اے اے، ایم ایل اور گہری سیکھنے کے درمیان کیا فرق ہے؟

ہم بالکل اچھی طرح سے احساس کرتے ہیں کہ جیسا کہ سب سے حالیہ تخلیقی بدعت 

اور خیالات کی طرف سے اشارہ کیا جاتا ہے، ہم صرف اس بات کو قبول کرتے ہیں اور اس بات کو تسلیم کرسکتے ہیں کہ جدید ترین میکانیکل ٹیکنالوجی اور انسان تشکیل دے دیا گیا دماغی طاقت ہماری زندگی کو بہتر بنائے گی، انفرادی اور ماہر دونوں فیلڈ. اس وجہ سے، آج اس حیرت انگیز عکاس پوسٹ میں ہم آپ کو اے ایم، ایم ایل اور گہری سیکھنے کے درمیان فرق ظاہر کریں گے.

اے اے، ایم ایل اور گہری سیکھنے کے درمیان کیا فرق ہے؟

سب سے زیادہ حالیہ تخلیقی بدعت اور خیالات کو دیکھنے کے لۓ، ہم صرف اس بات کی توقع اور یقین کرسکتے ہیں کہ کونسی پیشرفتیں میکانی خودمختاری اور انسان کی بناء پر مبنی ہیں، انفرادی اور ماہر میدان دونوں میں ہماری زندگیوں تک پہنچ جائیں گی.

کسی بھی صورت میں، بہت سارے گروہ کے درمیان، یہ ہمارا مؤثر طریقے سے بگاڑنے والے شرائط کو دریافت کرنے کے لئے بہت آسان ہے. درحقیقت، ظاہر ہے، میں مشین سیکھنا (ایم ایل)، گہری سیکھنے، مصنوعی انٹیلیجنس (AI) پر بحث کر رہا ہوں. حقائق اس بات کی تصدیق کرتی ہیں کہ وہ مکمل طور پر متعلق ہیں کیونکہ وہ وسیع پیمانے پر (بڑے ڈیٹا) میں معلومات کی ہینڈلنگ پر منحصر ہے، تاہم ان کی نگہداشت کے ان کے طول و عرض برابر نہیں ہے.

وسیع پیمانے پر، ہم یہ کہہ سکتے ہیں کہ مصنوعی انٹیلی جنس سب سے زیادہ "لازمی" جدت انگیزی ہے، کیونکہ یہ عام طور پر اسی طرح کے پیرامیٹرز کے ساتھ منسلک ہوتا ہے، جس میں مشین سیکھنے (ایم ایل) میں تیار کیا گیا ہے، جو خود سیکھنے کے لۓ اور غلطی کو روکنے کے لئے مناسب ہے، اور گہری سیکھنے میں (ان تین شرائطوں میں سب سے زیادہ دماغ بگل) یہ معلومات پر منحصر انتخاب پر بیٹھتا ہے.

ان تین شرائط کو بہتر سمجھنے کے لئے، ہم آپ کو سب سے پہلے ایک مثال پیش کرینگے، صرف اس بات کا تصور کریں کہ ہمیں سڑک کے ذریعے جانے والے کافی تعداد میں گاڑیوں کی تخلیق اور ماڈل کو تسلیم کرنے کی ضرورت ہے. فی الحال ایک نقطہ نظر سے، ہمارے پاس تصاویر اور آٹو کی آواز اور دوسرا بہت بڑا ڈیٹا بیس، شکل، خصوصی خصوصیات یا ہزار گاڑیوں کی موٹر آواز ہوگی. اس طرح، ایک انسان تشکیل سازی کے فریم ورک نے تصاویر کی گاڑیاں ان کی تخمینہ سے ان معلومات کے ذریعہ الگ کر لیتے ہیں جو معلومات جانتے ہیں، لیکن یہ عام طور پر براہ راست نہیں ہوسکتا ہے کیونکہ اس کی خصوصیات بنیادی طور پر اسی طرح سے موجود ہیں.

وہ کیسے کام کریں گے؟

جبکہ مشین سیکھنے کے ساتھ ایک فریم ورک معلومات کو "سیکھنے" کرسکتا ہے اور گاڑیوں کو خاص طور پر خاص طور پر ظاہر کرسکتا ہے، تاہم، ڈیپ سیکھنے کے ساتھ یہ نئی معلومات حاصل کرنے میں "تربیت" کرسکتا ہے. اس کا مطلب یہ ہے کہ یہ ایک غلط فرقہ وارانہ استعمال کا استعمال کرسکتا ہے اور ایک بار ایک غلطی کا ارتکاب کرسکتا ہے، پھر بھی مندرجہ ذیل کوشش اس کے صحیح نتائج کے قریب لے جائے گی.

جیسا کہ ٹیک میمٹم گوگل اپنی گفتگو اور تصویر میں اعتدال پسند حسابات میں استعمال کرتا ہے، یہاں تک کہ نیٹ فلیکس اور ایمیزون بھی اس کا استعمال کرتے ہیں کہ ان کے گاہکوں اور ذہین ایم ٹی ایم (سائنس میسیچیٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی) میں سائنسی ماہرین کو گہری سیکھنے کا استعمال کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے.

گہری سیکھنے اے این (مصنوعی انٹیلی جنس) کے گری دار میوے اور بولٹ لیتا ہے اور گہری سوراخ کرنے والے نظام سے تصدیق شدہ مسائل کی دیکھ بھال کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جس طرح ہمارے دماغ کا فیصلہ ہوتا ہے. سچ میں، اس معلومات کا استعمال کرتا ہے جو اسے نئی معلومات کے بارے میں انتخاب کرنے کے لئے جانتا ہے. لہذا، یہ جدت انگیزی ہے جو کام کرنے والے انسانی جریان کی طرح بہت زیادہ ہے.

یہ نظام ڈبل تحقیقات (حقیقی یا غلط، ہاں یا نہیں) کی ترقی کی وجہ سے آنے والے ذہین پیش رفت ہیں، جس میں سے ایک عددی معتبر اخراج ہے؛ ہر بار جب یہ کسی اور معلومات کی تار کو مضبوط کرتا ہے، اس میں اس کی سوراخ کرنے والی نظام میں تبدیلی ہوتی ہے اور ان کی انکوائریوں کے جواب کے مطابق اس کا بندوبست ہوتا ہے.

یہ انتظام لازمی طور پر آپ کو معلومات کے وسیع پیمانے پر پیمانے پر عمل کرنے کے قابل بناتا ہے، اور ابھی تک، ہمیں یہ تسلیم کرنے کی ضرورت ہے کہ وہ اسی طرح غیر معمولی ذہنی طور پر ذہن میں رکھتے ہیں تاہم وہ دلچسپ ہو جاتے ہیں. تصویر میں افراد کو سمجھنا بہت زیادہ تھا.

کاروبار میں گہری سیکھنے میں کیا ایپلی کیشنز دی جا رہی ہیں؟

آزاد آٹو: یہ گاڑیوں میں بنیادی طور پر گہری سیکھنے کا استعمال ہوتا ہے کہ صرف ان کو "معلوم" کرنے میں قابل بناتا ہے جہاں وہ سفر کررہے ہیں اور نہ ہی اس کے علاوہ اس کے علاوہ اس کے علاوہ اس کے علاوہ جو کچھ بھی جھوٹ بولتے ہیں ان کو بھی مدد ملتی ہے.

اعلی برعکس تصاویر: پی سی کو ہدایات دینے کے لئے ہدایات کی طرف سے اور احساس افراد کو نظر آنا چاہئے، شیڈنگ سیاہ اور سفید تصاویر اور ویڈیو میں swung کیا جا سکتا ہے.

امتحان اور رپورٹس کی عمر: پروگرام سیکھنے کے ساتھ فریم ورک معلومات کو توڑ سکتے ہیں اور ان کے بارے میں ایک مخصوص زبان، جیسے انسان، انفرادیات اور دوسرے حقیقت پسندانہ اجزاء کے ساتھ جا رہے ہیں جو ان کو ترقی پسندانہ طور پر خود کو ظاہر کرتی ہیں.

عدالت کے طریقہ کار کے بعد بعد ازاں کوشش کریں: جی ہاں، یہ ایک ہی وقت میں، یہ بہت درست لگتا ہے، ایک ہی وقت میں، یہ درست ہے، اس کے نتیجے میں برطانوی اور امریکی ماہرین نے جمعہ کو عدالت میں انتخاب کے مؤثر طریقے سے پیش کرنے کے قابل بنانے کے لئے ایک فریم ورک بنایا ہے. حقیقت اور ثبوت کی نمائش.