گہری سیکھنے کا مستقبل

ڈیپ لرننگ (DL) راتوں رات "ستارہ" بن گیا جب ایک روبوٹ کھلاڑی نے AlphaGo کے مشہور گیم میں ایک انسانی کھلاڑی کو شکست دی۔ گہری سیکھنے کی تربیت اور سیکھنے کے طریقوں کو "انسان سازی" مشینوں کے لیے بڑے پیمانے پر تسلیم کیا گیا ہے۔ اب انٹرپرائز AI پلیٹ فارمز میں پائی جانے والی آٹومیشن کی بہت سی جدید صلاحیتیں مشین لرننگ (ML) اور گہری سیکھنے کی تیز رفتار ترقی کی وجہ سے ہیں۔ ٹیکنالوجی.

یہ تقابلی پوسٹ AI، ML، اور DL پر AI کے بہت سے پہلوؤں میں DL کی "ہر جگہ" موجودگی پر بحث کرتا ہے – چاہے وہ NLP ہو یا کمپیوٹر ویژن ایپلی کیشنز۔ دھیرے دھیرے، AI- اور DL سے چلنے والے خودکار نظام، ٹولز، اور سلوشنز تمام کاروباری شعبوں میں داخل ہو رہے ہیں - مارکیٹنگ سے لے کر کسٹمر کے تجربے تک، ورچوئل رئیلٹی سے لے کر نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) تک - اور ڈیجیٹل اثر ہر جگہ ہے۔

فیس بک کے محققین رازداری کے مخمصے سے دوچار ہیں۔

یہاں ایک ہے 2018 کے تنازعہ پر نظر ڈالیں۔ ذاتی ڈیٹا کی مکمل رازداری کے عوامی مطالبے پر۔ صارفین کی یہ مانگ فیس بک کی موجودہ AI تحقیقی کوششوں سے براہ راست متصادم ہے۔ فیس بک کے AI محققین کو سیکھنے کے الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے ذاتی ڈیٹا کی "بڑے پیمانے پر کٹائی" کرنے کی ضرورت ہے۔

فیس بک کو احساس ہے کہ اینڈ ٹو اینڈ انکرپشن کا یوٹوپیائی تصور درحقیقت تحقیقی دنیا میں ذاتی ڈیٹا کے ڈھیروں سے جوابات کی تلاش میں ایک افسانہ تھا۔ مستقبل کی کوششوں کے لیے، محققین اب انفرادی آلات پر "ڈیڈ ڈیٹا" پر تربیتی الگورتھم پر سنجیدگی سے غور کر رہے ہیں بجائے اس کے کہ ذاتی ڈیٹا کی بڑے پیمانے پر کٹائی کریں۔ اس صورت میں، فیس بک کے انجینئرز ڈیٹا پرائیویسی کی خلاف ورزیوں کو نظرانداز کرنے کے لیے براہ راست صارفین کے فونز پر مواد کی اعتدال پسندی کے الگورتھم انسٹال کریں گے۔

ایک میں اے آئی متعدد مضمون میں، مصنف نے کئی منفرد DL طریقوں کی تفصیل دی ہے جیسے کہ خود زیر نگرانی سیکھنے، FLS، اور GAB پر مبنی ڈیٹا بڑھانا، جو بہت سے گہرے سیکھنے کے طریقہ کار کی شیلف لائف کے ارد گرد کے تنازعات سے بچ سکتے ہیں۔

ایک اور
DL- فعال حل کی خصوصیت کو سختی سے محدود کرنا یہ ہے کہ سیکھنا
الگورتھم اب بھی اپنے انتخاب کی تفصیلی وجوہات فراہم نہیں کر سکتے، جو کر سکتے ہیں۔
صارفین کو AI ٹولز کے ذریعے فراہم کردہ فیصلوں کو آنکھ بند کر کے قبول کرنے اور پھر من گھڑت بنانے پر اکسائیں۔
کسی بھی مسترد جواب کے لیے "جعلی" وضاحتیں۔ کے لیے یہ بہت حوصلہ افزا نہیں ہے۔
فیصلے کی حمایت کے حل!

پانچ سے 10 سالوں میں ڈیپ لرننگ کی ڈیموکریٹائزیشن

اے آئی انڈسٹری کے اندرونی ذرائع نے کئی سالوں سے یہ تجویز کیا ہے۔ پورے ایم ایل ماحول جمہوری ہونا چاہئے. ڈی ایل ٹولز ڈویلپر کی ٹول کٹ کا ایک معیاری حصہ بن جائیں گے۔ دوبارہ قابل استعمال DL اجزاء، معیاری DL لائبریریوں میں شامل ہیں، سیکھنے کی رفتار کو تیز کرنے کے لیے اس کے پچھلے ماڈلز کی تربیتی خصوصیات کو لے کر جائیں گے۔ جیسے جیسے گہرے سیکھنے کے ٹولز کا آٹومیشن جاری ہے، اس بات کا ایک موروثی خطرہ ہے کہ ٹیکنالوجی اتنی پیچیدہ چیز میں تبدیل ہو جائے گی کہ اوسط ڈویلپر خود کو مکمل طور پر لاعلم پائے گا۔

گہری تعلیم کے بارے میں نئی ​​پیش گوئیاں

سے باہر سب سے اوپر 10 پیشن گوئی 2022 میں گہری جھکاؤ کے بارے میں بنایا گیا، اس سال دیکھنے کے قابل کچھ یہ ہیں:

• انٹیگریٹڈ ہائبرڈ ماڈلز
• نیورو سائنس میں ڈی ایل کا استعمال
• عام مخالف نیٹ ورکس (GAN)
• ایج انٹیلی جنس کا استعمال
• اگلی سطح پر NLP

حال اور مستقبل کی گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز

گوگل تعاقب میں پیش پیش تھا۔ مارکیٹنگ میں گہری تعلیم. گوگل کے ڈیپ مائنڈ ٹیکنالوجیز کے حصول نے کاروباری دنیا کو ہلا کر رکھ دیا۔ گوگل کا مشن ڈی ایل کو سرچ مارکیٹرز کے لیے ایک سنجیدہ حل بنانا ہے جو SEO کا خیال رکھتے ہیں۔ 

ML ٹیکنالوجیز اور ٹولز کی حقیقی دنیا میں سب سے زیادہ قابل ذکر ایپلیکیشن کا رجحان یہ ہے کہ وہ ایک وقت میں ایک کاروبار کو "CRM میں چیٹ بوٹس اور ڈیجیٹل ایجنٹس سے لے کر ورچوئل رئیلٹی (VR) سے چلنے والے شاپ فلور ڈیمو میں تبدیل کرنا شروع کر رہے ہیں۔" مستقبل کی ML ٹیکنالوجیز، جن میں DL شامل ہے، کو محدود تربیتی مواد سے سیکھنے کا مظاہرہ کرنا چاہیے، اور مفید رہنے کے لیے سیاق و سباق، مسلسل سیکھنے، اور موافقت کی صلاحیتوں کے درمیان سیکھنے کو منتقل کرنا چاہیے۔

گہری سیکھنے کی طاقتور ٹکنالوجی کا استعمال مقبول ایپلی کیشنز جیسے کہ تقریر اور چہرے کی شناخت، یا تصویر کی درجہ بندی میں کئی بار کیا گیا ہے۔ حالیہ ایپلی کیشنز اور استعمال کے کیسز میں جعلی خبروں کا پتہ لگانا، صحت کی دیکھ بھال کے لیے پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز، اور خودکار امیج اور ہینڈ رائٹنگ جنریشن شامل ہیں۔

مختصراً مستقبل کے رجحانات

کچھ بنیادی رجحانات جو مستقبل میں گہری سیکھنے کو آگے بڑھا رہے ہیں۔
یہ ہیں:

• ڈی ایل ریسرچ اور انڈسٹری ایپلی کیشنز کی موجودہ ترقی AI کے ہر پہلو میں اس کی "ہر جگہ" موجودگی کو ظاہر کرتی ہے۔ ینیلپی یا کمپیوٹر ویژن ایپلی کیشنز۔
• وقت اور تحقیق کے مواقع کے ساتھ، غیر زیر نگرانی سیکھنے کے طریقے ایسے ماڈل فراہم کر سکتے ہیں جو انسانی رویے کی قریب سے نقل کریں گے۔
• صارفین کے ڈیٹا کے تحفظ کے قوانین اور صارفین کے ڈیٹا کی زیادہ مقدار کی تحقیقی ضروریات کے درمیان واضح تنازعہ جاری رہے گا۔
• "دلیل" کرنے کے قابل ہونے میں گہری سیکھنے والی ٹیکنالوجی کی حدود خودکار، فیصلہ سازی کے معاون آلات کی راہ میں رکاوٹ ہیں۔
• گوگل کا ڈیپ مائنڈ ٹیکنالوجیز کا حصول عالمی مارکیٹرز کے لیے ایک وعدہ ہے۔
• مستقبل کی ML اور DL ٹیکنالوجیز کو محدود تربیتی مواد سے سیکھنے کا مظاہرہ کرنا چاہیے، اور مفید رہنے کے لیے سیاق و سباق، مسلسل سیکھنے، اور موافقت کی صلاحیتوں کے درمیان سیکھنے کو منتقل کرنا چاہیے۔
• اگر گہری سیکھنے والی ٹیکنالوجی کی تحقیق موجودہ رفتار میں ترقی کرتی ہے تو، ڈویلپرز جلد ہی خود کو پیچھے چھوڑ سکتے ہیں اور سخت تربیت لینے پر مجبور ہو جائیں گے۔

گہری تعلیم میں کیریئر میں دلچسپی ہے؟

اس بات پر منحصر ہے کہ آیا آپ مکمل طور پر نئے ہیں یا ڈیٹا سائنس کے دیگر شعبوں میں پہلے سے تجربہ کار ہیں، آپ ان میں سے کچھ سے واقف ہو سکتے ہیں۔ گہری تعلیم میں کیریئر شروع کرنے کے لیے مفید نکات:

• گہری سیکھنے کے وسیع میدان کو دریافت کریں اور اپنے فوکس ایریا کو کم کریں۔
• ایک مخصوص فوکس ایریا کو ذہن میں رکھتے ہوئے، اگلا مرحلہ متعلقہ پروگرامنگ زبانوں کو پروان چڑھانا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کا فوکس ایریا ایم ایل الگورتھم ہے، تو ازگر کی زبان کی مہارتیں تیار کرنا مددگار ثابت ہوگا۔
• یہ بھی اتنا ہی اہم ہے کہ آپ اپنی تجزیاتی صلاحیتوں کو مسلسل آگے بڑھائیں۔ اس کے لیے، آپ کو تربیتی سائٹس کا جائزہ لینے اور ان کی مشقیں کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔
• آخر میں، جاب سائٹس پر ملازمت کی اصل تفصیل کا جائزہ لینے سے آپ کے گہرے سیکھنے کے کام کے کرداروں اور ذمہ داریوں کے بارے میں علم میں اضافہ ہو سکتا ہے۔

Shutterstock.com سے لائسنس کے تحت استعمال شدہ تصویر

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/