مشین لرننگ میں درجہ بندی کے مسائل اور رجعت کے مسائل کے درمیان بنیادی فرق کیا ہے؟


جواب 1:

دونوں ہی معاملات میں ہمارے پاس کچھ جگہ پر ڈیٹا رہتا ہے۔ رجعت کا مقصد اس جگہ میں ایسی سطحیں تلاش کرنا ہے جو اعداد و شمار کی مجموعی تقسیم کے لئے 'موافق' ہوں۔ اس کے بعد کوئی ان سطحوں کا استعمال پیش گوئی کرسکتا ہے کہ نیا ڈیٹم کہاں موجود ہوسکتا ہے۔ درجہ بندی کا ہدف ایسی سطحوں کو تلاش کرنا ہے جو ڈیٹا کے مختلف کلسٹروں کو بہترین سے الگ کردیں۔ اس کے بعد 'فیصلے کی حد' آپ کو اعداد و شمار کی کلاسوں میں فرق کرنے اور کسی بھی نئے ڈیٹم کو درجہ بندی کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔


جواب 2:

اگرچہ درجہ بندی اور رجعت نگرانی مشین لرننگ کی ایک ہی چھتری میں آتے ہیں اور پیش گوئیاں کرنے ، یا فیصلے کرنے کے لئے ماضی کے ڈیٹا کو استعمال کرنے کے مشترکہ تصور کو بانٹ دیتے ہیں ، اسی طرح ان کی مماثلت ختم ہوتی ہے۔

میں ایک مثال کے ساتھ وضاحت کرتا ہوں:

کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ جی میل کیسے کسی چیز کو اسپام کے بطور ترتیب دے سکتا ہے ، یا اسپام نہیں؟

اس کے پیچھے عمل یہ ہے کہ کسی ماڈل کو کسی بھی آنے والی میل کی شناخت کے ل to ، اس کو لاکھوں ای میلز کی تربیت دے کر ، جو پہلے ہی سپیم کے بطور متعین ہوچکے ہیں یا کسی اور طرح سے۔ میل کو اسپام کے طور پر درجہ بندی کرنے کے لئے ، درج ذیل چیزوں کو مدنظر رکھا گیا ہے:

  1. چاہے اس میل میں 'لاٹری' جیسی اسپام سے متعلق شرائط ہوں ، لیکن میل کو صارفین نے اسپام کے طور پر درجہ بند کیا ہوا ہے۔

درجہ بندی

اب ان ای میلز کے ساتھ ، ماڈل کو نئے ای میلز کی شناخت کے لئے تربیت دی گئی ہے۔

عمل کی ایک تصویر یہ ہے:

لہذا ، یہاں جب نظام کو ای میلز کی شناخت کرنے کی تربیت دی گئی ہے ، جب آپ کے ان باکس میں نئی ​​ای میلز حملہ کرتی ہیں تو ، اسے خود بخود درجہ بندی کیا جائے گا نہ کہ اسپام۔

درجہ بندی کے مسائل ، پچھلے ڈیٹا کی بنیاد پر ، اشیا کو مختلف قسموں میں تقسیم کرنے کی ضرورت ہے۔ ایک طرح سے ، ہم ہاں / کوئی مسئلہ نہیں حل کر رہے ہیں۔ چاہے کوئی چیز اس کے مطلوبہ معیارات پر پورا اترتی ہو ، یا یہ ٹوٹ پھوٹ ہے یا نہیں وغیرہ۔

رجسٹریشن

اب رجعت کی پریشانی کے ساتھ ، نظام گذشتہ اعداد و شمار پر مبنی ان پٹ کی قدر کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ درجہ بندی کے برعکس ، ہم گذشتہ اعداد و شمار کی بنیاد پر کسی قیمت کی پیش گوئی کر رہے ہیں ، بجائے اس کے کہ وہ مختلف قسموں میں درجہ بندی کریں۔

کہتے ہیں کہ آپ یہ پیش گوئی کرنا چاہتے تھے کہ آیا بارش ہوگی ، اور اگر یہ ہوجائے تو آپ کو کتنی بارش ہوگی۔

درجہ حرارت ، نمی ، دباؤ ، ہوا کی رفتار ، ہوا کی سمت جیسے دوسرے موسمی عوامل کی پیمائش کرکے اور پھر یہ دیکھتے ہوئے کہ وہ ماضی میں ہونے والی بارش سے کس طرح ہم آہنگ ہوتے ہیں اس کا اندازہ آج ہمیں کتنی بارش ہوسکتی ہے۔ اگر آج جو پیمائش کی گئی ہے اس دن کے ساتھ پختہ طور پر منسلک ہے جب بارش ہوئی تو پھر آج بارش کا امکان زیادہ ہے۔

مجھے امید ہے کہ اس سے آپ کو سمجھنے میں مدد ملے گی۔ اگر آپ مشین لرننگ کے بارے میں مزید جاننے اور گہرائی سے علم حاصل کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں تو ، ہماری مشین لرننگ سرٹیفیکیشن ٹریننگ دیکھیں۔


جواب 3:

اگرچہ درجہ بندی اور رجعت نگرانی مشین لرننگ کی ایک ہی چھتری میں آتے ہیں اور پیش گوئیاں کرنے ، یا فیصلے کرنے کے لئے ماضی کے ڈیٹا کو استعمال کرنے کے مشترکہ تصور کو بانٹ دیتے ہیں ، اسی طرح ان کی مماثلت ختم ہوتی ہے۔

میں ایک مثال کے ساتھ وضاحت کرتا ہوں:

کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ جی میل کیسے کسی چیز کو اسپام کے بطور ترتیب دے سکتا ہے ، یا اسپام نہیں؟

اس کے پیچھے عمل یہ ہے کہ کسی ماڈل کو کسی بھی آنے والی میل کی شناخت کے ل to ، اس کو لاکھوں ای میلز کی تربیت دے کر ، جو پہلے ہی سپیم کے بطور متعین ہوچکے ہیں یا کسی اور طرح سے۔ میل کو اسپام کے طور پر درجہ بندی کرنے کے لئے ، درج ذیل چیزوں کو مدنظر رکھا گیا ہے:

  1. چاہے اس میل میں 'لاٹری' جیسی اسپام سے متعلق شرائط ہوں ، لیکن میل کو صارفین نے اسپام کے طور پر درجہ بند کیا ہوا ہے۔

درجہ بندی

اب ان ای میلز کے ساتھ ، ماڈل کو نئے ای میلز کی شناخت کے لئے تربیت دی گئی ہے۔

عمل کی ایک تصویر یہ ہے:

لہذا ، یہاں جب نظام کو ای میلز کی شناخت کرنے کی تربیت دی گئی ہے ، جب آپ کے ان باکس میں نئی ​​ای میلز حملہ کرتی ہیں تو ، اسے خود بخود درجہ بندی کیا جائے گا نہ کہ اسپام۔

درجہ بندی کے مسائل ، پچھلے ڈیٹا کی بنیاد پر ، اشیا کو مختلف قسموں میں تقسیم کرنے کی ضرورت ہے۔ ایک طرح سے ، ہم ہاں / کوئی مسئلہ نہیں حل کر رہے ہیں۔ چاہے کوئی چیز اس کے مطلوبہ معیارات پر پورا اترتی ہو ، یا یہ ٹوٹ پھوٹ ہے یا نہیں وغیرہ۔

رجسٹریشن

اب رجعت کی پریشانی کے ساتھ ، نظام گذشتہ اعداد و شمار پر مبنی ان پٹ کی قدر کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ درجہ بندی کے برعکس ، ہم گذشتہ اعداد و شمار کی بنیاد پر کسی قیمت کی پیش گوئی کر رہے ہیں ، بجائے اس کے کہ وہ مختلف قسموں میں درجہ بندی کریں۔

کہتے ہیں کہ آپ یہ پیش گوئی کرنا چاہتے تھے کہ آیا بارش ہوگی ، اور اگر یہ ہوجائے تو آپ کو کتنی بارش ہوگی۔

درجہ حرارت ، نمی ، دباؤ ، ہوا کی رفتار ، ہوا کی سمت جیسے دوسرے موسمی عوامل کی پیمائش کرکے اور پھر یہ دیکھتے ہوئے کہ وہ ماضی میں ہونے والی بارش سے کس طرح ہم آہنگ ہوتے ہیں اس کا اندازہ آج ہمیں کتنی بارش ہوسکتی ہے۔ اگر آج جو پیمائش کی گئی ہے اس دن کے ساتھ پختہ طور پر منسلک ہے جب بارش ہوئی تو پھر آج بارش کا امکان زیادہ ہے۔

مجھے امید ہے کہ اس سے آپ کو سمجھنے میں مدد ملے گی۔ اگر آپ مشین لرننگ کے بارے میں مزید جاننے اور گہرائی سے علم حاصل کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں تو ، ہماری مشین لرننگ سرٹیفیکیشن ٹریننگ دیکھیں۔


جواب 4:

اگرچہ درجہ بندی اور رجعت نگرانی مشین لرننگ کی ایک ہی چھتری میں آتے ہیں اور پیش گوئیاں کرنے ، یا فیصلے کرنے کے لئے ماضی کے ڈیٹا کو استعمال کرنے کے مشترکہ تصور کو بانٹ دیتے ہیں ، اسی طرح ان کی مماثلت ختم ہوتی ہے۔

میں ایک مثال کے ساتھ وضاحت کرتا ہوں:

کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ جی میل کیسے کسی چیز کو اسپام کے بطور ترتیب دے سکتا ہے ، یا اسپام نہیں؟

اس کے پیچھے عمل یہ ہے کہ کسی ماڈل کو کسی بھی آنے والی میل کی شناخت کے ل to ، اس کو لاکھوں ای میلز کی تربیت دے کر ، جو پہلے ہی سپیم کے بطور متعین ہوچکے ہیں یا کسی اور طرح سے۔ میل کو اسپام کے طور پر درجہ بندی کرنے کے لئے ، درج ذیل چیزوں کو مدنظر رکھا گیا ہے:

  1. چاہے اس میل میں 'لاٹری' جیسی اسپام سے متعلق شرائط ہوں ، لیکن میل کو صارفین نے اسپام کے طور پر درجہ بند کیا ہوا ہے۔

درجہ بندی

اب ان ای میلز کے ساتھ ، ماڈل کو نئے ای میلز کی شناخت کے لئے تربیت دی گئی ہے۔

عمل کی ایک تصویر یہ ہے:

لہذا ، یہاں جب نظام کو ای میلز کی شناخت کرنے کی تربیت دی گئی ہے ، جب آپ کے ان باکس میں نئی ​​ای میلز حملہ کرتی ہیں تو ، اسے خود بخود درجہ بندی کیا جائے گا نہ کہ اسپام۔

درجہ بندی کے مسائل ، پچھلے ڈیٹا کی بنیاد پر ، اشیا کو مختلف قسموں میں تقسیم کرنے کی ضرورت ہے۔ ایک طرح سے ، ہم ہاں / کوئی مسئلہ نہیں حل کر رہے ہیں۔ چاہے کوئی چیز اس کے مطلوبہ معیارات پر پورا اترتی ہو ، یا یہ ٹوٹ پھوٹ ہے یا نہیں وغیرہ۔

رجسٹریشن

اب رجعت کی پریشانی کے ساتھ ، نظام گذشتہ اعداد و شمار پر مبنی ان پٹ کی قدر کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ درجہ بندی کے برعکس ، ہم گذشتہ اعداد و شمار کی بنیاد پر کسی قیمت کی پیش گوئی کر رہے ہیں ، بجائے اس کے کہ وہ مختلف قسموں میں درجہ بندی کریں۔

کہتے ہیں کہ آپ یہ پیش گوئی کرنا چاہتے تھے کہ آیا بارش ہوگی ، اور اگر یہ ہوجائے تو آپ کو کتنی بارش ہوگی۔

درجہ حرارت ، نمی ، دباؤ ، ہوا کی رفتار ، ہوا کی سمت جیسے دوسرے موسمی عوامل کی پیمائش کرکے اور پھر یہ دیکھتے ہوئے کہ وہ ماضی میں ہونے والی بارش سے کس طرح ہم آہنگ ہوتے ہیں اس کا اندازہ آج ہمیں کتنی بارش ہوسکتی ہے۔ اگر آج جو پیمائش کی گئی ہے اس دن کے ساتھ پختہ طور پر منسلک ہے جب بارش ہوئی تو پھر آج بارش کا امکان زیادہ ہے۔

مجھے امید ہے کہ اس سے آپ کو سمجھنے میں مدد ملے گی۔ اگر آپ مشین لرننگ کے بارے میں مزید جاننے اور گہرائی سے علم حاصل کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں تو ، ہماری مشین لرننگ سرٹیفیکیشن ٹریننگ دیکھیں۔