کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
- 1. ٹائٹینک
- 2. آئرش پھولوں کی درجہ بندی
- 3. بوسٹن ہاؤس کی قیمت کی پیشن گوئی
- 4. شراب کے معیار کی جانچ
- 5. اسٹاک مارکیٹ کی پیشن گوئی
- 6. فلم کی سفارش
- 7. اہلیت کی پیشن گوئی لوڈ کریں۔
- 8. ٹویٹر ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے جذبات کا تجزیہ
- 9. مستقبل کی فروخت کی پیشن گوئی
- 10. جعلی خبروں کا پتہ لگانا
- 11. کوپن کی خریداری کی پیشن گوئی
- 12. کسٹمر کرن کی پیشن گوئی
- 13. والمارٹ سیلز فورکاسٹنگ
- 14. Uber ڈیٹا تجزیہ
- 15. Covid-19 تجزیہ
- نتیجہ
مشین لرننگ اس بات کا ایک سادہ مطالعہ ہے کہ کس طرح کمپیوٹر پروگرام یا الگورتھم کو تعلیم دی جائے تاکہ اعلیٰ سطح پر پیش کردہ مخصوص کام میں بتدریج بہتری لائی جا سکے۔ تصویر کی شناخت، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے، سفارشی نظام، اور دیگر مشین لرننگ ایپلی کیشنز پہلے ہی مقبول ثابت ہو چکے ہیں۔
ML ملازمتیں انسانی کام کو آسان اور موثر بناتی ہیں، وقت کی بچت اور اعلیٰ معیار کے نتائج کو یقینی بناتی ہیں۔ یہاں تک کہ گوگل، دنیا کا سب سے مشہور سرچ انجن استعمال کرتا ہے۔ مشین لرننگ.
صارف کے استفسار کا تجزیہ کرنے اور نتائج کی بنیاد پر نتائج کو تبدیل کرنے سے لے کر سوال کے سلسلے میں رجحان ساز عنوانات اور اشتہارات دکھانے تک، مختلف قسم کے اختیارات دستیاب ہیں۔
ٹکنالوجی جو ادراک اور خود کو درست کرنے والی دونوں ہے مستقبل میں زیادہ دور نہیں ہے۔
شروع کرنے کے سب سے بڑے طریقوں میں سے ایک پراجیکٹ کو ڈیزائن کرنا ہے۔ لہذا، ہم نے آپ کو شروع کرنے کے لیے مبتدیوں کے لیے مشین لرننگ کے 15 اعلیٰ منصوبوں کی فہرست مرتب کی ہے۔
1. ٹائٹینک
مشین لرننگ کے بارے میں مزید جاننے میں دلچسپی رکھنے والے ہر فرد کے لیے یہ اکثر سب سے بڑا اور سب سے زیادہ پر لطف کام سمجھا جاتا ہے۔ Titanic چیلنج ایک مشہور مشین لرننگ پروجیکٹ ہے جو Kaggle ڈیٹا سائنس پلیٹ فارم سے واقفیت حاصل کرنے کا ایک اچھا طریقہ بھی ہے۔ ٹائٹینک ڈیٹاسیٹ بدقسمت جہاز کے ڈوبنے کے حقیقی ڈیٹا سے بنا ہے۔
اس میں اس شخص کی عمر، سماجی اقتصادی حیثیت، جنس، کیبن نمبر، روانگی کی بندرگاہ، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ آیا وہ زندہ بچ گئے جیسی تفصیلات شامل ہیں!
K-Nearest Neighbour تکنیک اور فیصلہ کن درختوں کی درجہ بندی اس منصوبے کے بہترین نتائج پیدا کرنے کے لیے پرعزم تھے۔ اگر آپ اپنے کو بہتر بنانے کے لیے ایک تیز ویک اینڈ چیلنج تلاش کر رہے ہیں۔ مشین لرننگ کی صلاحیتیں۔کاگل پر یہ آپ کے لیے ہے۔
2. آئرش پھولوں کی درجہ بندی
ابتدائی افراد کو آئیرس پھولوں کی درجہ بندی کا منصوبہ پسند ہے، اور اگر آپ مشین لرننگ میں نئے ہیں تو یہ شروع کرنے کے لیے ایک بہترین جگہ ہے۔ سیپلوں اور پنکھڑیوں کی لمبائی ایرس کے پھولوں کو دوسری پرجاتیوں سے ممتاز کرتی ہے۔ اس پروجیکٹ کا مقصد پھولوں کو تین انواع میں الگ کرنا ہے: ورجینیا، سیٹوسا، اور ورسکلر۔
درجہ بندی کی مشقوں کے لیے، پراجیکٹ میں آئیرس فلاور ڈیٹاسیٹ کا استعمال کیا جاتا ہے، جو سیکھنے والوں کو عددی اقدار اور ڈیٹا سے نمٹنے کے بنیادی اصولوں کو سیکھنے میں مدد کرتا ہے۔ ایرس فلاور ڈیٹاسیٹ ایک چھوٹا سا ہے جسے اسکیلنگ کی ضرورت کے بغیر میموری میں محفوظ کیا جاسکتا ہے۔
3. بوسٹن ہاؤس کی قیمت کی پیشن گوئی
ایک اور معروف مشین لرننگ میں نوزائیدہوں کے لیے ڈیٹا سیٹ بوسٹن ہاؤسنگ ڈیٹا ہے۔ اس کا مقصد بوسٹن کے مختلف محلوں میں گھریلو اقدار کی پیش گوئی کرنا ہے۔ اس میں عمر، پراپرٹی ٹیکس کی شرح، جرائم کی شرح، اور یہاں تک کہ ملازمت کے مراکز سے قربت جیسے اہم اعدادوشمار شامل ہیں، یہ سبھی مکانات کی قیمتوں کو متاثر کر سکتے ہیں۔
ڈیٹاسیٹ سادہ اور چھوٹا ہے، جس کی وجہ سے نوآموزوں کے لیے تجربہ کرنا آسان ہے۔ یہ جاننے کے لیے کہ کون سے عوامل بوسٹن میں جائیداد کی قیمت کو متاثر کرتے ہیں، مختلف پیرامیٹرز پر رجعت کی تکنیکوں کو بہت زیادہ استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ رجعت کی تکنیکوں پر عمل کرنے اور اس بات کا اندازہ لگانے کے لیے ایک بہترین جگہ ہے کہ وہ کتنی اچھی طرح سے کام کرتی ہیں۔
4. شراب کے معیار کی جانچ
شراب ایک غیر معمولی الکوحل والا مشروب ہے جس کے لیے برسوں کا خمیر درکار ہوتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، شراب کی قدیم بوتل ایک مہنگی اور اعلیٰ معیار کی شراب ہے۔ شراب کی مثالی بوتل کا انتخاب کرنے کے لیے شراب چکھنے کے برسوں کے علم کی ضرورت ہوتی ہے، اور یہ ایک ہٹ یا مس ہونے والا عمل ہو سکتا ہے۔
وائن کوالٹی ٹیسٹ پروجیکٹ فزیکو کیمیکل ٹیسٹ جیسے الکحل کی سطح، مقررہ تیزابیت، کثافت، پی ایچ، اور دیگر عوامل کا استعمال کرتے ہوئے شراب کی جانچ کرتا ہے۔ یہ منصوبہ شراب کے معیار اور مقدار کا بھی تعین کرتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، شراب کی خریداری ایک ہوا کا جھونکا بن جاتی ہے۔
5. اسٹاک مارکیٹ کی پیشن گوئی
یہ اقدام دلچسپ ہے کہ آیا آپ مالیاتی شعبے میں کام کرتے ہیں یا نہیں۔ سٹاک مارکیٹ کے اعداد و شمار کا بڑے پیمانے پر ماہرین تعلیم، کاروبار اور یہاں تک کہ ثانوی آمدنی کے ذریعہ کے ذریعہ مطالعہ کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا سائنسدان کی ٹائم سیریز ڈیٹا کا مطالعہ اور دریافت کرنے کی صلاحیت بھی بہت ضروری ہے۔ اسٹاک مارکیٹ سے ڈیٹا شروع کرنے کے لئے ایک بہترین جگہ ہے۔
کوشش کا جوہر اسٹاک کی مستقبل کی قیمت کی پیشن گوئی کرنا ہے۔ یہ موجودہ مارکیٹ کی کارکردگی کے ساتھ ساتھ پچھلے سالوں کے اعدادوشمار پر مبنی ہے۔ Kaggle 50 سے NIFTY-2000 انڈیکس پر ڈیٹا اکٹھا کر رہا ہے، اور فی الحال اسے ہفتہ وار اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔ 1 جنوری 2000 سے، اس میں 50 سے زیادہ تنظیموں کے اسٹاک کی قیمتیں شامل ہیں۔
6. فلم کی سفارش
مجھے یقین ہے کہ آپ کو اچھی فلم دیکھنے کے بعد یہ احساس ہوا ہوگا۔ کیا آپ نے کبھی اسی طرح کی فلمیں دیکھ کر اپنے حواس کو تیز کرنے کا جذبہ محسوس کیا ہے؟
ہم جانتے ہیں کہ OTT سروسز جیسے Netflix نے اپنے سفارشی نظام کو نمایاں طور پر بہتر کیا ہے۔ بطور مشین لرننگ طالب علم، آپ کو یہ سمجھنے کی ضرورت ہوگی کہ اس طرح کے الگورتھم کس طرح کلائنٹس کو ان کی ترجیحات اور جائزوں کی بنیاد پر نشانہ بناتے ہیں۔
Kaggle پر سیٹ کردہ IMDB ڈیٹا ممکنہ طور پر سب سے مکمل ہے، جس سے فلم کے عنوان، کسٹمر کی درجہ بندی، صنف اور دیگر عوامل کی بنیاد پر سفارشی ماڈلز کا اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔ یہ مواد پر مبنی فلٹرنگ اور فیچر انجینئرنگ کے بارے میں جاننے کا ایک بہترین طریقہ بھی ہے۔
7. اہلیت کی پیشن گوئی لوڈ کریں۔
دنیا قرضوں کے گرد گھومتی ہے۔ بینکوں کے منافع کا بڑا ذریعہ قرضوں پر سود سے آتا ہے۔ اس لیے وہ ان کا بنیادی کاروبار ہیں۔
افراد یا افراد کے گروہ مستقبل میں اس کی قدر میں اضافہ دیکھنے کی امید میں کسی فرم میں پیسہ لگا کر ہی معیشت کو بڑھا سکتے ہیں۔ بعض اوقات اس نوعیت کا خطرہ مول لینے اور بعض دنیوی لذتوں میں حصہ لینے کے لیے قرض لینا ضروری ہوتا ہے۔
قرض قبول کرنے سے پہلے، بینکوں کے پاس عام طور پر کافی سخت عمل ہوتا ہے۔ چونکہ قرضے بہت سے لوگوں کی زندگی کا ایک اہم پہلو ہوتے ہیں، اس لیے قرض کے لیے اہلیت کی پیشین گوئی کرنا جس کے لیے کوئی درخواست دیتا ہے انتہائی فائدہ مند ہو گا، جس سے قرض کو قبول یا انکار کیے جانے کے علاوہ بہتر منصوبہ بندی کی اجازت دی جائے گی۔
8. ٹویٹر ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے جذباتی تجزیہ
شکریہ سوشل میڈیا نیٹ ورکس ٹویٹر، فیس بک، اور ریڈٹ کی طرح، رائے اور رجحانات کو بڑھانا کافی آسان ہو گیا ہے۔ اس معلومات کا استعمال واقعات، لوگوں، کھیلوں اور دیگر موضوعات پر رائے کو ختم کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ رائے کان کنی سے متعلق مشین لرننگ کے اقدامات کو مختلف ترتیبات میں لاگو کیا جا رہا ہے، بشمول سیاسی مہمات اور ایمیزون پروڈکٹ کی تشخیص۔
یہ منصوبہ آپ کے پورٹ فولیو میں لاجواب نظر آئے گا! جذبات کا پتہ لگانے اور پہلو پر مبنی تجزیہ کے لیے، سپورٹ ویکٹر مشینیں، رجعت، اور درجہ بندی الگورتھم جیسی تکنیکوں کو بڑے پیمانے پر استعمال کیا جا سکتا ہے (حقائق اور آراء تلاش کرنا)۔
9. مستقبل کی فروخت کی پیشن گوئی
بڑے B2C کاروبار اور تاجر یہ جاننا چاہتے ہیں کہ ان کی انوینٹری میں ہر ایک پروڈکٹ کتنی فروخت ہوگی۔ فروخت کی پیشن گوئی کاروباری مالکان کو اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرتی ہے کہ کن چیزوں کی زیادہ مانگ ہے۔ فروخت کی درست پیشین گوئی سے ضیاع میں نمایاں کمی آئے گی جبکہ مستقبل کے بجٹ پر بڑھتے ہوئے اثرات کا تعین بھی ہو گا۔
والمارٹ، IKEA، بگ باسکٹ، اور بگ بازار جیسے خوردہ فروش مصنوعات کی طلب کا اندازہ لگانے کے لیے فروخت کی پیشن گوئی کا استعمال کرتے ہیں۔ ایسے ایم ایل پروجیکٹس کی تعمیر کے لیے آپ کو خام ڈیٹا کو صاف کرنے کی مختلف تکنیکوں سے واقف ہونا چاہیے۔ نیز، رجعت کے تجزیہ کی اچھی گرفت، خاص طور پر سادہ لکیری رجعت کی ضرورت ہے۔
اس قسم کے کاموں کے لیے، آپ کو Dora، Scrubadub، Pandas، NumPy، اور دیگر جیسی لائبریریوں کو ملازمت دینے کی ضرورت ہوگی۔
10. جعلی خبروں کا پتہ لگانا
یہ مشین لرننگ کی ایک اور جدید کوشش ہے جس کا مقصد اسکول کے بچوں کے لیے ہے۔ جیسا کہ ہم سب جانتے ہیں کہ جعلی خبریں جنگل کی آگ کی طرح پھیل رہی ہیں۔ سوشل میڈیا پر ہر چیز دستیاب ہے، افراد کو جوڑنے سے لے کر روزانہ کی خبریں پڑھنے تک۔
نتیجتاً، جھوٹی خبروں کا پتہ لگانا ان دنوں بہت مشکل ہو گیا ہے۔ بہت سے بڑے سوشل میڈیا نیٹ ورکس، جیسے کہ فیس بک اور ٹویٹر، پوسٹنگ اور فیڈز میں جعلی خبروں کا پتہ لگانے کے لیے الگورتھم پہلے سے ہی موجود ہیں۔
جھوٹی خبروں کی نشاندہی کرنے کے لیے، اس قسم کے ML پروجیکٹ کو متعدد NLP طریقوں اور درجہ بندی الگورتھم (PassiveAggressiveClassifier یا Naive Bayes classifier) کی مکمل تفہیم کی ضرورت ہے۔
11. کوپن کی خریداری کی پیشن گوئی
2020 میں جب کورونا وائرس نے کرہ ارض پر حملہ کیا تو صارفین تیزی سے آن لائن خریداری پر غور کر رہے ہیں۔ نتیجتاً، خریداری کے ادارے اپنے کاروبار کو آن لائن منتقل کرنے پر مجبور ہو گئے ہیں۔
دوسری طرف، صارفین اب بھی زبردست پیشکشوں کی تلاش میں ہیں، جیسے وہ اسٹورز میں تھے، اور تیزی سے سپر سیونگ کوپنز کی تلاش میں ہیں۔ یہاں تک کہ ایسی ویب سائٹیں بھی ہیں جو ایسے کلائنٹس کے لیے کوپن بنانے کے لیے وقف ہیں۔ آپ مشین لرننگ میں ڈیٹا مائننگ، ڈیٹا کو دیکھنے کے لیے بار گراف، پائی چارٹس، اور ہسٹوگرام تیار کرنے، اور اس پروجیکٹ کے ساتھ فیچر انجینئرنگ کے بارے میں جان سکتے ہیں۔
پیشین گوئیاں پیدا کرنے کے لیے، آپ NA کی قدروں اور متغیرات کی کوزائن مماثلت کو منظم کرنے کے لیے ڈیٹا کے نقوش کے طریقوں کو بھی دیکھ سکتے ہیں۔
12. کسٹمر چرن کی پیشن گوئی
صارفین کمپنی کا سب سے اہم اثاثہ ہیں، اور ان کا رکھنا کسی بھی کاروبار کے لیے بہت ضروری ہے جس کا مقصد آمدنی کو بڑھانا اور ان کے ساتھ طویل مدتی بامعنی روابط استوار کرنا ہے۔
مزید برآں، نئے کلائنٹ کو حاصل کرنے کی لاگت موجودہ کو برقرار رکھنے کی لاگت سے پانچ گنا زیادہ ہے۔ کسٹمر چرن/ایٹریشن ایک معروف کاروباری مسئلہ ہے جس میں گاہک یا سبسکرائبر کسی سروس یا کمپنی کے ساتھ کاروبار کرنا چھوڑ دیتے ہیں۔
وہ مثالی طور پر اب ادائیگی کرنے والے صارف نہیں رہیں گے۔ ایک گاہک کو منحرف سمجھا جاتا ہے اگر گاہک کے کمپنی کے ساتھ آخری بار بات چیت کرنے کے بعد سے ایک خاص وقت گزر چکا ہو۔ اس بات کی نشاندہی کرنا کہ آیا کوئی کلائنٹ منتھن کرے گا، نیز تیزی سے متعلقہ معلومات دینا جس کا مقصد گاہک کو برقرار رکھنا ہے، منتھن کو کم کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
ہمارے دماغ لاکھوں کلائنٹس کے لیے کسٹمر ٹرن اوور کا اندازہ لگانے سے قاصر ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں مشین لرننگ مدد کر سکتی ہے۔
13. والمارٹ سیلز کی پیشن گوئی
مشین لرننگ کی سب سے نمایاں ایپلی کیشنز میں سے ایک سیلز کی پیشن گوئی ہے، جس میں مصنوعات کی فروخت پر اثر انداز ہونے والی خصوصیات کا پتہ لگانا اور مستقبل میں فروخت کے حجم کا اندازہ لگانا شامل ہے۔
والمارٹ ڈیٹاسیٹ، جس میں 45 مقامات سے سیلز ڈیٹا ہوتا ہے، اس مشین لرننگ اسٹڈی میں استعمال کیا جاتا ہے۔ فی اسٹور فروخت، زمرہ کے لحاظ سے، ہفتہ وار بنیادوں پر ڈیٹا سیٹ میں شامل ہیں۔ اس مشین لرننگ پروجیکٹ کا مقصد ہر آؤٹ لیٹ میں ہر شعبہ کے لیے سیلز کا اندازہ لگانا ہے تاکہ وہ ڈیٹا پر مبنی چینل کی اصلاح اور انوینٹری کی منصوبہ بندی کے بہتر فیصلے کر سکیں۔
والمارٹ ڈیٹاسیٹ کے ساتھ کام کرنا مشکل ہے کیونکہ اس میں منتخب کردہ مارک ڈاؤن ایونٹس ہوتے ہیں جن کا سیلز پر اثر پڑتا ہے اور اس پر غور کیا جانا چاہیے۔
14. Uber ڈیٹا تجزیہ
جب مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کو ان کی ایپس میں لاگو کرنے اور انٹیگریٹ کرنے کی بات آتی ہے تو مقبول رائیڈ شیئرنگ سروس بھی پیچھے نہیں ہے۔ ہر سال، یہ اربوں دوروں پر کارروائی کرتا ہے، جس سے مسافر دن یا رات کے کسی بھی وقت سفر کر سکتے ہیں۔
چونکہ اس کے پاس اتنا بڑا کلائنٹ بیس ہے، اس لیے اسے صارفین کی شکایات کو جلد از جلد حل کرنے کے لیے غیر معمولی کسٹمر سروس کی ضرورت ہے۔
Uber کے پاس لاکھوں پک اپس کا ڈیٹاسیٹ ہے جسے وہ بصیرت سے پردہ اٹھانے اور کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے کلائنٹ کے دوروں کا تجزیہ اور ڈسپلے کرنے کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔
15. کوویڈ 19 کا تجزیہ
CoVID-19 نے آج پوری دنیا کو اپنی لپیٹ میں لے لیا ہے، نہ کہ محض ایک وبائی بیماری کے معنی میں۔ جب کہ طبی ماہرین موثر ویکسین پیدا کرنے اور دنیا کو حفاظتی ٹیکوں پر توجہ دے رہے ہیں، ڈیٹا سائنسدانوں زیادہ پیچھے نہیں ہیں.
نئے کیسز، روزانہ کی فعال گنتی، اموات اور جانچ کے اعدادوشمار سبھی کو عام کیا جا رہا ہے۔ پچھلی صدی کے سارس کے پھیلنے کی بنیاد پر روزانہ کی بنیاد پر پیشن گوئیاں کی جاتی ہیں۔ اس کے لیے، آپ ریگریشن تجزیہ استعمال کر سکتے ہیں اور ویکٹر مشین پر مبنی پیشن گوئی کے ماڈلز کو سپورٹ کر سکتے ہیں۔
نتیجہ
خلاصہ کرنے کے لیے، ہم نے کچھ اعلیٰ ML پروجیکٹس پر تبادلہ خیال کیا ہے جو مشین لرننگ پروگرامنگ کو جانچنے کے ساتھ ساتھ اس کے آئیڈیاز کو سمجھنے اور اس پر عمل درآمد کرنے میں آپ کی مدد کریں گے۔ مشین لرننگ کو ضم کرنے کا طریقہ جاننا آپ کو اپنے پیشے میں آگے بڑھنے میں مدد دے سکتا ہے کیونکہ ٹیکنالوجی ہر صنعت میں کام کرتی ہے۔
مشین لرننگ سیکھنے کے دوران، ہم تجویز کرتے ہیں کہ آپ اپنے تصورات پر عمل کریں اور اپنے تمام الگورتھم لکھیں۔ سیکھنے کے دوران الگورتھم لکھنا کسی پروجیکٹ کو انجام دینے سے زیادہ اہم ہے، اور یہ آپ کو مضامین کو صحیح طریقے سے سمجھنے میں ایک فائدہ بھی فراہم کرتا ہے۔
جواب دیجئے