تعارف:
Machine learning وہ عمل ہے جس کے ذریعے مشین پچھلے ڈیٹا سے سیکھتی ہے اور پھر اس سیکھنے کی بنیاد پر مستقبل کے بارے میں پیش گوئیاں کرتی ہے۔ بعض اوقات انسانی شمولیت کی تھوڑی مقدار درکار ہوتی ہے، جبکہ دوسری بار کسی انسانی شمولیت کی ضرورت نہیں ہوتی۔ سپروائزڈ لرننگ کی بنیادی خامی یہ ہے کہ اس کے لیے ڈیٹا سائنٹسٹ کی جانب سے ایک ML ماہر کی ضرورت ہوتی ہے، جو ایک مہنگا طریقہ ہے۔ اس خامی کو دور کرنے کے لیے سیمی سپروائزڈ مشین لرننگ متعارف کرائی گئی۔ تصور کریں کہ آپ مشین لرننگ کے ذریعے اپنی کمپنی کی مستقبل کی آمدنی کی پیش گوئی اور اس کے بارے میں فیصلے کر سکیں۔
سیمی سپروائزڈ لرننگ کیا ہے؟
سیمی سپروائزڈ لرننگ مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جو supervised اور unsupervised کے درمیان آتی ہے۔ تھوڑی مقدار میں درجہ بند ڈیٹا اور بڑی مقدار میں بغیر لیبل ڈیٹا کا امتزاج سیمی سپروائزڈ لرننگ کہلاتا ہے۔ یہ سپروائزڈ اور غیر کنٹرول شدہ دونوں لرننگ کے فوائد کو یکجا کرتا ہے۔
سیمی سپروائزڈ لرننگ کیسے کام کرتی ہے؟
سیمی سپروائزڈ لرننگ، سپروائزڈ لرننگ کے برعکس، کم لیبل شدہ تربیتی ڈیٹا کے ساتھ ماڈل کی تربیت کے لیے سیوڈو لیبلنگ استعمال کرتی ہے۔ اس عمل میں مختلف نیورل نیٹ ورک ماڈلز اور تربیتی طریقوں کو ملایا جا سکتا ہے۔ درج ذیل نکات واضح کریں گے کہ سیمی سپروائزڈ لرننگ کیسے کام کرتی ہے:
- سب سے پہلے، یہ ماڈل کو سپروائزڈ ماڈلز کے مقابلے میں کم مقدار کے تربیتی ڈیٹا کے ساتھ تربیت دیتا ہے۔ ماڈل کو اس وقت تک تربیت دی جاتی ہے جب تک وہ درست نتائج نہ دے۔
- اگلے مرحلے میں، الگورتھمز سیوڈو لیبلز کے ساتھ بغیر لیبل ڈیٹا سیٹ استعمال کرتے ہیں، اور آؤٹ پٹ اب درست نہ بھی ہو۔
- سیوڈو لیبلز والا ڈیٹا اور لیبل شدہ تربیتی ڈیٹا کے لیبلز اب آپس میں جڑ گئے ہیں۔
- اس کے علاوہ، بغیر لیبل تربیتی ڈیٹا میں ان پٹ ڈیٹا بھی آپس میں جڑا ہوتا ہے۔
- آخر میں، پچھلے مرحلے کی طرح، ماڈل کو نئے مشترکہ ان پٹ کے ساتھ دوبارہ تربیت دیں۔ یہ غلطیاں کم کرے گا اور ماڈل کی درستگی بڑھائے گا۔[1]
سیمی سپروائزڈ لرننگ کی مثال کیا ہے؟
تقریر کا تجزیہ
یہ سیمی سپروائزڈ لرننگ کا سب سے مشہور استعمال ہے۔ چونکہ آڈیو ڈیٹا کی درجہ بندی سب سے مشکل عمل ہے جس کے لیے بڑی تعداد میں انسانی وسائل درکار ہوتے ہیں، اس مسئلے کو سیمی سپروائزڈ لرننگ ماڈل میں SSL استعمال کر کے قدرتی طور پر حل کیا جا سکتا ہے۔
ویب مواد کی درجہ بندی
تاہم، انٹرنیٹ پر ہر صفحے کو لیبل کرنا نہایت اہم اور مشکل ہے کیونکہ اس کے لیے نمایاں انسانی تعامل درکار ہوتا ہے۔ پھر بھی، سیمی سپروائزڈ لرننگ الگورتھمز استعمال کر کے اس مسئلے کو کم کیا جا سکتا ہے۔
مزید برآں، Google کسی خاص سوال کے لیے ویب پیج کی رینکنگ کے لیے سیمی سپروائزڈ لرننگ الگورتھمز استعمال کرتا ہے۔
پروٹین سیکوینس کی درجہ بندی
چونکہ DNA کی لڑیاں لمبی ہوتی ہیں، اس لیے نمایاں انسانی شمولیت درکار ہوتی ہے۔ اس شعبے میں سیمی سپروائزڈ ماڈل کا ظہور قریب رہا ہے۔
سیمی سپروائزڈ لرننگ کی اقسام کیا ہیں؟
مشین لرننگ کی اقسام درج ذیل ہیں
- استقرائی طریقے سے سیکھنا
استقرائی لرننگ کا مقصد نئے ڈیٹا پر عمومیت پیدا کرنا ہے۔ لہٰذا، استقرائی لرننگ ایک ایسا لرننگ الگورتھم بنانے کا عمل ہے جو لیبل شدہ تربیتی سیٹ سے سیکھتا ہے اور پھر نئے ڈیٹا پر عمومیت پیدا کرتا ہے۔
- ٹرانسڈکٹو انداز میں سیکھنا
ٹرانسڈکٹو لرننگ کا مقصد لیبل شدہ تربیتی ڈیٹا سیٹس سے علم کو بغیر لیبل (تربیتی) ڈیٹا میں منتقل کرنا ہے جو آسانی سے دستیاب ہو۔
سیمی سپروائزڈ لرننگ کے فوائد کیا ہیں؟
- اسے سمجھنا آسان ہے۔
- یہ استعمال ہونے والے تشریح شدہ ڈیٹا کی مقدار کو کم کرتی ہے۔
- یہ ایک مستحکم الگورتھم ہے۔
- یہ سادہ ہے۔
- یہ اعلیٰ مہارت رکھتی ہے۔
سیمی سپروائزڈ لرننگ کے نقصانات کیا ہیں؟
- تکرار کے نتائج مستحکم نہیں ہوتے۔
- یہ نیٹ ورک سطح کے ڈیٹا پر قابل اطلاق نہیں۔
- اس کی درستگی کم ہے۔
نتیجہ:
سیمی سپروائزڈ لرننگ میں آپ تربیتی ڈیٹا کے طور پر لیبل شدہ یا بغیر لیبل ڈیٹا دونوں استعمال کر سکتے ہیں۔ ہر لرننگ طریقے کے فوائد اور نقصانات کو مدنظر رکھتے ہوئے کاروبار کی ضروریات اور ترجیحات کے مطابق مشین لرننگ استعمال کی جا سکتی ہے۔
- Introduction to Semi-Supervised Learning۔ دستیاب ہے: https://www.javatpoint.com/semi-supervised-learning۔
More about semi-supervised learning
Want to go further with semi-supervised learning? These Netstech guides and services are a good next step:
