Machine Learning Tutorial
مشین لرننگ میں سیکھنے کے انداز
مشین لرننگ میں مختلف طریقے ہیں جن سے کمپیوٹر نئے ڈیٹا کو سیکھتا اور اس کو سمجھتا ہے۔ ہر سیکھنے کا انداز مختلف قسم کے مسائل حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ آئیے ان کو آسان زبان میں سمجھتے ہیں:
(Classification Learning) کلاسیفکیشن لرننگ
.1
کلاسیفکیشن لرننگ میں کمپیوٹر کو مختلف مثالیں دی جاتی ہیں تاکہ وہ چیزوں کو گروپس میں بانٹ سکے۔
:مثال کے طور پر
جیسے ہم ای میلز کو دو گروپس میں تقسیم کرتے ہیں - اسپام اور نان اسپام۔ کمپیوٹر کو اسپام اور نان اسپام کی کچھ مثالیں دکھائی جاتی ہیں، تاکہ وہ سیکھ سکے اور نئی ای میلز کو بھی اسپام یا نان اسپام کے طور پر پہچان سکے۔
(Numeric Prediction) عددی پیشگوئی
.2
عدد پر مبنی پیشگوئی میں کمپیوٹر ڈیٹا کو دیکھ کر کسی خاص نمبر کا اندازہ لگاتا ہے۔
:مثال کے طور پر
کسی مکان کی قیمت کا اندازہ لگانا۔ کمپیوٹر کو مکان کے مقام، سائز، اور دیگر خصوصیات کی معلومات دی جاتی ہیں تاکہ وہ سیکھ سکے کہ قیمت کا اندازہ کیسے لگانا ہے۔
(Association Learning) ایسوسی ایشن لرننگ
.3
ایسوسی ایشن لرننگ میں کمپیوٹر دیکھتا ہے کہ مختلف چیزیں ڈیٹا میں کس طرح آپس میں جڑی ہوئی ہیں۔
:مثال کے طور پر
کسی اسٹور میں یہ دیکھنا کہ کون سی چیزیں لوگ اکثر اکٹھے خریدتے ہیں، جیسے دودھ اور ڈبل روٹی۔ اس سے سٹور کو اندازہ ہوتا ہے کہ کون سی چیزیں ایک ساتھ رکھی جائیں۔
(Clustering) کلسٹرنگ
.4
کلسٹرنگ میں کمپیوٹر بغیر لیبل کے چیزوں کو گروپس میں بانٹتا ہے۔
خلاصہ
کلاسیفکیشن لرننگ: چیزوں کو گروپس میں بانٹنا۔
عددی پیشگوئی: ڈیٹا کی بنیاد پر کسی نمبر کا اندازہ لگانا۔
ایسوسی ایشن لرننگ: ڈیٹا میں چیزوں کے درمیان تعلقات ڈھونڈنا۔
کلسٹرنگ: ڈیٹا کو مختلف گروپس میں تقسیم کرنا۔
یہ چار سیکھنے کے انداز کمپیوٹر کو ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے اور نتائج نکالنے میں مدد دیتے ہیں۔
عددی پیشگوئی: ڈیٹا کی بنیاد پر کسی نمبر کا اندازہ لگانا۔
ایسوسی ایشن لرننگ: ڈیٹا میں چیزوں کے درمیان تعلقات ڈھونڈنا۔
کلسٹرنگ: ڈیٹا کو مختلف گروپس میں تقسیم کرنا۔
یہ چار سیکھنے کے انداز کمپیوٹر کو ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے اور نتائج نکالنے میں مدد دیتے ہیں۔
اگر آپ کے کوئی سوالات ہیں تو پوچھنے میں ہچکچائیں نہیں۔
