دی کمک سیکھنے یہ مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جس نے حالیہ برسوں میں خاص طور پر مصنوعی ذہانت کے شعبے میں مقبولیت حاصل کی ہے۔ مشین سیکھنے کے دیگر طریقوں کے برعکس، کمک سیکھنے کی توجہ مخصوص ماحول میں ترتیب وار فیصلہ سازی پر مرکوز ہے۔ اس قسم کے سیکھنے میں، ایجنٹ اپنے ماحول کے ساتھ براہ راست تعامل کے ذریعے سیکھتا ہے، اپنے اعمال کی بنیاد پر انعامات یا سزائیں وصول کرتا ہے۔ اس مضمون کے ذریعے، ہم تفصیل سے دریافت کریں گے کہ کمک سیکھنے کا اصل مطلب کیا ہے، یہ کیسے کام کرتا ہے، اور اس کے کچھ عام استعمال کیا ہیں۔
– قدم بہ قدم ➡️ ریانفورسمنٹ لرننگ کیا ہے؟
کمک سیکھنے کیا ہے؟
- کمک سیکھنا مشین لرننگ کی ایک قسم ہے۔ جو کہ کسی ایجنٹ کو مخصوص ماحول میں فیصلے کرنے کی تربیت پر مبنی ہے تاکہ جمع شدہ انعام کے کچھ تصور کو زیادہ سے زیادہ بنایا جا سکے۔
- زیر نگرانی لرننگ کے برعکس، جہاں سسٹم کو بڑی مقدار میں لیبل لگا ڈیٹا دیا جاتا ہے، اور غیر زیر نگرانی لرننگ، جہاں سسٹم کو اپنے طور پر پیٹرن یا گروپ بندی تلاش کرنی ہوتی ہے، کمک سیکھنے کی توجہ ماحول کے ساتھ تعامل سے سیکھنے پر مرکوز ہوتی ہے۔
- کمک سیکھنے میں، ایجنٹ ماحول میں کارروائیوں کا ایک سلسلہ کرتا ہے اور انعامات یا سزاؤں کی صورت میں رائے حاصل کرتا ہے۔ وقت گزرنے کے ساتھ، ایجنٹ ایسے اقدامات کرنا سیکھتا ہے جو جمع شدہ انعام کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے۔
- اس نقطہ نظر کو روبوٹکس کنٹرول سے لے کر ویڈیو گیمز سے لے کر کاروباری فیصلہ سازی تک ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں کامیابی کے ساتھ استعمال کیا گیا ہے۔
- کمک سیکھنے کے الگورتھم کی کچھ مثالوں میں Q-Learning algorithm، SARSA الگورتھم، اور گہری سیکھنے کے طریقے جیسے DQN اور A3C شامل ہیں۔
سوال و جواب
¿Qué es el aprendizaje reforzado?
- کمک سیکھنے کا ایک مشین سیکھنے کا طریقہ ہے جو فیصلے کرنے کے لیے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے انعام اور سزا کے نظام پر انحصار کرتا ہے۔
کمک سیکھنے اور زیر نگرانی سیکھنے میں کیا فرق ہے؟
- بنیادی فرق تربیت کے طریقہ کار میں ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے میں، لیبل شدہ مثالیں فراہم کی جاتی ہیں، جبکہ کمک سیکھنے میں، ماڈل انعام اور سزا کے نظام کی بنیاد پر آزمائش اور غلطی کے ذریعے سیکھتا ہے۔
کمک سیکھنے کا استعمال کیا ہے؟
- کمک سیکھنے کا استعمال ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں کیا جاتا ہے، جیسے کہ گیمز، روبوٹکس، پروسیس کنٹرول، مواد کی سفارش، اور خود مختار مشینیں، دوسروں کے درمیان۔
کمک سیکھنے کے کیا فوائد ہیں؟
- کمک سیکھنے کے کچھ فوائد میں خود مختاری سے سیکھنے کی صلاحیت، بدلتے ہوئے ماحول کو اپنانے، اور انعام اور سزا کے نظام کی بنیاد پر بہترین فیصلے کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔
تقویت یافتہ سیکھنے کی حدود کیا ہیں؟
- کمک سیکھنے کی کچھ حدود میں تربیت کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا اور وقت کی ضرورت، پیچیدہ ماحول سے نمٹنے میں دشواری، اور عالمی بہترین کے بجائے مقامی آپٹیما میں گرنے کا امکان شامل ہے۔
کمک سیکھنے میں استعمال ہونے والے سب سے عام الگورتھم کون سے ہیں؟
- کچھ سب سے عام الگورتھم ہیں Q-Learning، genetic algorithm، Monte Carlo طریقہ، پالیسی پر مبنی طریقے، اور قدر پر مبنی طریقے۔
کمک سیکھنے کی ایپلی کیشنز کی سب سے مشہور مثالیں کیا ہیں؟
- کچھ معروف مثالوں میں ذہین گیمنگ سسٹم بنانے میں کمک سیکھنے کا استعمال، پیچیدہ کام انجام دینے کے لیے روبوٹس کی تربیت، اور کاروبار اور مالیاتی حکمت عملیوں کو بہتر بنانا شامل ہیں۔
کمک سیکھنے میں انعامی نظام کا کیا کردار ہے؟
- انعامی نظام کمک سیکھنے میں بنیادی حیثیت رکھتا ہے، کیونکہ یہ ماڈل کو بہترین فیصلہ سازی کی طرف رہنمائی کرتا ہے اور اس بنیاد پر کیے گئے اقدامات کو قدریں تفویض کرتا ہے کہ آیا وہ مثبت یا منفی نتائج کا باعث بنتے ہیں۔
کمک سیکھنے کے تناظر میں ایجنٹ کیا ہے؟
- ایجنٹ وہ ہستی ہے جو ماحول کے اندر کارروائیاں کرتی ہے، انعام یا سزا کی صورت میں رائے حاصل کرتی ہے، اور مستقبل کے انعام کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے بہترین فیصلے کرنا سیکھنا چاہتی ہے۔
کمک سیکھنے میں سیکھنے کا عمل کیا ہے؟
- سیکھنے کے عمل میں ایجنٹ کا ایکشن لینا، انعام یا سزا کی صورت میں رائے لینا، موصول ہونے والے تاثرات کی بنیاد پر اپنی پالیسی کو اپ ڈیٹ کرنا، اور وقت کے ساتھ ساتھ اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے اس سائیکل کو دہرانا شامل ہے۔
میں Sebastián Vidal ہوں، ایک کمپیوٹر انجینئر ہوں جو ٹیکنالوجی اور DIY کے بارے میں پرجوش ہوں۔ مزید برآں، میں اس کا خالق ہوں۔ tecnobits.com، جہاں میں ہر ایک کے لیے ٹیکنالوجی کو مزید قابل رسائی اور قابل فہم بنانے کے لیے ٹیوٹوریلز کا اشتراک کرتا ہوں۔