سوال:
مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد ڈھانچے کی پیش گوئی کو کس طرح استعمال کرتے ہیں؟
A:مشینی سیکھنے کے پیشہ ور افراد پوری طرح سے متناسب پیش گوئی کا استعمال کرتے ہیں ، خاص طور پر کسی خاص مقصد یا مسئلے پر مشین لرننگ تکنیک کی کچھ شکلیں لگا کر جو پیش گوئی کے تجزیہ کے لئے ترتیب سے شروع کردہ نقطہ نظر سے فائدہ اٹھاسکتے ہیں۔
ساختی پیش گوئی کی تکنیکی تعریف میں "اسکیلر مجرد یا حقیقی قدروں کی بجائے ساختی اشیاء کی پیش گوئ کرنا شامل ہے۔"
یہ کہنے کا ایک اور طریقہ یہ ہوگا کہ خلا میں صرف انفرادی تغیرات کی پیمائش کرنے کے بجائے ، ساختی پیش گوئیاں کسی خاص ڈھانچے کے نمونہ سے کام کرتی ہیں ، اور اس کو استعمال کرنے اور پیش گوئیاں کرنے کی بنیاد کے طور پر استعمال کرتی ہیں۔ (پڑھیں اے آئی شخصیت کی پیش گوئی میں کس طرح مدد کر سکتی ہے؟)
ساختی پیش گوئی کی تراکیب وسیع پیمانے پر متغیر ہیں۔ بایسیئن تراکیب سے لے کر آگمک منطق پروگرامنگ ، مارکوف لاجک نیٹ ورکس اور سٹرکچرڈ سپورٹ ویکٹر مشینیں یا قریبی پڑوسی الگورتھم ، مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد کے پاس ڈیٹا کی پریشانیوں کا اطلاق کرنے کے ل a ایک وسیع ٹول سیٹ موجود ہے۔
ان نظریات میں عام بات یہ ہے کہ کچھ بنیادی ڈھانچے کا استعمال یہ ہے کہ مشین سیکھنے کا کام فطری طور پر قائم کیا گیا ہے۔
ماہرین اکثر قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا نظریہ دیتے ہیں ، جہاں تقریر کے کچھ حص aوں کو متن کے ڈھانچے کے عناصر کی نمائندگی کرنے کے لئے ٹیگ کیا جاتا ہے - دوسری مثالوں میں آپٹیکل کریکٹر کی پہچان شامل ہے ، جہاں مشین لرننگ پروگرام دیئے ہوئے ان پٹ یا پیچیدہ امیج کے حصوں کو پارس کرکے ہاتھ سے لکھے ہوئے الفاظ کی شناخت کرتا ہے۔ پروسیسنگ ، جہاں کمپیوٹر سیگمنٹڈ ان پٹ کی بنیاد پر اشیاء کو پہچاننا سیکھتے ہیں ، مثال کے طور پر ، بہت سے "تہوں" پر مشتمل مجسم اعصابی نیٹ ورک کے ساتھ۔
ماہرین لکیری ملٹی گلاس کی درجہ بندی ، لکیری مطابقت کے افعال اور ساخت کی پیش گوئیاں پیدا کرنے کے لئے دیگر بنیادی تکنیک کے بارے میں بات کرسکتے ہیں۔ قدرتی زبان پروسیسنگ اور ٹیگڈ فونز یا الفاظ میں ساختی پیش گوئی کی مثال کی طرف واپس جانے کے لئے - بہت عام معنوں میں ، زیر نگرانی پیش گوئیاں زیر نگرانی مشین لرننگ کے وسیع فیلڈ سے مختلف ماڈل کی تشکیل کرتی ہیں ، ہم دیکھتے ہیں کہ لیبلنگ کا استعمال زیر نگرانی مشین لرننگ کا مقصد خود ساختی ماڈل کی طرف ہے - معنی خیز متن جو فراہم کیا جاتا ہے ، شاید ٹیسٹ سیٹس اور ٹریننگ سیٹ میں۔
پھر ، جب مشین لرننگ پروگرام کو اپنا کام کرنے میں آسانی سے چھوڑ دیا جاتا ہے ، تو یہ ساختی ماڈل پر قائم ہے۔ ماہرین کا کہنا ہے کہ ، اس پروگرام میں کچھ باتوں کی وضاحت کرتا ہے کہ تقریر کے دوسرے حصوں کے لئے غلط فہمی کرنے کے بجائے ، یا تقریر کے دوسرے حصوں کے لئے غلط خیال کرنے کی بجائے ، یا یہ جاننے کے لئے کہ وہ عالمی سیاق و سباق میں کیسے کام کرتے ہیں ، اس کے ذریعہ یہ بات سمجھ میں آتی ہے کہ کس طرح تقریر کے کچھ حصے جیسے فعل ، فعل ، صفت اور اسم کو استعمال کرنا ہے۔ . (پڑھیں آپ کا ڈیٹا کتنا ساختہ ہے؟ اسٹرکچرڈ ، غیر منظم اور نیم ساختہ ڈیٹا کی جانچ کر رہا ہے۔)
ساختی پیش گوئی کا میدان مشین سیکھنے کا ایک کلیدی حصہ بنی ہوئی ہے کیونکہ مختلف قسم کی مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت تیار ہوتی ہے۔
