کیا روایتی مشین لرننگ اب بھی متعلقہ ہے؟

حالیہ برسوں میں، جنریٹو AI نے پیچیدہ AI کاموں کو حل کرنے میں امید افزا نتائج دکھائے ہیں۔ جدید AI ماڈلز پسند کرتے ہیں۔ چیٹ جی پی ٹی, بارڈ, لاما, DALL-E.3، اور SAM بصری سوالوں کے جوابات، سیگمنٹیشن، استدلال، اور مواد کی تخلیق جیسے کثیر الجہتی مسائل کو حل کرنے میں قابل ذکر صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا ہے۔

اس کے علاوہ، ملٹی موڈل اے آئی تکنیکیں ابھر کر سامنے آئی ہیں، جو کہ ایک ساتھ ڈیٹا، تصاویر، آڈیو اور ویڈیوز پر کارروائی کرنے کے قابل ہیں۔ ان ترقیوں کے ساتھ، یہ سوچنا فطری ہے: کیا ہم اختتام کے قریب پہنچ رہے ہیں؟ روایتی مشین لرننگ (ایم ایل)؟

اس مضمون میں، ہم جدید تخلیقی AI اختراعات سے متعلق روایتی مشین لرننگ لینڈ سکیپ کی حالت دیکھیں گے۔

روایتی مشین لرننگ کیا ہے؟ - اس کی حدود کیا ہیں؟

روایتی مشین لرننگ ایک وسیع اصطلاح ہے جو بنیادی طور پر اعدادوشمار کے ذریعے چلنے والے الگورتھم کی وسیع اقسام کا احاطہ کرتی ہے۔ روایتی ML الگورتھم کی دو اہم اقسام ہیں۔ زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی. یہ الگورتھم ساختی ڈیٹاسیٹس سے ماڈل تیار کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔

معیاری روایتی مشین لرننگ الگورتھم میں شامل ہیں:

• ریگریشن الگورتھم جیسے لکیری، لاسو، اور رج۔
• K کا مطلب ہے کلسٹرنگ۔
• پرنسپل اجزاء کا تجزیہ (PCA)۔
• سپورٹ ویکٹر مشینیں (SVM)۔
• درخت پر مبنی الگورتھم جیسے فیصلے کے درخت اور بے ترتیب جنگل۔
• بوسٹنگ ماڈلز جیسے گریڈینٹ بوسٹنگ اور XGBoost.

روایتی مشین لرننگ کی حدود

روایتی ML کی درج ذیل حدود ہیں:

1. محدود توسیع پذیری: ان ماڈلز کو اکثر بڑے اور متنوع ڈیٹاسیٹس کے ساتھ پیمانے پر مدد کی ضرورت ہوتی ہے۔
2. ڈیٹا پری پروسیسنگ اور فیچر انجینئرنگ: روایتی ML کو ماڈل کی ضروریات کے مطابق ڈیٹاسیٹس کو تبدیل کرنے کے لیے وسیع پری پروسیسنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ نیز، فیچر انجینئرنگ میں وقت لگتا ہے اور ڈیٹا کی خصوصیات کے درمیان پیچیدہ تعلقات کو حاصل کرنے کے لیے متعدد تکرار کی ضرورت ہوتی ہے۔
3. اعلی جہتی اور غیر ساختہ ڈیٹا: روایتی ML پیچیدہ ڈیٹا کی اقسام جیسے تصاویر، آڈیو، ویڈیوز اور دستاویزات کے ساتھ جدوجہد کرتا ہے۔
4. غیر دیکھے ڈیٹا کے لیے موافقت: ہو سکتا ہے کہ یہ ماڈلز حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کے مطابق اچھی طرح سے موافق نہ ہوں جو ان کا حصہ نہیں تھا۔ تربیتی ڈیٹا.

نیورل نیٹ ورک: مشین لرننگ سے ڈیپ لرننگ اور اس سے آگے بڑھنا

نیورل نیٹ ورک (NN) ماڈلز روایتی مشین لرننگ ماڈلز سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہیں۔ سب سے آسان NN - ملٹی لیئر پرسیپٹرون (MLP) معلومات کو سمجھنے اور کاموں کو انجام دینے کے لیے ایک ساتھ جڑے ہوئے کئی نیورونز پر مشتمل ہوتا ہے، جیسا کہ انسانی دماغ کام کرتا ہے۔

عصبی نیٹ ورک کی تکنیکوں میں پیشرفت نے سے منتقلی کی بنیاد بنائی ہے۔ مشین لرننگ سے گہرے سیکھنے تک. مثال کے طور پر، کمپیوٹر وژن کے کاموں (آبجیکٹ کا پتہ لگانے اور امیج سیگمنٹیشن) کے لیے استعمال ہونے والے NN کو کہا جاتا ہے۔ convolutional عصبی نیٹ ورکس (CNNs)، جیسے الیکس نیٹ, ریس نیٹ، اور Yolo کی.

آج، جنریٹو AI ٹیکنالوجی نیورل نیٹ ورک کی تکنیکوں کو ایک قدم آگے لے جا رہی ہے، جس سے یہ مختلف AI ڈومینز میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں کے لیے استعمال ہونے والے اعصابی نیٹ ورکس (جیسے متن کا خلاصہ، سوال کا جواب، اور ترجمہ) کے نام سے جانا جاتا ہے۔ ٹرانسفارمرز. نمایاں ٹرانسفارمر ماڈلز میں شامل ہیں۔ برٹ, GPT-4، اور T5. یہ ماڈل صحت کی دیکھ بھال، خوردہ، مارکیٹنگ، سے لے کر صنعتوں پر اثر ڈال رہے ہیں۔ کی مالی اعانت، وغیرہ

کیا ہمیں اب بھی روایتی مشین لرننگ الگورتھم کی ضرورت ہے؟

اگرچہ عصبی نیٹ ورکس اور ان کی جدید قسمیں جیسے ٹرانسفارمرز کو بہت زیادہ توجہ ملی ہے، لیکن روایتی ML طریقے اہم ہیں۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ وہ اب بھی متعلقہ کیوں ہیں۔

1. آسان ڈیٹا کی ضروریات

عصبی نیٹ ورک تربیت کے لیے بڑے ڈیٹاسیٹس کا مطالبہ کرتے ہیں، جبکہ ایم ایل ماڈل چھوٹے اور آسان ڈیٹاسیٹس کے ساتھ اہم نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ اس طرح، ML کو چھوٹے ڈھانچے والے ڈیٹاسیٹس کے لیے گہری سیکھنے پر ترجیح دی جاتی ہے اور اس کے برعکس۔

2. سادگی اور تشریح

روایتی مشین لرننگ ماڈل آسان شماریاتی اور امکانی ماڈلز کے اوپر بنائے گئے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک بہترین فٹ لائن لکیری رجعت کم از کم اسکوائر طریقہ، شماریاتی آپریشن کا استعمال کرتے ہوئے ان پٹ آؤٹ پٹ رشتہ قائم کرتا ہے۔

اسی طرح، فیصلہ کے درخت اعداد و شمار کی درجہ بندی کے لیے امکانی اصولوں کا استعمال کرتے ہیں۔ اس طرح کے اصولوں کا استعمال تشریح کی پیش کش کرتا ہے اور AI پریکٹیشنرز کے لیے ML الگورتھم کے کام کو سمجھنا آسان بناتا ہے۔

جدید این این آرکیٹیکچرز جیسے ٹرانسفارمر اور ڈفیوژن ماڈل (عام طور پر تصویر بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جیسے مستحکم بازی or درمیانی سفر) ایک پیچیدہ کثیر پرتوں والے نیٹ ورک کا ڈھانچہ ہے۔ ایسے نیٹ ورکس کو سمجھنے کے لیے ریاضی کے جدید تصورات کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اسی لیے انہیں 'بلیک باکسز' بھی کہا جاتا ہے۔

3. وسائل کی استعداد

جدید نیورل نیٹ ورکس جیسے لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) کو ان کی کمپیوٹیشنل ضروریات کے مطابق مہنگے GPUs کے کلسٹرز پر تربیت دی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر، GPT4 کو مبینہ طور پر تربیت دی گئی تھی۔ 25000 Nvidia GPUs 90 سے 100 دن تک

تاہم، مہنگا ہارڈ ویئر اور لمبا تربیتی وقت ہر پریکٹیشنر یا AI ٹیم کے لیے ممکن نہیں ہے۔ دوسری طرف، روایتی مشین لرننگ الگورتھم کی کمپیوٹیشنل کارکردگی پریکٹیشنرز کو محدود وسائل کے باوجود بامعنی نتائج حاصل کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

4. تمام مسائل کو گہری سیکھنے کی ضرورت نہیں ہے۔

گہری سیکھنا تمام مسائل کا مکمل حل نہیں ہے۔ کچھ ایسے منظرنامے موجود ہیں جہاں ML گہری سیکھنے سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

مثال کے طور پر، اندر طبی تشخیص اور تشخیص محدود ڈیٹا کے ساتھ، کے لیے ایک ML الگورتھم بے ضابطگی کا پتہ لگانا جیسے REMED گہری تعلیم سے بہتر نتائج فراہم کرتا ہے۔ اسی طرح، روایتی مشین لرننگ کم کمپیوٹیشنل صلاحیت والے منظرناموں میں اہم ہے۔ لچکدار اور موثر حل.

بنیادی طور پر، کسی بھی مسئلے کے لیے بہترین ماڈل کا انتخاب تنظیم یا پریکٹیشنر کی ضروریات اور اس مسئلے کی نوعیت پر منحصر ہوتا ہے۔

2023 میں مشین لرننگ

تصویر کا استعمال کرتے ہوئے پیدا لیونارڈو اے آئی

2023 میں، روایتی مشین لرننگ کا ارتقا جاری ہے اور یہ گہری سیکھنے اور تخلیقی AI کے ساتھ مقابلہ کر رہی ہے۔ صنعت میں اس کے متعدد استعمال ہوتے ہیں، خاص طور پر جب سٹرکچرڈ ڈیٹاسیٹس سے نمٹتے ہیں۔

مثال کے طور پر، بہت سے فاسٹ موونگ کنزیومر گڈز (FMCG) کمپنیاں ذاتی نوعیت کی مصنوعات کی سفارشات، قیمت کی اصلاح، انوینٹری مینجمنٹ، اور سپلائی چین آپٹیمائزیشن جیسے اہم کاموں کے لیے ML الگورتھم پر انحصار کرتے ہوئے ٹیبلولر ڈیٹا کے بڑے پیمانے پر ڈیل کرتی ہیں۔

مزید، بہت سے وژن اور زبان کے ماڈل اب بھی روایتی تکنیکوں پر مبنی ہیں، جو ہائبرڈ طریقوں اور ابھرتی ہوئی ایپلی کیشنز میں حل پیش کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک حالیہ مطالعہ جس کا عنوان ہے "کیا ہمیں واقعی ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کے لیے گہری سیکھنے کے ماڈلز کی ضرورت ہے؟" نے اس بات پر تبادلہ خیال کیا ہے کہ کس طرح گریڈیئنٹ بوسٹنگ ریگریشن ٹری (GBRTs) زیادہ کارآمد ہیں۔ ٹائم سیریز کی پیشن گوئی گہرے عصبی نیٹ ورک کے مقابلے میں۔

جیسی تکنیکوں کے ساتھ ایم ایل کی تشریح انتہائی قابل قدر ہے۔ شاپ (Shapley Additive Explanations) اور لائم (مقامی تشریحی ماڈل-ایگنوسٹک وضاحتیں)۔ یہ تکنیکیں پیچیدہ ایم ایل ماڈلز کی وضاحت کرتی ہیں اور ان کی پیشین گوئیوں کے بارے میں بصیرت فراہم کرتی ہیں، اس طرح ایم ایل پریکٹیشنرز کو اپنے ماڈلز کو مزید بہتر طریقے سے سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔

آخر میں، روایتی مشین لرننگ متنوع صنعتوں کے لیے اسکیل ایبلٹی، ڈیٹا کی پیچیدگی، اور وسائل کی رکاوٹوں کو حل کرنے کے لیے ایک مضبوط حل ہے۔ یہ الگورتھم ڈیٹا کے تجزیے اور پیشین گوئی کی ماڈلنگ کے لیے ناقابل تبدیلی ہیں اور یہ ایک حصہ بنتے رہیں گے۔ ڈیٹا سائنسدان کے ہتھیار.

اگر اس طرح کے موضوعات آپ کو دلچسپ بناتے ہیں، تو دریافت کریں۔ AI کو متحد کریں۔ مزید بصیرت کے لیے۔