مشین سیکھنے کے عمل کو فروغ دینے کیلئے الوریہتھم استعمال کرتے ہیں۔

مشین سیکھنے کی اقسام

ہر ایک ڈیٹا حجم ، پیچیدگی اور تعبیری ضروریات کے مطابق الگ الگ قوت فراہم کرتا ہے ۔

• رجسٹریشن الوريطم : لائنر رجمشن اور حمایت وسٹر رجسٹریشن (SVR) عام شروعاتی نکات ہیں. ایس وی آر سے مراد معلومات کو اعلیٰ-dission میں شامل کرنے کے لیے معلومات کو نقش کرنے، غیر متوازن بنانے اور ان پر عمل کرنے کی صلاحیت کو استعمال کرتے ہوئے، ان عوامل کو مسلسل اہمیت دینے کی صلاحیت فراہم کرنے کی صلاحیت فراہم کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔
• درختوں اور رانڈو جنگلات : فیصل درختوں نے معلومات کو جگہ پر تقسیم کیا ہے، قابل ذکر قوانین بنائے گئے ہیں. Random جنگلات کو بہت سے درختوں کو کم کرنے اور عمومی طور پر بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں. وہ زمین کی سطح کے حساب سے ان پر تحقیق کرتے ہیں اور ان سے محروم ہیں جہاں تمام پیرامیٹرز کا اندازہ نہیں لگایا جاتا ہے۔
• [Neural nets:] دلی تعلیمی ماڈلز، سادہ خوراکی نیٹ ورک سے لے کر زیادہ پیچیدہ آرکیٹیکچرز جیسے کہ کنولولائوووووو نیٹ ورک (CNs)، انتہائی مؤثر ہیں جب بڑے ڈیٹا سیٹ دستیاب ہوتے ہیں تو وہ احتیاط سے اوپراگرامی (trans) کی بجائے سادہ اور کم تر تعبیر کے قابل فہم طریقے سیکھ سکتے ہیں۔
• Gradient Boosting مشین (XGBost, LightGBM): یہ ان انسمبل طریقوں کو ان کی اعلیٰ درستی اور تعمیر کردہ باقاعدہ معلومات کی وجہ سے مقبول ہو گئے ہیں. وہ اکثر دیگر الجبرا کو تبتی طبیعیاتی اعداد پر نکال دیتے ہیں اور مخلوط ڈیٹا کو حل کر سکتے ہیں۔

موزوں الجبرا کو درست طریقے سے استعمال کرنے کا انحصار ماڈل پیچیدگیوں کے لئے اعدادوشمار ، شور اور انجینئر کے تحمل پر ہوتا ہے ۔

مشین سیکھنے کے طریقے

• Importite: ML ماڈلز مسلسل ایمپائری فارمولوں کے مقابلے میں ذیلی خامیاں حاصل کرتا ہے، خاص طور پر جب ویب سائٹ کے ڈیٹا کو داخل کیا جاتا ہے۔
• بڑے ڈیٹا کی تنصیبات : ڈیجیٹل جیویکل ڈیٹا بیس کی ترقی کے ساتھ ساتھ ML کئی ہزار کی لوہے کے لیوٹ اور لیفٹ ٹیسٹ منٹوں میں تجزیہ کر سکتا ہے—ایک ایسا کام جس میں ہفتوں تک آسانی سے کام لیا جائے گا۔
• مختلف خاکی اقسام کی عدم موجودگی : مختلف عالمی ڈیٹابیس پر تربیت یافتہ ماڈلز مقامی حالات کے لیے مناسب ثابت ہو سکتے ہیں، وسیع تر نئے امتحان کی ضرورت کم کرتے ہوئے
• حقیقی وقت کے لیے settlement for settlement: ایک بار پھر، ML ماڈل سائٹ تحقیقات کے دوران فوری پیش کرتی ہیں، جس سے فیصلہ سازی کی اجازت دیتی ہے۔

اگر چھوٹے یا غیر متصل‌شُدہ نمونے کو تربیت دی جاتی ہے توپھرپھر ان میں سے بعض کو صحیح معلومات حاصل کرنے کیلئے انتہائی ضروری ہے ۔

ڈیٹا کی تیاری اور ماڈل ٹریننگ

تربیتی ڈیٹا کی خوبی اور تناسب پر ایم ایل ایل لی بوجھ کی صلاحیت ماڈلز کی کامیابی۔ کلیدی اقدام شامل ہیں:

1. Data collage: مٹی کے پیرامیٹرات کو معیاری ٹیسٹز (SPT) سے جمع کریں، ضمنی ٹیسٹ (CPT)، Concepixical tests (Prestruction) اور پیمائش۔ Crectors (constants) کے لیے پلیٹ لوڈ کرنے والے ٹیسٹ یا اچھی طرح سے تیار کردہ حسابات سے تیار کیے جاتے ہیں۔
2. Feture engineering: کومبین اسکیل پیمائش کو معنی نبوت میں شامل کرنے والے -- مثال کے طور پر، عام طور پر عام طور پر ضرب، نسبتاً کمیت یا اثری دباؤ کی شرح۔ یہاں کے ماہرِ تعلیم تنقیدی خصوصیات کو ذلیل کر سکتے ہیں۔
3. اسکرپٹنگ اور تصدیق کار : [1] تربیت میں ڈیٹا (70–80%)، درستیشن (10–15%)، اور ٹیسٹ سیٹ (10–15%)، ماڈل پائیداری کا تجزیہ کرنے کے لیے K ⁇ war Constation کا استعمال کریں.
4. Edminal and Herperameter Tunting: Garl Guarnet یا Bayesian Misediation کو تلاش کرنے کے لیے استعمال کریں (مثلاً درختوں کی تعداد، سیکھنے کی رفتار، نیٹ ورک کی گہرائی)۔
5. غیر یقینی طور پر قابلِ قبول: ML ماڈلز ہیں؛ اعصابی نیٹ ورکس میں کمی ہوئی سطحیں یا ان کے استعمال سے مصنوعی جنگلات غیر معمولی طور پر قابلِ تجزیہ فراہم ہو سکتے ہیں، انجینئروں کو خطرہ میں مدد دے سکتے ہیں۔