آف دی شیلف بمقابلہ کسٹم مشین لرننگ ماڈلز؟

آف دی شیلف حل خریدنے سے تعمیر کرنا کب بہتر ہے؟

کمپنیاں ماڈل ڈویلپمنٹ کے لیے مختلف طریقوں میں مشغول ہو سکتی ہیں۔ مکمل طور پر منظم ML سروسز سے لے کر حسب ضرورت ماڈلز تک۔ کاروباری ضروریات، دستیاب مہارت، اور منصوبہ بندی کی رکاوٹوں پر منحصر ہے، انہیں انتخاب کرنا ہوگا: کیا انہیں شروع سے اپنی مرضی کے مطابق حل تیار کرنے چاہئیں؟ یا انہیں آف دی شیلف سروس کا انتخاب کرنا چاہئے؟

ML ورک بوجھ کے تمام مراحل کے لیے، ایک فیصلہ ہونا چاہیے کہ مختلف پہیلی کے ٹکڑے ایک ساتھ کیسے فٹ ہوں گے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے، تیاری، اور ویژولائزیشن سے لے کر، انجینئرنگ، ماڈل ٹریننگ، اور تشخیص کے تمام طریقوں سے، مشین لرننگ انجینئرز بار بار اپنے آپ سے ایک ہی سوال پوچھتے ہیں: کیا یہ ایک حسب ضرورت لاگو حل ہوگا، جو شروع سے لکھا اور تیار کیا گیا ہے؟ یا کیا یہ آف دی شیلف سروس ہوگی؟

لیکن آف دی شیلف حل خریدنے سے تعمیر کرنا کب بہتر ہے؟ دو طریقوں کے درمیان فرق کرنے والے اہم عوامل: پیشگی پروسیسنگ کی کوششیں، ترقی کی رفتار، اور مطلوبہ مہارت۔

آف دی شیلف یا کسٹم مشین لرننگ ماڈلز استعمال کرنے کا تعین کرتے وقت غور کرنے کی چیزیں؟

پری پروسیسنگ کی کوششیں۔

ایم ایل پراجیکٹس کو ہر قسم کے چیلنجز کا سامنا ہے، لیکن شاید سب سے بڑا چیلنج ٹریننگ ڈیٹا کی دستیابی ہے۔ تربیتی ڈیٹا کی کمی کسی پروجیکٹ کو شروع ہونے سے پہلے ہی روک سکتی ہے۔ کسی پروجیکٹ کے شروع ہونے سے پہلے، اسے ڈیٹا اکٹھا کرنے، ڈیٹا کو لیبل لگانے، صفائی ستھرائی، اور پہلے سے پروسیسنگ کی کوششوں سے اہم پری پروسیسنگ اخراجات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ یہ وہ معروف ٹریپ ہے جس میں بہت سے ML پروجیکٹس ناکام ہو جاتے ہیں: پری پروسیسنگ میں مختص کردہ وسائل کا 80% خرچ ہو جاتا ہے، جبکہ اصل ماڈل کی تربیت اور تشخیص کے لیے بہت کم وسائل باقی رہ جاتے ہیں۔

آف دی شیلف حل پری پروسیسنگ کی کوششوں کے تناؤ اور درد کو کم کرتے ہیں۔ وہ صرف ایک چھوٹی سی ترتیب کی ضرورت کے ساتھ سب سے زیادہ عام کارروائیوں کو انجام دینے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ ان کے بارے میں سب سے اچھی بات یہ ہے کہ: ML ورک بوجھ کے تمام مراحل کے لیے آف دی شیلف حل موجود ہیں۔

دوسری طرف، اپنی مرضی کے مطابق عمل درآمد کے لیے عام طور پر پہلے سے پروسیسنگ کی مزید کوششوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ انہیں مکمل طور پر برخاست کرنے کی ضرورت ہے: انہیں اب بھی ایک مخصوص ML مرحلے کو حل ہونے والے مسئلے کی تفصیلات کے مطابق بنانے کی ضرورت ہے۔ خاص طور پر گندے ڈیٹاسیٹ کو کچھ خاص قسم کے صفائی کے قواعد کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ایک ہی وقت میں، ایک مخصوص فیچر سیٹ کو حسب ضرورت فیچر انجینئرنگ کی ضرورت ہو سکتی ہے، بالکل اسی طرح جیسے نیورل فن تعمیر میں معمولی ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ اس صورت میں، شروع سے بنائے گئے حسب ضرورت حل تمام ضروریات کو پورا کرنے کا امکان ہے۔

ترقی کی رفتار 

آف دی شیلف حل نفاذ کے بجائے ترتیب پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ وسائل مختص کرنے کے بجائے باہر نکالنے کے لیے کیا کیا جانا چاہئے، ایم ایل ٹیمیں توجہ مرکوز کریں گی کس طرح مختلف پہیلی کے ٹکڑے ایک ساتھ فٹ ہوں گے۔ یہ نقطہ نظر کمپنیوں، محققین، اور انجینئرز کو فوری طور پر پروٹو ٹائپس اور تصور کے ثبوت کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ پہیے کو دوبارہ ایجاد کرنے کے بجائے، آف دی شیلف حل موجودہ علم سے فائدہ اٹھانا ممکن بناتے ہیں، اس طرح ترقی کے وقت کی بچت ہوتی ہے۔

شروع سے لاگو کردہ اپنی مرضی کے مطابق حل بہت سست wrt ترقی کی رفتار کے طور پر جانا جاتا ہے. یہ ان کی دیکھ بھال کی بڑھتی ہوئی ضروریات کی وجہ سے ہے: انجینئرز کو دونوں کا پتہ لگانا چاہیے۔ کیا اور کس طرح حل کے. اسی طرح، حل جتنا پیچیدہ ہوگا، پیداوار کے دوران اس کی توسیع پذیری اور دستیابی کو یقینی بنانے کے لیے اتنے ہی زیادہ وقت کے وسائل درکار ہوتے ہیں۔ اس نقطہ نظر سے، حسب ضرورت حل اور وقت کی کوششیں براہ راست متناسب ہیں: حل جتنا پیچیدہ ہوگا، اتنا ہی وقت درکار ہوگا۔

عام طور پر، تاہم، سچائی کہیں درمیان میں ہوتی ہے: ایک موجودہ کوڈ بیس کو ری فیکٹر کیا جائے گا اور موجودہ پروجیکٹ کی ضروریات کے مطابق ڈھال لیا جائے گا۔ ماڈل ٹریننگ کے لیے معروف ٹرانسفر لرننگ اپروچ کا معاملہ ایسا ہی ہے۔

مہارت

جس طرح متعدد پرتیں ہیں جن پر مشین لرننگ کی جاتی ہے، اسی طرح مہارت کی متعدد سطحیں ہیں جن پر ML ماڈلز تیار کیے جا سکتے ہیں، جس میں کوڈ فری انٹرفیس سے لے کر شروع سے ماڈلز بنانے تک شامل ہیں۔

آف دی شیلف حل موجود ہیں جن کے لیے مشین لرننگ کی بہت کم مہارت درکار ہے۔ بدیہی انٹرفیسز اور یہاں تک کہ ڈریگ اینڈ ڈراپ اپروچز کا استعمال کرتے ہوئے، کسی بھی شخص کے لیے (کاروباری تجزیہ کاروں سے لے کر سافٹ ویئر انجینئرز تک) کسی قسم کے مشین لرننگ ماڈل کو بنانا اور تعینات کرنا انتہائی آسان ہو گیا ہے۔ اگرچہ ماڈل ڈیولپمنٹ کے لیے یہ آسان طریقہ پروٹو ٹائپنگ کے مقاصد کے لیے کام کر سکتا ہے، لیکن یہ پروڈکشن سسٹم کی ضروریات کو پورا کرنے کا امکان نہیں ہے۔

پروڈکشن میں آف دی شیلف سلوشنز کو مناسب طریقے سے ترتیب دینے، ترتیب دینے اور برقرار رکھنے کے لیے ابھی بھی مہارت درکار ہے۔ ورک آراؤنڈز، کوڈ پیچ، مختلف API انٹرفیسز سے منسلک ہونا، اور تعیناتی کے مسائل سے نمٹنا ایسے عام کام ہیں جن کی پیداواری ماحول میں ماڈلز کی کارکردگی کو یقینی بنانے کی ضرورت ہے۔

اپنی مرضی کے مطابق حل عام طور پر بنیادی ڈھانچے کی سطح پر لاگو ہوتے ہیں اور اس کے ارد گرد کوئی راستہ نہیں ہے: مہارت یقینی طور پر ضروری ہے. کمپنی کے سائز اور پروجیکٹ کے اہداف پر منحصر ہے، پیداواری نظام کو برقرار رکھنے کے لیے کثیر الضابطہ ٹیموں کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ڈیٹا سائنسدان، ایم ایل انجینئرز، اور کاروباری تجزیہ کار نتائج کا اندازہ لگانے اور پیداواری ماڈلز کو برقرار رکھنے کے لیے اکٹھے ہوتے ہیں۔

آپ کو کیا استعمال کرنا چاہئے: ایک آف دی شیلف یا کسٹم مشین لرننگ ماڈل؟

ایک ML حل بہت سے انفرادی اجزاء اور خدمات سے بنایا جائے گا جنہیں ایک مربوط حل کے طور پر اکٹھا ہونے کی ضرورت ہے۔ یہ کبھی بھی 100% اپنی مرضی کے مطابق جانے یا 100% آف دی شیلف جانے کے بارے میں نہیں ہے کیونکہ مختلف کاروباری مسائل کے لیے مختلف حل کی ضرورت ہوتی ہے۔ زیادہ کثرت سے، ML پر مبنی حل دونوں کے مرکب سے بنائے جاتے ہیں: عمومی بصیرت کو نکالنے کے لیے آف دی شیلف خدمات، درستگی اور ماڈلنگ ڈومین کے مخصوص علم کے لیے حسب ضرورت ماڈلز کے ساتھ مل کر۔

چال یہ جاننا ہے کہ کسٹم حل کو شروع سے کب نافذ کیا جائے اور پروجیکٹ کے کون سے حصے آف دی شیلف سروسز کے فوائد سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ یہ کافی حد تک اس بات پر منحصر ہے کہ کس قسم کا مسئلہ حل کیا جا رہا ہے، کاروباری ضروریات، دستیاب ڈیٹا، اور ترقیاتی ماحول کی مجموعی رکاوٹوں پر۔

AI اور ٹیکنالوجی کے رجحانات کے بارے میں مزید کے لیے، دیکھیں جوش میرامنٹ، بلیو اورنج ڈیجیٹل کے ڈیٹا سے چلنے والے حل کے سی ای او فراہمی کا سلسلہ, Healthcare Document Automation, and more.

آپ یہ بھی پسند کر سکتے ہیں:

سوشل میڈیا پر تبصروں کی درجہ بندی کرنے کے لیے NLP استعمال کریں۔

گوگل کے اوپن سورس BERT ماڈل کے ذریعے لینگویج پروسیسنگ کو کس طرح بہتر بنایا جا رہا ہے۔