گاوسی عمل

Gaussian Processes (GPs) زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی مشین لرننگ کے لیے امکانی سیکھنے کے ماڈلز کی ایک کلاس ہیں جو مشاہدہ شدہ ڈیٹا سیٹس کے درمیان رشتوں کی مقدار طے کرکے کام کرتی ہیں۔ ان کی تشکیل اس طرح کی گئی ہے کہ وہ خود بخود ان کی پیچیدگی کی سطح کا تعین کریں اور ڈیٹا میں ڈھانچہ تلاش کریں۔ نتیجے کے طور پر، GPs پیشن گوئی کرنے والے تجزیات کے لیے ایک طاقتور ٹول ہیں اور ڈیٹا کے تجزیہ اور پیشین گوئی کے ماڈلنگ کے کاموں، جیسے کہ رجعت اور درجہ بندی کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔

GPs Bayesian Probability کا ذیلی سیٹ ہیں اور نان پیرامیٹرک ہیں، مطلب یہ ہے کہ وہ بنیادی ڈیٹا کی تقسیم کے بارے میں کوئی مفروضہ نہیں بناتے، اس طرح GPs کو ڈیٹا کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے جیسا کہ یہ مشاہدہ کیا جاتا ہے۔ مزید برآں، GPs متغیرات کی صوابدیدی تعداد کی اجازت دیتے ہیں جو ڈیٹا کے تجزیہ کے عمل میں استعمال کیے جاسکتے ہیں، دوسرے ماڈلز کے برعکس جن کے لیے متغیرات کی ایک مقررہ تعداد کی وضاحت کی ضرورت ہوتی ہے۔

GPs کا استعمال کرتے وقت، ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان ارتباط کو ملٹی ویری ایبل فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے پکڑا جاتا ہے جسے "کرنل" کہا جاتا ہے۔ کرنل کا استعمال ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان مماثلت کو درست کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جو کہ بعد میں آنے والے ڈیٹا پوائنٹس کے امکانات کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ دانا کو جی پی کے رویے کو مختلف ڈیٹا سیٹس کے مطابق کرنے کے لیے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے۔

پیشین گوئی کے تجزیات کے علاوہ، GPs کو قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں میں ڈیٹا کے بڑے سیٹوں کا تجزیہ کرنے کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے جیسے کہ جذبات کا تجزیہ، مشینی ترجمہ، اور متن کا خلاصہ۔

کمپیوٹر ویژن، روبوٹکس اور آپریشنل ریسرچ کے شعبوں میں جی پی تیزی سے مقبول ہو چکے ہیں، جہاں ان کا استعمال خود مختار نظاموں کے رویے کا تجزیہ اور پیش گوئی کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ بڑے اور پیچیدہ ڈیٹا سیٹس سے پیشین گوئی کی منطق کو نکالنے کی ان کی صلاحیت کی وجہ سے ہے۔ اسی طرح، GPs کو ڈیٹا کلسٹرنگ اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے میں بھی استعمال کیا جاتا ہے تاکہ ڈیٹا سیٹ میں آؤٹ لیرز کی درجہ بندی اور شناخت کی جا سکے۔

مجموعی طور پر، گاوسی عمل مشین لرننگ میں بہت سے کاموں کے لیے ایک طاقتور ٹول ہیں کیونکہ متعدد متغیر سیٹوں سے نمٹنے میں ان کی لچک اور ڈیٹا سیٹس میں مشاہدہ کی گئی پیچیدگیوں کو ماڈل کرنے کی ان کی صلاحیت کی وجہ سے۔ اس طرح، GPs پیش گوئی کرنے والے تجزیات، کمپیوٹر وژن اور روبوٹکس، ڈیٹا کلسٹرنگ، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور دیگر کاموں میں استعمال کے لیے تیزی سے مقبول ہو رہے ہیں۔