اگر آپ سافٹ ویئر انجینئرنگ کے بڑے، ڈیٹا سائنس کے محقق، یا عام طور پر ٹیک کے شوقین ہیں تو آپ کو مصنوعی ذہانت (AI) کے سرکردہ ذیلی شعبے سے آگاہ ہونا چاہیے جسے مشین لرننگ کہا جاتا ہے۔
آپ کو AI کی بہت سی دلچسپ ایپلی کیشنز سے بھی آگاہ ہونا چاہیے جن میں سادہ پیٹرن کا پتہ لگانے اور اسپیچ ریکگنیشن سے لے کر سمارٹ انٹیگریٹڈ ورچوئل اسسٹنٹس تک شامل ہیں۔ یہ ایپلی کیشنز اور بہت کچھ مشین لرننگ انجینئرز کی کوششوں سے ممکن ہوا ہے۔
اس مضمون میں بتایا گیا ہے کہ یہ انجینئر کون ہیں، وہ کیا کرتے ہیں، اور آپ کو ایک ماہر ایم ایل انجینئر بننے کے لیے کون سی مہارتیں ضروری ہیں۔
مشین لرننگ انجینئرز کیا کرتے ہیں؟
مشین لرننگ (ML) انجینئرز تجزیاتی اور مسائل کو حل کرنے والی ریاضی کی مہارتوں کو سافٹ ویئر پروگرامنگ ٹیکنالوجی کے ساتھ جوڑتے ہیں تاکہ حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے AI سسٹم بنائیں۔ ایک ایم ایل انجینئر کو دی گئی ضرورت کے مطابق ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے ڈیٹا تجزیہ کار کے طور پر کام کرنے اور دیے گئے ڈیٹا سیٹ پر ایک ماڈل کی شکل میں ایم ایل الگورتھم بنانے، تربیت دینے، تصدیق کرنے اور جانچنے کے لیے ضروری ہے۔
ایسے انجینئرز ٹیک ڈپارٹمنٹ میں کسی کمپنی کے ساتھ آزادانہ طور پر بطور پروگرامر یا جدید ترین ML مسائل پر ایک محقق کے طور پر کام کر سکتے ہیں۔ کسی بھی طرح سے، ایم ایل انجینئر کے طور پر اہل ہونے کے لیے مہارت کے بہت سے تقاضے ہیں جن کو پورا کرنے کی ضرورت ہے۔ ذیل میں ان مہارتوں پر تفصیل سے بات کی گئی ہے۔
5 ایم ایل ہنر کا ہونا ضروری ہے۔
1. امکان اور شماریاتی تجزیہ
ML کی شرائط میں سے ایک میں امکانات اور اعدادوشمار سمیت موضوعات کی درمیانی تفہیم شامل ہے۔ یہ ضروری ہے کیونکہ ایم ایل الگورتھم اور ماڈل ان ریاضیاتی اصولوں پر مبنی ہیں اور ان کے بغیر تعمیر نہیں کیے جا سکتے۔
امکان خاص طور پر اہم ہے جب یہ ان پٹ، آؤٹ پٹ، اور حقیقی دنیا کی غیر یقینی صورتحال سے نمٹنے کے لئے آتا ہے. ML میں استعمال ہونے والے امکان کے کچھ اصولوں میں مشروط امکان، Bayes قاعدہ، امکان اور آزادی شامل ہیں۔ اعدادوشمار ہمیں ایم ایل ماڈلز کی تعمیر کے لیے ضروری اقدامات فراہم کرتے ہیں جن میں وسط، درمیانی، تغیر، تقسیم (یکساں، نارمل، دو نامی، پوسن) اور تجزیہ کے طریقے بشمول مفروضے کی جانچ شامل ہیں۔
2. پروگرامنگ کے بنیادی اصول
ایم ایل کی ایک اور شرط پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ ہے۔ اس میں ڈیٹا سٹرکچرز کی منصفانہ تفہیم شامل ہے، بشمول اسٹیک، قطار، کثیر جہتی صفیں، درخت، گراف، وغیرہ، اور الگورتھم، بشمول تلاش، ترتیب، اصلاح، متحرک پروگرامنگ وغیرہ۔
اپنی زبان کا انتخاب کریں
کی شرائط میں پروگرامنگ زبانوں، ML کے لیے سیکھنے کے لیے سب سے بہتر Python ہے جس کے بعد Java ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ Python کو دستیاب کوڈ، فریم ورک اور کمیونٹی کی مدد کے لحاظ سے سب سے زیادہ آن لائن سپورٹ حاصل ہے۔
اپنا IDE جانیں۔
اگلا مرحلہ اپنے آپ کو ایک مربوط ترقیاتی ماحول (IDE) سے واقف کرانا ہے۔ چونکہ ہم کافی زیادہ مقدار میں ڈیٹا ہینڈل کر رہے ہیں آپ کا IDE ایک سادہ کمانڈ لائن انٹرفیس (CLI) نہیں ہو سکتا بلکہ ایک ٹول جیسا کہ Visual Studio Code یا Jupyter نوٹ بک. Python کی طرح، Jupyter کو سب سے زیادہ آن لائن سپورٹ حاصل ہے اور اسے بہت سے ML انسٹرکٹرز تعلیمی مقاصد کے لیے بھی استعمال کرتے ہیں۔
لائبریریوں کو سمجھیں۔
لائبریریاں وسائل کا ایک مجموعہ ہیں جنہیں استعمال کرنے سے پہلے کسی پروگرام میں درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ ٹینسرفلو، کیراس، پائ ٹارچ، پانڈاس، میٹپلوٹلیب، نمپی وغیرہ جیسی متعدد ایم ایل لائبریریاں ہیں۔ پروگرامنگ کو آسان اور زیادہ انٹرایکٹو بنانے کے لیے ایم ایل انجینئر کے لیے ایم ایل اور ڈیٹا ہینڈلنگ لائبریریوں کی اچھی سمجھ ہونا ضروری ہے۔
3. ڈیٹا ماڈلنگ اور تشخیص
ML کے ضروری حصوں میں سے ایک مفید نمونوں کو تلاش کرنے کے لیے دیے گئے ڈیٹاسیٹ کے بنیادی ڈھانچے کا تخمینہ لگانے کا عمل ہے، یعنی ارتباط، کلسٹرز، eigenvectors۔ ہمیں اعداد و شمار کی مثالوں کی خصوصیات بشمول رجعت، درجہ بندی، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کی بھی ضرورت ہوگی۔ ایک ایم ایل انجینئر کو درستگی میٹرک اور حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے دیئے گئے ماڈل کی جانچ کرنے کے قابل ہونے کی ضرورت ہے۔
4. مشین لرننگ الگورتھم کا اطلاق کرنا
ایم ایل کا ایک اور ضروری حصہ ایم ایل الگورتھم کو لاگو کرنے کے قابل ہے۔ یہ بات قابل غور ہے کہ آپ کا اپنا ماڈل بنانا غیر معمولی بات ہے کیونکہ متعدد ایم ایل ماڈلز اور اس پر عمل درآمد پہلے سے ہی کیراس اور اسکیٹ لرن جیسی لائبریریوں میں دستیاب ہے۔ تاہم، ان ماڈلز کو انتہائی مؤثر طریقے سے اور ڈیٹاسیٹ کے مطابق لاگو کرنے کے لیے مہارت اور عمومی طور پر ML ماڈلز کی اچھی سطح کی سمجھ دونوں کی ضرورت ہوتی ہے۔
ایک ایم ایل انجینئر کو مختلف طریقوں کے متعلقہ فوائد اور نقصانات اور ممکنہ مسائل جیسے اوور فٹنگ، کم فٹنگ، تعصب، اور تغیر کے مسائل سے بھی آگاہ ہونا ضروری ہے۔
5. نیورل نیٹ ورکس بنائیں
نیورل نیٹ ورکس (NNs) ML کے ذیلی فیلڈ کا حصہ ہیں جسے کہا جاتا ہے۔ گہری سیکھنا اور جب ضروری ML مہارتوں کی بات آتی ہے تو یہ زیادہ توسیع شدہ ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، ML کی زیادہ عملی ایپلی کیشنز میں، ہمیں اپنے AI سسٹمز کے لیے زیادہ طاقتور ماڈل بنانے کے لیے NNs کے بارے میں کچھ سمجھنا ضروری ہے۔
ایک NN طاقتور ایم ایل ماڈل بنانے کے لیے تہوں اور نیوران کا استعمال کرتا ہے۔ ایک ایم ایل انجینئر کو NNs بنانے، تربیت دینے، تصدیق کرنے اور جانچنے کے قابل ہونا چاہیے۔
نتیجہ
اب آپ کو اچھی طرح سمجھنا چاہئے کہ کون ہے۔ مشین لرننگ انجینئرز ہیں، وہ کیا کرتے ہیں، اور اپنا سفر شروع کرنے کے لیے آپ کے لیے کون سی مہارتیں ضروری ہیں۔ آپ کو امکانات، شماریاتی تجزیہ، پروگرامنگ، ڈیٹا ماڈلنگ، الگورتھم ایپلی کیشنز، اور اعصابی نیٹ ورک کی تعمیر طاقتور AI اور ML حل بنانے کے لیے۔
ہمیں تبصرے میں بتائیں کہ آیا مضمون مددگار تھا اور آپ کے خیال میں ایک ماہر ایم ایل انجینئر بننے کے لیے سب سے اہم مہارت کیا ہے۔
جواب دیجئے