سالوں سے، گہری تعلیم ٹیک میں سرخیاں بن رہی ہے۔ اور، یہ سمجھنا آسان ہے کہ کیوں۔
مصنوعی ذہانت کی یہ شاخ صحت کی دیکھ بھال سے لے کر بینکنگ سے لے کر نقل و حمل تک کے شعبوں کو تبدیل کر رہی ہے، جو پہلے ناقابل تصور ترقی کو قابل بنا رہی ہے۔
گہری سیکھنے کو جدید ترین الگورتھم کے ایک سیٹ پر بنایا گیا ہے جو ڈیٹا کے بڑے حجم سے پیچیدہ نمونوں کو نکالنا اور پیش گوئی کرنا سیکھتا ہے۔
ہم اس پوسٹ میں بہترین 15 گہری سیکھنے والے الگورتھم دیکھیں گے، Convolutional Neural Networks سے Generative Adversarial Networks تک، طویل مختصر مدت کے میموری نیٹ ورکس تک۔
یہ پوسٹ ضروری بصیرت فراہم کرے گی کہ آیا آپ ایک ہیں۔ ابتدائی یا گہری سیکھنے میں ماہر.
1. ٹرانسفارمر نیٹ ورکس
ٹرانسفارمر نیٹ ورکس بدل چکے ہیں۔ کمپیوٹر وژن اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) ایپلی کیشنز۔ وہ آنے والے ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں اور طویل فاصلے کے تعلقات کو حاصل کرنے کے لیے توجہ کے عمل کو استعمال کرتے ہیں۔ یہ انہیں روایتی ترتیب سے ترتیب والے ماڈلز سے تیز تر بناتا ہے۔
ٹرانسفارمر نیٹ ورکس کو سب سے پہلے واسوانی وغیرہ کی اشاعت "توجہ آپ کی ضرورت ہے" میں بیان کیا گیا تھا۔
وہ ایک انکوڈر اور ڈیکوڈر (2017) پر مشتمل ہوتے ہیں۔ ٹرانسفارمر ماڈل نے NLP ایپلی کیشنز کی ایک قسم میں کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے، بشمول جذبات تجزیہ، متن کی درجہ بندی، اور مشینی ترجمہ۔
ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈلز کو ایپلی کیشنز کے لیے کمپیوٹر وژن میں بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ وہ آبجیکٹ کی شناخت اور تصویر کیپشننگ انجام دے سکتے ہیں۔
2. طویل مختصر مدتی میموری نیٹ ورکس (LSTMs)
لانگ شارٹ ٹرم میموری نیٹ ورکس (LSTMs) کی ایک شکل ہے۔ عصبی نیٹ ورک خاص طور پر ترتیب وار ان پٹ کو ہینڈل کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔ انہیں "طویل مختصر مدت" کہا جاتا ہے کیونکہ وہ بہت پہلے کے علم کو یاد کر سکتے ہیں جبکہ غیر ضروری معلومات کو بھی بھول جاتے ہیں۔
LSTMs کچھ "گیٹس" کے ذریعے کام کرتے ہیں جو نیٹ ورک کے اندر معلومات کے بہاؤ کو کنٹرول کرتے ہیں۔ اس بات پر منحصر ہے کہ آیا معلومات کو اہم سمجھا جاتا ہے یا نہیں، یہ دروازے یا تو اسے اندر جانے دے سکتے ہیں یا اسے روک سکتے ہیں۔
یہ تکنیک LSTMs کو ماضی کے مراحل سے معلومات کو یاد کرنے یا بھولنے کے قابل بناتی ہے، جو کہ تقریر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور ٹائم سیریز کی پیشن گوئی جیسے کاموں کے لیے اہم ہے۔
LSTMs کسی بھی صورت میں انتہائی فائدہ مند ہیں جہاں آپ کے پاس ترتیب وار ڈیٹا ہے جس کا اندازہ یا پیشن گوئی کرنی ہے۔ وہ اکثر آواز کی شناخت کے سافٹ ویئر میں بولے جانے والے الفاظ کو متن میں، یا میں تبدیل کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ اسٹاک مارکیٹ پچھلے اعداد و شمار کی بنیاد پر مستقبل کی قیمتوں کی پیشن گوئی کرنے کا تجزیہ۔
3. خود کو منظم کرنے والے نقشے (SOMs)
SOMs ایک قسم کے مصنوعی ہیں۔ عصبی نیٹ ورک جو سیکھ سکتا ہے۔ اور کم جہتی ماحول میں پیچیدہ ڈیٹا کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ طریقہ اعلی جہتی ان پٹ ڈیٹا کو دو جہتی گرڈ میں تبدیل کرکے کام کرتا ہے، جس میں ہر یونٹ یا نیورون ان پٹ اسپیس کے مختلف حصے کی نمائندگی کرتا ہے۔
نیوران آپس میں جڑے ہوئے ہیں اور ایک ٹاپولوجیکل ڈھانچہ بناتے ہیں، جس سے وہ ان پٹ ڈیٹا کو سیکھنے اور ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ لہذا، SOM غیر زیر نگرانی سیکھنے پر مبنی ہے۔
الگورتھم کی ضرورت نہیں ہے۔ لیبل شدہ ڈیٹا سے سیکھنے کے لئے. اس کے بجائے، یہ متغیر کے درمیان پیٹرن اور ارتباط کو دریافت کرنے کے لیے ان پٹ ڈیٹا کی شماریاتی خصوصیات کا استعمال کرتا ہے۔
تربیتی مرحلے کے دوران، نیوران ان پٹ ڈیٹا کے بہترین اشارے ہونے کا مقابلہ کرتے ہیں۔ اور، وہ ایک بامعنی ڈھانچے میں خود کو منظم کرتے ہیں۔ SOMs میں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج ہوتی ہے، بشمول تصویر اور تقریر کی شناخت، ڈیٹا مائننگ، اور پیٹرن کی شناخت۔
کے لیے مفید ہیں۔ پیچیدہ ڈیٹا کا تصور کرنا، متعلقہ ڈیٹا پوائنٹس کو کلسٹر کرنا، اور اسامانیتاوں یا آؤٹ لیرز کا پتہ لگانا۔
4. گہری کمک سیکھنا
دیپ کمک سیکھنا مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جس میں ایک ایجنٹ کو انعامی نظام کی بنیاد پر فیصلے کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ یہ ایجنٹ کو اس کے گردونواح کے ساتھ بات چیت کرنے اور آزمائش اور غلطی کے ذریعے سیکھنے کی اجازت دے کر کام کرتا ہے۔
ایجنٹ کو اس کے ہر عمل کا بدلہ دیا جاتا ہے، اور اس کا مقصد یہ سیکھنا ہے کہ وقت کے ساتھ اس کے فوائد کو کس طرح بہتر بنایا جائے۔ اس کا استعمال ایجنٹوں کو گیمز کھیلنے، آٹوموبائل چلانے، اور یہاں تک کہ روبوٹ کا انتظام کرنے کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے۔
Q-Learning ایک معروف گہری کمک سیکھنے کا طریقہ ہے۔ یہ کسی خاص حالت میں کسی خاص کارروائی کی قدر کا اندازہ لگا کر اور اس تخمینے کو اپ ڈیٹ کر کے کام کرتا ہے جیسا کہ ایجنٹ ماحول کے ساتھ تعامل کرتا ہے۔
ایجنٹ پھر ان تخمینوں کا استعمال اس بات کا تعین کرنے کے لیے کرتا ہے کہ کون سی کارروائی کے نتیجے میں سب سے زیادہ انعام ملنے کا امکان ہے۔ کیو لرننگ کا استعمال ایجنٹوں کو اٹاری گیمز کھیلنے کے لیے تعلیم دینے کے ساتھ ساتھ ڈیٹا سینٹرز میں توانائی کے استعمال کو بہتر بنانے کے لیے کیا گیا ہے۔
ڈیپ کیو نیٹ ورکس ایک اور مشہور ڈیپ انفورسمنٹ لرننگ طریقہ (DQN) ہے۔ DQNs Q-Learning سے ملتے جلتے ہیں کہ وہ ٹیبل کے بجائے گہرے نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے کارروائی کی قدروں کا تخمینہ لگاتے ہیں۔
یہ انہیں متعدد متبادل اقدامات کے ساتھ بڑی، پیچیدہ ترتیبات سے نمٹنے کے قابل بناتا ہے۔ DQNs کا استعمال ایجنٹوں کو گو اور ڈوٹا 2 جیسی گیمز کھیلنے کی تربیت دینے کے ساتھ ساتھ روبوٹ بنانے کے لیے کیا گیا ہے جو چلنا سیکھ سکتے ہیں۔
5. ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs)
RNNs ایک قسم کا عصبی نیٹ ورک ہے جو اندرونی حالت کو برقرار رکھتے ہوئے ترتیب وار ڈیٹا پر کارروائی کر سکتا ہے۔ اسے ایک کتاب پڑھنے والے شخص کی طرح سمجھیں، جہاں ہر لفظ اس سے پہلے کے الفاظ کے حوالے سے ہضم ہوتا ہے۔
لہذا RNNs تقریر کی شناخت، زبان کا ترجمہ، اور یہاں تک کہ ایک جملے میں اگلے لفظ کی پیشن گوئی جیسے کاموں کے لیے مثالی ہیں۔
RNNs فیڈ بیک لوپس کا استعمال کرتے ہوئے کام کرتے ہیں تاکہ ہر بار کے آؤٹ پٹ کو اگلے مرحلے کے ان پٹ سے جوڑ سکیں۔ یہ نیٹ ورک کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ مستقبل کے وقت کے اقدامات کے لیے اپنی پیشین گوئیوں کو مطلع کرنے کے لیے پیشگی وقت کی معلومات کو استعمال کر سکے۔ بدقسمتی سے، اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ RNNs غائب ہونے والے گریڈینٹ مسئلے کا شکار ہیں، جس میں تربیت کے لیے استعمال ہونے والے گریڈینٹ بہت چھوٹے ہو جاتے ہیں اور نیٹ ورک طویل مدتی تعلقات کو سیکھنے کے لیے جدوجہد کرتا ہے۔
اس واضح رکاوٹ کے باوجود، RNNs نے ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں استعمال پایا ہے۔ ان ایپلی کیشنز میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ، تقریر کی شناخت، اور یہاں تک کہ موسیقی کی تیاری بھی شامل ہے۔
گوگل مترجممثال کے طور پر، تمام زبانوں میں ترجمہ کرنے کے لیے ایک RNN پر مبنی نظام استعمال کرتا ہے، جبکہ Siri، ورچوئل اسسٹنٹ، آواز کا پتہ لگانے کے لیے RNN پر مبنی نظام کا استعمال کرتا ہے۔ RNNs کو اسٹاک کی قیمتوں کی پیشن گوئی کرنے اور حقیقت پسندانہ متن اور گرافکس بنانے کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے۔
6. کیپسول نیٹ ورکس
کیپسول نیٹ ورکس نیورل نیٹ ورک ڈیزائن کی ایک نئی قسم ہے جو ڈیٹا میں پیٹرن اور ارتباط کو زیادہ مؤثر طریقے سے شناخت کر سکتی ہے۔ وہ نیوران کو "کیپسول" میں منظم کرتے ہیں جو ان پٹ کے کچھ پہلوؤں کو انکوڈ کرتے ہیں۔
اس طرح وہ زیادہ درست پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں۔ کیپسول نیٹ ورکس ان پٹ ڈیٹا سے کیپسول کی متعدد تہوں کو ملازمت دے کر آہستہ آہستہ پیچیدہ خصوصیات نکالتے ہیں۔
کیپسول نیٹ ورکس کی تکنیک انہیں دیے گئے ان پٹ کی درجہ بندی کی نمائندگی سیکھنے کے قابل بناتی ہے۔ وہ کیپسول کے درمیان بات چیت کرکے تصویر کے اندر موجود اشیاء کے درمیان مقامی رابطوں کو صحیح طریقے سے انکوڈ کر سکتے ہیں۔
آبجیکٹ کی شناخت، تصویر کی تقسیم، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ تمام کیپسول نیٹ ورکس کی ایپلی کیشنز ہیں۔
کیپسول نیٹ ورکس میں کام کرنے کی صلاحیت ہے۔ خود مختار ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز وہ آٹوموبائل، لوگوں اور ٹریفک کے نشانات جیسی اشیاء کو پہچاننے اور ان میں فرق کرنے میں سسٹم کی مدد کرتے ہیں۔ یہ نظام اپنے ماحول میں اشیاء کے رویے کے بارے میں زیادہ درست پیشین گوئیاں کر کے تصادم سے بچ سکتے ہیں۔
7. تغیراتی آٹو اینکوڈرز (VAEs)
VAEs گہری سیکھنے کے آلے کی ایک شکل ہے جو غیر زیر نگرانی سیکھنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ ڈیٹا کو نچلی جہتی جگہ میں انکوڈنگ کرکے اور پھر اسے اصل شکل میں ڈی کوڈ کرکے، وہ ڈیٹا میں پیٹرن تلاش کرنا سیکھ سکتے ہیں۔
وہ ایک جادوگر کی طرح ہیں جو خرگوش کو ٹوپی میں اور پھر خرگوش میں تبدیل کر سکتا ہے! VAEs حقیقت پسندانہ بصری یا موسیقی پیدا کرنے کے لیے فائدہ مند ہیں۔ اور، وہ نیا ڈیٹا تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو اصل ڈیٹا سے موازنہ ہو۔
VAEs خفیہ کوڈ بریکر سے ملتے جلتے ہیں۔ وہ بنیادی دریافت کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا کی ساخت اسے آسان بٹس میں توڑ کر، بالکل اسی طرح جیسے ایک پہیلی کو توڑا جاتا ہے۔ وہ اس معلومات کو نئے ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں جو پرزوں کو ترتیب دینے کے بعد اصل جیسا لگتا ہے۔
یہ بہت زیادہ فائلوں کو کمپریس کرنے یا کسی خاص انداز میں تازہ گرافکس یا موسیقی تیار کرنے کے لیے آسان ہو سکتا ہے۔ VAEs تازہ مواد بھی تیار کر سکتے ہیں، جیسے کہ خبریں یا موسیقی کے بول۔
8. جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs)
GANs (Generative Adversarial Networks) ایک گہرے سیکھنے کے نظام کی ایک شکل ہے جو نئے ڈیٹا کو تخلیق کرتا ہے جو اصل سے مشابہت رکھتا ہے۔ وہ دو نیٹ ورکس کو تربیت دے کر کام کرتے ہیں: ایک جنریٹر اور ایک امتیازی نیٹ ورک۔
جنریٹر نیا ڈیٹا تیار کرتا ہے جو اصل سے موازنہ ہوتا ہے۔
اور، امتیاز کرنے والا اصل اور تخلیق کردہ ڈیٹا کے درمیان فرق کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ دونوں نیٹ ورکس کو مل کر تربیت دی جاتی ہے، جنریٹر امتیازی سلوک کرنے والے کو دھوکہ دینے کی کوشش کرتا ہے اور امتیاز کرنے والا اصل ڈیٹا کی صحیح شناخت کرنے کی کوشش کرتا ہے۔
GANs کو جعل ساز اور جاسوس کے درمیان ایک کراس سمجھیں۔ جنریٹر ایک جعل سازی کی طرح کام کرتا ہے، نئے آرٹ ورک تیار کرتا ہے جو اصل سے ملتا ہے۔
امتیاز کرنے والا ایک جاسوس کے طور پر کام کرتا ہے، حقیقی آرٹ ورک اور جعلسازی کے درمیان فرق کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ دونوں نیٹ ورکس کو مل جل کر تربیت دی جاتی ہے، جنریٹر قابل فہم جعلی بنانے میں بہتری لاتا ہے اور امتیازی سلوک کرنے والا انہیں پہچاننے میں بہتری لاتا ہے۔
GANs کے کئی استعمال ہوتے ہیں، جن میں انسانوں یا جانوروں کی حقیقت پسندانہ تصویریں بنانے سے لے کر نئی موسیقی یا تحریر تخلیق کرنا شامل ہیں۔ ان کا استعمال ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے، جس میں مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے ایک بڑا ڈیٹا سیٹ بنانے کے لیے تیار کردہ ڈیٹا کو حقیقی ڈیٹا کے ساتھ ملانا شامل ہے۔
9. ڈیپ کیو نیٹ ورکس (DQNs)
ڈیپ کیو نیٹ ورکس (DQNs) فیصلہ سازی کو تقویت دینے والے سیکھنے کے الگورتھم کی ایک قسم ہیں۔ وہ ایک Q-فنکشن سیکھ کر کام کرتے ہیں جو کسی خاص حالت میں کسی خاص عمل کو کرنے کے متوقع اجر کی پیشین گوئی کرتا ہے۔
Q-فنکشن آزمائشی اور غلطی کے ذریعہ سکھایا جاتا ہے، الگورتھم مختلف کارروائیوں کی کوشش کرتا ہے اور نتائج سے سیکھتا ہے۔
اس پر غور کریں جیسے a ویڈیو گیم کردار مختلف اعمال کے ساتھ تجربہ کرتے ہیں اور دریافت کرتے ہیں کہ کون سے کام کامیابی کی طرف لے جاتے ہیں! DQNs ایک گہرے عصبی نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے Q-فنکشن کو تربیت دیتے ہیں، اور انہیں فیصلہ سازی کے مشکل کاموں کے لیے موثر ٹولز بناتے ہیں۔
یہاں تک کہ انہوں نے گو اور شطرنج جیسے کھیلوں کے ساتھ ساتھ روبوٹکس اور خود چلانے والی آٹوموبائل میں بھی انسانی چیمپئنز کو شکست دی ہے۔ لہذا، مجموعی طور پر، DQNs وقت کے ساتھ ساتھ اپنی فیصلہ سازی کی مہارت کو بڑھانے کے لیے تجربے سے سیکھ کر کام کرتے ہیں۔
10. ریڈیل بیسس فنکشن نیٹ ورکس (RBFNs)
ریڈیل بیسس فنکشن نیٹ ورکس (RBFNs) ایک قسم کا عصبی نیٹ ورک ہے جو فنکشن کا تخمینہ لگانے اور درجہ بندی کے کاموں کو انجام دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ وہ ان پٹ ڈیٹا کو ریڈیل بنیاد کے افعال کے مجموعہ کا استعمال کرتے ہوئے اعلی جہتی جگہ میں تبدیل کرکے کام کرتے ہیں۔
نیٹ ورک کا آؤٹ پٹ بنیادی افعال کا ایک لکیری مجموعہ ہے، اور ہر ریڈیل بیس فنکشن ان پٹ اسپیس میں ایک سینٹر پوائنٹ کی نمائندگی کرتا ہے۔
RBFNs خاص طور پر پیچیدہ ان پٹ-آؤٹ پٹ تعامل والے حالات کے لیے موثر ہیں، اور انہیں وسیع پیمانے پر تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے سکھایا جا سکتا ہے، بشمول زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی سیکھنا۔ ان کا استعمال مالی پیشین گوئیوں سے لے کر تصویر اور تقریر کی شناخت سے لے کر طبی تشخیص تک کسی بھی چیز کے لیے کیا گیا ہے۔
RBFNs کو ایک GPS سسٹم کے طور پر غور کریں جو چیلنجنگ خطوں میں اپنا راستہ تلاش کرنے کے لیے اینکر پوائنٹس کی ایک سیریز کا استعمال کرتا ہے۔ نیٹ ورک کا آؤٹ پٹ اینکر پوائنٹس کا ایک مجموعہ ہے، جو ریڈیل بنیاد کے افعال کے لیے کھڑا ہے۔
ہم پیچیدہ معلومات کو براؤز کر سکتے ہیں اور RBFNs کا استعمال کرتے ہوئے اس بارے میں درست پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں کہ منظر نامہ کیسے نکلے گا۔
11. ملٹی لیئر پرسیپٹرون (MLPs)
عصبی نیٹ ورک کی ایک عام شکل جسے ملٹی لیئر پرسیپٹرون (MLP) کہا جاتا ہے درجہ بندی اور رجعت جیسے زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ وہ منسلک نوڈس، یا نیورونز کی کئی تہوں کو اسٹیک کرکے کام کرتے ہیں، ہر پرت غیر خطی طور پر آنے والے ڈیٹا کو تبدیل کرتی ہے۔
ایم ایل پی میں، ہر نیوران نیچے کی پرت میں نیوران سے ان پٹ حاصل کرتا ہے اور اوپر کی پرت میں نیوران کو سگنل بھیجتا ہے۔ ہر نیوران کے آؤٹ پٹ کا تعین ایکٹیویشن فنکشن کے ذریعے کیا جاتا ہے، جو نیٹ ورک کو نان لائنیرٹی دیتا ہے۔
وہ ان پٹ ڈیٹا کی نفیس نمائندگی سیکھنے کے قابل ہیں کیونکہ ان میں کئی پوشیدہ پرتیں ہوسکتی ہیں۔
MLPs کا اطلاق مختلف کاموں پر کیا گیا ہے، جیسے جذبات کا تجزیہ، دھوکہ دہی کا پتہ لگانا، اور آواز اور تصویر کی شناخت۔ MLPs کا موازنہ تفتیش کاروں کے ایک گروپ سے کیا جا سکتا ہے جو ایک مشکل کیس کو حل کرنے کے لیے مل کر کام کر رہے ہیں۔
وہ مل کر حقائق کو اکٹھا کر سکتے ہیں اور جرم کو حل کر سکتے ہیں اس حقیقت کے باوجود کہ ہر ایک کی خصوصیت کا ایک خاص علاقہ ہے۔
12. Convolutional Neural Networks (CNNs)
عصبی نیٹ ورک کی ایک شکل، convolutional neural networks (CNNs) کا استعمال کرتے ہوئے تصاویر اور ویڈیوز پر کارروائی کی جاتی ہے۔ وہ ان پٹ ڈیٹا سے اہم خصوصیات نکالنے کے لیے سیکھنے کے قابل فلٹرز، یا کرنل کے سیٹ کو استعمال کرتے ہوئے کام کرتے ہیں۔
فلٹرز ان پٹ تصویر پر سرکتے ہیں، ایک خصوصیت کا نقشہ بنانے کے لیے کنولیشنز کو انجام دیتے ہیں جو تصویر کے ضروری پہلوؤں کو پکڑتا ہے۔
چونکہ CNN تصویر کی خصوصیات کی درجہ بندی کی نمائندگی سیکھنے کے قابل ہیں، وہ خاص طور پر ایسے حالات کے لیے مددگار ثابت ہوتے ہیں جن میں بصری اعداد و شمار کی بہت زیادہ مقدار شامل ہوتی ہے۔ کئی ایپلی کیشنز نے ان کا استعمال کیا ہے، جیسے آبجیکٹ کا پتہ لگانا، تصویر کی درجہ بندی، اور چہرے کا پتہ لگانا۔
CNNs کو ایک پینٹر کے طور پر سمجھیں جو ایک شاہکار تخلیق کرنے کے لیے کئی برش استعمال کرتا ہے۔ ہر برش ایک دانا ہوتا ہے، اور فنکار کئی دانا کو ملا کر ایک پیچیدہ، حقیقت پسندانہ تصویر بنا سکتا ہے۔ ہم تصاویر سے اہم خصوصیات نکال سکتے ہیں اور CNNs کا استعمال کرتے ہوئے تصویر کے مواد کی درست پیش گوئی کرنے کے لیے ان کا استعمال کر سکتے ہیں۔
13. ڈیپ بیلیف نیٹ ورکس (DBNs)
DBNs عصبی نیٹ ورک کی ایک شکل ہے جو غیر زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں جیسے کہ جہتی کمی اور فیچر لرننگ کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ وہ Restricted Boltzmann Machines (RBMs) کی کئی تہوں کو اسٹیک کرکے کام کرتے ہیں، جو کہ دو پرتوں والے نیورل نیٹ ورکس ہیں جو ان پٹ ڈیٹا کو دوبارہ تشکیل دینے کے لیے سیکھنے کے قابل ہیں۔
DBNs اعلی جہتی ڈیٹا کے مسائل کے لیے بہت فائدہ مند ہیں کیونکہ وہ ان پٹ کی جامع اور موثر نمائندگی سیکھ سکتے ہیں۔ انہیں آواز کی شناخت سے لے کر تصویر کی درجہ بندی تک منشیات کی دریافت تک کسی بھی چیز کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔
مثال کے طور پر، محققین نے ایسٹروجن ریسیپٹر سے دواؤں کے امیدواروں کی پابند وابستگی کا اندازہ لگانے کے لیے ایک DBN کا استعمال کیا۔ DBN کو کیمیائی خصوصیات اور پابند وابستگیوں کے مجموعے پر تربیت دی گئی تھی، اور یہ منشیات کے نئے امیدواروں کی پابند وابستگی کی درست پیش گوئی کرنے کے قابل تھا۔
یہ منشیات کی ترقی اور دیگر اعلی جہتی ڈیٹا ایپلی کیشنز میں DBNs کے استعمال کو نمایاں کرتا ہے۔
14. آٹو اینکوڈرز
آٹو اینکوڈرز نیورل نیٹ ورکس ہیں جو غیر زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ ان کا مقصد ان پٹ ڈیٹا کی تشکیل نو کرنا ہے، جس کا مطلب ہے کہ وہ معلومات کو ایک کمپیکٹ نمائندگی میں انکوڈ کرنا سیکھیں گے اور پھر اسے اصل ان پٹ میں ڈی کوڈ کریں گے۔
آٹو اینکوڈرز ڈیٹا کمپریشن، شور ہٹانے، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لیے بہت موثر ہیں۔ انہیں فیچر لرننگ کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں آٹو اینکوڈر کی کمپیکٹ نمائندگی کو ایک زیر نگرانی سیکھنے کے کام میں کھلایا جاتا ہے۔
کلاس میں نوٹ لینے والے طلباء کے طور پر آٹو اینکوڈرز پر غور کریں۔ طالب علم لیکچر کو سنتا ہے اور سب سے زیادہ متعلقہ نکات کو مختصر اور موثر انداز میں لکھتا ہے۔
بعد میں، طالب علم اپنے نوٹس کا استعمال کرتے ہوئے سبق کا مطالعہ اور یاد رکھ سکتا ہے۔ دوسری طرف، ایک آٹو اینکوڈر، ان پٹ ڈیٹا کو ایک کمپیکٹ نمائندگی میں انکوڈ کرتا ہے جسے بعد میں مختلف مقاصد جیسے کہ بے ضابطگی کا پتہ لگانے یا ڈیٹا کمپریشن کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
15. محدود بولٹزمین مشینیں (RBMs)
RBMs (Restricted Boltzmann Machines) ایک قسم کا جنریٹیو نیورل نیٹ ورک ہے جو غیر زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ وہ ایک نظر آنے والی پرت اور ایک پوشیدہ پرت سے بنی ہوتی ہیں، ہر پرت میں نیوران ہوتے ہیں، جڑے ہوتے ہیں لیکن ایک ہی پرت کے اندر نہیں۔
RBMs کو ایک تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے جسے متضاد ڈائیورجنس کہا جاتا ہے، جس میں مرئی اور پوشیدہ پرتوں کے درمیان وزن کو تبدیل کرنا ہوتا ہے تاکہ تربیتی ڈیٹا کے امکان کو بہتر بنایا جا سکے۔ RBM سیکھے ہوئے ڈسٹری بیوشن سے نمونے لے کر تربیت حاصل کرنے کے بعد تازہ ڈیٹا بنا سکتے ہیں۔
تصویر اور تقریر کی شناخت، باہمی تعاون کے ساتھ فلٹرنگ، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانا وہ تمام ایپلی کیشنز ہیں جنہوں نے RBMs کو استعمال کیا ہے۔ انہیں سفارشی نظاموں میں بھی استعمال کیا گیا ہے تاکہ صارف کے رویے سے نمونے سیکھ کر موزوں سفارشات تیار کی جا سکیں۔
RBMs کو فیچر لرننگ میں بھی استعمال کیا گیا ہے تاکہ اعلیٰ جہتی ڈیٹا کی کمپیکٹ اور موثر نمائندگی کی جا سکے۔
لپیٹ اپ اور افق پر امید افزا پیشرفت
گہری سیکھنے کے طریقے، جیسا کہ Convolutional Neural Networks (CNNs) اور Recurrent Neural Networks (RNNs)، مصنوعی ذہانت کے جدید ترین طریقوں میں سے ہیں۔ CNNs نے تصویر اور آڈیو کی شناخت کو تبدیل کر دیا ہے، جبکہ RNNs نے قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور ترتیب وار ڈیٹا کے تجزیہ میں نمایاں ترقی کی ہے۔
ان طریقوں کے ارتقاء کا اگلا مرحلہ ان کی کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کا امکان ہے، جس سے وہ بڑے اور زیادہ پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کا تجزیہ کرنے کے ساتھ ساتھ ان کی تشریح اور کم لیبل والے ڈیٹا سے سیکھنے کی صلاحیت کو بڑھا سکتے ہیں۔
گہری سیکھنے میں صحت کی دیکھ بھال، مالیات اور خود مختار نظام جیسے شعبوں میں پیش رفت کی اجازت دینے کا امکان ہوتا ہے۔
جواب دیجئے