سوال:
زیر نگرانی ، غیر نگرانی اور نیم نگرانی میں سیکھنے میں کیا فرق ہے؟
A:مشینی سیکھنے میں نگرانی اور غیر نگرانی سیکھنے کے مابین کلیدی فرق تربیت کے اعداد و شمار کا استعمال ہے۔
نگرانی میں سیکھنے مثال کے اعداد و شمار کا استعمال یہ ظاہر کرنے کے لئے کرتی ہے کہ "درست" ڈیٹا کیسا لگتا ہے۔ اعداد و شمار دیئے گئے آدانوں کی آؤٹ پٹ کو ظاہر کرنے کے لئے تیار کیا گیا ہے۔
ایک مشین سیکھنے کا الگورتھم جو پھلوں کی درجہ بندی کرتا ہے اس میں پھلوں کی تصاویر ہوسکتی ہیں جیسے سیب ، کیلے ، انگور اور نارنج ان پٹ اور ان پھلوں کے نام آؤٹ پٹ۔
ایک حقیقی دنیا کی مثال ای میل پروگراموں میں بایسی اسپیم فلٹرز ہوگی۔ یہ فلٹرز ان ای میلوں کی مثالوں کے ساتھ تربیت یافتہ ہیں جن کو سپام سمجھا جاتا ہے۔ اس کے بعد اسپام فلٹر کچھ ایسے فقرے تلاش کرسکتا ہے جو ای میلوں میں ظاہر ہوتے ہیں جو اسپام ای میلز میں پائے جاتے ہیں اور انہیں اسپام فولڈر میں منتقل کرسکتے ہیں۔
یہ کسی انسان کو یہ بتانے کے مترادف ہے کہ نیا کام کیسے انجام دیا جائے۔ کسی شخص کو ڈیٹا انٹری کرنے والے کو اس ڈیٹا کی مثالیں دکھایا جاسکتا ہے جس کی شکل میں کمپنی چاہتا ہے اور پھر اس سے اس کی پیروی کی توقع کی جاتی ہے۔
تربیت کے اعداد و شمار کے ساتھ نگرانی سیکھنے کے استعمال سے متعلق مشین سیکھنے کے پروگرام کئی بار دہراتے ہیں۔ جب واقعی یہ ہوتا ہے تو نتائج متاثر کن ہو سکتے ہیں۔ گوگل کا جی میل اسپام فلٹر بہت درست ہے کیونکہ بہت سارے صارفین اس کی تربیت کررہے ہیں۔
غیر سروے شدہ سیکھنے میں تربیت کا کوئی سابقہ اعداد و شمار موجود نہیں ہیں۔ ہمارے پھلوں کی درجہ بندی کی مثال میں ، الگورتھم کو صرف پھل کی تصاویر دکھائی جاسکتی ہیں اور ان کی درجہ بندی کرنے کے لئے کہا جاتا ہے۔
صارفین کی خریداری کی عادات کو سیکھ کر ، یا ہیکنگ کے نمونوں کی نگرانی کرتے ہوئے سیکیورٹی کے ذریعہ مارکیٹ ریسرچ میں غیر سروے شدہ سیکھنے کی ایپلی کیشنز ہیں۔
نیم نگرانی میں سیکھنے میں کچھ ڈیٹا کو لیبل لگا کر درمیانی زمین لینے کی کوشش کی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر ، پھل کی درجہ بندی کے پروگرام میں سیب اور سنتری کا لیبل لگایا جاسکتا ہے ، لیکن کیلا اور انگور نہیں ہیں۔
جب ان میں سے کوئی بھی الگورتھم استعمال کریں تو اس کا انحصار ڈیٹا کی قسم پر ہوگا۔ کچھ کاموں میں مستحکم پیٹرن ہوتے ہیں جیسے کریڈٹ کارڈ فراڈ یا اسپام پیغامات۔ اس طرح کے کاموں کے لئے زیر نگرانی سیکھنا مناسب ہے۔ نیٹ ورک کے حملے غیر متوقع ہیں ، اور غیر نگرانی یا نیم نگرانی کے سیکھنے کے طریقے زیادہ مناسب ہوسکتے ہیں۔
