Machine Learning Tutorial
مشین لرننگ کا بنیادی عمل
:ڈیٹا جمع کرنا
سب سے پہلے ہمیں بہت زیادہ ڈیٹا جمع کرنا ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ہم ایک ایسا ماڈل بنانا چاہتے ہیں جو فٹبال کھلاڑیوں کی پوزیشن کی پیش گوئی کر سکے تو ہمیں بہت سارے فٹبال کھلاڑیوں کے بارے میں معلومات جمع کرنی ہوں گی جیسے ان کا قد، وزن، عمر، اور وہ کون سی پوزیشن پر کھیلتے ہیں۔
:ڈیٹا کا تجزیہ
اس ڈیٹا کا تجزیہ کیا جاتا ہے تاکہ اس میں سے مفید نمونے نکالے جا سکیں۔ مثال کے طور پر، ہم یہ دیکھ سکتے ہیں کہ جو کھلاڑی بلند قد ہوتے ہیں وہ اکثر سینٹر بیک کی پوزیشن پر کھیلتے ہیں۔
ماڈل بنانا
ان نمونوں کی بنیاد پر، ہم ایک ریاضیاتی ماڈل بناتے ہیں۔ یہ ماڈل ایک ایسا فارمولا یا الگورتھم ہوتا ہے جو ان نمونوں کو ظاہر کرتا ہے۔
ماڈل ٹریننگ
ہم اس ماڈل کو ڈیٹا پر سکھاتے ہیں تاکہ وہ نمونوں کو بہتر طور پر سمجھ سکے۔
:پیش گوئی کرنا
ایک بار جب ماڈل سیکھ جاتا ہے تو ہم اسے نئے ڈیٹا پر استعمال کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر ہمارے پاس ایک نئے کھلاڑی کا ڈیٹا ہے تو ہم اس ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے یہ پیش گوئی کر سکتے ہیں کہ وہ کون سی پوزیشن پر کھیلے گا۔
نتیجہ
مشین لرننگ ایک بہت ہی طاقتور ٹیکنالوجی ہے جو ہمارے زندگیوں کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔ یہ ہمیں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور نئے طریقے سے سوچنے میں مدد کر سکتی ہے۔
اگر آپ کے کوئی سوالات ہیں تو پوچھنے میں ہچکچائیں نہیں۔
