ھاڻي اسان ڪمپيوٽرن جي مھرباني ڪري خلا جي وسعت ۽ ذيلي ائٽمي ذرڙن جي منٽ جي پيچيدگي جو اندازو لڳائي سگھون ٿا.
ڪمپيوٽر انسانن کي مات ڏئي ٿو جڏهن ڳڻپ ۽ ڳڻپ جي ڳالهه اچي ٿي، انهي سان گڏ منطقي ها/نه جي عملن تي عمل ڪندي، اليڪٽرانن جي مهرباني جو روشني جي رفتار سان ان جي گردش ذريعي سفر ڪندا آهن.
تنهن هوندي، اسان اڪثر انهن کي "ذهانت" جي طور تي نه ڏسندا آهيون، ڇاڪاڻ ته، ماضي ۾، ڪمپيوٽرن کي انسانن طرفان سيکارڻ (پروگرام ٿيل) کان سواء ڪجهه به نه ڪري سگهيو.
مشين لرننگ، ڊيپ لرننگ سميت مصنوعي انٽيلي جنس، سائنسي ۽ ٽيڪنالاجي عنوانن ۾ هڪ buzzword بڻجي چڪو آهي.
مشين لرننگ ظاهري طور تي ظاهر ٿئي ٿي، پر ڪيترائي ماڻهو جيڪي لفظ استعمال ڪندا آهن انهن کي مناسب طور تي بيان ڪرڻ لاء جدوجهد ڪندا ته اهو ڇا آهي، اهو ڇا ڪري ٿو، ۽ اهو ڪهڙي لاء استعمال ڪيو وڃي ٿو.
هي آرٽيڪل مشين لرننگ کي واضح ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو جڏهن ته ڪنڪريٽ، حقيقي دنيا جا مثال پڻ مهيا ڪري ٿو ته ٽيڪنالاجي ڪيئن ڪم ڪري ٿي اهو واضح ڪرڻ لاءِ ته اهو ايترو فائديمند ڇو آهي.
ان کان پوء، اسان مختلف مشين سکيا جي طريقن تي نظر ڪنداسين ۽ ڏسو ته اهي ڪيئن استعمال ڪيا پيا وڃن ڪاروباري چئلينج کي منهن ڏيڻ لاء.
آخرڪار، اسان مشين جي سکيا جي مستقبل بابت ڪجهه تڪڙي اڳڪٿين لاءِ اسان جي ڪرسٽل بال سان صلاح ڪنداسين.
مشيني سکيا ڇا آهي؟
مشين لرننگ ڪمپيوٽر سائنس جو هڪ نظم آهي جيڪو ڪمپيوٽرن کي قابل بنائي ٿو ڊيٽا مان نمونن جو اندازو لڳائڻ کان سواءِ واضح طور تي سيکاريو وڃي ته اهي نمونا ڪهڙا آهن.
اهي نتيجا اڪثر مبني هوندا آهن الگورتھم استعمال ڪرڻ لاءِ خود بخود ڊيٽا جي شمارياتي خاصيتن جو جائزو وٺڻ ۽ مختلف قدرن جي وچ ۾ لاڳاپن کي ظاهر ڪرڻ لاءِ رياضياتي ماڊلز کي ترقي ڪندي.
ان جي ابتڙ ڪلاسيڪل ڪمپيوٽنگ سان، جيڪو طئي ٿيل نظام تي مبني آهي، جنهن ۾ اسان واضح طور تي ڪمپيوٽر کي قاعدن جو هڪ سيٽ ڏيون ٿا ته جيئن ان کي ڪنهن خاص ڪم ڪرڻ لاءِ ان تي عمل ڪجي.
ڪمپيوٽر جي پروگرامنگ جو اهو طريقو اصول تي ٻڌل پروگرامنگ طور سڃاتو وڃي ٿو. مشين لرننگ قاعدن جي بنياد تي پروگرامنگ کان مختلف ۽ ان کان وڌيڪ ڪم ڪري ٿي ته اها انهن قاعدن کي پنهنجو پاڻ تي ڪٽي سگهي ٿي.
فرض ڪريو ته توهان هڪ بينڪ مئنيجر آهيو جيڪو اهو طئي ڪرڻ چاهي ٿو ته ڇا قرض جي درخواست انهن جي قرض تي ناڪام ٿيڻ واري آهي.
ضابطن تي ٻڌل طريقي سان، بينڪ مينيجر (يا ٻيا ماهر) واضح طور تي ڪمپيوٽر کي ڄاڻ ڏيندو ته جيڪڏهن درخواست ڪندڙ جو ڪريڊٽ سکور هڪ خاص سطح کان گهٽ آهي، ته درخواست رد ڪئي وڃي.
بهرحال، هڪ مشين لرننگ پروگرام صرف ڪلائنٽ جي ڪريڊٽ جي درجه بندي ۽ قرض جي نتيجن تي اڳئين ڊيٽا جو تجزيو ڪندو ۽ اهو طئي ڪندو ته هي حد ڇا هجڻ گهرجي پاڻ تي.
مشين پوئين ڊيٽا مان سکي ٿي ۽ هن طريقي سان پنهنجا اصول ٺاهي ٿي. يقينا، هي صرف مشين سکيا تي هڪ پرائمر آهي؛ حقيقي دنيا جي مشين سکيا جا ماڊل بنيادي حد کان وڌيڪ پيچيده آهن.
بهرحال، اهو مشين سکيا جي صلاحيت جو هڪ بهترين مظاهرو آهي.
ڪيئن ٿو a مشين سکڻ؟
شين کي سادو رکڻ لاءِ، مشينون ”سکيو“ نمونن کي ڳولهڻ سان مقابلي واري ڊيٽا ۾. ڊيٽا تي غور ڪريو معلومات هجڻ لاءِ جيڪا توهان گڏ ڪريو ٿا ٻاهرين دنيا مان. وڌيڪ ڊيٽا هڪ مشين کي کارايو ويندو آهي، اهو "سمارٽ" ٿيندو.
بهرحال، سڀ ڊيٽا ساڳيا نه آهن. فرض ڪريو ته توهان هڪ قزاق آهيو زندگي جي مقصد سان ٻيٽ تي دفن ٿيل دولت کي ننگا ڪرڻ لاءِ. توھان چاھيو ٿا ڄاڻ جي ڪافي مقدار انعام کي ڳولڻ لاءِ.
هي علم، ڊيٽا وانگر، يا ته توهان کي صحيح يا غلط طريقي سان وٺي سگھي ٿو.
جيتري وڌيڪ معلومات/ ڊيٽا حاصل ڪئي ويندي، اوترو گهٽ ابهام هوندو، ۽ ان جي برعڪس. نتيجي طور، اهو ضروري آهي ته ڊيٽا جي قسم تي غور ڪرڻ لاء جيڪو توهان پنهنجي مشين مان سکڻ لاء فيڊ ڪري رهيا آهيو.
جڏهن ته، هڪ دفعو ڊيٽا جي هڪ وڏي مقدار مهيا ڪئي وئي آهي، ڪمپيوٽر اڳڪٿي ڪري سگهي ٿو. مشينون مستقبل جي اڳڪٿي ڪري سگھن ٿيون جيستائين اهو ماضي کان گهڻو انحراف نه ڪري.
مشينون "سکيو" تاريخي ڊيٽا جو تجزيو ڪندي اهو طئي ڪرڻ لاءِ ته ڇا ٿيڻ جو امڪان آهي.
جيڪڏهن پراڻي ڊيٽا نئين ڊيٽا سان مشابهت رکي ٿي، ته پوءِ جيڪي شيون توهان اڳئين ڊيٽا بابت چئي سگهو ٿا اهي نئين ڊيٽا تي لاڳو ٿيڻ جا امڪان آهن. اهو ڄڻ ته توهان پوئتي ڏسي رهيا آهيو اڳتي ڏسڻ لاء.
مشين سکيا جا ڪهڙا قسم آهن؟
مشين لرننگ لاءِ الگورٿمس اڪثر ڪري ٽن وسيع قسمن ۾ ورهايل آهن (جيتوڻيڪ ٻيون درجه بندي اسڪيمون پڻ استعمال ڪيون وينديون آهن):
- نگراني ڪيل تعليم
- اڻ سريل تعليم
- تقسيم جي سکيا
نگراني ڪيل تعليم
نگراني ڪيل مشين لرننگ ٽيڪنالاجي ڏانهن اشارو ڪري ٿي جنهن ۾ مشين لرننگ ماڊل کي ڊيٽا جو مجموعو ڏنو ويو آهي واضح ليبل سان دلچسپي جي مقدار لاءِ (هي مقدار اڪثر ڪري جواب يا ٽارگيٽ طور حوالو ڏنو ويندو آهي).
AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ، نيم نگراني ڪيل سکيا ليبل ٿيل ۽ اڻ ليبل ٿيل ڊيٽا جو ميلاپ استعمال ڪري ٿي.
جيڪڏهن توهان اڻ ليبل ٿيل ڊيٽا سان ڪم ڪري رهيا آهيو، توهان کي ڪجهه ڊيٽا ليبلنگ ڪرڻ جي ضرورت پوندي.
ليبلنگ ۾ مدد لاءِ نمونن کي ليبل ڪرڻ جو عمل آهي مشين سکيا جي تربيت ماڊل ليبلنگ بنيادي طور تي ماڻهن طرفان ڪيو ويندو آهي، جيڪو قيمتي ۽ وقت سازي ٿي سگهي ٿو. بهرحال، ليبلنگ جي عمل کي خودڪار ڪرڻ لاء ٽيڪنڪ موجود آهن.
قرض جي درخواست جي صورتحال جنهن تي اسان اڳ ۾ بحث ڪيو آهي، نگراني ٿيل سکيا جو هڪ بهترين مثال آهي. اسان وٽ اڳوڻي قرض جي درخواست ڏيندڙن جي ڪريڊٽ جي درجه بندي (۽ شايد آمدني جي سطح، عمر، ۽ انهي تي) جي حوالي سان تاريخي ڊيٽا هئي ۽ انهي سان گڏ مخصوص ليبل جيڪي اسان کي ٻڌايو ته ڇا، سوال ۾ شخص پنهنجي قرض تي ڊفالٽ ڪيو يا نه.
رجعت ۽ درجه بندي نگراني ٿيل سکيا جي ٽيڪنڪ جا ٻه سبسٽس آهن.
- درجيبندي - اهو ڊيٽا کي صحيح طور تي درجه بندي ڪرڻ لاءِ هڪ الگورتھم استعمال ڪري ٿو. اسپام فلٽر ھڪڙو مثال آھن. "اسپام" هڪ موضوعي درجو ٿي سگهي ٿو- اسپام ۽ غير اسپام ڪميونيڪيشن جي وچ ۾ لڪير آهي- ۽ اسپام فلٽر الگورٿم مسلسل پاڻ کي بهتر ڪري رهيو آهي توهان جي راءِ جي بنياد تي (مطلب اي ميل جنهن کي انسان اسپام طور نشان لڳايو).
- سمجهه - اهو منحصر ۽ آزاد متغير جي وچ ۾ ڪنيڪشن کي سمجهڻ ۾ مددگار آهي. ريگريشن ماڊل ڪيترن ئي ڊيٽا ذريعن جي بنياد تي عددي قدرن جي اڳڪٿي ڪري سگھن ٿا، جهڙوڪ هڪ خاص ڪمپني لاء سيلز آمدني تخمينو. لينئر ريگريشن، لوجسٽڪ ريگريشن، ۽ پولينوميل ريگريشن ڪجھ نمايان ريگريشن ٽيڪنڪ آھن.
اڻ سريل تعليم
غير نگراني ٿيل سکيا ۾، اسان کي غير ليبل ٿيل ڊيٽا ڏني وئي آهي ۽ صرف نمونن کي ڳولي رهيا آهيون. اچو ته فرض ڪريون ته توهان Amazon آهيو. ڇا اسان ڳولي سگهون ٿا ڪي ڪلسٽرز (ساڳئي صارفين جا گروپ) ڪلائنٽ جي خريداري جي تاريخ جي بنياد تي؟
جيتوڻيڪ اسان وٽ ڪنهن شخص جي ترجيحن جي باري ۾ واضح، حتمي ڊيٽا نه آهي، هن مثال ۾، صرف اهو ڄاڻڻ ته صارفين جو هڪ مخصوص سيٽ موازنہ سامان خريد ڪري ٿو، اسان کي اجازت ڏئي ٿو خريداري جون تجويزون ڏيڻ جي بنياد تي جيڪي ڪلستر ۾ ٻين ماڻهن پڻ خريد ڪيا آهن.
Amazon جو ”توهان شايد ان ۾ به دلچسپي وٺندا آهيو“ ڪارسيل ساڳين ٽيڪنالاجيز سان هلندڙ آهي.
غير نگراني ٿيل سکيا ڪلسٽرنگ يا ايسوسيئيشن ذريعي ڊيٽا کي گروپ ڪري سگھي ٿي، ان تي منحصر ڪري ٿو جيڪو توهان گڏجي گڏ ڪرڻ چاهيو ٿا.
- ڪلستر - غير نگراني ٿيل سکيا ڊيٽا ۾ نمونن جي ڳولا ڪندي هن چئلينج کي منهن ڏيڻ جي ڪوشش ڪري ٿو. جيڪڏهن ڪو ساڳيو ڪلستر يا گروپ آهي، ته الورورٿم انهن کي هڪ خاص انداز ۾ درجه بندي ڪندو. اڳوڻي خريداري جي تاريخ جي بنياد تي گراهڪن کي درجه بندي ڪرڻ جي ڪوشش هن جو هڪ مثال آهي.
- تنظيم - غير نگراني ٿيل سکيا هن چئلينج کي منهن ڏيڻ جي ڪوشش ڪندي مختلف گروهن جي قاعدن ۽ معنائن کي سمجهڻ جي ڪوشش ڪندي. هڪ انجمن جي مسئلي جو بار بار مثال گراهڪ جي خريداري جي وچ ۾ لنڪ جو تعين ڪرڻ آهي. اسٽورن کي ڄاڻڻ ۾ دلچسپي ٿي سگھي ٿي ته ڪھڙا سامان گڏ خريد ڪيا ويا آھن ۽ ھن معلومات کي استعمال ڪري سگھن ٿا انھن شين جي پوزيشن کي ترتيب ڏيڻ لاء آسان رسائي لاء.
تقليد سکڻ
Reinforcement learning هڪ ٽيڪنڪ آهي مشين سکيا جي ماڊلز کي سيکارڻ جي لاءِ هڪ انٽرايڪٽو سيٽنگ ۾ مقصد تي مبني فيصلا ڪرڻ جو سلسلو. مٿي ذڪر ڪيل گیمنگ استعمال جا ڪيس هن جا بهترين مثال آهن.
توهان کي الفا زيرو داخل ڪرڻ جي ضرورت ناهي هزارين پوئين شطرنج رانديون، هر هڪ "سٺو" يا "خراب" حرڪت سان ليبل ٿيل. بس ان کي سيکاريو راند جا قاعدا ۽ مقصد، ۽ پوءِ ان کي ڪوشش ڪرڻ ڏيو بي ترتيب عملن کي.
مثبت تقويه انهن سرگرمين کي ڏني ويندي آهي جيڪي پروگرام کي مقصد جي ويجهو آڻينديون آهن (جهڙوڪ مضبوط پيون پوزيشن کي ترقي ڪرڻ). جڏهن عملن جو مخالف اثر ٿئي ٿو (جهڙوڪ وقت کان اڳ بادشاهه کي منتقل ڪرڻ)، اهي منفي تقويه حاصل ڪن ٿا.
سافٽ ويئر آخرڪار هن طريقي سان استعمال ڪندي راند کي ماهر ڪري سگهي ٿو.
تقسيم جي سکيا روبوٽڪس ۾ وڏي پيماني تي استعمال ڪيو ويندو آهي روبوٽ سيکارڻ لاءِ پيچيده ۽ مشڪل کان انجنيئر ڪمن لاءِ. اهو ڪڏهن ڪڏهن استعمال ڪيو ويندو آهي روڊ جي بنيادي ڍانچي سان گڏ، جهڙوڪ ٽرئفڪ سگنل، ٽرئفڪ جي وهڪري کي بهتر ڪرڻ لاء.
مشين سکيا سان ڇا ٿي سگهي ٿو؟
سماج ۽ صنعت ۾ مشين سکيا جو استعمال انساني ڪوششن جي وسيع رينج ۾ پيش رفت جو نتيجو آهي.
اسان جي روزاني زندگين ۾، مشين لرننگ هاڻي گوگل جي ڳولا ۽ تصويري الگورتھم کي ڪنٽرول ڪري ٿي، جيڪا اسان کي اجازت ڏئي ٿي ته اسان کي گهربل معلومات سان وڌيڪ صحيح نموني سان ملائي سگهون جڏهن اسان کي ضرورت هجي.
دوا ۾، مثال طور، مشين لرننگ جينياتي ڊيٽا تي لاڳو ڪئي پئي وڃي ڊاڪٽرن کي سمجهڻ ۽ اڳڪٿي ڪرڻ ۾ مدد ڪرڻ لاءِ ته ڪينسر ڪيئن پکڙجي ٿو، وڌيڪ اثرائتو علاج تيار ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
گہرے خلا مان ڊيٽا گڏ ڪئي پئي وڃي ڌرتيءَ تي وڏي ريڊيو دوربين ذريعي- ۽ مشين لرننگ سان تجزيو ڪرڻ کان پوءِ، اها اسان کي بليڪ هولز جا اسرار اُجاڙڻ ۾ مدد ڪري رهي آهي.
پرچون ۾ مشين لرننگ خريد ڪندڙن کي انهن شين سان ڳنڍي ٿي جيڪي اهي آنلائن خريد ڪرڻ چاهيندا آهن، ۽ دڪان جي ملازمن کي پڻ مدد ڪري ٿي ته اهي خدمت کي ترتيب ڏين جيڪي اهي پنهنجي گراهڪ کي برڪ ۽ مارٽر جي دنيا ۾ مهيا ڪن ٿا.
مشين لرننگ کي دهشتگردي ۽ انتهاپسندي جي خلاف جنگ ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي انهن جي رويي جو اندازو لڳائڻ لاءِ جيڪي معصوم کي نقصان پهچائڻ چاهيندا آهن.
قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) ان عمل ڏانهن اشارو ڪري ٿو جيڪو ڪمپيوٽرن کي اسان سان انساني ٻولي ۾ مشين لرننگ ذريعي سمجهڻ ۽ گفتگو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ۽ ان جي نتيجي ۾ ترجمي جي ٽيڪنالاجي ۾ پيش رفت آهي ۽ انهي سان گڏ آواز تي ڪنٽرول ڊوائيسز جيڪي اسان روزانو استعمال ڪندا آهيون، جهڙوڪ Alexa، گوگل ڊٽ، سري، ۽ گوگل اسسٽنٽ.
بغير ڪنهن سوال جي، مشين سکيا اهو ظاهر ڪري رهيو آهي ته اها هڪ ٽرانسفارميشن ٽيڪنالاجي آهي.
روبوٽ جيڪي اسان سان گڏ ڪم ڪرڻ جي قابل آهن ۽ اسان جي پنهنجي اصليت ۽ تخيل کي انهن جي بي عيب منطق ۽ مافوق الفطرت رفتار سان وڌائڻ جي قابل آهن اهي هاڻي سائنس فڪشن تصور نه رهيا آهن - اهي ڪيترن ئي شعبن ۾ هڪ حقيقت بڻجي رهيا آهن.
مشين لرننگ استعمال جا ڪيس
1. سائبر سيڪيورٽي
جيئن ته نيٽ ورڪ وڌيڪ پيچيده ٿي ويا آهن، سائبر سيڪيورٽي ماهرن سيڪيورٽي خطرن جي هميشه وڌندڙ حد کي اپنائڻ لاءِ انتھڪ محنت ڪئي آهي.
تيزيءَ سان ترقي ڪندڙ مالويئر ۽ هيڪنگ جي حڪمت عملي جو مقابلو ڪرڻ ڪافي مشڪل آهي، پر انٽرنيٽ آف شين (IoT) ڊوائيسز جي پکيڙ بنيادي طور تي سائبر سيڪيورٽي ماحول کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي.
حملا ڪنهن به وقت ۽ ڪنهن به هنڌ ٿي سگهن ٿا.
شڪرگذار، مشين لرننگ الگورتھم انهن تيز رفتار ترقيات سان گڏ رهڻ لاءِ سائبر سيڪيورٽي آپريشنز کي فعال ڪيو آهي.
قدرن جا تجزيا حملن جي تيزيءَ سان پتو لڳائڻ ۽ گھٽ ڪرڻ کي فعال ڪريو، جڏهن ته مشين لرننگ نيٽ ورڪ اندر توهان جي سرگرمي جو تجزيو ڪري سگهي ٿي ته جيئن موجوده سيڪيورٽي ميڪانيزم ۾ غير معموليات ۽ ڪمزورين کي ڳولي سگهجي.
2. ڪسٽمر سروس جي خودڪار
آن لائين ڪلائنٽ رابطن جي وڌندڙ تعداد کي منظم ڪرڻ تمام تنظيم کي تنگ ڪيو آھي.
انهن وٽ صرف ڪافي ڪسٽمر سروس اهلڪار نه آهن جيڪي انهن جي حاصل ڪيل پڇا ڳاڇا جي مقدار کي سنڀالڻ لاءِ ، ۽ ٻاهران مسئلن جي روايتي طريقي سان. رابطو مرڪز اڄ جي ڪيترن ئي گراهڪن لاء صرف ناقابل قبول آهي.
چيٽ بوٽس ۽ ٻيا خودڪار نظام ھاڻي انھن مطالبن کي حل ڪري سگھن ٿا مشين سکيا جي ٽيڪنالاجي ۾ واڌ جي مھرباني. ڪمپنيون ملازمن کي آزاد ڪري سگهن ٿيون وڌيڪ اعليٰ سطحي گراهڪ جي مدد لاءِ خودڪار ۽ گهٽ ترجيحي سرگرمين ذريعي.
جڏهن صحيح طريقي سان استعمال ڪيو وڃي، ڪاروبار ۾ مشين سکيا مسئلي جي حل کي منظم ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي ۽ صارفين کي مددگار مدد جي قسم سان مهيا ڪري ٿي جيڪا انهن کي بدلائي ٿو پرعزم برانڊ چيمپئن بڻجي.
3. رابطا
ڪنهن به قسم جي ڪميونيڪيشن ۾ غلطين ۽ غلط فهمين کان پاسو ڪرڻ ضروري آهي، پر اڄڪلهه جي ڪاروباري رابطن ۾ وڌيڪ ضروري آهي.
سادي گرامر جون غلطيون، غلط ڍنگ، يا غلط ترجما اي ميل رابطي، گراهڪ جي تشخيص، ويڊيو ڪانفرنس، يا متن تي ٻڌل دستاويز ڪيترن ئي شڪلن ۾.
مشين لرننگ سسٽم ۾ ترقي يافته ڪميونيڪيشن آهي Microsoft جي ڪلپيءَ جي سٺن ڏينهن کان اڳتي.
انهن مشيني سکيا جا مثال ماڻهن کي مدد ڪئي آهي آسان ۽ صحيح طور تي ڳالهائڻ جي ذريعي قدرتي ٻولي پروسيسنگ، حقيقي وقت جي ٻولي ترجمو، ۽ تقرير جي سڃاڻپ.
جڏهن ته ڪيترائي ماڻهو پاڻمرادو سڌارڻ جي صلاحيتن کي ناپسند ڪن ٿا، اهي پڻ شرمناڪ غلطين ۽ غلط ڍنگ کان محفوظ رهڻ جو قدر ڪن ٿا.
4. اعتراض جي سڃاڻپ
جڏهن ته ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ ان جي تشريح ڪرڻ واري ٽيڪنالوجي ڪجهه وقت کان ٿي رهي آهي، ڪمپيوٽر سسٽم کي اهو سمجهڻ لاءِ سيکارڻ ته اهي ڇا ڏسي رهيا آهن هڪ ٺڳيءَ سان مشڪل ڪم ثابت ٿيو آهي.
مشين لرننگ ايپليڪيشنن جي ڪري ڊوائيسز جي وڌندڙ تعداد ۾ اعتراض جي سڃاڻپ جون صلاحيتون شامل ٿي رهيون آهن.
هڪ خود ڊرائيونگ آٽو موبائيل، مثال طور، هڪ ٻي ڪار کي سڃاڻي ٿي جڏهن اها هڪ کي ڏسندي آهي، جيتوڻيڪ پروگرامر ان کي ان ڪار جو صحيح مثال نه ڏنو آهي ته جيئن استعمال ڪرڻ لاءِ.
هي ٽيڪنالاجي هاڻي پرچون ڪاروبار ۾ استعمال ٿي رهي آهي چيڪ آئوٽ جي عمل کي تيز ڪرڻ ۾ مدد لاءِ. ڪئميرا صارفين جي ڪارٽون ۾ پروڊڪٽس کي سڃاڻي ٿو ۽ خودڪار طور تي انهن جي اڪائونٽن کي بل ڪري سگھن ٿا جڏهن اهي اسٽور ڇڏيندا آهن.
5. ڊجيٽل مارڪيٽنگ
اڄ جي مارڪيٽنگ جو گهڻو حصو آن لائن ڪيو ويندو آهي، ڊجيٽل پليٽ فارمن ۽ سافٽ ويئر پروگرامن جي هڪ حد استعمال ڪندي.
جيئن ته ڪاروبار پنهنجن صارفين ۽ انهن جي خريداري جي رويي بابت معلومات گڏ ڪن ٿا، مارڪيٽنگ ٽيمون انهي معلومات کي استعمال ڪري سگهن ٿيون انهن جي حدف ٿيل سامعين جي تفصيلي تصوير ٺاهڻ ۽ دريافت ڪرڻ لاء جيڪي ماڻهو وڌيڪ مائل آهن انهن جي شين ۽ خدمتن کي ڳولڻ لاء.
مشين لرننگ الگورٿمز مارڪيٽن جي مدد ڪن ٿيون انهن سڀني ڊيٽا کي سمجهڻ ۾، اهم نمونن ۽ خاصيتون ڳولڻ ۾ جيڪي انهن کي اجازت ڏين ٿيون انهن کي مضبوطيءَ سان درجه بندي ڪرڻ جي امڪانن کي.
ساڳي ٽيڪنالاجي وڏي ڊجيٽل مارڪيٽنگ آٽوميشن جي اجازت ڏئي ٿي. اشتھار سسٽم قائم ڪري سگھجن ٿا نئين امڪاني صارفين کي متحرڪ طور تي دريافت ڪرڻ ۽ انھن کي مناسب وقت ۽ جڳھ تي لاڳاپيل مارڪيٽنگ مواد مهيا ڪرڻ لاءِ.
مشيني سکيا جو مستقبل
مشين لرننگ يقيني طور تي مقبوليت حاصل ڪري رهي آهي جيئن وڌيڪ ڪاروبار ۽ وڏيون تنظيمون ٽيڪنالاجي کي استعمال ڪن مخصوص چئلينجن کي منهن ڏيڻ لاءِ يا ايندھن جي جدت کي.
اها لڳاتار سيڙپڪاري هڪ سمجھاڻي کي ظاهر ڪري ٿي ته مشين لرننگ ROI پيدا ڪري رهي آهي، خاص طور تي مٿي ذڪر ڪيل قائم ڪيل ۽ ٻيهر پيدا ٿيندڙ استعمال جي ڪيسن مان.
آخرڪار، جيڪڏهن ٽيڪنالاجي ڪافي سٺي آهي Netflix، Facebook، Amazon، Google Maps، ۽ انهي تي، موقعا آهن ته اهو توهان جي ڪمپني جي مدد ڪري سگهي ٿي ان جي ڊيٽا کي تمام گهڻو ٺاهڻ ۾.
جيئن نئون مشين جي سکيا ماڊلز ٺاهيا ويا ۽ شروع ڪيا ويا، اسان ايپليڪيشنن جي تعداد ۾ اضافو ڏسڻ ۾ اينديون جيڪي صنعتن ۾ استعمال ڪيا ويندا.
اهو اڳ ۾ ئي ٿي رهيو آهي چهرو سڃاڻڻ، جيڪو هڪ ڀيرو توهان جي فون تي هڪ نئون فنڪشن هو پر هاڻي پروگرامن ۽ ايپليڪيشنن جي هڪ وسيع رينج ۾ لاڳو ڪيو پيو وڃي، خاص طور تي جيڪي عوامي سلامتي سان لاڳاپيل آهن.
مشين لرننگ سان شروع ڪرڻ جي ڪوشش ڪندڙ اڪثر تنظيمن جي ڪنجي آهي ماضي جي روشن مستقبل جي نظارن کي ڏسڻ ۽ حقيقي ڪاروباري چئلينجن کي دريافت ڪرڻ جيڪي ٽيڪنالاجي توهان جي مدد ڪري سگهن ٿيون.
ٿڪل
پوسٽ-صنعتي دور ۾، سائنسدان ۽ پروفيسر هڪ ڪمپيوٽر ٺاهڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن جيڪو انسانن وانگر وڌيڪ عمل ڪري ٿو.
سوچڻ واري مشين آهي AI جو سڀ کان اهم حصو انسانيت لاءِ؛ هن خودڪار هلندڙ مشين جي غير معمولي آمد تيزيء سان ڪارپوريٽ آپريٽنگ ضابطن کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي.
خود ڊرائيونگ گاڏيون، خودڪار اسسٽنٽ، خودمختيار پيداوار ملازمن، ۽ سمارٽ شهرن تازو ئي سمارٽ مشينن جي قابليت جو مظاهرو ڪيو آهي. مشين سکيا جو انقلاب، ۽ مشين سکيا جو مستقبل، اسان سان گڏ هڪ ڊگهي وقت تائين رهندو.
جواب ڇڏي وڃو