گہری سیکھنے: مشین لرننگ کی کئی تہیں گہری ہیں۔

تصویری کریڈٹ:
تصویری کریڈٹ
iStock

گہری سیکھنے: مشین لرننگ کی کئی تہیں گہری ہیں۔

گہری سیکھنے: مشین لرننگ کی کئی تہیں گہری ہیں۔

ذیلی سرخی والا متن
گہری سیکھنے نے آٹومیشن اور ڈیٹا اینالیٹکس جیسے مختلف رکاوٹوں کو فعال کیا ہے، جس سے AI کو پہلے سے زیادہ ہوشیار بننے میں مدد ملتی ہے۔
    • مصنف:
    • مصنف کا نام
      Quantumrun Foresigh
    • ستمبر 9، 2022

    بصیرت کا خلاصہ

    ڈیپ لرننگ (DL)، مشین لرننگ کی ایک قسم (ML)، انسانی دماغ کے افعال کی طرح ڈیٹا سے سیکھ کر مصنوعی ذہانت (AI) ایپلی کیشنز کو بڑھاتی ہے۔ یہ خود مختار گاڑیوں اور صحت کی دیکھ بھال کی تشخیص کو بڑھانے سے لے کر چیٹ بوٹس کو طاقت دینے اور سائبر سیکیورٹی کے اقدامات کو بہتر بنانے تک مختلف شعبوں میں استعمال کرتا ہے۔ پیچیدہ کاموں کو سنبھالنے، وسیع ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے اور باخبر پیشین گوئیاں کرنے کی ٹیکنالوجی کی صلاحیت صنعتوں کو تشکیل دے رہی ہے اور اخلاقی مباحث کو بڑھا رہی ہے، خاص طور پر ڈیٹا کے استعمال اور رازداری کے ارد گرد۔

    گہرا سیکھنے کا سیاق و سباق

    گہری تعلیم ML کی ایک شکل ہے جو بہت سے AI ایپلی کیشنز کی بنیاد ہے۔ DL درجہ بندی کے کاموں میں براہ راست تصاویر، متن، یا آواز سے مدد کر سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا اینالیٹکس اور ڈیوائس انٹرفیسنگ کر سکتا ہے، خود مختار روبوٹس اور خود چلانے والی کاروں کے ساتھ مدد کر سکتا ہے، اور سائنسی تحقیق کو انجام دے سکتا ہے۔ DL نمونوں اور رجحانات کی شناخت اور مزید درست پیشین گوئیاں کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ یہ ٹیکنالوجی تکنیکی آلات، جیسے اسمارٹ فونز اور انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) آلات کے ساتھ بھی انٹرفیس کر سکتی ہے۔ 

    DL قدرتی لینگویج پروسیسنگ (NLP) یا کمپیوٹر ویژن اور اسپیچ ریکگنیشن جیسے کاموں میں مدد کے لیے مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک بھی مواد کی سفارشات فراہم کر سکتے ہیں جیسا کہ سرچ انجنوں اور ای کامرس سائٹس میں پایا جاتا ہے۔ 

    گہری سیکھنے کے چار اہم طریقے ہیں:

    • زیر نگرانی سیکھنے (لیبل لگا ڈیٹا)۔
    • نیم زیر نگرانی سیکھنے (نیم لیبل والے ڈیٹاسیٹس)۔
    • غیر زیر نگرانی سیکھنے (کوئی لیبل درکار نہیں)۔
    • کمک سیکھنے (الگورتھمز ماحول کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، نہ صرف نمونے کے ڈیٹا)۔

    ان چار طریقوں میں، گہرائی سے سیکھنے میں کئی سطحوں پر عصبی نیٹ ورکس کو استعمال کیا جاتا ہے تاکہ اعداد و شمار سے تکراری طور پر سیکھا جا سکے، جو غیر ساختہ معلومات میں نمونوں کی تلاش میں فائدہ مند ہوتا ہے۔ 

    گہری سیکھنے میں اعصابی نیٹ ورک اس بات کی نقل کرتے ہیں کہ انسانی دماغ کی ساخت کس طرح ہے، مختلف نیوران اور نوڈس کے ساتھ جوڑتے اور معلومات کا اشتراک کرتے ہیں۔ گہری تعلیم میں، مسئلہ جتنا پیچیدہ ہوگا، ماڈل میں اتنی ہی زیادہ پوشیدہ پرتیں ہوں گی۔ ایم ایل کی یہ شکل بڑی مقدار میں خام ڈیٹا (بڑے ڈیٹا) سے اعلیٰ سطحی خصوصیات نکال سکتی ہے۔ 

    DL ایسے حالات میں مدد کر سکتا ہے جہاں مسئلہ انسانی استدلال کے لیے بہت پیچیدہ ہو (مثلاً جذبات کا تجزیہ، ویب صفحہ کے درجات کا حساب لگانا) یا ایسے مسائل جن کے لیے تفصیلی حل کی ضرورت ہوتی ہے (مثلاً ذاتی نوعیت، بایومیٹرکس)۔ 

    خلل ڈالنے والا اثر

    ڈیپ لرننگ ان تنظیموں کے لیے ایک طاقتور ٹول ہے جو زیادہ باخبر فیصلے کرنے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرنا چاہتی ہیں۔ مثال کے طور پر، نیورل نیٹ ورک موجودہ بیماریوں اور ان کے علاج کے وسیع ڈیٹا بیس کا مطالعہ کرکے، مریضوں کی دیکھ بھال کے انتظام اور نتائج کو بہتر بنا کر صحت کی دیکھ بھال میں تشخیص کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ دیگر انٹرپرائز ایپلی کیشنز میں کمپیوٹر ویژن، زبان کے ترجمے، آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن، اور بات چیت کے صارف انٹرفیس (UI) جیسے چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس شامل ہیں۔

    تنظیموں کی طرف سے ڈیجیٹل تبدیلی اور کلاؤڈ مائیگریشن کو وسیع پیمانے پر اپنانا سائبر سیکیورٹی کے نئے چیلنجز پیش کرتا ہے، جہاں DL ٹیکنالوجیز ممکنہ خطرات کی شناخت اور ان کو کم کرنے میں اہم کردار ادا کر سکتی ہیں۔ چونکہ کاروبار اپنے ڈیجیٹل مقاصد کو حاصل کرنے کے لیے ملٹی کلاؤڈ اور ہائبرڈ حکمت عملیوں کو تیزی سے اپناتے ہیں، تنظیموں یا افراد کے اجتماعی انفارمیشن ٹیکنالوجی کے اثاثوں پر مشتمل IT اسٹیٹس کی پیچیدگی نمایاں طور پر بڑھ گئی ہے۔ اس بڑھتی ہوئی پیچیدگی کو ان متنوع اور پیچیدہ IT ماحولیات کو مؤثر طریقے سے منظم، محفوظ اور بہتر بنانے کے لیے جدید حل کی ضرورت ہے۔

    آئی ٹی اسٹیٹس کی ترقی اور مسلسل تنظیمی ترقی مسابقتی رہنے کے لیے درکار چستی اور لاگت کی تاثیر فراہم کرتی ہے لیکن مؤثر طریقے سے انتظام اور حفاظت کے لیے زیادہ مشکل پس منظر بھی پیدا کرتی ہے۔ DL غیر معمولی یا بے ترتیب نمونوں کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو ہیکنگ کی کوششوں کی علامت ہو سکتی ہے۔ یہ خصوصیت اہم انفراسٹرکچر کو دراندازی سے بچا سکتی ہے۔

    گہری سیکھنے کے مضمرات

    DL کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں: 

    • ماحولیاتی حالات کا بہتر جواب دینے، درستگی، حفاظت اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے گہری تعلیم کا استعمال کرنے والی خود مختار گاڑیاں۔
    • بگ ٹیک کے ذریعے بائیو میٹرک ڈیٹا (مثلاً، چہرے کے خدوخال، آنکھوں کے ڈھانچے، ڈی این اے، فنگر پرنٹ پیٹرن) کو کیسے جمع اور ذخیرہ کیا جاتا ہے اس کے بارے میں اخلاقی مباحث۔
    • انسانوں اور مشینوں کے درمیان قدرتی تعاملات میں بہتری (مثال کے طور پر، سمارٹ آلات اور پہننے کے قابل استعمال)۔
    • سائبرسیکیوریٹی کمپنیاں آئی ٹی انفراسٹرکچر میں کمزور نکات کی نشاندہی کرنے کے لیے گہری تعلیم کا استعمال کرتی ہیں۔
    • پروڈکٹس اور سروسز کو بہتر بنانے اور کلائنٹس کو ہائپر حسب ضرورت حل پیش کرنے کے لیے وسیع پیمانے پر پیش گوئی کرنے والے تجزیات کا اطلاق کرنے والی کمپنیاں۔
    • حکومتیں عوامی خدمات کی فراہمی کو بہتر بنانے کے لیے عوامی ڈیٹا بیس پر کارروائی کرتی ہیں، خاص طور پر میونسپل دائرہ اختیار میں۔

    غور کرنے کے لیے سوالات۔

    • گہری تعلیم کمپنیوں اور حکومتوں کو مختلف حالات میں فعال طریقے سے کام کرنے میں اور کس طرح مدد کر سکتی ہے؟
    • گہری تعلیم کے استعمال کے دیگر ممکنہ خطرات یا فوائد کیا ہیں؟

    بصیرت کے حوالے

    اس بصیرت کے لیے درج ذیل مشہور اور ادارہ جاتی روابط کا حوالہ دیا گیا: