سوال:
اسکیل ایبل مشین لرننگ کیوں ضروری ہے؟
A:اسکیل ایبل مشین لرننگ مشین سیکھنے کی صنعت میں ایک بہت بڑا معرفہ ہے ، جزوی طور پر کیونکہ مشین سیکھنے کے عمل کو پیمانے پر حاصل کرنا مشین سیکھنے کے بہت سے منصوبوں کا ایک اہم اور چیلنجنگ پہلو ہے۔
مثال کے طور پر ، کچھ چھوٹے مشین سیکھنے کے منصوبوں کو زیادہ سے زیادہ پیمانے کی ضرورت نہیں ہوگی ، لیکن جب انجینئر مختلف قسم کے پیداواری ماڈلنگ پر غور کر رہے ہیں ، ڈیٹا کے بہت بڑے سیٹوں کا تجزیہ کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ، یا مشین ہرننگ کو مختلف ہارڈویئر ماحول میں لاگو کرنے کی کوشش کر رہے ہیں تو ، اسکیل ایبلٹی ہر چیز کا مطلب
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
اسکیل ایبل مشین لرننگ اس وقت اہم ہے جب یہ واضح ہوجائے کہ منصوبے کا دائرہ اصل سیٹ اپ کو آگے بڑھائے گا۔ مشینی سیکھنے کے عمل کو دوسرے ڈیٹا تجزیاتی عمل سے مماثل بنانے میں مدد کے ل Dif مختلف الگورتھم نقطہ نظر کی ضرورت ہوسکتی ہے۔ مشین سیکھنے میں اعداد و شمار کے ایک ہی سیٹ کے لئے مزید وسائل درکار ہوسکتے ہیں۔
استعمال کیے جانے والے ٹولز کی شرائط میں ، اپاچی ہڈوپ اکثر انتہائی بڑے ڈیٹا سیٹ کے ل used استعمال ہوتا ہے ، مثال کے طور پر ، تقریبا about 5 ٹی بی۔ اس نشان کے نیچے ، دوسرے درمیانے درجے کے ٹولز موجود ہیں جو کام کو بہتر طریقے سے انجام دے سکتے ہیں ، جیسے پانڈاس ، متلب اور آر آئی ٹی پروفیشنل اس اوزار کو اسکیل ایبلٹی کی ضروری سطح سے ملائیں گے۔ وہ سمجھ جائیں گے کہ مشین سیکھنے کے کتنے پروگراموں کو کتنا کرنا ہے ، اور ان مقاصد کو حاصل کرنے کے ل they انہیں کس طرح پیش کرنا ہوگا۔
کئی ٹیرابائٹس کے آرڈر پر اعداد و شمار کے بڑے پیمانے پر سیٹ کرنے کی صلاحیت کے ساتھ ، توسیع پذیر مشین سیکھنے کے ساتھ ایک اور چیلنج ایک ایسا نظام تیار کررہا ہے جو متعدد نوڈس کے پار کام کرسکتا ہے۔ کچھ بنیادی مشین سیکھنے کے نظام صرف انفرادی کمپیوٹر یا ہارڈ ویئر کے جزو پر چلانے کے لئے ترتیب دیئے جاسکتے ہیں۔ لیکن جب مشین سیکھنے کے عمل کو متعدد نوڈس کے ساتھ تعامل کرنا پڑتا ہے ، تو اس کے لئے ایک مختلف نقطہ نظر کی ضرورت ہوگی۔ تقسیم شدہ فن تعمیر میں کام کرنے کے لئے مشین لرننگ حاصل کرنا اسکیل ایبل مشین لرننگ کا ایک اور اہم حصہ ہے۔ ایسی صورتحال پر غور کریں جہاں مشین سیکھنے کے الگورتھم کو درجنوں یا حتی سیکڑوں سرورز کے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنا ہو گی - اس کے لئے اہم اسکیل ایبلٹیٹی اور استرتا کی ضرورت ہوگی۔
اسکیل ایبل مشین لرننگ کا دوسرا ڈرائیور گہری سیکھنے کا عمل ہے ، جہاں انجینئرز اور اسٹیک ہولڈرز ڈیٹا سیٹ میں مزید گہرائی میں جانے اور مزید گہرا طریقوں سے اس میں جوڑ توڑ کرنے سے مزید نتائج حاصل کرسکتے ہیں۔ گہری سیکھنے کے منصوبے اس کی عمدہ مثال ہیں کہ کس طرح کمپنیوں کو اپنی صلاحیت کی ضرورت کے حصول کے لئے توسیع پذیر مشین سیکھنے کی حکمت عملی اپنانے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ جب گہری سیکھنے کا ارتقا جاری ہے ، تو یہ مشین لرننگ سسٹم پر مزید موثر انداز میں پیمانے پر دباؤ ڈالے گا۔
