ماڈل بڑھے

ماڈل ڈرفٹ (جسے کانسیپٹ ڈرفٹ، یا ڈیٹا ڈرفٹ بھی کہا جاتا ہے) مشین لرننگ اور اینالیٹکس میں ایک اہم تصور ہے۔ اس سے مراد وہ عمل ہے جس کے ذریعے اعداد و شمار اور/یا ماحول میں تبدیلی کی وجہ سے وقت کے ساتھ ساتھ تجزیاتی ماڈل کی پیشین گوئی کی درستگی میں کمی آتی ہے۔ بدلتا ہوا ڈیٹا اور/یا ماحول بہت سارے ذرائع سے آ سکتا ہے، بشمول کاروباری ضروریات کو تبدیل کرنا، کسٹمر کے رویے میں تبدیلی، یا معاشی حالات کو تبدیل کرنا۔

عام طور پر، جب کوئی ماڈل پہلی بار بنایا جاتا ہے، تو یہ اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے اور ٹیسٹ ڈیٹا سیٹ کے خلاف نتائج کی درست پیش گوئی کرنے کے قابل ہوتا ہے۔ تاہم، جیسے جیسے ماڈل کے ارد گرد کا ماحول تبدیل ہوتا ہے، ماڈل کی ان نتائج کی درست پیشین گوئی کرنے کی صلاحیت کم ہونا شروع ہو جاتی ہے۔ اسے ماڈل ڈرفٹ کہا جاتا ہے۔ اس لیے ماڈل کی پیشین گوئیوں کی مسلسل درستگی کو یقینی بنانے کے لیے ماڈل ڈرفٹ کی نگرانی اور انتظام کیا جانا چاہیے۔

ماڈل کے بڑھنے کو کم کرنے میں مدد کے لیے کئی حکمت عملیوں کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ان میں ڈیٹا ری ٹریننگ، ماڈل کی توثیق، فیچر انجینئرنگ، اور ڈیٹا کو بڑھانا شامل ہے۔ ڈیٹا کی دوبارہ تربیت میں، بدلتے ہوئے ماحول سے بہتر مطابقت کے لیے ماڈل کو نئے، زیادہ تازہ ترین ڈیٹا کے ساتھ دوبارہ تربیت دی جاتی ہے۔ ماڈل کی توثیق ٹیسٹ کے اعداد و شمار کے خلاف ماڈل کی کارکردگی کو ماپنے کا عمل ہے تاکہ کسی ایسے شعبے کی نشاندہی کی جا سکے جہاں اس کی درستگی میں کمی واقع ہوئی ہو۔ فیچر انجینئرنگ میں ڈیٹا سیٹ کی خصوصیات میں ہیرا پھیری شامل ہوتی ہے تاکہ بنیادی ڈیٹا کے مطابق مزید نتائج پیدا کیے جا سکیں۔ آخر میں، ڈیٹا بڑھانے میں ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا سیٹ میں نئے ڈیٹا پوائنٹس کا اضافہ شامل ہے۔

مشین لرننگ ماڈلز کو ڈیزائن اور برقرار رکھتے وقت ماڈل ڈرفٹ ایک اہم تصور ہے۔ ماڈل ڈرفٹ کی قریب سے نگرانی اور انتظام کر کے، تنظیمیں اس بات کو یقینی بنا سکتی ہیں کہ ان کے ماڈل ہمیشہ درستگی کے ساتھ کام کر رہے ہیں۔