5 میں 2022 بہترین مشین لرننگ ٹولز اور فریم ورک

مشین لرننگ ٹولز اعلی رفتار اور درست پیشن گوئی کے تجزیات کے لیے پوری صنعتوں میں اپنے وسیع پیمانے پر استعمال کی وجہ سے زیادہ توجہ حاصل کر رہے ہیں۔ اگر آپ کو لگتا ہے کہ یہ مشکل ہو رہا ہے تو دباؤ نہ ڈالیں۔ اس مضمون کے بارے میں مزید جاننے کے لیے آپ کے تمام شکوک و شبہات دور ہو جائیں گے۔ مشین لرننگ اور اس کی ایپلی کیشنز۔ مشین لرننگ (ML) سافٹ ویئر ایپلی کیشنز کو بہتر درستگی کے ساتھ طرز عمل کی پیشن گوئی کرنے میں سہولت فراہم کرتی ہے۔

جدید ترین مشین لرننگ ٹولز

ML جدید ترین الگورتھم مستقبل کے نتائج کی قدروں کی پیشن گوئی کرنے کے لیے موجودہ ڈیٹا (جسے تاریخی ڈیٹا بھی کہا جاتا ہے) استعمال کرتے ہیں۔ کے مطابق SEMrush رپورٹ97 تک تقریباً 2025 ملین مشین لرننگ اور AI ماہرین اور ڈیٹا تجزیہ کاروں کی ضرورت ہوگی۔ یہ مضمون آپ کے کاروبار کے لیے بہترین ٹولز کا انتخاب کرنے میں آپ کی مدد کرے گا۔ 

یہاں 5 بہترین مشین لرننگ ٹولز اور مارکیٹ میں قابل رسائی ایپلیکیشنز کی مثالیں ہیں۔

Microsoft Azure پر مشین لرننگ

ہر شعبے میں مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے فروغ پا رہی ہے۔ کاروباری تجزیہ کار، ڈویلپرز، ڈیٹا سائنسدان، اور مشین لرننگ کے ماہرین، دوسروں کے درمیان، آج کے کاروباری اداروں میں تیزی سے AI کو اپنا رہے ہیں۔ آپ کی پوری ڈیٹا سائنس ٹیم Azure Machine Learning ڈیزائنر کے بدیہی ڈریگ اینڈ ڈراپ انٹرفیس سے فائدہ اٹھا سکتی ہے، جو مشین لرننگ ماڈلز کی تخلیق اور تعیناتی کو تیز کرتا ہے۔ یہ اس کے لیے ایک خصوصی ٹول ہے:

• ڈیٹا سائنس کے شعبے میں محققین کوڈ کے مقابلے ویژولائزیشن ٹولز کے ساتھ زیادہ آرام دہ ہیں۔
• مشین لرننگ کا تجربہ نہ رکھنے والے صارفین موضوع کا مزید ہموار تعارف چاہتے ہیں۔
• مشین لرننگ کے ماہرین جو تیز رفتار پروٹو ٹائپنگ کے بارے میں بھی متجسس ہیں۔
• مشین لرننگ میں کام کرنے والے انجینئرز کو ماڈل ٹریننگ اور تعیناتی کو کنٹرول کرنے کے لیے گرافیکل عمل کی ضرورت ہوتی ہے۔

آپ Azure Machine Learning Designer میں جدید مشین لرننگ اور گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈلز تیار اور تربیت دے سکتے ہیں، جیسے کہ کلاسیکل مشین لرننگ، کمپیوٹر ویژن، ٹیکسٹ اینالیٹکس، سفارش، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لیے۔ آپ اپنی مرضی کے مطابق Python اور R کوڈ کا استعمال کر کے اپنے ماڈل بھی بنا سکتے ہیں۔ 

ہر ماڈیول کو علیحدہ Azure مشین لرننگ پر کام کرنے کے لیے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔ آپ کلسٹروں کی گنتی کر سکتے ہیں۔ نیز، ڈیٹا سائنسدان اسکیل ایبلٹی مسائل کے بجائے تربیت پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔

آئی بی ایم کا واٹسن

قدرتی زبان پروسیسنگ (NLP) ایک تکنیک ہے جو انسانی تقریر کے معنی اور گرامر کو سمجھتی ہے۔ IBM Watson ایک ڈیٹا اینالیٹکس پروسیسر ہے جو NLP کو ملازمت دیتا ہے۔ 

IBM واٹسن کافی ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرتا ہے اور ان کی ترجمانی کرتا ہے تاکہ انسانوں کے سوالات کے جوابات سیکنڈوں میں فراہم کیے جا سکیں۔ اس کے علاوہ، آئی بی ایم واٹسن ایک علمی سپر کمپیوٹر ہے۔ یہ فطری زبان کو سمجھ سکتا ہے اور اس کا جواب دے سکتا ہے۔ یہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا کا تجزیہ بھی کر سکتا ہے اور کاروباری چیلنجوں کا جواب دے سکتا ہے۔

واٹسن سسٹم کارپوریشنوں کے ذریعے اندرون ملک چلایا جاتا ہے۔ یہ مہنگا ہے، کیونکہ آپ کو ایک ملین ڈالر سے زیادہ کے بجٹ کی ضرورت ہوگی۔ خوش قسمتی سے، واٹسن تک کئی صنعتوں کے لیے IBM کلاؤڈ کے ذریعے رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔ یہ اسے بہت سے چھوٹے اور درمیانے درجے کے کاروباروں کے لیے ایک عملی انتخاب بناتا ہے۔

ایمیزون ایم ایل

Amazon Machine Learning مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے اور پیشین گوئی کے تجزیات تیار کرنے کے لیے ایک منظم سروس ہے۔ ایمیزون مشین لرننگ اپنے خودکار ڈیٹا ٹرانسفارمیشن ٹول کے ذریعے صارف کے لیے مشین لرننگ کے عمل کو آسان بناتی ہے۔ AWS کسی بھی چیز پر کلاؤڈ سیکیورٹی کو ترجیح دیتا ہے۔ AWS کلائنٹ کے طور پر، آپ کو ایک ڈیٹا سینٹر اور نیٹ ورک کے فن تعمیر تک رسائی حاصل ہے جو سب سے زیادہ حفاظت سے متعلق اداروں کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

مزید برآں، Amazon SageMaker ایک مضبوط کلاؤڈ پر مبنی حل ہے جو مشین لرننگ کو تمام مہارت کی سطحوں کے ڈویلپرز کے لیے قابل رسائی بناتا ہے۔ SageMaker ڈیٹا سائنسدانوں اور ڈویلپرز کو مشین لرننگ ماڈل بنانے، تیزی سے تربیت دینے اور میزبانی کے لیے تیار کردہ ترتیب میں تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔ AWS پر Kubeflow کے ساتھ، Amazon Web Services (AWS) اپنی Kubeflow ڈسٹری بیوشن کی پیشکش کر کے اوپن سورس Kubeflow کمیونٹی میں حصہ ڈالتی ہے، جو اس طرح کی کمپنیوں کی مدد کرتی ہے۔ athenahealth ML ورک فلو کی تعمیر کریں جو انتہائی قابل اعتماد، محفوظ، پورٹیبل، اور توسیع پذیر ہوں جبکہ AWS کی منظم خدمات کے ساتھ ان کے ہموار انضمام کی بدولت کم سے کم آپریشنل اوور ہیڈ کی ضرورت ہوتی ہے۔

TensorFlow

Google کے TensorFlow نے ڈیٹا حاصل کرنا، ماڈلز کو ٹرین کرنا، پیشین گوئیاں حاصل کرنا، اور مستقبل کے نتائج کو بہتر بنانا بہت آسان بنا دیا ہے۔

TensorFlow ایک مفت اور اوپن سورس لائبریری ہے جسے گوگل کی برین ٹیم نے عددی کمپیوٹیشن اور ہائی تھرو پٹ مشین لرننگ میں استعمال کرنے کے لیے تیار کیا ہے۔

TensorFlow واقف پروگرامنگ استعاروں کے ذریعے مختلف مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ ماڈلز اور الگورتھم تک آسان رسائی فراہم کرتا ہے۔ ایپلیکیشنز کو Python یا JavaScript میں صارف دوست فرنٹ اینڈ API کے لیے لکھا جاتا ہے اور پھر تیز، موثر C++ میں چلایا جاتا ہے۔

TensorFlow دیگر فریم ورکس جیسے PyTorch اور Apache MXNet کا ایک مقبول متبادل ہے، اور اسے ہاتھ سے لکھے ہوئے ہندسوں کی درجہ بندی، NLP، اور PDE پر مبنی تخروپن جیسے کاموں کے لیے گہرے اعصابی نیٹ ورکس کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سب سے اچھی بات یہ ہے کہ وہی ماڈلز TensorFlow میں تربیت اور پیداوار کی پیشن گوئی کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔

TensorFlow میں آپ کے اقدامات میں استعمال کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کا ایک بڑا ذخیرہ بھی شامل ہے۔ اگر آپ TensorFlow میں اپنے ماڈلز کی تربیت کر رہے ہیں، تو آپ TensorFlow ماڈل گارڈن میں فراہم کردہ کوڈ کی مثالیں بطور رہنما استعمال کر سکتے ہیں۔

پی ٹورچ

مشین لرننگ (ML) کو PyTorch، Python میں لکھا ہوا ایک مفت اور اوپن سورس فریم ورک اور Torch لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے آسان بنایا گیا ہے۔

ٹارچ، ایک مشین لرننگ (ML) لائبریری جو اسکرپٹنگ لینگوئج Lua میں بنائی گئی ہے، کو گہرے نیورل نیٹ ورکس تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ PyTorch فریم ورک کے اندر دو سو سے زیادہ الگ الگ ریاضیاتی آپریشن دستیاب ہیں۔ چونکہ PyTorch مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کے لیے ماڈل بنانا آسان بناتا ہے، اس لیے یہ مقبولیت حاصل کر رہا ہے۔ PyTorch کو بہت سے شعبوں میں استعمال کیا جاتا ہے، جیسے کہ کمپیوٹر ویژن، تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، اور بہت کچھ تیار کرنے کے لیے۔ اسے چیٹ بوٹس بنانے اور زبان کی ماڈلنگ کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ 

• اسے اٹھانا آسان ہے اور عمل میں لانا اس سے بھی کم پیچیدہ ہے۔
• PyTorch لائبریریوں کو بڑھانے کے لیے APIs کا ایک مکمل اور طاقتور سیٹ۔
• یہ رن ٹائم کمپیوٹیشنل گراف سپورٹ فراہم کرتا ہے۔
• یہ موافقت پذیر، تیز ہے اور اس میں اصلاح کی خصوصیات ہیں۔
• Pytorch GPU اور CPU پروسیسنگ کو سپورٹ کرتا ہے۔
• Python کے مربوط ترقیاتی ماحول (IDE) اور ڈیبگنگ ٹولز کیڑے کو ٹھیک کرنا آسان بناتے ہیں۔