ML

مشین لرننگ

ML کا مخفف ہے۔ مشین لرننگ.

کیا ہے مشین لرننگ?

مصنوعی ذہانت کا ذیلی میدان (AI) جو الگورتھم اور شماریاتی ماڈل تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو کمپیوٹر سسٹمز کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر کسی مخصوص کام پر اپنی کارکردگی کو سیکھنے اور بہتر بنانے کے قابل بناتے ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، مشین لرننگ کمپیوٹرز کو ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، پیٹرن کی شناخت کرنے، اور ڈیٹا سے چلنے والی پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ مشین لرننگ کے کچھ اہم تصورات اور اجزاء یہ ہیں:

  1. ڈیٹا: مشین لرننگ ڈیٹا پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے۔ الگورتھم کو بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت دی جاتی ہے، جس میں مختلف قسم کی معلومات شامل ہو سکتی ہیں، جیسے کہ متن، تصاویر، نمبر وغیرہ۔
  2. تربیت: تربیتی مرحلے کے دوران، مشین لرننگ ماڈلز کو لیبل لگائے گئے ڈیٹا کے سامنے لایا جاتا ہے، جہاں مطلوبہ نتائج یا اہداف معلوم ہوتے ہیں۔ ماڈل اس تربیتی ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں یا درجہ بندی کرنا سیکھتا ہے۔
  3. الگورتھم: مشین لرننگ الگورتھم وہ ریاضیاتی اور شماریاتی تکنیک ہیں جو ڈیٹا کو سمجھنے اور نمونوں کو نکالنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ ایم ایل الگورتھم کی مختلف قسمیں ہیں، بشمول زیر نگرانی، غیر زیر نگرانی، اور کمک سیکھنے، ہر ایک مختلف قسم کے کاموں کے لیے موزوں ہے۔
  4. خصوصیات: خصوصیات ڈیٹا کی وہ خصوصیات یا صفات ہیں جنہیں الگورتھم پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ فیچر کا انتخاب اور انجینئرنگ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔
  5. پیشین گوئی اور تخمینہ: تربیت کے بعد، ML ماڈل نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں یا تخمینہ لگا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ گاہک کی ترجیحات کا اندازہ لگا سکتا ہے، تصاویر کی درجہ بندی کر سکتا ہے، بے ضابطگیوں کا پتہ لگا سکتا ہے، یا مصنوعات کی سفارش کر سکتا ہے۔
  6. تشخیص: مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کا اندازہ کام کے لیے مخصوص تشخیصی میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ عام میٹرکس میں درستگی، درستگی، یاد کرنا، F1 سکور، اور اوسط مربع غلطی شامل ہیں۔
  7. تکراری عمل: مشین لرننگ ایک تکراری عمل ہے۔ ان کی درستگی اور تاثیر کو بہتر بنانے کے لیے ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے، ان کی جانچ کی جاتی ہے اور بار بار ان کو بہتر بنایا جاتا ہے۔

مشین لرننگ میں مختلف صنعتوں میں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج ہے، بشمول:

  • نیچرل لینگویج پروسیسنگ (ینیلپی): ML زبان کے ترجمے، جذبات کے تجزیہ، چیٹ بوٹس، اور تقریر کی شناخت کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
  • کمپیوٹر ویژن: ML تصویر اور ویڈیو تجزیہ، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، چہرے کی شناخت، اور خود مختار گاڑیوں کو قابل بناتا ہے۔
  • صحت کی دیکھ بھال: ایم ایل طبی تشخیص، منشیات کی دریافت، اور مریض کے نتائج کی پیشن گوئی میں کام کرتا ہے۔
  • : خزانہ ML کو دھوکہ دہی کا پتہ لگانے، کریڈٹ اسکورنگ، اور اسٹاک مارکیٹ کے تجزیہ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
  • سفارشی نظام: ایم ایل ای کامرس، مواد کی نشریات، اور سوشل میڈیا میں سفارشی انجنوں کو طاقت دیتا ہے۔
  • مینوفیکچرنگ: ML کا اطلاق پیشن گوئی کی دیکھ بھال، کوالٹی کنٹرول، اور پیداواری عمل کی اصلاح کے لیے کیا جاتا ہے۔

مشین لرننگ ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو کمپیوٹرز کو ڈیٹا سے سیکھنے اور باخبر فیصلے یا پیشین گوئیاں کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس سے یہ پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور ڈومینز کی وسیع رینج میں کاموں کو خودکار کرنے کا ایک طاقتور ذریعہ بناتا ہے۔

  • مخفف: ML
واپس اوپر بٹن
کلوز

ایڈ بلاک کا پتہ چلا

Martech Zone آپ کو یہ مواد بغیر کسی قیمت کے فراہم کرنے کے قابل ہے کیونکہ ہم اپنی سائٹ کو اشتھاراتی آمدنی، ملحقہ لنکس اور اسپانسرشپ کے ذریعے منیٹائز کرتے ہیں۔ اگر آپ ہماری سائٹ کو دیکھتے ہی اپنے ایڈ بلاکر کو ہٹا دیں تو ہم اس کی تعریف کریں گے۔