سوال:
نیم سیکھائی سیکھنے مشین سیکھنے کے لئے ایک مددگار ماڈل کیوں ہے؟
A:نیم نگرانی سیکھنے مشین سیکھنے اور گہری سیکھنے کے عمل کا ایک اہم حصہ ہے ، کیونکہ یہ مشینوں کے سیکھنے کے نظام کی صلاحیتوں کو اہم طریقوں سے بڑھا اور بڑھا دیتی ہے۔
پہلے ، آج کل کی مشینری سیکھنے کی جدید صنعت میں ، کمپیوٹر کی تربیت کے لئے دو ماڈل سامنے آئے ہیں: ان کو نگرانی اور غیر نگرانی سیکھنے کہا جاتا ہے۔ وہ بنیادی طور پر اس میں مختلف ہیں کہ اس کی نگرانی میں سیکھنے میں کسی لیبل والے ڈیٹا کو کسی نتیجے کا پتہ لگانے کے ل using شامل ہوتا ہے ، اور غیر تربیت یافتہ سیکھنے میں کسی ٹریننگ ڈیٹا سیٹ میں ہر شے کی خصوصیات کو جانچنے کے ذریعے غیر لیبل لگا ہوا ڈیٹا سے نکالنا شامل ہوتا ہے۔
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
ماہرین نے بہت سی مختلف مثالوں کے استعمال سے اس کی وضاحت کی: چاہے تربیتی سیٹ میں موجود چیزیں پھلوں کی ہوں یا رنگین شکلیں ہوں یا مؤکل اکاؤنٹ ہوں ، نگرانی میں سیکھنے میں عام بات یہ ہے کہ وہ ٹیکنالوجی یہ جاننے لگی ہے کہ وہ کون سے اشیاء ہیں - بنیادی درجہ بندی پہلے ہی کی جا چکی ہے۔ . غیر جانچ شدہ سیکھنے میں ، اس کے برعکس ، یہ ٹیکنالوجی ابھی تک کے طور پر غیر وضاحتی اشیاء کو دیکھتی ہے اور اس کو اپنے معیار کے استعمال کے مطابق درجہ بندی کرتی ہے۔ اسے بعض اوقات "خود سیکھنا" کہا جاتا ہے۔
اس کے بعد ، یہ نیم نگرانی میں سیکھنے کی بنیادی افادیت ہے: یہ "دونوں میں سے بہتر" نقطہ نظر حاصل کرنے کے لled لیبل لگا اور غیر لیبل لگا ڈیٹا کے استعمال کو یکجا کرتا ہے۔
زیر نگرانی سیکھنے سے ٹیک کو جانے کے ل direction مزید سمت ملتی ہے ، لیکن یہ مہنگا ، محنت کش ، سخت اور تکلیف دہ ثابت ہوسکتا ہے اور اس کے لئے بہت زیادہ مشقت کی ضرورت ہے۔ غیر نگرانی حاصل سیکھنا زیادہ "خودکار" ہے ، لیکن نتائج بہت کم درست ہوسکتے ہیں۔
لہذا لیبل لگا ہوا ڈیٹا (جو چیزوں کی بڑی اسکیم میں اکثر ایک چھوٹا سیٹ ہوتا ہے) کا ایک سیٹ استعمال کرنے میں ، ایک نیم نگرانی سیکھنے کے طریقہ کار کو بہتر انداز میں درجہ بندی کرنے کے نظام کو مؤثر طریقے سے "پرائمز" بناتا ہے۔ مثال کے طور پر ، فرض کریں کہ مشین سیکھنے کا نظام بائنری معیار (سیاہ بمقابلہ سفید) کے مطابق 100 اشیاء کی نشاندہی کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ یہ صرف ایک (ایک سفید ، ایک سیاہ) ایک لیبل لگا ہوا مثال کے طور پر انتہائی مفید ثابت ہوسکتا ہے اور پھر جو بھی معیار بہتر ہے اس کے مطابق باقی "سرمئی" اشیاء کو کلسٹر کرلیں۔ جیسے ہی ان دو اشیاء پر لیبل لگا دیا جاتا ہے ، حالانکہ ، غیر نگرانی حاصل سیکھنے کی نگرانی نیم نگرانی ہوجاتی ہے۔
نیم زیر نگرانی سیکھنے کی ہدایت میں ، انجینئرز فیصلے کی حدوں کو قریب سے دیکھیں گے جو مشینی لرننگ سسٹم کو اثر انداز کرتے ہیں جب وہ کسی لیبل والے اعداد و شمار کی تشخیص کرتے وقت ایک یا دوسرے لیبل والے نتائج کی درجہ بندی کرتے ہیں۔ وہ اس بارے میں سوچیں گے کہ کسی بھی نفاذ میں نیم نگرانی والی تعلیم کو کس طرح بہتر طریقے سے استعمال کیا جائے: مثال کے طور پر ، ایک نیم نگرانی سیکھنے والا الگورتھم "ون ٹو" نقطہ نظر کے لئے موجودہ انوسوپ الگورتھم کو "گھیر" کرسکتا ہے۔
ایک رجحان کی حیثیت سے نیم نگرانی سیکھنے میں مشین لرننگ کے فرنٹیئرز کو آگے بڑھانا یقینی ہے ، کیونکہ اس سے زیادہ موثر اور زیادہ موثر مشین لرننگ سسٹم کے لئے ہر طرح کے نئے امکانات کھل جاتے ہیں۔
