مشین لرننگ کی تکنیکیں بامعنی بصیرت حاصل کرنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے اکثر ارتباط اور رجعت پر انحصار کرتی ہیں۔ اس موضوع کے کلسٹر میں، ہم ان تکنیکوں کی اہمیت، مشین لرننگ میں ان کا اطلاق، اور بنیادی ریاضیاتی اور شماریاتی اصولوں کا جائزہ لیں گے جو ان کی افادیت کو آگے بڑھاتے ہیں۔
ارتباط کو سمجھنا
ارتباط دو متغیرات کے درمیان تعلق کی طاقت اور سمت کی پیمائش کرتا ہے۔ یہ شماریات میں ایک اہم تصور ہے اور مشین لرننگ ماڈلز میں بنیادی کردار ادا کرتا ہے۔
ارتباط کی اقسام:
- پیئرسن کوریلیشن گتانک
- اسپیئر مین کی رینک کا ارتباط
- پوائنٹ-بیسیریل ارتباط
مشین لرننگ میں درخواست:
ارتباط کا تجزیہ فیچر کے انتخاب، بے کار متغیرات کی شناخت، اور ڈیٹاسیٹ کے اندر ایک دوسرے پر انحصار کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ مشین لرننگ الگورتھم کو متغیر کے درمیان تعلقات کی بنیاد پر باخبر فیصلے کرنے کے قابل بناتا ہے۔
رجعت کی تلاش
رجعت ایک شماریاتی طریقہ ہے جو منحصر متغیر اور ایک یا زیادہ آزاد متغیر کے درمیان تعلق کو سمجھنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ پیشن گوئی اور پیشن گوئی کے لیے مشین لرننگ میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔
رجعت کی اقسام:
- لکیری رجعت
- لاجسٹک ریگریشن
- کثیر الثانی رجعت
مشین لرننگ میں اہمیت:
رجعت کا تجزیہ پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز بنانے، منحصر متغیر پر آزاد متغیرات کے اثرات کو سمجھنے اور ان کے درمیان تعلق کی مضبوطی کا اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔ یہ بہت سے مشین لرننگ الگورتھم کی ریڑھ کی ہڈی بناتا ہے۔
ریاضیاتی اور شماریاتی بنیادیں۔
ارتباط اور رجعت دونوں کی جڑیں ریاضی اور شماریاتی اصولوں میں مضبوطی سے ہیں۔
ریاضی:
باہمی ربط اور رجعت کے تجزیے میں استعمال ہونے والے فارمولے اور مساوات ریاضی کے تصورات سے اخذ کیے گئے ہیں جیسے کہ ہم آہنگی، معیاری انحراف، اور کم از کم مربع کا طریقہ۔ ان ریاضیاتی بنیادوں کو سمجھنا ان تکنیکوں کو نافذ کرنے اور اس کی تشریح کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
اعداد و شمار:
اعداد و شمار کے تصورات جیسے مفروضے کی جانچ، اعتماد کے وقفے، اور تعیین کے گتانک ارتباط اور رجعت کے نتائج کی اہمیت اور وشوسنییتا کا اندازہ لگانے کے لیے ضروری ہیں۔ شماریاتی اصولوں کو اپنانے سے مشین لرننگ ماڈلز کی درستگی اور مضبوطی میں اضافہ ہوتا ہے۔
نتیجہ
ارتباط اور رجعت مشین لرننگ کے لازمی اجزاء ہیں، پیٹرن کی دریافت، پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز کی تخلیق، اور ڈیٹا سے قیمتی بصیرت نکالنا۔ ان کی اہمیت کو جاننے اور ان کی ریاضیاتی اور شماریاتی بنیادوں کو سمجھ کر، کوئی بھی باخبر فیصلے کرنے اور مشین لرننگ کے میدان میں جدت لانے کی اپنی طاقت کو بروئے کار لا سکتا ہے۔