سوال:
مشین سیکھنے میں انڈکشن الگورتھم کا استعمال کس طرح ہوتا ہے؟
A:مشین لرننگ کے میدان میں ، انڈکشن الگورتھم نفیس کمپیوٹنگ سسٹم کی ترقی کے لئے ریاضی کے اصولوں کو استعمال کرنے کی ایک مثال پیش کرتا ہے۔ مشین لرننگ سسٹم ایک سادہ "روٹ ان پٹ / آؤٹ پٹ" فنکشن سے آگے بڑھتے ہیں ، اور ان نتائج کو تیار کرتے ہیں جو وہ مستقل استعمال کے ساتھ فراہم کرتے ہیں۔ انڈکشن الگورتھم بہتر اعداد و شمار کے سیٹوں ، یا اس سے زیادہ طویل مدتی کوششوں کی اصل وقت سے نمٹنے میں مدد کرسکتے ہیں۔
انڈکشن الگورتھم ایک ایسی چیز ہے جو سسٹم پر لاگو ہوتی ہے جو پیچیدہ نتائج دکھاتی ہے جس پر انحصار کیا جاتا ہے۔ انجینئرز انڈکشن الگورتھم کا استعمال کرنے والے سب سے بنیادی طریقوں میں سے ایک یہ ہے کہ کسی دیئے گئے نظام میں علم کے حصول میں اضافہ کیا جائے۔ دوسرے لفظوں میں ، الگورتھم کی جگہ پر ، "علمی اعداد و شمار" کا مجموعہ جو اختتام پذیر صارفین کو ملتا ہے ، کسی طرح بہتر ہوتا ہے ، چاہے وہ ڈیٹا کی مقدار ، شور اور ناپسندیدہ نتائج کی فلٹرنگ ، یا کچھ ڈیٹا پوائنٹس کی تطہیر سے متعلق ہو۔
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
اگرچہ انڈکشن الگورتھم کی تکنیکی وضاحت بڑے پیمانے پر ریاضی اور سائنسی جرائد کا علاقہ ہے ، لیکن انڈکشن الگورتھم کو استعمال کرنے کے بارے میں ایک بنیادی خیال یہ ہے کہ وہ انڈکشن اصول کے مطابق "درجہ بندی کے قواعد" ترتیب دے سکتا ہے اور مختلف قسم کے نظام سے الگ الگ منطقی نتائج اخذ کرتا ہے۔ شور یا استثناء کسی ڈومین سے شور کو فلٹر کرنا عام طور پر انڈکشن الگورتھم کا نمایاں استعمال ہے۔ یہ خیال موجود ہے کہ حقیقی دنیا کے ڈیٹا فلٹرنگ میں ، انڈکشن الگورتھم ایک دوسرے سے ممتاز کرنے کے لئے ، جائز نتائج اور نظام شور دونوں کے لئے مختلف اصول مرتب کرسکتے ہیں۔
بعض تربیتی مثالوں کے مطابق شامل الگورتھم قائم کرکے ، اسٹیک ہولڈر مستقل قواعد اور اعداد و شمار کی نشاندہی کرنے اور ان قوانین کی رعایت کی نمائندگی کرنے والے ان سسٹم کی صلاحیت کی تلاش کر رہے ہیں۔ ایک لحاظ سے ، انڈکشن الگورتھم کا استعمال کچھ ایسے نتائج کو "ثابت" کرنے کے لuction انڈکشن اصول کا استعمال کرتا ہے جو علم کی مدد کرسکتے ہیں ، کیونکہ وہ ڈیٹا سیٹ (یا ایک سے زیادہ ڈیٹا سیٹ) میں زیادہ واضح نقائص مہیا کرتے ہیں - امتیاز جو ہر طرح کے خاتمے کا سبب بن سکتا ہے۔ صارف کی صلاحیتوں.
مشین سیکھنے کے دوسرے قسم کے سوفٹویئر کی طرح ، انڈکشن الگورتھم اکثر "فیصلے کی حمایت" کی ایک شکل کے طور پر سوچا جاتا ہے۔
1980 کی دہائی میں مشین لرننگ میں شامل ہونے کے بارے میں ٹورنگ انسٹی ٹیوٹ پیپر کے مصنفین لکھتے ہیں ، "ہم ایک حقیقی دنیا میں شامل کرنے والے نظام کے بنیادی کام پر غور کرتے ہیں کہ وہ اپنی صلاحیتوں کا اظہار کرنے میں ماہر کی مدد کرے۔" "اس کے نتیجے میں ، ہم تقاضا کرتے ہیں کہ حوصلہ افزائی کے قواعد انتہائی پیش گو ہیں اور ماہر کے لئے آسانی سے قابل فہم ہیں۔"
اس کو ذہن میں رکھتے ہوئے ، انڈکشن الگورتھم بہت ساری قسم کے سافٹ ویئر پروڈکٹس کا حصہ بن سکتا ہے جو ڈیٹا کو بہتر بنانے اور انسانی صارفین کے لئے تیار ہوتے نتائج پیدا کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ عام طور پر ، مشین لرننگ اور بصری ڈیش بورڈز کے استعمال سے نئے ٹولز پیدا ہو رہے ہیں جس کے ذریعے صارفین کسی بھی نظام کے بارے میں گہرائی سے زیادہ تیزی سے ترقی کرسکتے ہیں ، چاہے اس کا تعلق سمندری تحقیق ، طبی تشخیص ، ای کامرس یا کسی بھی دوسری قسم سے ہو۔ ڈیٹا سے مالا مال نظام۔
