سوال:
مشینری سیکھنے میں کیریئر کے پیشہ اختیار کرنے والے کچھ بنیادی طریقے کیا ہیں؟
A:مشین سیکھنے میں کامیابی اکثر مہارت اور تجربات کے امتزاج کی ہوتی ہے۔ ان میں سے کچھ اصولوں اور ہنر مند سیٹوں کے بارے میں تفصیل سے جانا لوگوں کو یہ سمجھنے میں بہتر مدد فراہم کرتا ہے کہ جب وہ مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد کی خدمات حاصل کرتے ہیں تو کمپنیاں کیا تلاش کرتی ہیں۔
ایک بہت ہی بنیادی معنی میں ، آپ یہ کہہ سکتے ہیں کہ مشین لرننگ کی کامیابی اکثر تین جہت اصول پر منحصر ہوتی ہے - پروگرامنگ ، ریاضی اور بصیرت۔ ان تینوں چیزوں میں سے ہر ایک بنیادی طور پر مختلف ہے ، لیکن ان میں سے ہر ایک مشین لرننگ ماہر کی حیثیت سے پیشہ ور پیشہ ورانہ ترقی میں اپنا کردار ادا کرتا ہے۔
پروگرامنگ کے اختتام سے ، ازگر اور آر جیسی زبانیں جاننا کافی حد تک مفید ہوجاتی ہیں ، لیکن وہاں بھی ریل آن کوبل ، پرل اور روبی جیسی زبانوں سے کراس اوور کی مہارت حاصل ہے جس کی کچھ قدر ہوسکتی ہے۔ اس کا ایک حصہ پروگرامنگ کی بنیادی نوعیت کی وجہ سے ہے - یہ کہ آپ ان کاروائیوں اور قدروں کو روٹ کرنے کے ساتھ کام کر رہے ہیں جہاں انہیں ہونا ضروری ہے۔ پھر مشین سیکھنے کے ایسے منصوبے بھی موجود ہیں جو میراثی کوڈ سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔
دوسرا بنیادی اصول ریاضی ہے۔ اعلی درجے کی ریاضی کی مہارت یا ذہانت کے حامل افراد اکثر مشین لرننگ کی دنیا میں زیادہ کامیابی حاصل کرتے ہیں۔ جب وہ عصبی نیٹ ورکس یا دوسرے ماڈلز کو دیکھتے ہیں تو ، وہ ریاضی کی مساوات کو توڑنے میں کامیاب ہوجاتے ہیں جو نیٹ ورک کے نتائج کو جنم دیتے ہیں۔ لوگ اکثر تکنیکی ماہرین تک اعصابی نیٹ ورک کو "بلیک باکسز" ہونے کے بارے میں بات کرتے ہیں - لیکن اس حد تک کہ آپ ریاضی کے بارے میں جاننے والے ہو ، آپ پروگرام کیا کررہے ہیں اس کی بہتر تفہیم کی طرف سفر شروع کرسکتے ہیں۔
یہ تیسرے اصول کی طرف جاتا ہے ، جو بصیرت ہے۔ احتمالی اعدادوشمار کو سمجھنا مشین سیکھنے کی کامیابی میں واقعتا helps مدد کرتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ مشین سیکھنے کے ساتھ ، منصوبے خالصتا deter مایوس کن یا لکیری پروگرامنگ زون سے ایک نئے امکانی خطے میں جا رہے ہیں۔ وہ افراد جو امکان کے بارے میں زیادہ جانتے ہیں وہ وزن والے ان پٹ کو دیکھ سکتے ہیں اور بہتر اندازہ لگا سکتے ہیں کہ نتائج کیا ہو سکتے ہیں۔ تاہم ، ایک اور معنی میں ، جو لوگ مشین لرننگ کے بارے میں ذہانت سے دانشمند ہیں ، وہ سمجھیں گے کہ اس کی ایپلی کیشنز کو ایسی چیزوں تک کیسے محدود کیا جا. جو سمجھ میں آجائیں۔
آج مشین سیکھنے میں سب سے بڑے پانچ نقصانات میں سے ایک انٹرپرائز ایپلی کیشنز میں مشین لرننگ کی بے ہنگم اور اندھا دھند اطلاق ہے۔ بہت ساری صورتحالیں ہیں جہاں مشین سیکھنا صرف ایک اچھا حل نہیں ہے - چاہے اس کی وجہ نظام کی پیچیدگی ، زیادہ مناسب ، بلیک باکس مسئلے کا جو پہلے ذکر ہوا ہے ، یا کوئی اور چیز ہے۔ مشین لرننگ اسپیس میں سب سے قیمتی پیشہ ور افراد وہی ہوں گے جو جانتے ہیں کہ پروجیکٹس کا اچھ choose انتخاب کیسے کرنا ہے - مشین لرننگ ایپلی کیشن کو کس طرح ٹھیک کرنا ہے - اور ایک ہنر مند مشیر کی حیثیت سے خریداری اور طریقہ کار کو کس طرح سنبھالنا ہے۔
