کوانتہائی منظم ماڈل غیر یقینی ہے مشین سیکھنے کے نظام کی عدم موجودگی کو سمجھنے کے لئے ضروری ہے. یہ اس وقت جاننے میں مدد کرتا ہے جب ماڈل کی پیش گوئی کم اعتماد اور فیصلہ سازی کے طریقے ہو سکتے ہیں. مختلف طریقے غیر یقینی طور پر، اپنے مفادات اور حدود کے ساتھ ہر ایک کو یقینی بنانے میں مدد کرتے ہیں۔
مشین سیکھنے میں غیر یقینی قسم
بنیادی طور پر غیر یقینی کی دو قسمیں ہیں: الأیورۃ و ایپیستمک۔ [Aleatoric unitude] [1] اعداد میں موجود غیر یقینی شور سے پیدا ہوتا ہے اور زیادہ ڈیٹا جمع کرنے سے کم نہیں کیا جا سکتا. Epistism unitate نتائج جو نمونے کے بارے میں محدود معلومات کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ بہتر یا بہتر انداز میں بھی کیا جا سکتا ہے۔
غیرمتوقع طور پر پریشان
مشین سیکھنے کے ماڈلوں میں غیر یقینی کا اندازہ لگانے کے لیے کئی پیش رفت استعمال کی جاتی ہیں:
- Bayesian طریقوں: ماڈل پیرامیٹروں پر غیر یقینیات کی پیمائش کے لیے کارپوریٹ امیدواروں میں مداخلت۔
- مونٹ کارلو ڈاؤن لوڈ : بہت سی پیشینگوئیوں اور تجزیے کے لیے استعمال ہونے والی کمیت کو استعمال کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
- Ensemble طریقوں: متعدد ماڈلوں سے متعلق پیشینگوئیاں کی گئی ہیں تاکہ برآمدات کے فرق کا جائزہ لیا جا سکے۔
- Gausian accriptions: ایک پرابیلی فریم ورک فراہم کرتا ہے جو قدرتی طور پر غیر یقینی طور پر تجزیہ کرتا ہے۔
عملی اطلاقات
اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ یہ نظام مزید تحقیق یا انسانی مداخلت کیلئے غیرمتوقع پیشینگوئیوں کو فروغ دیتا ہے ، تحفظ اور تحفظ کو بہتر بنانے کیلئے غیرمتوقع پیشینگوئیوں کو فروغ دیتا ہے ۔