سوال:
مشین سیکھنے کے الگورتھم میں "بے ترتیب واک" کس طرح مددگار ثابت ہوسکتی ہے؟
A:مشین لرننگ میں ، "بے ترتیب واک" کے طریق کار کو مختلف طریقوں سے استعمال کیا جاسکتا ہے تاکہ ٹکنالوجی کو بڑے پیمانے پر ٹریننگ ڈیٹا سیٹوں کے ذریعے چکانے میں مدد مل سکے جو مشین کی حتمی تفہیم کی بنیاد فراہم کرتے ہیں۔
ایک بے ترتیب واک ، ریاضی کے اعتبار سے ، ایسی چیز ہے جس کو کئی مختلف تکنیکی طریقوں سے بیان کیا جاسکتا ہے۔ کچھ اسے متغیر کا بے ترتیب مجموعہ قرار دیتے ہیں۔ دوسرے لوگ اسے ایک "اسٹاکسٹک عمل" کہہ سکتے ہیں۔ قطع نظر ، بے ترتیب واک ایک ایسے منظر نامے پر غور کرتی ہے جہاں ایک متغیر سیٹ ایک راستہ اختیار کرتا ہے جو ایک انٹیجر سیٹ کے مطابق ، بے ترتیب اضافے پر مبنی ایک نمونہ ہوتا ہے: مثال کے طور پر ، ایک ایسی لائن لائن پر واک جہاں متغیر حرکت پذیر ہو یا ہر قدم پر منفی ایک .
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
ایسے ہی ، مشین لرننگ الگورتھم پر بے ترتیب واک کا اطلاق کیا جاسکتا ہے۔ وائرڈ کے ایک ٹکڑے میں بیان کی گئی ایک مشہور مثال کچھ زمینی نظریات پر لاگو ہوتی ہے جس سے اعصابی نیٹ ورک انسانی علمی عمل کو تقویت بخش بنانے کے لئے کس طرح کام کرسکتے ہیں۔ گذشتہ اکتوبر میں مشین سیکھنے کے منظر نامے میں بے ترتیب واک کے نقطہ نظر کی خصوصیت رکھتے ہوئے ، وائرڈ مصنف نٹالی وولوچور ڈیٹا سائنس کے علمبردار نفتالی ٹشبی اور روید شوارٹز زیف سے متعلق بہت سارے طریقہ کار کو منسوب کرتے ہیں ، جو مشینی سیکھنے کی مختلف سرگرمیوں کو روکنے کے لئے روڈ میپ کا مشورہ دیتے ہیں۔ خاص طور پر ، ووول اوور "کمپریشن فیز" کی وضاحت کرتا ہے جو پروگرام کے مطلوبہ مقصد کے مطابق کسی تصویری میدان میں غیر متعلقہ یا نیم متعلقہ خصوصیات یا پہلوؤں کو فلٹر کرنے سے متعلق ہے۔
عام خیال یہ ہے کہ ، ایک پیچیدہ اور کثیر العمل عمل کے دوران ، مشین نتائج کو بہتر بنانے کے لئے تصویری فیلڈ کے مختلف عناصر کو یا تو "یاد" یا "بھول" کرنے کا کام کرتی ہے: کمپریشن مرحلے میں ، پروگرام کو "صفر کرنے" کے طور پر بیان کیا جاسکتا ہے۔ میں "پردیی والوں کو خارج کرنے کی اہم خصوصیات پر۔
ماہرین اس قسم کی سرگرمی کا حوالہ دینے کے لئے "اسٹاکسٹک گریڈینٹ نزول" کی اصطلاح استعمال کرتے ہیں۔ کم تکنیکی الفاظ کے ساتھ اس کی وضاحت کرنے کا دوسرا طریقہ یہ ہے کہ الگورتھم کا اصل پروگرامنگ ڈگری یا تکرار سے تبدیل ہوجاتا ہے ، "ٹھیک دھن" میں پڑتا ہے کہ سیکھنے کا عمل جو "بے ترتیب واک قدموں" کے مطابق ہو رہا ہے جو بالآخر کسی نہ کسی شکل کی طرف لے جائے گا۔ ترکیب
باقی میکانکس بہت تفصیل سے ہیں ، کیوں کہ انجینئر کمپریشن مرحلے اور دیگر متعلقہ مرحلہ وار کے ذریعے مشین سیکھنے کے عمل کو آگے بڑھانے کے لئے کام کرتے ہیں۔ وسیع تر خیال یہ ہے کہ مشین لرننگ ٹکنالوجی اپنی تربیت کے بڑے سیٹوں کی جانچ کے دورانیے پر متحرک طور پر تبدیل ہوتی ہے: انفرادی مثالوں میں مختلف فلیش کارڈز کو دیکھنے کے بجائے ، مشین ایک ہی فلیش کارڈز کو ایک سے زیادہ بار دیکھتی ہے ، یا فلیش کارڈز کو کھینچتی ہے۔ بے ترتیب ، بدلتے ہوئے ، تکراری ، بے ترتیب انداز میں ان کی طرف دیکھنا۔
مندرجہ بالا بے ترتیب واک نقطہ نظر واحد طریقہ نہیں ہے جس کی وجہ سے بے ترتیب واک مشین لرننگ پر لاگو ہوسکتی ہے۔ کسی بھی معاملے میں جہاں تصادفی نقطہ نظر کی ضرورت ہو ، بے ترتیب واک ریاضی دان یا ڈیٹا سائنسدان کی ٹول کٹ کا حصہ ہوسکتی ہے ، تاکہ اعداد و شمار کے سیکھنے کے عمل کو ایک بار پھر بہتر بنایا جاسکے اور تیزی سے ابھرتے ہوئے شعبے میں اعلی نتائج فراہم ہوں۔
عام طور پر ، بے ترتیب واک بعض ریاضی اور ڈیٹا سائنس مفروضوں سے وابستہ ہے۔ بے ترتیب واک کی کچھ مشہور وضاحتیں اسٹاک مارکیٹ اور انفرادی اسٹاک چارٹ کے ساتھ کرنا پڑتی ہیں۔ جیسا کہ برٹن مالکیئیل کے "ایک رینڈم واک ڈاؤن وال اسٹریٹ" میں مقبول ہوا ، ان میں سے کچھ مفروضوں کا موقف ہے کہ اسٹاک کی مستقبل کی سرگرمی لازمی طور پر نادانستہ ہے۔ تاہم ، دوسروں کا مشورہ ہے کہ بے ترتیب واک کے نمونوں کا تجزیہ اور تخمینہ لگایا جاسکتا ہے ، اور یہ کوئی اتفاق نہیں ہے کہ جدید مشین سیکھنے کے نظام اکثر اسٹاک مارکیٹ کے تجزیہ اور دن کی تجارت پر لگائے جاتے ہیں۔ ٹیک کے میدان میں علم کا حصول پیسہ کے بارے میں علم کی جستجو میں ہے اور ہمیشہ رہا ہے ، اور مشین سیکھنے پر بے ترتیب واکس کا اطلاق کرنے کا خیال بھی اس سے مستثنیٰ نہیں ہے۔ دوسری طرف ، مذکورہ ریاضیاتی اصولوں کے مطابق ، کسی بھی مقصد کے لئے کسی بھی الگورتھم پر ایک رجحان کے طور پر بے ترتیب واک کا اطلاق کیا جاسکتا ہے۔ انجینئرز کسی ایم ایل ٹکنالوجی کی جانچ کرنے ، یا اس کی خصوصیت کے انتخاب کی سمت ، یا ہوا میں موجود بیجنٹین قلعوں سے وابستہ دوسرے استعمال کے ل a بے ترتیب واک کا نمونہ استعمال کرسکتے ہیں ، جو جدید ایم ایل سسٹم ہیں۔
