سوال:
بہتر کیا ہے ، ایک پلیٹ فارم یا AWS پر آپ کی اپنی مشین لرننگ الگورتھم؟
A:ان دنوں ، بہت ساری کمپنیاں مشینی سیکھنے کے حل کو اپنے تجزیات کے ٹول میں مربوط کرتی ہیں جو برانڈ مینجمنٹ کو بہتر بنانے ، کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے اور آپریشنل استعداد کار بڑھانے کے لئے سیٹ کرتی ہیں۔ مشین لرننگ ماڈل مشین لرننگ حلوں کا بنیادی جزو ہیں۔ قابل اعتماد پیشن گوئی کرنے کے لئے ماڈلز کو ریاضی کے الگورتھم اور بڑے ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرکے تربیت دی جاتی ہے۔ پیش گوئوں کی دو عام مثالیں یہ ہیں کہ (1) اس بات کا تعین کرنا کہ آیا مالی لین دین کا ایک مجموعہ دھوکہ دہی کی طرف اشارہ کرتا ہے یا (2) کسی بھی مصنوعات کے ارد گرد صارفین کے جذبات کا اندازہ لگانا ، جو سوشل میڈیا سے جمع کردہ ان پٹ پر مبنی ہے۔
ایمیزون سیج میکر ایک مکمل طور پر منظم خدمت ہے جو ڈویلپرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کو مشین لرننگ ماڈل بنانے ، تربیت دینے اور ان کی تعیناتی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ سیج میکر میں ، آپ زیادہ سے زیادہ تخصیص کردہ حل کے ل-باہر سے الگ الگورتھم استعمال کرسکتے ہیں یا اپنی راہ خود لائیں۔ دونوں انتخاب جائز ہیں اور مساوی مشین لرننگ کے حل کی بنیاد کے ساتھ ساتھ یکساں طور پر پیش کرتے ہیں۔
(ایڈیٹر کا نوٹ: آپ سیج میکر کے دیگر متبادل یہاں دیکھ سکتے ہیں۔)
سیج میکر کے باہر کے خانے والے الگورتھموں میں تصویری درجہ بندی ، قدرتی زبان پروسیسنگ ، وغیرہ کے لئے مقبول ، انتہائی اعلی درجے کی مثالیں شامل ہیں۔ مکمل فہرست یہاں پایا جاسکتا ہے ۔
- خانے سے باہر کے فوائد: ان الگورتھم کو پہلے سے بہتر بنا دیا گیا ہے (اور اس میں مسلسل بہتری آرہی ہے)۔ آپ تیار ہوسکتے ہیں ، دوڑ سکتے ہیں اور تیزی سے تعینات ہیں۔ نیز ، ڈبلیو ایس آٹومیٹک ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ دستیاب ہے۔
- باہر کے خانے سے متعلق تحفظات: مذکورہ بالا مسلسل اصلاحات نتائج کو ممکنہ طور پر پیش نہیں کرسکتی ہیں گویا آپ کے الگورتھم کے نفاذ پر مکمل کنٹرول ہے۔
اگر یہ الگورتھم آپ کے پروجیکٹ کے ل suitable موزوں نہیں ہیں تو ، آپ کے پاس تین دیگر انتخاب ہیں: بنیادی طور پر بے قابو ہیں ، لیکن آپ کو اپنے ماڈل کی تربیت اور خدمت کے ل a ڈوکر امیج بنانے کی ضرورت ہوگی (آپ یہاں دی گئی ہدایات کا استعمال کرکے ایسا کرسکتے ہیں )۔
آپ کی اپنی طرز عمل آپ کو مکمل آزادی فراہم کرتی ہے۔ یہ ان اعداد و شمار کے سائنس دانوں کے لئے پرکشش ثابت ہوسکتا ہے جنہوں نے پہلے سے ہی اپنی مرضی کے مطابق اور / یا ملکیتی الگورتھم کوڈ کی لائبریری تیار کی ہے جو موجودہ باکس آف سیٹ میں نمائندگی نہیں کی جاسکتی ہے۔
- آپ کے اپنے فوائد لائیں: ملکیتی آئی پی کے استعمال کے ساتھ ساتھ پورے ڈیٹا سائنس پائپ لائن پر مکمل کنٹرول کے قابل بناتا ہے۔
- آپ کی اپنی باتوں کو لے کر آئیں: نتیجے میں ماڈل کی تربیت اور خدمت کے لئے ڈاکریلائزیشن کی ضرورت ہے۔ الگورتھمک اصلاحات شامل کرنا آپ کی ذمہ داری ہے۔
آپ کے الگورتھم کے انتخاب سے قطع نظر ، AWS پر سیج میکر ایک نقطہ نظر پر غور کرنے کے قابل ہے ، یہ بتاتے ہوئے کہ ڈیٹا سائنس کے نقطہ نظر سے آسانی سے استعمال پر کتنی توجہ دی گئی ہے۔ اگر آپ نے کبھی بھی کسی مشین لرننگ پروجیکٹ کو اپنے مقامی ماحول سے کسی ہوسٹڈ میں منتقل کرنے کی کوشش کی ہے تو ، آپ کو خوشگوار حیرت ہوگی کہ ہموار سیج میکر اسے کیسے بنا دیتا ہے۔ اور اگر آپ شروع سے ہی شروع کررہے ہیں تو ، آپ پہلے ہی اپنے مقصد کے قریب کئی قدم قریب ہی ہوں گے ، اس بات کو دیکھتے ہوئے کہ آپ کی انگلی میں کتنا پہلے سے ہے۔
