ڈیجیٹلائزڈ دنیا کے ایجنڈے میں سے ایک موضوع، جس کی مقبولیت حالیہ برسوں میں بڑھی ہے، مشین لرننگ ہے، یعنی مشین لرننگ۔ مشین لرننگ کیا ہے، جو بینکاری اور مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجیز کے حوالے سے ایک اہم تصور ہے اور بینکنگ سیکٹر کو بہت سے فوائد فراہم کرتا ہے؟
مشین لرننگ کیا ہے؟
مشین لرننگ، جس کی تعریف ایک قسم کی ایپلی کیشن کے طور پر کی جا سکتی ہے جس میں کمپیوٹر پروگرامز ٹریننگ ڈیٹا اور الگورتھم کے ذریعے پیٹرن سیکھ سکتے ہیں، مصنوعی ذہانت کی ذیلی شاخ ہے۔ ایپلی کیشن، جو انسانی حرکات کی نقل کرتی ہے، اس کا مقصد بغیر پروگرامنگ کے تجربے کے ذریعے سیکھنا ہے۔ ڈیٹا اور الگورتھم کی تربیت کی بدولت، یہ ڈیٹا کا پتہ لگاتا ہے اور خود بخود پیشین گوئیاں کرکے کام مکمل کرتا ہے۔
مصنوعی ذہانت کی مشین لرننگ، جسے پہلی بار 1959 میں IBM کے محقق آرتھر سیموئل نے استعمال کیا تھا، گوگل اسسٹنٹ اور سری جیسی ایپلی کیشنز کی بنیاد بناتا ہے جو آج استعمال ہوتی ہے۔ مشین لرننگ، جسے مصنوعی ذہانت کی ذیلی شاخ سمجھا جاتا ہے، کمپیوٹر کو انسان کی طرح سوچنے اور اپنے کام خود انجام دینے کے قابل بناتا ہے۔
کمپیوٹر کو انسان کی طرح سوچنے کے لیے، انسانی دماغ کی بنیاد پر بنائے گئے الگورتھم پر مشتمل ایک نیورل نیٹ ورک استعمال کیا جاتا ہے۔
مشین لرننگ کے کیا استعمال ہیں؟
آج کی دنیا میں، جہاں ٹیکنالوجی ترقی کر رہی ہے اور ڈیجیٹلائزیشن کا عمل تیزی سے پھیل رہا ہے، مشین لرننگ ایپلی کیشنز کو تقریباً ہر شعبے میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آپ بہت سے شعبوں میں مشین لرننگ کا سامنا کر سکتے ہیں، خاص طور پر آن لائن شاپنگ، سوشل میڈیا ایپلی کیشنز، بینکنگ اور فنانس سیکٹر، صحت اور تعلیم۔ مشین لرننگ کے استعمال کے شعبوں کو بہتر طریقے سے جاننے کے لیے، ہم نے آپ کے لیے چند مثالیں درج کی ہیں:
- ASR (خودکار تقریر کی شناخت): انسانی آوازوں کو متن میں تبدیل کرنے کے لیے NLP ٹیکنالوجی (لنک کو NLP مواد سے منسلک کیا جا سکتا ہے) کا استعمال کرتے ہوئے ڈیزائن کیا گیا، ASR موبائل ڈیوائسز سے وائس کالز کرنے یا بات چیت کو دوسرے فریق تک پہنچانے کے قابل بناتا ہے۔ پیغامات
- کسٹمر سروس: کسٹمر کی کمیونیکیشن کے لیے ڈیزائن کیے گئے آن لائن بات چیت کے روبوٹ مشین لرننگ کے سب سے زیادہ قابل اطلاق شعبوں میں سے ایک ہیں۔ آن لائن گفتگو کرنے والے روبوٹ صارفین کے اکثر پوچھے گئے سوالات کے جوابات دے سکتے ہیں اور صارفین کو ذاتی مشورے فراہم کر سکتے ہیں۔ ای کامرس سائٹس پر میسجنگ روبوٹ، ورچوئل اور صوتی معاون مشین لرننگ کے استعمال کی اچھی مثالیں ہیں۔
ڈیپ لرننگ کیا ہے؟
ڈیپ لرننگ، جسے مشین لرننگ کی ذیلی شاخ سمجھا جاتا ہے، ایک ایسی تکنیک ہے جو الگورتھم اور بڑے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے پیٹرن بناتی ہے اور انسانی مداخلت کے بغیر ان پیٹرنز کے مناسب جواب دیتی ہے۔ ڈیٹا سائنسدان اکثر بڑے اور پیچیدہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، پیچیدہ کام انجام دینے، اور تصاویر، متن اور آڈیو کا جواب انسانوں کے مقابلے میں تیزی سے دینے کے لیے گہری سیکھنے والے سافٹ ویئر کا استعمال کرتے ہیں۔
گہری سیکھنے کی تکنیک آلات کو آڈیو، متن یا تصویری ان پٹ سے فلٹر، درجہ بندی اور پیشین گوئیاں کرنا سکھاتی ہے۔ گہری سیکھنے کی بدولت، سمارٹ ہوم ڈیوائسز صوتی احکامات کو سمجھ اور لاگو کر سکتی ہیں، اور خود مختار گاڑیاں پیدل چلنے والوں کو دوسری چیزوں سے ممتاز کر سکتی ہیں۔ گہری سیکھنے کی تکنیک پروگرام کے قابل نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتی ہے تاکہ مشینیں انسانی عنصر کے بغیر درست فیصلے کرنے کی صلاحیت رکھتی ہوں۔ گہری تعلیم، جس کے استعمال کا علاقہ دن بدن بڑھتا جا رہا ہے۔ اس کی آواز اور چہرے کی شناخت کے نظام، گاڑی کے آٹو پائلٹ، بغیر ڈرائیور کے گاڑیاں، الارم سسٹم، صحت کے شعبے، امیج میں بہتری، اور سائبر خطرے کا تجزیہ جیسے کئی شعبوں میں آواز ہے۔
مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ میں کیا فرق ہے؟
اگرچہ مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے تصورات کو اکثر ایک دوسرے کے بدلے استعمال کیا جاتا ہے، لیکن ان کی خصوصیات مختلف ہیں۔ بنیادی فرق پروسیس شدہ ڈیٹا کی مقدار ہے۔ مشین لرننگ میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے تھوڑی مقدار میں ڈیٹا کافی ہے۔ گہرائی سے سیکھنے میں، پیشن گوئی کی صلاحیت پیدا کرنے کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے مطابق، مشین لرننگ میں زیادہ کمپیوٹیشنل پاور کی ضرورت نہیں ہے، جب کہ ڈیپ لرننگ تکنیک میں میٹرکس ضرب کاری کے بہت سے آپریشنز استعمال کیے جاتے ہیں۔
مشین لرننگ کے ہنر کے حصول کے لیے، صارفین کو خصوصیات کی وضاحت اور تخلیق کرنے کی ضرورت ہے۔ گہری سیکھنے کی تکنیک میں، خصوصیات کو ڈیٹا سے سیکھا جاتا ہے اور نئی خصوصیات خود سسٹم کے ذریعہ تخلیق کی جاتی ہیں۔ مشین لرننگ میں آؤٹ پٹ؛ جب کہ یہ عددی اقدار پر مشتمل ہے جیسے درجہ بندی یا سکور، گہری سیکھنے کی تکنیک میں آؤٹ پٹ ہے؛ متن، آڈیو یا سکور کی شکل میں مختلف ہو سکتے ہیں۔
تبصرہ کرنے والے سب سے پہلے رہیں