کیوں آپ کے ڈیٹا کے ساتھ AI ماڈلز کو تربیت دیں
اپنے ڈیٹا کے ساتھ مصنوعی ذہانت کے ماڈل کی تربیت اب پہلے سے کہیں زیادہ قابل رسائی ہے۔ آپ کو اپنی مرضی کے مطابق AI سسٹم بنانے کے لیے پروگرامر بننے کی ضرورت نہیں ہے جو آپ کے کاروبار، آپ کے صارفین یا آپ کی مخصوص ضروریات کے تناظر کو بالکل سمجھے۔.
عام ماڈل استعمال کرنے اور آپ کے ڈیٹا کے ساتھ تربیت یافتہ کے درمیان فرق بہت بڑا ہے: جبکہ چیٹ جی پی ٹی عوامی معلومات جانتا ہے، آپ کے ڈیٹا کے ساتھ تربیت یافتہ ماڈل آپ کی پالیسیوں، آپ کی مارکیٹ، آپ کے اندرونی عمل اور آپ کی زبان کو جانتا ہے. کمپنیاں اپنے ڈیٹا کے ساتھ تربیت یافتہ AI کو لاگو کرکے آپریشنل کارکردگی میں 30% سے 50% تک حاصل کرتی ہیں۔.
چھوٹی ایجنسیاں، کنسلٹنٹس، فری لانسرز، اور چھوٹے کاروبار اب دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار کر سکتے ہیں، کسٹمر سروس کو بہتر بنا سکتے ہیں، زیادہ متعلقہ مواد تیار کر سکتے ہیں، اور تیز تر فیصلے کر سکتے ہیں - یہ سب کچھ ڈیٹا سائنسدان کی خدمات حاصل کیے بغیر۔.
AI کی تربیت کے لیے نو کوڈ پلیٹ فارم۔
بغیر کوڈ پلیٹ فارمز نے پروگرامنگ کی ضرورت کو ختم کر دیا ہے۔ وہ بصری انٹرفیس اور بدیہی بہاؤ پیش کرتے ہیں جہاں آپ ڈیٹا لوڈ کرتے ہیں، بنیادی پیرامیٹرز کو ترتیب دیتے ہیں اور منٹوں میں ایک فعال ماڈل ہوتا ہے۔.
گوگل ٹیچ ایبل مشین
گوگل کی ٹیچ ایبل مشین مفت اور ابتدائی افراد کے لئے مثالی ہے۔ آپ تصاویر ، آوازوں یا پوز کو پہچاننے کے لئے ماڈلز کو تربیت دیتے ہیں۔ صرف ہر زمرے کی 50 سے 100 مثالیں لوڈ کریں جو ماڈل اکیلے سیکھتا ہے۔ بہت سے چھوٹے کاروبار اسے مصنوعات کی درجہ بندی کرنے ، تصاویر میں نقائص کا پتہ لگانے یا ویڈیوز میں طرز عمل کو پہچاننے کے لئے استعمال کرتے ہیں۔ تربیت کے بعد ، آپ کو ایک کوڈ ملتا ہے جسے آپ کسی بھی ویب سائٹ میں ضم کرسکتے ہیں۔.
Microsoft AutoML
مائیکروسافٹ Azure آٹو ایم ایل ماڈلز کو منتخب کرنے اور ایڈجسٹ کرنے کے پورے عمل کو خودکار کرتا ہے۔ آپ اپنے ڈیٹا کے ساتھ ایک CSV فائل اپ لوڈ کرتے ہیں، اس بات کی وضاحت کرتے ہیں کہ آپ کس کالم کی پیش گوئی کرنا چاہتے ہیں، اور سسٹم خود بخود درجنوں الگورتھم کی جانچ کرتا ہے، بہترین نتیجہ واپس کرتا ہے۔.
گلے لگانے والے چہرے کی جگہیں۔
Hugging Face نے جدید AI ماڈلز تک جمہوری رسائی حاصل کی ہے۔ آپ کوڈ لکھے بغیر زبان اور وژن کے ماڈلز کو ٹھیک ٹیون کر سکتے ہیں۔ پلیٹ فارم تیار ٹیمپلیٹس فراہم کرتا ہے۔ آپ صرف اپنے ڈیٹا کو اپناتے ہیں اور منٹوں میں تعینات کرتے ہیں۔ بہت سے لوگ اسے چیٹ بوٹس، متن کی درجہ بندی اور جذباتی تجزیہ کے لیے استعمال کرتے ہیں۔.
تربیت کے لئے آپ کا ڈیٹا تیار کرنا
تربیت کا معیار مکمل طور پر ڈیٹا کے معیار پر منحصر ہے. خراب ڈیٹا آتا ہے، خراب پیشین گوئیاں سامنے آتی ہیں. لہذا، ڈیٹا کی تیاری سب سے اہم اور اکثر سب سے زیادہ نظر انداز قدم ہے.
مجموعہ اور تنظیم۔
اس مسئلے کی متعلقہ مثالیں جمع کرکے شروع کریں جسے آپ حل کرنا چاہتے ہیں۔ اگر آپ ای میلز کو اسپام یا جائز کے طور پر درجہ بندی کرنے کے لئے کسی ماڈل کو تربیت دے رہے ہیں تو ، ہر قسم کی 500 سے 1 ،000 مثالیں جمع کریں۔ اگر یہ مصنوعات کی خرابی کا پتہ لگانے کی ہے تو ، مختلف زاویوں اور روشنیوں سے کم از کم 200 اچھی مصنوعات اور 200 عیب دار کی تصویر کشی کریں۔.
اپنے ڈیٹا کو منطقی فولڈرز یا ایک منظم فائل (CSV، ایکسل، یا JSON) میں منظم کریں۔ ٹیبلر ڈیٹا کے لیے، ہر قطار ایک مثال ہے اور ہر کالم ایک خصوصیت ہے۔ تصاویر کے لیے، انہیں ذیلی فولڈرز میں رکھیں جس کی وہ نمائندگی کرتے ہیں۔.
صفائی اور توازن
نقل، نامکمل یا واضح طور پر غلط مثالوں کو ہٹا دیں. اگر آپ ایک کلاس سے 900 اور دوسری کلاس سے 100 مثالوں کے ساتھ ایک ماڈل کو تربیت دیتے ہیں، تو یہ اکثریت کلاس کی حمایت کرنا سیکھیں گے. مثالی طور پر، آپ کو اسی طرح کی مقدار ہونا چاہئے: اگر آپ نہیں کر سکتے ہیں تو، بہت سے پلیٹ فارم وزن کے اختیارات یا خود کار طریقے سے اضافہ (اقلیتی مثالوں کی مصنوعی تخلیق) پیش کرتے ہیں.
فارمیٹس کو معیاری بنائیں: ایک ہی سائز اور فارمیٹ میں تمام تصاویر، ایک ہی انکوڈنگ کے ساتھ تمام متن، ایک ہی پیٹرن میں تاریخیں. اس طرح کی چھوٹی تفصیلات کام کرنے والے ماڈل اور ناکام ہونے والے ماڈل کے درمیان فرق کرتی ہیں۔.
سیٹوں میں تقسیم۔
ہمیشہ اپنے ڈیٹا کو تین حصوں میں تقسیم کریں: تربیت (70%)، توثیق (15%) اور جانچ (15%)۔ تربیت وہ جگہ ہے جہاں ماڈل سیکھتا ہے، توثیق ہائپر پیرامیٹر (سیٹنگز) کو ایڈجسٹ کرتی ہے، اور جانچ اصل کارکردگی کا جائزہ لیتی ہے۔ نو کوڈ پلیٹ فارم خود بخود ایسا کرتے ہیں، لیکن تصور کو سمجھنے سے آپ کو اندازہ لگانے میں مدد ملتی ہے کہ آیا نتیجہ معنی رکھتا ہے۔.
مرحلہ وار عملی مرحلہ: آج سے شروع ہو رہا ہے
1. آپ کا مسئلہ منتخب کریں
یہ "کاروبار کو بہتر نہیں" ہے۔ یہ "گاہک کے جائزوں کو مثبت یا منفی کے طور پر درجہ بندی کرنا" یا "اس وقت پتہ لگانا جب کسی صارف کے سبسکرائب کرنے کا بہت زیادہ امکان ہو"۔.
2. مثالی ڈیٹا جمع کریں
100 اور 1 ،000 کے درمیان مثالیں جمع کریں جو آپ پیش گوئی کرنا چاہتے ہیں۔ اگر آپ کے پاس ڈیٹا ہسٹری (پرانی ای میلز ، پرانی تصاویر ، ریکارڈ) ہے تو اسے استعمال کریں۔ اگر آپ ایسا نہیں کرتے ہیں تو ، تخلیق کریں: تصویر کی مصنوعات ، صارفین سے مثالیں طلب کریں ، متعلقہ عوامی ڈیٹا استعمال کریں۔ معیار مقدار سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔ 200 اچھی طرح سے منتخب کردہ مثالیں 2 ،000 بے ترتیب مثالوں سے زیادہ ہیں۔.
3. معیاری شکل میں ترتیب دیں
متن کی درجہ بندی کے لئے: دو کالم (متن، زمرہ) کے ساتھ ایک فائل. تصاویر کے لئے: اندر کلاس کی طرف سے نام کردہ فولڈر. عددی اعداد و شمار کے لئے: اچھی طرح سے لیبل والے کالم کے ساتھ CSV. گمشدہ اقدار کی جانچ پڑتال کریں اور فیصلہ کریں کہ آیا اوسط/میڈین سے ہٹانا یا بھرنا ہے.
4. پلیٹ فارم کا انتخاب کریں
ابتدائی افراد کے لئے: گوگل ٹیچ ایبل مشین (تصاویر/آواز) یا گلے لگانے والے چہرے (متن). ٹیبلر ڈیٹا کے لئے: Azure آٹو ایم ایل یا گوگل کلاؤڈ آٹو ایم ایل. مفت اکاؤنٹ بنائیں ، فوری دستاویزات (15 منٹ) پڑھیں اور اسے آزمائیں۔.
5. ڈیٹا لوڈ کریں اور ترتیب دیں
پلیٹ فارم کے طریقہ کار کے مطابق فائل یا فولڈر اپ لوڈ کریں. سیٹ کریں کہ کون سا کالم ہدف ہے (جس کی آپ پیش گوئی کرنا چاہتے ہیں) اور سسٹم کو عمل کرنے دیں۔ زیادہ تر پلیٹ فارم حقیقی وقت میں پیشرفت دکھاتے ہیں۔.
6. نتائج کا اندازہ کریں
تربیت کے بعد، آپ کو ایک درستگی (ہٹ کا فیصد) ملتا ہے۔ اگر یہ 80% سے اوپر ہے، تو یہ زیادہ تر حقیقی معاملات کے لیے اچھا ہے۔ 70% سے کم، اپنے ڈیٹا کا جائزہ لیں: ڈپلیکیٹس، غلط لیبل والا ڈیٹا یا غیر متوازن کلاسز ہو سکتی ہیں۔.
7. ٹیسٹ اور عمل
پیداوار میں ٹیمپلیٹ کا استعمال کریں. پلیٹ فارم ایک یو آر ایل یا کوڈ پیش کرتا ہے جسے آپ اپنی ویب سائٹ، ایپ یا سسٹم میں ضم کرتے ہیں۔ ابتدائی دنوں میں کارکردگی کی نگرانی کریں: حقیقی دنیا تربیتی ڈیٹا سے مختلف ہے، لہذا مسائل سے آگاہ ہونا فوری بہتری لانے میں مدد کرتا ہے۔.
عام غلطیاں اور ان سے کیسے بچنا ہے۔
عام نقصانات میں گرے بغیر ماڈل کی تربیت کرنے سے ہفتوں کے دوبارہ کام کی بچت ہوتی ہے۔ سب سے بڑی غلطی ٹیسٹ ڈیٹا کے ساتھ ملا کر ورزش کا ڈیٹا استعمال کرنا ہے: آپ فلائی ہوئی درستگی کی پیمائش کریں گے جو حقیقی کارکردگی کی عکاسی نہیں کرتی ہے۔.
ایک اور بار بار غلطی: وجہ کے ساتھ مبہم ارتباط۔ اگر آپ کا ماڈل پیش گوئی کرتا ہے کہ کسی خاص اصل کے کنیتوں والے گاہک زیادہ منسوخ کرتے ہیں، تو ایسا نہیں ہے کیونکہ کنیت منسوخی کا سبب بنتی ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ دوسرے عوامل (مقام، آمدنی، زبان) آپس میں جڑے ہوئے ہیں۔ ماڈل کو ڈیٹا کے ساتھ تربیت دینے سے گریز کریں جو امتیازی تعصب کا باعث بنتے ہیں۔.
2022 کے ڈیٹا پر تربیت یافتہ ماڈل 2024 میں ناکام ہو سکتا ہے اگر صارف کا رویہ بدل گیا ہو۔ درستگی کی مسلسل نگرانی کریں اور اپ ڈیٹ کردہ ڈیٹا کے ساتھ ہر 3 سے 6 ماہ بعد دوبارہ تربیت کریں۔.
اگلے اقدامات اور مسلسل ترقی۔
آپ کے پہلے ماڈل کے کام کرنے کے بعد، توسیع. مزید ڈیٹا شامل کریں، مختلف پلیٹ فارمز کے ساتھ تجربہ کریں، پیچیدگی میں اضافہ. ایک ماڈل جس نے سادہ شروع کیا ایک مکمل نظام میں تیار ہوسکتا ہے جو آپ کے آپریشنل کام کا 40% خود کار طریقے سے کرتا ہے.
مختلف کاموں کے لئے متعدد ماڈلز کی تربیت پر غور کریں۔ ایک مارکیٹنگ ایجنسی کے پاس لیڈز کی درجہ بندی کرنے کے لئے ایک ماڈل ہوسکتا ہے ، دوسرا شہ سرخیاں پیدا کرنے کے لئے ، دوسرا پوسٹنگ کے اوقات کی بہتر پیش گوئی کرنے کے لئے۔.
آن لائن کمیونٹیز میں شامل ہوں: چہرے کے فورمز، AI سبریڈیٹس، YouTube پر کورسز۔ دوسروں کے تجربات سے سیکھنا آپ کی مہارت کو تیز کرتا ہے۔ زیادہ تر وسائل مفت اور عملی ہیں۔.
