مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ میں کیا فرق ہے؟

کا دور مصنوعی ذہانتجس میں ہم پہلے سے ہی ڈوبے رہتے ہیں، ہماری زندگیوں میں بہت سے نئے خیالات اور اصطلاحات لائے ہیں جن سے ہم آہستہ آہستہ واقف ہوتے جا رہے ہیں۔ اس مضمون میں ہم تجزیہ کرنے جا رہے ہیں مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے درمیان فرق، دو مختلف تصورات جو اکثر الجھ جاتے ہیں۔

شروع کرنے کے لیے، پہلا فرق قائم کرنا ضروری ہے۔ اگرچہ یہ سچ ہے کہ دونوں تصورات (ML اور DL) AI کا حصہ ہیں، لیکن وہ دراصل مختلف چیزیں ہیں، حالانکہ بہت سے نکات مشترک ہیں۔ نئی ٹیکنالوجی کے دو مشتقات جو کہ بہت سے لوگوں کی رائے میں دنیا کو بدلنے کے لیے آئے ہیں۔

اس واضح بکواس پر کچھ روشنی ڈالنے کی کوشش کرنا، اس سے بہتر کچھ نہیں۔ ایک عملی مشابہت کا سہارا لینا ان اختلافات کی وضاحت کرنے کے لیے۔ آئیے تصور کریں کہ AI وہ زمرہ ہے جس میں نقل و حمل کے تمام ذرائع موجود ہیں (کاریں، سائیکلیں، ٹرینیں...)۔ ٹھیک ہے، اس اسکیم میں مشین لرننگ کار ہوگی، جبکہ ڈیپ لرننگ الیکٹرک کار ہوگی۔

دوسرے لفظوں میں، DL ML کا ایک قسم کا ارتقا یا تخصص ہوگا۔ ایک شاخ جو دوسری شاخ سے نکلتی ہے جو بدلے میں مصنوعی ذہانت کے تنے سے جنم لیتی ہے۔ مندرجہ ذیل پیراگراف میں ہم اس پر مزید تفصیل سے غور کرتے ہیں۔

مشین لرننگ (ایم ایل)

مشین لرننگ کو عام طور پر مصنوعی ذہانت کے ذیلی زمرے کے طور پر بیان کیا جاتا ہے۔ سسٹمز کو "سیکھنے" اور ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرنے کی اجازت دیتا ہے۔. پیچیدہ ریاضیاتی ماڈلز کی بنیاد پر، ML الگورتھم پیشین گوئیاں کرنے اور فیصلے کرنے کے لیے ڈیٹا کو کھینچتے ہیں، حالانکہ یہ نظام خاص طور پر اس کام کے لیے پروگرام نہیں کیے گئے ہیں۔

مشین لرننگ کو مکمل طور پر کام کرنے کے لیے، سٹرکچرڈ اور پری پروسیسڈ ڈیٹا سیٹس کی ضرورت ہے۔ یہ لامحالہ اس میں شامل ہے۔ انسانی مداخلتڈیٹا کو منتخب کرنے اور اس کی سب سے زیادہ متعلقہ خصوصیات کو نکالنے کے لیے ضروری ہے۔

مشین لرننگ کا استعمال کاموں کو انجام دینے کے لیے کیا جاتا ہے جیسے کہ ٹیکسٹ کی درجہ بندی، مالی پیشن گوئیاں، پروڈکٹ کی سفارش کے نظام وغیرہ۔

ڈیپ لرننگ (DL)

جیسا کہ ہم نے پوسٹ کے شروع میں اشارہ کیا، ڈیپ لرننگ ایک قسم ہے۔ مشین لرننگ کا جدید ذیلی زمرہ. ایک ماڈل جو براہ راست کی ساخت سے متاثر ہوتا ہے۔ انسانی دماغ. ایم ایل ملٹی لیئر مصنوعی نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے، جسے بھی کہا جاتا ہے۔ "گہرے اعصابی نیٹ ورک" جو آپ کو ڈیٹا سے پیچیدہ پیٹرن کی خود بخود اور بہت زیادہ مؤثر طریقے سے شناخت کرنے میں مدد کرتا ہے۔

مشین لرننگ کے برعکس، ڈیپ لرننگ کو بڑی مقدار میں غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے انسانی مدد کی ضرورت نہیں ہے۔چونکہ یہ خود ہی نمائندگی یا خصوصیات کا پتہ لگا سکتا ہے۔ مزید برآں، یہ جتنی زیادہ معلومات کو سنبھالتا ہے، اتنے ہی بہتر نتائج پیش کرتے ہیں۔

ڈی ایل کا استعمال تصویر کی شناخت اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ جیسے کاموں کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس کی عملی ایپلی کیشنز میں ورچوئل اسسٹنٹس، خود مختار گاڑیاں، مواد تیار کرنے والے ٹولز اور خودکار ترجمہ وغیرہ شامل ہیں۔

مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ: مماثلت اور فرق

ایم ایل اور ڈی ایل دونوں ایسے پروگراموں کی ترقی پر توجہ مرکوز کرتے ہیں جو ڈیٹا اور پیٹرن کی شناخت کرنے کے قابل ہیں، لیکن وہ ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے طریقے اور خصوصیات کو نکالنے اور شناخت کرنے کے طریقے میں مختلف ہیں۔

شکوک و شبہات کو دور کرنے کے لیے، ہم مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ پوائنٹ بائی پوائنٹ خریدنے جا رہے ہیں۔ اس طرح دونوں تصورات میں فرق کرنا اور ان کی حقیقی جہت کو سمجھنا آسان ہو جاتا ہے۔ ہم تمام بنیادی پہلوؤں میں ML اور DL کا مقابلہ کرتے ہیں:

ڈیٹا

• ML: صرف نسبتاً چھوٹے اور اچھی ساخت والے ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرتا ہے۔
• DL: آپ غیر ساختہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کے ساتھ کام کر سکتے ہیں۔

الگورتھم

• ML: شماریاتی ماڈلز اور سادہ ریاضیاتی الگورتھم کو ہینڈل کرتا ہے، جیسے فیصلے کے درخت۔
• DL: یہ گہرے نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے۔

بنیادی خصوصیات کو نکالنا

• ایم ایل: انسانی مداخلت کی ضرورت ہے۔
• DL: نکالنا خودکار ہے، کیونکہ نیٹ ورک خصوصیات سیکھتے ہیں۔

کمپیوٹنگ

• ایم ایل: کم گہری کمپیوٹنگ طاقت۔
• DL: یہ زبردست کمپیوٹیشنل طاقت (GPUs کا استعمال) کا مطالبہ کرتا ہے۔

ایپلی کیشنز

• ایم ایل: پیشین گوئی کے ماڈل، سفارشی نظام، کسٹمر سروس چیٹ بوٹس وغیرہ۔
• DL: تصویر کی شناخت، خود مختار گاڑیاں، مواد کی تخلیق، وغیرہ۔

درستگی کا درجہ

• پیچیدہ کاموں میں کم درستگی۔
• پیچیدہ کاموں میں زیادہ درستگی۔

ان اختلافات کو واضح کرنا بہتر ہے۔ ایک عملی مثال: ایک مشین لرننگ ماڈل کو انسان کے فراہم کردہ ڈیٹا سے فیڈ کیا جائے گا، آئیے تصاویر کی ایک سیریز ڈالیں جس کا لیبل لگا ہوا ہے "وہاں ایک کار ہے" اور "وہاں کوئی کار نہیں ہے۔" ایک ہی وقت میں، وہ شناخت کرنے والی اضافی خصوصیات جیسے رنگ، شکل وغیرہ شامل کریں گے۔

دوسری طرف، ڈیپ لرننگ ماڈل میں، نظام کو لیبل والے تصویری ڈیٹا کے ایک بڑے سمندر میں "ڈوبنے" کی اجازت دینے پر مشتمل ہوتا ہے تاکہ یہ خود گہرے نیورل نیٹ ورکس کے ذریعے فیچر نکالنے کا عمل انجام دے۔

حاصل يہ ہوا

خلاصہ کے طور پر، ہم یہ کہیں گے کہ مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ میں فرق یہ ہے کہ پہلا آسان ہے۔ کم ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے اور زیادہ مخصوص کاموں کو انجام دینے کے لیے بہتر ہے۔ دوسری طرف، دوسرا ڈیٹا کی بڑی مقدار کے ساتھ پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کا ایک بہت زیادہ طاقتور ہتھیار ہے۔ مزید برآں، یہ اپنے کاموں کو بغیر کسی انسانی مداخلت کے انجام دے سکتا ہے۔