کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
اب ہم کمپیوٹر کی بدولت خلا کی وسعت اور ذیلی ایٹمی ذرات کی منٹ کی پیچیدگیوں کا حساب لگا سکتے ہیں۔
کمپیوٹر انسانوں کو شکست دیتے ہیں جب یہ گنتی اور حساب کرنے کے ساتھ ساتھ منطقی ہاں/نہیں کے عمل کی پیروی کرتے ہیں، الیکٹران اس کی سرکٹری کے ذریعے روشنی کی رفتار سے سفر کرتے ہیں۔
تاہم، ہم انہیں اکثر "ذہین" کے طور پر نہیں دیکھتے کیونکہ، ماضی میں، کمپیوٹر انسانوں کے ذریعہ سکھائے گئے (پروگرام کیے بغیر) کچھ بھی نہیں کر سکتے تھے۔
مشین لرننگ، بشمول گہری تعلیم اور مصنوعی ذہانتسائنسی اور ٹیکنالوجی کی سرخیوں میں ایک بزور لفظ بن گیا ہے۔
مشین لرننگ بظاہر ہر جگہ موجود ہے، لیکن بہت سے لوگ جو اس لفظ کو استعمال کرتے ہیں وہ مناسب طریقے سے اس کی وضاحت کرنے کے لیے جدوجہد کریں گے کہ یہ کیا ہے، یہ کیا کرتا ہے، اور یہ کس چیز کے لیے بہترین استعمال ہوتا ہے۔
یہ مضمون مشین لرننگ کو واضح کرنے کی کوشش کرتا ہے جبکہ ٹھوس، حقیقی دنیا کی مثالیں بھی فراہم کرتا ہے کہ ٹیکنالوجی کس طرح کام کرتی ہے یہ واضح کرنے کے لیے کہ یہ اتنا فائدہ مند کیوں ہے۔
پھر، ہم مشین لرننگ کے مختلف طریقوں کو دیکھیں گے اور دیکھیں گے کہ کس طرح ان کا استعمال کاروباری چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے کیا جا رہا ہے۔
آخر میں، ہم مشین لرننگ کے مستقبل کے بارے میں کچھ فوری پیشین گوئیوں کے لیے اپنی کرسٹل بال سے مشورہ کریں گے۔
مشین لرننگ کیا ہے؟
مشین لرننگ کمپیوٹر سائنس کا ایک ایسا شعبہ ہے جو کمپیوٹرز کو ڈیٹا سے پیٹرن کا اندازہ لگانے کے قابل بناتا ہے بغیر واضح طور پر یہ سکھائے کہ وہ پیٹرن کیا ہیں۔
یہ نتائج اکثر اعداد و شمار کی شماریاتی خصوصیات کا خود بخود اندازہ لگانے کے لیے الگورتھم کے استعمال اور مختلف اقدار کے درمیان تعلق کو ظاہر کرنے کے لیے ریاضی کے ماڈل تیار کرنے پر مبنی ہوتے ہیں۔
اس کا موازنہ کلاسیکی کمپیوٹنگ سے کریں، جو تعییناتی نظاموں پر مبنی ہے، جس میں ہم واضح طور پر کمپیوٹر کو ایک خاص کام کرنے کے لیے اصولوں کا ایک سیٹ دیتے ہیں۔
کمپیوٹر پروگرامنگ کا یہ طریقہ اصول پر مبنی پروگرامنگ کے نام سے جانا جاتا ہے۔ مشین لرننگ قواعد پر مبنی پروگرامنگ سے مختلف ہے اور اس سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے کیونکہ یہ ان اصولوں کو خود ہی اخذ کر سکتا ہے۔
فرض کریں کہ آپ ایک بینک مینیجر ہیں جو یہ طے کرنا چاہتے ہیں کہ آیا قرض کی درخواست ان کے قرض پر ناکام ہو رہی ہے۔
قواعد پر مبنی طریقہ کار میں، بینک مینیجر (یا دیگر ماہرین) واضح طور پر کمپیوٹر کو مطلع کریں گے کہ اگر درخواست دہندہ کا کریڈٹ سکور ایک خاص سطح سے نیچے ہے، تو درخواست کو مسترد کر دیا جانا چاہیے۔
تاہم، ایک مشین لرننگ پروگرام صرف کلائنٹ کی کریڈٹ ریٹنگز اور قرض کے نتائج پر پیشگی ڈیٹا کا تجزیہ کرے گا اور اس بات کا تعین کرے گا کہ اس حد کو خود کیا ہونا چاہیے۔
مشین پچھلے ڈیٹا سے سیکھتی ہے اور اس طرح سے اپنے اصول بناتی ہے۔ یقیناً، یہ مشین لرننگ پر صرف ایک پرائمر ہے۔ حقیقی دنیا کے مشین لرننگ ماڈل بنیادی حد سے زیادہ پیچیدہ ہیں۔
بہر حال، یہ مشین لرننگ کی صلاحیت کا ایک بہترین مظاہرہ ہے۔
کیسے کرتا ہے a مشین سیکھنا
چیزوں کو آسان رکھنے کے لیے، مشینیں موازنہ ڈیٹا میں پیٹرن کا پتہ لگا کر "سیکھتی ہیں"۔ ڈیٹا کو معلومات سمجھیں جو آپ بیرونی دنیا سے جمع کرتے ہیں۔ مشین کو جتنا زیادہ ڈیٹا کھلایا جاتا ہے، وہ اتنی ہی "ہوشیار" ہوتی جاتی ہے۔
تاہم، تمام ڈیٹا ایک جیسا نہیں ہے۔ فرض کریں کہ آپ ایک سمندری ڈاکو ہیں جس کی زندگی کا مقصد جزیرے پر دفن دولت کو ننگا کرنا ہے۔ آپ انعام کو تلاش کرنے کے لیے کافی مقدار میں علم چاہیں گے۔
ڈیٹا کی طرح یہ علم بھی آپ کو صحیح یا غلط راستے پر لے جا سکتا ہے۔
جتنی زیادہ معلومات/ڈیٹا حاصل کیا جائے گا، اتنا ہی کم ابہام ہوگا، اور اس کے برعکس۔ نتیجے کے طور پر، یہ ضروری ہے کہ آپ اس قسم کے ڈیٹا پر غور کریں جس سے سیکھنے کے لیے آپ اپنی مشین کو فیڈ کر رہے ہیں۔
تاہم، ایک بار جب کافی مقدار میں ڈیٹا فراہم کر دیا جاتا ہے، تو کمپیوٹر پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔ مشینیں مستقبل کا اندازہ لگا سکتی ہیں جب تک کہ یہ ماضی سے زیادہ انحراف نہ کرے۔
مشینیں تاریخی اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے "سیکھتی ہیں" تاکہ یہ طے کیا جا سکے کہ کیا ہونے کا امکان ہے۔
اگر پرانا ڈیٹا نئے ڈیٹا سے مشابہت رکھتا ہے، تو جو چیزیں آپ پچھلے ڈیٹا کے بارے میں کہہ سکتے ہیں وہ نئے ڈیٹا پر لاگو ہونے کا امکان ہے۔ ایسا لگتا ہے جیسے آپ آگے دیکھنے کے لیے پیچھے مڑ کر دیکھ رہے ہیں۔
مشین لرننگ کی اقسام کیا ہیں؟
مشین لرننگ کے الگورتھم کو اکثر تین وسیع اقسام میں درجہ بندی کیا جاتا ہے (حالانکہ دیگر درجہ بندی کی اسکیمیں بھی استعمال ہوتی ہیں):
- زیر نگرانی سیکھنا۔
- غیر نگرانی سیکھنے
- کمک سیکھنا
زیر نگرانی سیکھنا۔
زیر نگرانی مشین لرننگ سے مراد وہ تکنیک ہے جس میں مشین لرننگ ماڈل کو دلچسپی کی مقدار کے لیے واضح لیبلز کے ساتھ ڈیٹا کا ایک مجموعہ دیا جاتا ہے (اس مقدار کو اکثر جواب یا ہدف کہا جاتا ہے)۔
AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے، نیم زیر نگرانی سیکھنے میں لیبل لگے اور بغیر لیبل والے ڈیٹا کا مرکب استعمال ہوتا ہے۔
اگر آپ بغیر لیبل والے ڈیٹا کے ساتھ کام کر رہے ہیں، تو آپ کو کچھ ڈیٹا لیبلنگ کرنے کی ضرورت ہوگی۔
لیبل لگانا مدد کے لیے نمونوں کو لیبل لگانے کا عمل ہے۔ مشین لرننگ کی تربیت ماڈل لیبلنگ بنیادی طور پر لوگوں کے ذریعہ کی جاتی ہے، جو مہنگا اور وقت طلب ہوسکتا ہے۔ تاہم، لیبلنگ کے عمل کو خودکار کرنے کی تکنیکیں موجود ہیں۔
قرض کی درخواست کی صورتحال جس پر ہم نے پہلے بات کی ہے وہ زیر نگرانی سیکھنے کی ایک بہترین مثال ہے۔ ہمارے پاس سابقہ قرض کے درخواست دہندگان کی کریڈٹ ریٹنگز (اور شاید آمدنی کی سطح، عمر، وغیرہ) کے ساتھ ساتھ مخصوص لیبلز کے بارے میں تاریخی ڈیٹا موجود تھا جس نے ہمیں بتایا کہ آیا زیرِ بحث شخص نے اپنے قرض میں ڈیفالٹ کیا یا نہیں۔
رجعت اور درجہ بندی زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک کے دو ذیلی سیٹ ہیں۔
- کی درجہ بندی - یہ ڈیٹا کو درست طریقے سے درجہ بندی کرنے کے لیے الگورتھم کا استعمال کرتا ہے۔ سپیم فلٹرز ایک مثال ہیں۔ "سپیم" ایک موضوعی زمرہ ہو سکتا ہے — اسپام اور غیر اسپام مواصلات کے درمیان لائن دھندلی ہے — اور اسپام فلٹر الگورتھم آپ کے تاثرات (یعنی ای میل جسے انسان اسپام کے طور پر نشان زد کرتے ہیں) کے لحاظ سے خود کو مستقل طور پر بہتر کر رہا ہے۔
- رجریشن - یہ منحصر اور آزاد متغیر کے درمیان تعلق کو سمجھنے میں مددگار ہے۔ ریگریشن ماڈل متعدد ڈیٹا ذرائع کی بنیاد پر عددی قدروں کی پیشن گوئی کر سکتے ہیں، جیسے کہ کسی خاص کمپنی کے لیے سیلز ریونیو کا تخمینہ۔ لکیری رجعت، لاجسٹک رجعت، اور کثیر الجہتی رجعت رجعت کی کچھ نمایاں تکنیکیں ہیں۔
غیر نگرانی سیکھنے
غیر زیر نگرانی سیکھنے میں، ہمیں بغیر لیبل والا ڈیٹا دیا جاتا ہے اور وہ صرف نمونوں کی تلاش میں رہتے ہیں۔ آئیے دکھاوا کرتے ہیں کہ آپ ایمیزون ہیں۔ کیا ہم کلائنٹ کی خریداری کی تاریخ کی بنیاد پر کوئی کلسٹر (ایک جیسے صارفین کے گروپ) تلاش کر سکتے ہیں؟
یہاں تک کہ جب کہ ہمارے پاس کسی شخص کی ترجیحات کے بارے میں واضح، حتمی ڈیٹا نہیں ہے، اس مثال میں، صرف یہ جانتے ہوئے کہ صارفین کا ایک مخصوص سیٹ موازنہ سامان خریدتا ہے، ہمیں اس بات کی بنیاد پر خریدنے کی تجاویز دینے کی اجازت دیتا ہے کہ کلسٹر میں موجود دیگر افراد نے بھی کیا خریدا ہے۔
ایمیزون کا "آپ کو بھی دلچسپی ہو سکتی ہے" carousel اسی طرح کی ٹیکنالوجیز سے چلتا ہے۔
غیر زیر نگرانی لرننگ کلسٹرنگ یا ایسوسی ایشن کے ذریعے ڈیٹا کو گروپ کر سکتی ہے، اس پر منحصر ہے کہ آپ کس چیز کو اکٹھا کرنا چاہتے ہیں۔
- کلسٹرنگ - ڈیٹا میں پیٹرن تلاش کرکے اس چیلنج پر قابو پانے کے لیے غیر زیر نگرانی سیکھنے کی کوشش کرتا ہے۔ اگر کوئی ایک جیسا کلسٹر یا گروپ ہے تو الگورتھم انہیں ایک خاص انداز میں درجہ بندی کرے گا۔ پچھلی خریداری کی تاریخ کی بنیاد پر کلائنٹس کی درجہ بندی کرنے کی کوشش اس کی ایک مثال ہے۔
- ایسوسی ایشن - غیر زیر نگرانی سیکھنے میں مختلف گروپوں کے اصولوں اور معانی کو سمجھنے کی کوشش کرکے اس چیلنج سے نمٹنے کی کوشش کی جاتی ہے۔ ایسوسی ایشن کے مسئلے کی ایک متواتر مثال گاہک کی خریداریوں کے درمیان تعلق کا تعین کرنا ہے۔ اسٹورز یہ جاننے میں دلچسپی لے سکتے ہیں کہ کون سا سامان ایک ساتھ خریدا گیا ہے اور وہ اس معلومات کو استعمال کرکے ان مصنوعات کی پوزیشننگ کو آسان رسائی کے لیے ترتیب دے سکتے ہیں۔
کمک سیکھنا
ریانفورسمنٹ لرننگ مشین لرننگ ماڈلز کو سکھانے کے لیے ایک تکنیک ہے جو ایک انٹرایکٹو سیٹنگ میں اہداف پر مبنی فیصلوں کی ایک سیریز کرتی ہے۔ اوپر بیان کردہ گیمنگ کے استعمال کے معاملات اس کی بہترین مثال ہیں۔
آپ کو شطرنج کے پچھلے ہزاروں کھیلوں کو الفا زیرو داخل کرنے کی ضرورت نہیں ہے، ہر ایک پر "اچھی" یا "خراب" حرکت کا لیبل لگا ہوا ہے۔ بس اسے کھیل کے اصول اور مقصد سکھائیں، اور پھر اسے بے ترتیب کام کرنے دیں۔
مثبت کمک ان سرگرمیوں کو دی جاتی ہے جو پروگرام کو ہدف کے قریب لے جاتی ہیں (جیسے کہ ایک ٹھوس پیادہ پوزیشن تیار کرنا)۔ جب اعمال کا الٹا اثر ہوتا ہے (جیسے وقت سے پہلے بادشاہ کو منتقل کرنا)، تو وہ منفی کمک حاصل کرتے ہیں۔
سافٹ ویئر بالآخر اس طریقہ کو استعمال کرتے ہوئے گیم میں مہارت حاصل کر سکتا ہے۔
کمک سیکھنا روبوٹکس میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے تاکہ روبوٹ کو پیچیدہ اور مشکل سے انجینئر کے کاموں کو سکھایا جا سکے۔ ٹریفک کے بہاؤ کو بہتر بنانے کے لیے اسے بعض اوقات سڑک کے بنیادی ڈھانچے، جیسے ٹریفک سگنلز کے ساتھ مل کر استعمال کیا جاتا ہے۔
مشین لرننگ کے ساتھ کیا کیا جا سکتا ہے؟
معاشرے اور صنعت میں مشین لرننگ کا استعمال انسانی کوششوں کی ایک وسیع رینج میں پیشرفت کا نتیجہ ہے۔
ہماری روزمرہ کی زندگیوں میں، مشین لرننگ اب گوگل کی تلاش اور تصویری الگورتھم کو کنٹرول کرتی ہے، جس سے ہمیں اس معلومات کے ساتھ زیادہ درست طریقے سے مماثل ہونے کی اجازت ملتی ہے جب ہمیں اس کی ضرورت ہوتی ہے۔
طب میں، مثال کے طور پر، مشین لرننگ کو جینیاتی ڈیٹا پر لاگو کیا جا رہا ہے تاکہ ڈاکٹروں کو یہ سمجھنے اور پیش گوئی کرنے میں مدد ملے کہ کینسر کیسے پھیلتا ہے، جس سے زیادہ موثر علاج تیار ہو سکتے ہیں۔
گہری خلا سے ڈیٹا یہاں بڑے پیمانے پر ریڈیو دوربینوں کے ذریعے زمین پر جمع کیا جا رہا ہے – اور مشین لرننگ کے ساتھ تجزیہ کرنے کے بعد، یہ ہمیں بلیک ہولز کے اسرار کو کھولنے میں مدد کر رہا ہے۔
ریٹیل میں مشین لرننگ خریداروں کو ان چیزوں سے جوڑتی ہے جو وہ آن لائن خریدنا چاہتے ہیں، اور دکان کے ملازمین کو وہ خدمت تیار کرنے میں مدد کرتی ہے جو وہ اپنے گاہکوں کو اینٹوں اور مارٹر کی دنیا میں فراہم کرتے ہیں۔
دہشت گردی اور انتہا پسندی کے خلاف جنگ میں مشین لرننگ کا استعمال ان لوگوں کے رویے کا اندازہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے جو بے گناہوں کو تکلیف پہنچانا چاہتے ہیں۔
نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) سے مراد کمپیوٹر کو مشین لرننگ کے ذریعے انسانی زبان میں ہمارے ساتھ بات چیت کرنے اور سمجھنے کی اجازت دینے کا عمل ہے، اور اس کے نتیجے میں ٹرانسلیشن ٹکنالوجی کے ساتھ ساتھ صوتی کنٹرول والے آلات جو ہم روز بروز استعمال کرتے ہیں، میں پیش رفت ہوئی ہے، جیسے الیکسا، گوگل ڈاٹ، سری، اور گوگل اسسٹنٹ۔
بغیر کسی سوال کے، مشین لرننگ یہ ظاہر کر رہی ہے کہ یہ ایک تبدیلی کی ٹیکنالوجی ہے۔
روبوٹ جو ہمارے ساتھ کام کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں اور اپنی بے عیب منطق اور مافوق الفطرت رفتار سے ہماری اصلیت اور تخیل کو بڑھاوا دیتے ہیں اب سائنس فکشن فنتاسی نہیں رہے – یہ بہت سے شعبوں میں حقیقت بن رہے ہیں۔
مشین لرننگ کے استعمال کے کیسز
1. سائبرسیکیوریٹی
چونکہ نیٹ ورکس مزید پیچیدہ ہو گئے ہیں، سائبر سکیورٹی کے ماہرین نے حفاظتی خطرات کی مسلسل پھیلتی ہوئی رینج کو اپنانے کے لیے انتھک محنت کی ہے۔
تیزی سے تیار ہوتے مالویئر اور ہیکنگ کے حربوں کا مقابلہ کرنا کافی مشکل ہے، لیکن انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ڈیوائسز کے پھیلاؤ نے سائبر سیکیورٹی کے ماحول کو بنیادی طور پر تبدیل کر دیا ہے۔
حملے کسی بھی لمحے اور کسی بھی جگہ ہو سکتے ہیں۔
شکر ہے، مشین لرننگ الگورتھم نے سائبرسیکیوریٹی آپریشنز کو ان تیز رفتار پیشرفتوں کو برقرار رکھنے کے قابل بنایا ہے۔
پیشین گوئی کے تجزیات حملوں کی تیز رفتار شناخت اور تخفیف کے قابل بناتا ہے، جبکہ مشین لرننگ موجودہ سیکیورٹی میکانزم میں اسامانیتاوں اور کمزوریوں کا پتہ لگانے کے لیے نیٹ ورک کے اندر آپ کی سرگرمی کا تجزیہ کر سکتی ہے۔
2. کسٹمر سروس کی آٹومیشن
آن لائن کلائنٹ کے رابطوں کی بڑھتی ہوئی تعداد کا انتظام کرنے سے بہت زیادہ تنظیم پر دباؤ پڑا ہے۔
ان کے پاس کسٹمر سروس کے اتنے اہلکار نہیں ہیں جو وہ وصول کر رہے انکوائریوں کے حجم کو سنبھال سکیں، اور آؤٹ سورسنگ کے مسائل کا روایتی طریقہ رابطہ مرکز آج کل کے بہت سے گاہکوں کے لیے صرف ناقابل قبول ہے۔
مشین لرننگ کی تکنیکوں میں ترقی کی بدولت چیٹ بوٹس اور دیگر خودکار نظام اب ان مطالبات کو پورا کر سکتے ہیں۔ کمپنیاں غیر معمولی اور کم ترجیحی سرگرمیوں کو خودکار بنا کر زیادہ اعلیٰ سطحی کسٹمر سپورٹ کے لیے اہلکاروں کو آزاد کر سکتی ہیں۔
جب صحیح طریقے سے استعمال کیا جائے تو، کاروبار میں مشین لرننگ مسئلے کے حل کو ہموار کرنے میں مدد کر سکتی ہے اور صارفین کو ایسے مددگار سپورٹ فراہم کر سکتی ہے جس سے وہ پرعزم برانڈ چیمپئن بن جاتے ہیں۔
3. مواصلات
غلطیوں اور غلط فہمیوں سے بچنا کسی بھی قسم کے مواصلات میں اہم ہے، لیکن آج کے کاروباری مواصلات میں اس سے بھی زیادہ۔
سادہ گرامر کی غلطیاں، غلط لہجہ، یا غلط ترجمے ای میل کے رابطے، کسٹمر کی تشخیص، ویڈیو کانفرنسنگ، یا متن پر مبنی دستاویزات کئی شکلوں میں۔
مشین لرننگ سسٹمز نے مائیکروسافٹ کے کلیپی کے ابتدائی دنوں سے بھی آگے کی بات چیت کی ہے۔
مشین لرننگ کی ان مثالوں نے قدرتی لینگویج پروسیسنگ، ریئل ٹائم لینگویج ٹرانسلیشن، اور اسپیچ ریکگنیشن کا استعمال کرکے لوگوں کو سادہ اور درست طریقے سے بات چیت کرنے میں مدد کی ہے۔
اگرچہ بہت سے لوگ خود بخود درست کرنے کی صلاحیتوں کو ناپسند کرتے ہیں، لیکن وہ شرمناک غلطیوں اور غلط لہجے سے محفوظ رہنے کی بھی قدر کرتے ہیں۔
4. آبجیکٹ کی شناخت
اگرچہ ڈیٹا اکٹھا کرنے اور اس کی ترجمانی کرنے کی ٹکنالوجی کچھ عرصے سے چلی آ رہی ہے، لیکن کمپیوٹر سسٹم کو یہ سمجھنا سکھانا کہ وہ کیا دیکھ رہے ہیں ایک فریب دہ مشکل کام ثابت ہوا ہے۔
مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی وجہ سے ڈیوائسز کی بڑھتی ہوئی تعداد میں آبجیکٹ کی شناخت کی صلاحیتوں کو شامل کیا جا رہا ہے۔
مثال کے طور پر خود چلانے والی آٹوموبائل دوسری کار کو دیکھتی ہے، چاہے پروگرامرز نے اسے بطور حوالہ استعمال کرنے کے لیے اس کار کی صحیح مثال نہ دی ہو۔
چیک آؤٹ کے عمل کو تیز کرنے میں مدد کے لیے یہ ٹیکنالوجی اب خوردہ کاروباروں میں استعمال کی جا رہی ہے۔ کیمرے صارفین کی گاڑیوں میں موجود پروڈکٹس کی شناخت کرتے ہیں اور جب وہ سٹور سے نکلتے ہیں تو ان کے اکاؤنٹس کو خود بخود بل کر سکتے ہیں۔
5. ڈیجیٹل مارکیٹنگ
آج کی زیادہ تر مارکیٹنگ آن لائن کی جاتی ہے، ڈیجیٹل پلیٹ فارمز اور سافٹ ویئر پروگراموں کی ایک رینج کا استعمال کرتے ہوئے۔
چونکہ کاروبار اپنے صارفین اور ان کی خریداری کے طرز عمل کے بارے میں معلومات اکٹھا کرتے ہیں، مارکیٹنگ ٹیمیں اس معلومات کو اپنے ہدف کے سامعین کی ایک تفصیلی تصویر بنانے کے لیے استعمال کر سکتی ہیں اور یہ دریافت کر سکتی ہیں کہ کون سے لوگ اپنی مصنوعات اور خدمات کو تلاش کرنے کے لیے زیادہ مائل ہیں۔
مشین لرننگ الگورتھم مارکیٹرز کو ان تمام اعداد و شمار کو سمجھنے میں مدد کرتے ہیں، اہم نمونوں اور صفات کو دریافت کرتے ہیں جو انہیں امکانات کی سختی سے درجہ بندی کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
یہی ٹیکنالوجی بڑی ڈیجیٹل مارکیٹنگ آٹومیشن کی اجازت دیتی ہے۔ نئے ممکنہ صارفین کو متحرک طور پر دریافت کرنے اور مناسب وقت اور جگہ پر انہیں متعلقہ مارکیٹنگ مواد فراہم کرنے کے لیے اشتھاراتی نظام قائم کیے جا سکتے ہیں۔
مشین لرننگ کا مستقبل
مشین لرننگ یقینی طور پر مقبولیت حاصل کر رہی ہے کیونکہ زیادہ کاروبار اور بڑی تنظیمیں مخصوص چیلنجوں یا ایندھن کی اختراع سے نمٹنے کے لیے ٹیکنالوجی کا استعمال کرتی ہیں۔
یہ مسلسل سرمایہ کاری اس سمجھ کو ظاہر کرتی ہے کہ مشین لرننگ ROI پیدا کر رہی ہے، خاص طور پر مذکورہ بالا قائم کردہ اور تولیدی استعمال کے کچھ معاملات کے ذریعے۔
بہر حال، اگر ٹیکنالوجی Netflix، Facebook، Amazon، Google Maps اور اسی طرح کے لیے کافی اچھی ہے، تو امکانات یہ ہیں کہ یہ آپ کی کمپنی کو اپنے ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے میں بھی مدد دے سکتی ہے۔
جیسا کہ نیا۔ مشین لرننگ ماڈلز تیار اور لانچ کیے گئے ہیں، ہم ایپلی کیشنز کی تعداد میں اضافہ دیکھیں گے جو پوری صنعتوں میں استعمال ہوں گی۔
یہ پہلے ہی کے ساتھ ہو رہا ہے۔ چہرے کی شناخت، جو کبھی آپ کے آئی فون پر ایک نیا فنکشن تھا لیکن اب پروگراموں اور ایپلیکیشنز کی ایک وسیع رینج میں لاگو کیا جا رہا ہے، خاص طور پر وہ جو عوامی تحفظ سے متعلق ہیں۔
مشین لرننگ کے ساتھ شروعات کرنے کی کوشش کرنے والی زیادہ تر تنظیموں کے لیے کلید یہ ہے کہ مستقبل کے روشن تصورات پر نظر ڈالیں اور حقیقی کاروباری چیلنجوں کو دریافت کریں جن میں ٹیکنالوجی آپ کی مدد کر سکتی ہے۔
نتیجہ
صنعتی ہونے کے بعد کے دور میں، سائنس دان اور پیشہ ور افراد ایک ایسا کمپیوٹر بنانے کی کوشش کر رہے ہیں جو انسانوں جیسا برتاؤ کرے۔
سوچنے والی مشین AI کی انسانیت کے لیے سب سے اہم شراکت ہے۔ اس خود سے چلنے والی مشین کی غیر معمولی آمد نے کارپوریٹ آپریٹنگ ضوابط کو تیزی سے تبدیل کر دیا ہے۔
خود چلانے والی گاڑیاں، خودکار معاونین، خود مختار مینوفیکچرنگ ملازمین، اور سمارٹ شہروں نے حال ہی میں سمارٹ مشینوں کی قابل عملیت کا مظاہرہ کیا ہے۔ مشین لرننگ کا انقلاب، اور مشین لرننگ کا مستقبل طویل عرصے تک ہمارے ساتھ رہے گا۔
جواب دیجئے