مصنوعی ذہانت بمقابلہ مشین لرننگ! کیا فرق ہے؟

انسانی دماغ ایک حیرت انگیز عضو ہے ، لیکن ہم ابھی تک اس کی صلاحیتوں کو پوری طرح سے سمجھ نہیں سکے ہیں ، لیکن ہم نے ایسی ٹکنالوجی کامیابی کے ساتھ تیار کی ہے جو ان کے افعال کی تقلید کرتے ہیں یا لوگوں کو ان کی طرح سوچنے کی تعلیم دیتے ہیں۔ اس سے ہمیں مارکیٹ میں دو متعلقہ موضوعات لایا جاتا ہے: مصنوعی ذہانت (اے آئی) اور مشین لرننگ (ایم ایل)۔

AI اور ML کا استعمال کرتے ہوئے تیزی سے نتائج حاصل کرنے کے ل Many بہت سارے عمل خود کار طریقے سے کیے گئے ہیں۔ سب سے واضح مثال GOOGLE ہے۔ ہاں! سرچ انجن مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے کام کرتا ہے۔ آپ کو کیا لگتا ہے کہ گوگل آپ کے تمام سوالات کے جوابات کے علاوہ مزید ہدایات تجویز کرنے کے قابل نہیں ہے؟

AI اور ML اکثر تبادلہ طور پر استعمال ہوتے ہیں ، لیکن AI اور ML کیا ہیں؟ اور دونوں میں کیا فرق ہے؟ آئیے معلوم کریں۔

مصنوعی ذہانت: یہ کمپیوٹر سائنس کا وہ شعبہ ہے جو پروگراموں اور الگورتھموں سے نمٹتا ہے جو مشینوں کو درست نتائج کو پہچاننے ، ان پر عملدرآمد کرنے اور فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں ، یہ وہ ٹکنالوجی ہے جو کاروں کو بہتر بنا سکتی ہے۔

لوگوں کی بڑھتی ہوئی تعداد کے ساتھ ، ہمیں خاص کاموں کو سنبھالنے کے ل intelligent ذہین مشینوں کی ضرورت ہے ، جن میں بہت بڑا ڈیٹا پروسیسنگ اور اسٹور کرنا شامل ہے۔ مثال کے طور پر ، آج ہم کلک کرکے حصص کی سرمایہ کاری اور تجارت کرسکتے ہیں ، لیکن ایسے نفیس الگورتھم موجود ہیں جو بڑی مقدار میں ڈیٹا پر عملدرآمد کرتے ہیں جس سے یہ معلوم ہوتا ہے کہ کون سا اسٹاک بہتر تجارت کررہا ہے۔

مصنوعی ذہانت کو دو وسیع اقسام میں تقسیم کیا گیا ہے۔ آئیے ہم ہر ایک کو قریب سے دیکھیں۔

جنرل اے: یہ پروگرام ایک کام کرنے کے لئے بہت اہم ہیں ، جس کا مقصد آپ کو طے شدہ ملاقات کی یاد دلانا ہے یا دستاویز میں گرائمیکل غلطیوں کو درست کرنا ہے۔ وہ اپنے کاموں کو اتنی اچھی طرح سے انجام دیتے ہیں کہ اب آپ دوسرے اہم پہلوؤں پر بھی توجہ مرکوز کرسکتے ہیں۔

اطلاق شدہ AI: جب متعدد کام کرنے کی بات آتی ہے تو ، اطلاق شدہ AI بہترین پروگرام ہوتے ہیں۔ وہ مختلف شعبوں کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرسکتے ہیں اور آپ کو بہترین نتیجہ دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، اگر آپ قریبی اطالوی ریستوراں کے بارے میں سری یا گوگل اسسٹنٹ سے پوچھتے ہیں تو ، وہ پہلے آپ کے موجودہ مقام کا تعین کرے گا ، پھر اسی جغرافیائی علاقے میں تمام ریستوراں اسکین کرے گا ، پھر اطالوی ریستوراں کو فلٹر کریں اور قریب سے ہی تلاش کے نتائج تلاش کریں گے۔ طویل اشارہ کرتا ہے۔ مشینیں ان تمام معلومات کا تجزیہ کرنے اور درست نتائج تلاش کرنے کے لئے مشین لرننگ کے تحت نفیس الگورتھم استعمال کرتی ہیں۔

اب ، مشین لرننگ کیا ہے؟ جب ہمارے پاس مصنوعی ذہانت موجود تھی تو ہمیں اس کی ضرورت کیوں پیش آئی؟

مشین سیکھنے کا باعث بنے دو اہم کامیابیاں تھیں۔

پہلا انکشاف آرتھر سموئیل کے ذریعہ کیا گیا تھا ، جس نے محسوس کیا کہ ہوسکتا ہے کہ ذہین مشینیں بنانے کے بجائے ان کی اپنی تعلیم کا پروگرام بنانا ممکن ہو۔

دوسری وجہ انٹرنیٹ کے بڑھتے ہوئے استعمال کی وجہ سے ہے۔ اس کے نتیجے میں تجزیہ کے ل data ڈیٹا کی ایک بہت بڑی رقم برآمد ہوئی۔ تو انجینئروں کا خیال تھا کہ مشین تجزیہ کی تعلیم دینے کی بجائے اپنی سوچ کو پروگرام کرنا آسان ہوگا۔ اور انہیں انٹرنیٹ سے مربوط کرنے سے آپ کو پوری دنیا کی معلومات تک مکمل رسائی مل جاتی ہے۔ اس نے مشین لرننگ کے نام سے ایک نئی لہر شروع کی۔

مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کا ایک فنکشن ہے ، پروگرام تیار کرنے کا ایک سائنس اور الگورتھم ہے جو مشینیں لوگوں کی طرح سوچ سکتا ہے اور بنا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، فیس بک آپ کو سب سے زیادہ نظر آنے والی چیز کی بنیاد پر پوسٹس کی تجاویز دیتا ہے۔

مشین لرننگ کا مستقل تجزیہ کرنے والے ، ماضی کے منظرناموں کے ساتھ ڈیٹا کا موازنہ کرنے اور مختلف صورتحال کا جواب دینے والے نفیس الگورتھمز کا استعمال کرتے ہوئے کریڈٹ کارڈ کی دھوکہ دہی ، چہرے کی پہچان ، اور بہت کچھ۔ اس کا استعمال ایم ایل کے افعال جیسے سنگین مسائل کو حل کرنے میں کیا جاسکتا ہے۔

ایم ایل کی تین اقسام ہیں۔

کنٹرول شدہ ایم ایل: اس دور میں ، ہم الگورتھم میں جانچ کے معاملات اور ہدف کے منظرنامے فراہم کرتے ہیں تاکہ یہ معاملات کا مطالعہ کرے اور جب نیا ڈیٹا داخل ہوتا ہے تو درست نتائج پیش کرتا ہے۔ مثال کے طور پر: کریڈٹ کارڈ کی جعلسازی کی کھوج ، آٹو اصلاح پروگرام۔

بے قابو ایم ایل: یہاں کوئی وضاحتی اعداد و شمار موجود نہیں ہے ، خود الگورتھم کو ڈیٹا کی چھانٹ ، پیٹرن کا انتخاب اور ممکنہ نتائج پیدا کرنے کا پروگرام بنایا گیا ہے۔ مثال کے طور پر: تمام ای کامرس ویب سائٹوں پر تجویز کردہ میکانزم۔

تعمیر نو ایم ایل: اس طریقہ کار میں ماحول اور افعال کے ساتھ روزمرہ کی بات چیت شامل ہے جو فوائد یا خطرہ کو کم سے کم کرتی ہے۔ الگورتھم اس وقت تک اپنے اثرات کو نہیں روکتا جب تک کہ وہ اپنی پوری صلاحیت تک نہ پہنچ جائے۔ مثال کے طور پر: کھیل ، پرواز والی کاریں ، وغیرہ۔

مصنوعی ذہانت اور مشین سیکھنے میں بہت کم فرق ہے ، دوسرے الفاظ میں ، مصنوعی ذہانت ذہین مشینیں بناتی ہے ، مشین لرننگ انہیں خود کفیل کرتی ہے۔ ان دو ٹکنالوجیوں نے دنیا کے کاروبار میں انقلاب برپا کردیا ، یہاں تک کہ اگر کار کو پھنس جانے کا خطرہ ہے (ہالی وڈ کا شکریہ) ، اور اب بیٹھ کر پھلوں سے لطف اٹھائیں۔