین سیکھنے کے ماڈلز کو خفیہ اعداد سے عام طور پر تعاقب کر سکتے ہیں. جی این ڈی- آئی ڈی. جب ایک ماڈل کو بنیادی انداز کی بجائے تربیتی ڈیٹا میں آواز معلوم ہوتی ہے تو نئے اعداد و شمار پر ناقص کارکردگی کا نتیجہ ہوتا ہے. انجینئروں کو احتیاط کے ساتھ ان کے لیے ماڈلز کو تیار کرنا ہوگا تاکہ وہ قابل اعتماد اور قابل اعتماد ہوں۔
کوہِسینال وسائل
اسکے علاوہ ، بیشتر انجینئری کے ماحول میں ایسے وسائل دستیاب نہیں ہوتے جو ترقیپذیر ایمایل تکنیک کو محدود کرنے کیلئے استعمال کئے جاتے ہیں ۔
نظامِشمسی کے ساتھ رابطہ
جدید انجینئری نظام میں مشین سیکھنے کے ماڈلز کو چیلنجخیز بنایا جا سکتا ہے ۔
کیس مطالعے کی تقسیم
کئی مقدمہ جات انجینئری اطلاقات میں مشین سیکھنے کی محدود حد کو ظاہر کرتے ہیں:
- پریڈیشن: ایک صورت حال میں ایک ایم ایل ماڈل ناکافی تاریخی اعداد و شمار کی وجہ سے سامان کی ناکامیوں کی پیشینگوئی کرنے میں ناکام رہا، ڈیٹا دستیابی کی اہمیت کو نمایاں کرتے ہوئے۔
- Quulity Control: ایک گہرا درس ماڈل جو خوبی کی جانچ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے وہ غلط قسم کی ناقص مصنوعات کی جانچ کرتا ہے کیونکہ یہ ڈیٹا کی ایک کیفیت پر تربیت یافتہ ڈیٹا کی خوبی کو جانچتا تھا،
- Structural Health Mordering: ایک ایم ایل پاسس تاکہ انتہائی نگہداشت کے لیے مختلف قسم کے تعمیراتی اداروں میں عام ہونے، انتہائی مشکلوں کے ساتھ ساتھ باقاعدہ کوشش کی جائے۔
حد سے زیادہ کھانے پینے کی عادت
انجینئری میں مشین سیکھنے کی محدود حدوں کو سمجھانے کے لیے کئی مشینوں کی کارکردگی کی جا سکتی ہے:
- اعلیٰ درجہ کے ڈیٹا جمع اور پیشگی طریقے میں ترمیم کرنا۔
- Utilize قابلِ فہم ماڈل یا تکنیکیں جیسے کہ ماڈل-اگنیسٹک تعبیری آلات۔
- اِس لئے اُس نے کہا : ” مَیں نے . . .
- ضروری کمیتی توانائی تک رسائی کے لیے جوہری بادل کمپیوٹر کمپیوٹر کے وسائل.
- جب ایم ایل کے حل میں کمی واقع ہو رہی ہے تو پوری جانچ اور تجزیہ کر لیں ۔
مشین سیکھنے کا مستقبل
مشین سیکھنے کا مستقبل قابلِاعتماد نظر آتا ہے ۔
انجینئر اور محققین کو مشین سیکھنے کے اطلاقات کی محتاط اور تنقیدی طور پر محتاط رہنا چاہئے، یہ یقین دلانا چاہیے کہ انہیں مناسب اور مؤثر طریقے سے استعمال کیا جاتا ہے۔ مشین سیکھنے کی حدود کو سمجھنے اور ان کی مدد سے انجینئری کا میدان اپنے مکمل امکان کو ختم کر سکتا ہے۔