کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
مستقبل یہاں ہے۔ اور، اس مستقبل میں مشینیں اپنے ارد گرد کی دنیا کو اسی طرح سمجھتی ہیں جیسے لوگ کرتے ہیں۔ کمپیوٹر آٹوموبائل چلا سکتے ہیں، بیماریوں کی تشخیص کر سکتے ہیں اور مستقبل کی درست پیش گوئی کر سکتے ہیں۔
یہ سائنس فکشن کی طرح لگ سکتا ہے، لیکن گہری سیکھنے کے ماڈل اسے حقیقت بنا رہے ہیں۔
یہ جدید ترین الگورتھم کے راز افشا کر رہے ہیں۔ مصنوعی ذہانتکمپیوٹرز کو خود سیکھنے اور ترقی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس پوسٹ میں، ہم گہری سیکھنے کے ماڈلز کے دائرے میں جائیں گے۔
اور، ہم ان کے پاس ہماری زندگیوں میں انقلاب لانے کی بے پناہ صلاحیتوں کی چھان بین کریں گے۔ جدید ترین ٹیکنالوجی کے بارے میں جاننے کے لیے تیار ہوں جو انسانیت کا مستقبل بدل رہی ہے۔
ڈیپ لرننگ ماڈلز بالکل کیا ہیں؟
کیا آپ نے کبھی کوئی گیم کھیلی ہے جس میں آپ کو دو تصویروں کے درمیان فرق کو پہچاننا ہو؟
یہ مزہ ہے تاہم، یہ مشکل بھی ہو سکتا ہے، ٹھیک ہے؟ تصور کریں کہ کمپیوٹر کو وہ گیم کھیلنا اور ہر بار جیتنا سکھانا ہے۔ گہرے سیکھنے کے ماڈل صرف اس کو پورا کرتے ہیں!
ڈیپ لرننگ ماڈلز سپر سمارٹ مشینوں سے ملتے جلتے ہیں جو بڑی تعداد میں تصاویر کی جانچ کر سکتے ہیں اور یہ طے کر سکتے ہیں کہ ان میں کیا مشترک ہے۔ وہ تصاویر کو الگ کر کے اور ہر ایک کا انفرادی طور پر مطالعہ کر کے اسے پورا کرتے ہیں۔
اس کے بعد وہ نمونوں کی شناخت کرنے اور ان تازہ تصاویر کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے جو انھوں نے سیکھا ہے اس کا اطلاق کرتے ہیں جو انھوں نے پہلے کبھی نہیں دیکھے۔
ڈیپ لرننگ ماڈل مصنوعی عصبی نیٹ ورکس ہیں جو بڑے ڈیٹا سیٹس سے پیچیدہ نمونوں اور خصوصیات کو سیکھ سکتے ہیں اور نکال سکتے ہیں۔ یہ ماڈل منسلک نوڈس، یا نیورونز کی کئی تہوں پر مشتمل ہوتے ہیں، جو آؤٹ پٹ پیدا کرنے کے لیے آنے والے ڈیٹا کا تجزیہ اور تبدیلی کرتے ہیں۔
گہری سیکھنے کے ماڈل خاص طور پر ایسی ملازمتوں کے لیے موزوں ہیں جن میں بڑی درستگی اور درستگی کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ تصویر کی شناخت، تقریر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور روبوٹکس۔
ان کا استعمال سیلف ڈرائیونگ کاروں سے لے کر طبی تشخیص، تجویز کنندہ کے نظام اور ہر چیز میں کیا گیا ہے۔ پیش گوئی تجزیات.
گہرے سیکھنے کے ماڈل میں ڈیٹا کے بہاؤ کو واضح کرنے کے لیے یہاں تصور کا ایک آسان ورژن ہے۔
ان پٹ ڈیٹا ماڈل کی ان پٹ پرت میں بہتا ہے، جو پھر آؤٹ پٹ پیشن گوئی فراہم کرنے سے پہلے ڈیٹا کو کئی پوشیدہ پرتوں سے گزرتا ہے۔
ہر پوشیدہ پرت ان پٹ ڈیٹا کو اگلی پرت میں منتقل کرنے سے پہلے اس پر ریاضی کی کارروائیوں کا ایک سلسلہ انجام دیتی ہے، جو حتمی پیشین گوئی فراہم کرتی ہے۔
اب، آئیے دیکھتے ہیں کہ گہری سیکھنے کے ماڈل کیا ہیں اور ہم انہیں اپنی زندگی میں کیسے استعمال کر سکتے ہیں۔
1. Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNNs ایک گہری سیکھنے کا ماڈل ہے جس نے کمپیوٹر کے نقطہ نظر کے علاقے کو تبدیل کر دیا ہے۔ CNNs کا استعمال تصاویر کی درجہ بندی کرنے، اشیاء کو پہچاننے، اور تصاویر کو سیگمنٹ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ انسانی بصری پرانتستا کی ساخت اور کام نے CNNs کے ڈیزائن سے آگاہ کیا۔
وہ کس طرح کام کرتے ہیں؟
ایک CNN متعدد convolutional تہوں، پولنگ تہوں، اور مکمل طور پر منسلک تہوں سے بنا ہے۔ ان پٹ ایک تصویر ہے، اور آؤٹ پٹ تصویر کے کلاس لیبل کی پیشین گوئی ہے۔
ایک CNN کی convolutional پرتیں ان پٹ تصویر اور فلٹرز کے سیٹ کے درمیان ڈاٹ پروڈکٹ کو انجام دے کر ایک خصوصیت کا نقشہ بناتی ہیں۔ پولنگ لیئرز فیچر میپ کے سائز کو نیچے نمونے کے ذریعے کم کرتی ہیں۔
آخر میں، خصوصیت کا نقشہ تصویر کے کلاس لیبل کی پیش گوئی کرنے کے لیے مکمل طور پر منسلک پرتوں کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے۔
CNN کیوں اہم ہیں؟
CNNs ضروری ہیں کیونکہ وہ ان تصاویر میں پیٹرن اور خصوصیات کا پتہ لگانا سیکھ سکتے ہیں جنہیں لوگوں کو نوٹس کرنا مشکل ہوتا ہے۔ CNNs کو بڑے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے کناروں، کونوں اور ساخت جیسی خصوصیات کو پہچاننا سکھایا جا سکتا ہے۔ ان خصوصیات کو جاننے کے بعد، ایک CNN انہیں تازہ تصاویر میں اشیاء کی شناخت کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔ CNNs نے تصویر کی شناخت کی متعدد ایپلی کیشنز پر جدید ترین کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔
ہم سی این این کہاں استعمال کرتے ہیں۔
صحت کی دیکھ بھال، آٹو انڈسٹری، اور ریٹیل صرف چند شعبے ہیں جو CNNs کو ملازمت دیتے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں، وہ بیماری کی تشخیص، ادویات کی ترقی، اور طبی تصویر کے تجزیہ کے لیے فائدہ مند ثابت ہو سکتے ہیں۔
آٹوموبائل سیکٹر میں، وہ لین کا پتہ لگانے میں مدد کرتے ہیں، آبجیکٹ کا پتہ لگانا، اور خود مختار ڈرائیونگ۔ وہ بصری تلاش، تصویر پر مبنی مصنوعات کی سفارش، اور انوینٹری کنٹرول کے لیے خوردہ میں بھی بہت زیادہ استعمال ہوتے ہیں۔
مثال کے طور پر؛ Google متعدد ایپلی کیشنز میں CNNs کو ملازمت دیتا ہے، بشمول Google لینس، ایک اچھی طرح سے پسند کردہ تصویر کی شناخت کا آلہ۔ یہ پروگرام تصاویر کی جانچ کرنے اور صارفین کو معلومات دینے کے لیے CNNs کا استعمال کرتا ہے۔
گوگل لینس، مثال کے طور پر، تصویر میں موجود چیزوں کو پہچان سکتا ہے اور ان کے بارے میں تفصیلات پیش کر سکتا ہے، جیسے کہ پھول کی قسم۔
یہ تصویر سے نکالے گئے متن کا متعدد زبانوں میں ترجمہ بھی کر سکتا ہے۔ Google لینس صارفین کو مفید معلومات دینے کے قابل ہے کیونکہ CNNs کی مدد سے آئٹمز کی درست شناخت کرنے اور تصاویر سے خصوصیات نکالنے میں مدد ملتی ہے۔
2. طویل مختصر مدتی میموری (LSTM) نیٹ ورکس
لانگ شارٹ ٹرم میموری (LSTM) نیٹ ورکس باقاعدہ ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs) کی خامیوں کو دور کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ LSTM نیٹ ورک ان کاموں کے لیے مثالی ہیں جو وقت کے ساتھ ڈیٹا کی ترتیب کی پروسیسنگ کا مطالبہ کرتے ہیں۔
وہ ایک مخصوص میموری سیل اور تین گیٹنگ میکانزم کے ذریعے کام کرتے ہیں۔
وہ سیل کے اندر اور باہر معلومات کے بہاؤ کو منظم کرتے ہیں۔ ان پٹ گیٹ، بھول گیٹ اور آؤٹ پٹ گیٹ تین گیٹ ہیں۔
ان پٹ گیٹ میموری سیل میں ڈیٹا کے بہاؤ کو منظم کرتا ہے، بھولنے والا گیٹ سیل سے ڈیٹا کے حذف ہونے کو منظم کرتا ہے، اور آؤٹ پٹ گیٹ سیل سے ڈیٹا کے بہاؤ کو منظم کرتا ہے۔
ان کی اہمیت کیا ہے؟
LSTM نیٹ ورک مفید ہیں کیونکہ وہ طویل مدتی تعلقات کے ساتھ ڈیٹا کی ترتیب کی کامیابی کے ساتھ نمائندگی اور پیش گوئی کر سکتے ہیں۔ وہ پچھلے آدانوں کے بارے میں معلومات کو ریکارڈ اور برقرار رکھ سکتے ہیں، جس سے وہ مستقبل کے ان پٹ کے بارے میں مزید درست پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں۔
اسپیچ ریکگنیشن، ہینڈ رائٹنگ ریکگنیشن، فطری لینگویج پروسیسنگ، اور پکچر کیپشننگ ان ایپلی کیشنز میں سے چند ایک ہیں جنہوں نے LSTM نیٹ ورکس کا استعمال کیا ہے۔
ہم LSTM نیٹ ورک کہاں استعمال کرتے ہیں؟
بہت سے سافٹ ویئر اور ٹیکنالوجی ایپلی کیشنز LSTM نیٹ ورکس کو ملازمت دیتے ہیں، بشمول تقریر کی شناخت کے نظام، قدرتی زبانوں کی پروسیسنگ کے اوزار جیسے جذبات تجزیہ، مشینی ترجمہ کے نظام، اور متن اور تصویر بنانے کے نظام۔
انہیں خود ڈرائیونگ کاروں اور روبوٹس کی تخلیق میں بھی استعمال کیا گیا ہے، ساتھ ہی فنانس انڈسٹری میں بھی دھوکہ دہی کا پتہ لگانے اور اندازہ لگانے کے لیے اسٹاک مارکیٹ تحریکوں
3. جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs)
GANs ہیں a گہری سیکھنے وہ تکنیک جس کا استعمال نئے ڈیٹا کے نمونے بنانے کے لیے کیا جاتا ہے جو کہ دیے گئے ڈیٹاسیٹ سے ملتے جلتے ہیں۔ GAN دو سے بنتے ہیں۔ اعصابی نیٹ ورک: ایک جو نئے نمونے تیار کرنا سیکھتا ہے اور ایک وہ جو حقیقی اور تیار کردہ نمونوں میں فرق کرنا سیکھتا ہے۔
اسی طرح کے نقطہ نظر میں، ان دونوں نیٹ ورکس کو ایک ساتھ تربیت دی جاتی ہے جب تک کہ جنریٹر ایسے نمونے تیار نہ کر سکے جو حقیقی سے الگ نہ ہوں۔
ہم GANs کیوں استعمال کرتے ہیں۔
GAN اعلی معیار کی پیداوار کی صلاحیت کی وجہ سے اہم ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا جو تصویر اور ویڈیو پروڈکشن، ٹیکسٹ جنریشن، اور یہاں تک کہ میوزک جنریشن سمیت متعدد ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
GANs کو ڈیٹا بڑھانے کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے، جس کی نسل ہے۔ مصنوعی ڈیٹا حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی تکمیل اور مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے۔
مزید برآں، مصنوعی ڈیٹا بنا کر جو ماڈلز کو تربیت دینے اور ٹرائلز کی نقل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، GANs میں ادویات اور منشیات کی ترقی جیسے شعبوں کو تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے۔
GANs کی درخواستیں۔
GANs ڈیٹا سیٹس کی تکمیل کر سکتے ہیں، نئی تصاویر یا فلمیں بنا سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ سائنسی نقالی کے لیے مصنوعی ڈیٹا بھی تیار کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، GANs میں تفریح سے لے کر میڈیکل تک مختلف قسم کی ایپلی کیشنز میں کام کرنے کی صلاحیت ہے۔
عمر اور ویڈیوز۔ NVIDIA کا StyleGAN2، مثال کے طور پر، مشہور شخصیات اور آرٹ ورک کی اعلیٰ معیار کی تصاویر بنانے کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔
4. ڈیپ بیلیف نیٹ ورکس (DBNs)
ڈیپ بیلیف نیٹ ورکس (DBNs) ہیں۔ مصنوعی ذہانت سسٹمز جو ڈیٹا میں پیٹرن تلاش کرنا سیکھ سکتے ہیں۔ وہ ڈیٹا کو چھوٹے اور چھوٹے حصوں میں تقسیم کرکے، ہر سطح پر اس کی مزید مکمل گرفت حاصل کرکے اسے پورا کرتے ہیں۔
DBN ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں بغیر بتائے کہ یہ کیا ہے (اسے "غیر زیر نگرانی لرننگ" کہا جاتا ہے)۔ یہ اعداد و شمار میں پیٹرن کا پتہ لگانے کے لئے انہیں انتہائی قیمتی بناتا ہے جو ایک شخص کو سمجھنے کے لئے مشکل یا ناممکن لگتا ہے.
کیا DBNs کو اہم بناتا ہے؟
درجہ بندی کے اعداد و شمار کی نمائندگی کو سیکھنے کی صلاحیت کی وجہ سے DBN اہم ہیں۔ ان نمائندگیوں کو مختلف قسم کے ایپلی کیشنز جیسے درجہ بندی، بے ضابطگی کا پتہ لگانے، اور جہتی کمی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
DBNs کی غیر زیر نگرانی پری ٹریننگ کرنے کی صلاحیت، جو کم سے کم لیبل والے ڈیٹا کے ساتھ ڈیپ لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو بڑھا سکتی ہے، ایک اہم فائدہ ہے۔
DBNs کی درخواستیں کیا ہیں؟
سب سے اہم ایپلی کیشنز میں سے ایک ہے آبجیکٹ کا پتہ لگانا، جس میں DBNs کا استعمال مخصوص قسم کی چیزوں جیسے ہوائی جہاز، پرندے اور انسانوں کو پہچاننے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ان کا استعمال امیج جنریشن اور درجہ بندی، فلموں میں حرکت کا پتہ لگانے اور آواز کی پروسیسنگ کے لیے قدرتی زبان کی فہم کے لیے بھی کیا جاتا ہے۔
مزید برآں، ڈی بی این کو عام طور پر ڈیٹاسیٹس میں انسانی کرنسی کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ DBNs صحت کی دیکھ بھال اور بینکنگ، اور ٹیکنالوجی سمیت متعدد صنعتوں کے لیے ایک بہترین ٹول ہیں۔
5. ڈیپ انفورسمنٹ لرننگ نیٹ ورکس (DRLs)
دیپ کمک سیکھنا نیٹ ورکس (DRLs) گہرے اعصابی نیٹ ورکس کو کمک سیکھنے کی تکنیک کے ساتھ مربوط کرتے ہیں تاکہ ایجنٹوں کو آزمائش اور غلطی کے ذریعے پیچیدہ ماحول میں سیکھنے کی اجازت دی جا سکے۔
DRLs کا استعمال ایجنٹوں کو سکھانے کے لیے کیا جاتا ہے کہ ان کے ماحول کے ساتھ بات چیت کرکے اور ان کی غلطیوں سے سیکھ کر انعامی سگنل کو کیسے بہتر بنایا جائے۔
کیا چیز انہیں قابل ذکر بناتی ہے؟
وہ گیمنگ، روبوٹکس، اور خود مختار ڈرائیونگ سمیت متعدد ایپلی کیشنز میں مؤثر طریقے سے استعمال ہوتے رہے ہیں۔ DRLs اہم ہیں کیونکہ وہ خام حسی ان پٹ سے براہ راست سیکھ سکتے ہیں، جس سے ایجنٹوں کو ماحول کے ساتھ ان کے تعامل کی بنیاد پر فیصلے کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
اہم ایپلی کیشنز
DRLs کو حقیقی دنیا کے حالات میں استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ وہ مشکل مسائل کو سنبھال سکتے ہیں۔
DRLs کو کئی نمایاں سافٹ ویئر اور ٹیک پلیٹ فارمز میں شامل کیا گیا ہے، بشمول OpenAI's Gym، اتحاد کے ایم ایل ایجنٹس، اور گوگل کی ڈیپ مائنڈ لیب۔ AlphaGoگوگل کے ذریعہ بنایا گیا ہے۔ Deepmindمثال کے طور پر، عالمی چیمپئن کی سطح پر بورڈ گیم Go کھیلنے کے لیے DRL کو ملازمت دیتا ہے۔
ڈی آر ایل کا ایک اور استعمال روبوٹکس میں ہے، جہاں یہ روبوٹک ہتھیاروں کی نقل و حرکت کو کنٹرول کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جیسے کہ چیزوں کو پکڑنا یا اسٹیکنگ بلاکس۔ DRL کے بہت سے استعمال ہوتے ہیں اور یہ اس کے لیے ایک مفید ٹول ہیں۔ سیکھنے کے لیے ایجنٹوں کی تربیت اور پیچیدہ ترتیبات میں فیصلے کریں۔
6. آٹو اینکوڈرز
Autoencoders کی ایک دلچسپ قسم ہے۔ عصبی نیٹ ورک جس نے اسکالرز اور ڈیٹا سائنسدانوں دونوں کی دلچسپی پکڑ لی ہے۔ وہ بنیادی طور پر ڈیٹا کو کمپریس اور بحال کرنے کا طریقہ سیکھنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
ان پٹ ڈیٹا کو پے در پے پرتوں کے ذریعے فیڈ کیا جاتا ہے جو ڈیٹا کی جہت کو بتدریج کم کرتی ہے جب تک کہ اسے ان پٹ اور آؤٹ پٹ لیئرز سے کم نوڈس کے ساتھ ایک رکاوٹ پرت میں کمپریس نہ کر دیا جائے۔
اس کمپریسڈ نمائندگی کو پھر پرتوں کی ایک ترتیب کا استعمال کرتے ہوئے اصل ان پٹ ڈیٹا کو دوبارہ بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جو ڈیٹا کی جہت کو آہستہ آہستہ اس کی اصل شکل میں واپس لاتی ہے۔
یہ کیوں ضروری ہے؟
Autoencoders کا ایک اہم جزو ہیں۔ گہری سیکھنے کیونکہ وہ فیچر نکالنے اور ڈیٹا میں کمی کو ممکن بناتے ہیں۔
وہ آنے والے ڈیٹا کے کلیدی عناصر کی شناخت کرنے کے قابل ہیں اور انہیں ایک کمپریسڈ شکل میں ترجمہ کر سکتے ہیں جس کا اطلاق دوسرے کاموں جیسے درجہ بندی، گروپ بندی، یا نئے ڈیٹا کی تخلیق پر کیا جا سکتا ہے۔
ہم آٹو اینکوڈرز کہاں استعمال کرتے ہیں؟
بے ضابطگی کا پتہ لگانے، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور کمپیوٹر وژن صرف چند ایسے مضامین ہیں جہاں آٹو اینکوڈرز استعمال کیے جاتے ہیں۔ آٹو اینکوڈرز، مثال کے طور پر، کمپیوٹر ویژن میں امیج کمپریشن، امیج ڈینوائزنگ، اور تصویر کی ترکیب کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
ہم ٹیکسٹ تخلیق، متن کی درجہ بندی، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں متن کا خلاصہ جیسے کاموں میں Autoencoders استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ اعداد و شمار میں غیر معمولی سرگرمی کی نشاندہی کرسکتا ہے جو بے ضابطگی کی شناخت میں معمول سے ہٹ جاتی ہے۔
7. کیپسول نیٹ ورکس
کیپسول نیٹ ورکس ایک نیا ڈیپ لرننگ فن تعمیر ہے جسے Convolutional Neural Networks (CNNs) کے متبادل کے طور پر تیار کیا گیا ہے۔
کیپسول نیٹ ورکس دماغی اکائیوں کی گروپ بندی کے تصور پر مبنی ہیں جنہیں کیپسول کہا جاتا ہے جو کسی تصویر میں کسی خاص شے کی موجودگی کو پہچاننے اور اس کے اوصاف، جیسے واقفیت اور پوزیشن کو ان کے آؤٹ پٹ ویکٹرز میں انکوڈ کرنے کے ذمہ دار ہوتے ہیں۔ اس لیے کیپسول نیٹ ورکس مقامی تعاملات اور تناظر کے اتار چڑھاو کو CNNs سے بہتر طریقے سے منظم کر سکتے ہیں۔
ہم CNN کے مقابلے کیپسول نیٹ ورکس کا انتخاب کیوں کرتے ہیں؟
کیپسول نیٹ ورک مفید ہیں کیونکہ وہ تصویر میں اشیاء کے درمیان درجہ بندی کے تعلقات کو حاصل کرنے میں CNN کی مشکلات پر قابو پاتے ہیں۔ CNN مختلف سائز کی چیزوں کو پہچان سکتے ہیں لیکن یہ سمجھنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں کہ یہ چیزیں ایک دوسرے سے کیسے جڑتی ہیں۔
دوسری طرف، کیپسول نیٹ ورکس چیزوں اور ان کے ٹکڑوں کو پہچاننا سیکھ سکتے ہیں، ساتھ ہی یہ بھی سیکھ سکتے ہیں کہ انہیں کس طرح ایک تصویر میں جگہ جگہ رکھا جاتا ہے، جس سے وہ کمپیوٹر ویژن ایپلی کیشنز کے لیے ایک قابل عمل دعویدار بن جاتے ہیں۔
درخواستوں کے علاقے
کیپسول نیٹ ورکس نے پہلے ہی متعدد ایپلی کیشنز میں امید افزا نتائج کا مظاہرہ کیا ہے، بشمول تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کی شناخت، اور تصویر کی تقسیم۔
وہ طبی تصاویر میں چیزوں کو الگ کرنے، فلموں میں لوگوں کو پہچاننے، اور یہاں تک کہ 3D تصاویر میں سے 2D ماڈل بنانے کے لیے استعمال کیے گئے ہیں۔
اپنی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے، کیپسول نیٹ ورکس کو دیگر گہری سیکھنے کے فن تعمیرات جیسے جنریٹیو ایڈورسریئل نیٹ ورکس (GANs) اور ویریشنل آٹو اینکوڈرز (VAEs) کے ساتھ ملایا گیا ہے۔ گہرے سیکھنے کی سائنس کے ارتقا کے ساتھ ساتھ کیپسول نیٹ ورکس کمپیوٹر ویژن ٹیکنالوجیز کو بڑھانے میں تیزی سے اہم کردار ادا کرنے کی پیش گوئی کر رہے ہیں۔
مثال کے طور پر؛ نبابیل نیورو امیجنگ فائل کی اقسام کو پڑھنے اور لکھنے کے لیے ایک مشہور ازگر کا آلہ ہے۔ تصویر کی تقسیم کے لیے، یہ کیپسول نیٹ ورکس کو ملازمت دیتا ہے۔
8. توجہ پر مبنی ماڈلز
گہری سیکھنے کے ماڈل جو توجہ پر مبنی ماڈل کے طور پر جانا جاتا ہے، جو توجہ کے طریقہ کار کے طور پر بھی جانا جاتا ہے، کی درستگی کو بڑھانے کی کوشش کرتے ہیں مشین سیکھنے کے ماڈل. یہ ماڈل آنے والے ڈیٹا کی کچھ خصوصیات پر توجہ مرکوز کرکے کام کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں زیادہ موثر اور موثر پروسیسنگ ہوتی ہے۔
قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں میں جیسے کہ مشینی ترجمہ اور جذبات کا تجزیہ، توجہ کے طریقے کافی کامیاب ثابت ہوئے ہیں۔
ان کی کیا اہمیت ہے؟
توجہ پر مبنی ماڈلز مفید ہیں کیونکہ وہ پیچیدہ ڈیٹا کی زیادہ موثر اور موثر پروسیسنگ کو اہل بناتے ہیں۔
روایتی اعصابی نیٹ ورک تمام ان پٹ ڈیٹا کو یکساں طور پر اہم سمجھیں، جس کے نتیجے میں پروسیسنگ سست اور درستگی میں کمی واقع ہوتی ہے۔ توجہ دینے کے عمل ان پٹ ڈیٹا کے اہم پہلوؤں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جس سے تیز اور زیادہ درست پیشین گوئیاں ہو سکتی ہیں۔
استعمال کے علاقے
مصنوعی ذہانت کے میدان میں، توجہ کے طریقہ کار میں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج ہوتی ہے، بشمول قدرتی زبان کی پروسیسنگ، تصویر اور آڈیو کی شناخت، اور یہاں تک کہ بغیر ڈرائیور والی گاڑیاں۔
دھیان دینے کے طریقے، مثال کے طور پر، قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں مشینی ترجمہ کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں تاکہ سسٹم کو مخصوص الفاظ یا فقروں پر توجہ مرکوز کر سکے جو سیاق و سباق کے لیے ضروری ہیں۔
خود مختار کاروں میں توجہ دینے کے طریقے استعمال کیے جا سکتے ہیں تاکہ نظام کو اس کے گردونواح میں بعض اشیاء یا چیلنجوں پر توجہ مرکوز کرنے میں مدد ملے۔
9. ٹرانسفارمر نیٹ ورکس
ٹرانسفارمر نیٹ ورکس گہری سیکھنے کے ماڈل ہیں جو ڈیٹا کی ترتیب کو جانچتے اور تیار کرتے ہیں۔ وہ ایک وقت میں ایک عنصر کے ان پٹ کی ترتیب پر کارروائی کرکے اور ایک ہی یا مختلف لمبائی کا آؤٹ پٹ ترتیب تیار کرکے کام کرتے ہیں۔
ٹرانسفارمر نیٹ ورکس، معیاری ترتیب سے ترتیب والے ماڈلز کے برعکس، ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs) کا استعمال کرتے ہوئے ترتیب پر کارروائی نہیں کرتے ہیں۔ اس کے بجائے، وہ ترتیب کے ٹکڑوں کے درمیان روابط سیکھنے کے لیے خود توجہ دینے کے عمل کو استعمال کرتے ہیں۔
ٹرانسفارمر نیٹ ورکس کی اہمیت کیا ہے؟
حالیہ برسوں میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ کی ملازمتوں میں اپنی بہتر کارکردگی کے نتیجے میں ٹرانسفارمر نیٹ ورکس کی مقبولیت میں اضافہ ہوا ہے۔
وہ خاص طور پر متن کی تخلیق کے کاموں جیسے کہ زبان کا ترجمہ، متن کا خلاصہ، اور گفتگو کی تیاری کے لیے موزوں ہیں۔
ٹرانسفارمر نیٹ ورک RNN پر مبنی ماڈلز کے مقابلے کمپیوٹیشنل طور پر نمایاں طور پر زیادہ موثر ہوتے ہیں، جو انہیں بڑے پیمانے پر ایپلی کیشنز کے لیے ایک ترجیحی انتخاب بناتے ہیں۔
آپ کو ٹرانسفارمر نیٹ ورک کہاں مل سکتے ہیں؟
ٹرانسفارمر نیٹ ورک وسیع پیمانے پر ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں استعمال کیے جاتے ہیں، خاص طور پر قدرتی زبان کی پروسیسنگ۔
GPT (جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر) سیریز ایک نمایاں ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل ہے جسے زبان کے ترجمہ، متن کا خلاصہ، اور چیٹ بوٹ جنریشن جیسے کاموں کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔
BERT (ٹرانسفارمرز سے دو طرفہ انکوڈر نمائندگی) ایک اور عام ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل ہے جو قدرتی زبان کی فہمی ایپلی کیشنز جیسے سوال کے جواب اور جذبات کے تجزیہ کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔
دونوں جی پی ٹی اور BERT کے ساتھ بنائے گئے تھے۔ پی ٹورچ، ایک اوپن سورس ڈیپ لرننگ فریم ورک جو ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈلز تیار کرنے کے لیے مقبول رہا ہے۔
10. محدود بولٹزمین مشینیں (RBMs)
Restricted Boltzmann Machines (RBMs) غیر زیر نگرانی نیورل نیٹ ورک کی ایک قسم ہے جو تخلیقی انداز میں سیکھتی ہے۔ اعلی جہتی ڈیٹا سے ضروری خصوصیات سیکھنے اور نکالنے کی ان کی صلاحیت کی وجہ سے، وہ مشین لرننگ اور گہری تعلیم کے شعبوں میں بڑے پیمانے پر کام کرتے رہے ہیں۔
RBMs دو تہوں سے بنی ہوتی ہیں، دکھائی دینے والی اور چھپی ہوئی، ہر پرت میں وزنی کناروں سے جڑے نیوران کے ایک گروپ پر مشتمل ہوتا ہے۔ RBMs کو ایک امکانی تقسیم سیکھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو ان پٹ ڈیٹا کو بیان کرتا ہے۔
پابندی والی بولٹزمین مشینیں کیا ہیں؟
RBMs ایک تخلیقی سیکھنے کی حکمت عملی استعمال کرتے ہیں۔ RBMs میں، نظر آنے والی پرت ان پٹ ڈیٹا کی عکاسی کرتی ہے، جبکہ دفن شدہ پرت ان پٹ ڈیٹا کی خصوصیات کو انکوڈ کرتی ہے۔ دکھائی دینے والی اور چھپی ہوئی تہوں کا وزن ان کے ربط کی مضبوطی کو ظاہر کرتا ہے۔
RBMs ایک تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے تربیت کے دوران تہوں کے درمیان وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کرتے ہیں جسے متضاد ڈائیورجنس کہا جاتا ہے۔ متضاد ڈائیورجینس ایک غیر زیر نگرانی سیکھنے کی حکمت عملی ہے جو ماڈل کی پیشین گوئی کے امکانات کو زیادہ سے زیادہ کرتی ہے۔
محدود بولٹزمین مشینوں کی کیا اہمیت ہے؟
RBMs میں اہم ہیں۔ مشین لرننگ اور گہری سیکھنے کی وجہ سے وہ بڑی مقدار میں ڈیٹا سے متعلقہ خصوصیات سیکھ اور نکال سکتے ہیں۔
وہ تصویر اور تقریر کی شناخت کے لیے بہت مؤثر ہیں، اور ان کو متعدد ایپلی کیشنز میں استعمال کیا گیا ہے جیسے کہ تجویز کنندہ کے نظام، بے ضابطگی کا پتہ لگانے، اور جہت میں کمی۔ RBMs وسیع ڈیٹا سیٹس میں پیٹرن تلاش کر سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں اعلیٰ پیشین گوئیاں اور بصیرتیں ملتی ہیں۔
محدود بولٹزمین مشینیں کہاں استعمال کی جا سکتی ہیں؟
RBMs کے لیے درخواستوں میں جہت میں کمی، بے ضابطگی کا پتہ لگانے، اور سفارشی نظام شامل ہیں۔ RBMs خاص طور پر جذباتی تجزیہ کے لیے مددگار ہیں۔ موضوع ماڈلنگ قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے تناظر میں۔
گہرے یقین کے نیٹ ورکس، ایک قسم کا اعصابی نیٹ ورک جو آواز اور تصویر کی شناخت کے لیے استعمال ہوتا ہے، RBMs کو بھی استعمال کرتا ہے۔ ڈیپ بیلیف نیٹ ورک ٹول باکس، TensorFlow، اور تھیانو سافٹ ویئر یا ٹیکنالوجی کی کچھ خاص مثالیں ہیں جو RBMs استعمال کرتی ہیں۔
لپیٹ
گہری سیکھنے کے ماڈل مختلف صنعتوں میں زیادہ سے زیادہ اہم ہوتے جا رہے ہیں، بشمول تقریر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور کمپیوٹر ویژن۔
Convolutional Neural Networks (CNNs) اور Recurrent Neural Networks (RNNs) نے سب سے زیادہ وعدہ دکھایا ہے اور بہت ساری ایپلی کیشنز میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے، تاہم، تمام ڈیپ لرننگ ماڈلز کے اپنے فوائد اور نقصانات ہیں۔
تاہم، محققین اب بھی Restricted Boltzmann Machines (RBMs) اور ڈیپ لرننگ ماڈلز کی دیگر اقسام کو تلاش کر رہے ہیں کیونکہ ان کے بھی خاص فوائد ہیں۔
نئے اور تخلیقی ماڈلز کی تخلیق متوقع ہے کیونکہ گہرائی سے سیکھنے کا شعبہ مزید مشکل مسائل سے نمٹنے کے لیے آگے بڑھ رہا ہے۔
جواب دیجئے