آٹو ایم ایل ٹیکنالوجی: AI سیکھ رہا ہے کہ کیسے کام خود کرنا ہے... AI

مکمل طور پر پروگرامرز اور ماہرین پر انحصار کرنے کے بجائے، مصنوعی ذہانت اب خود کو تیار کر سکتی ہے۔ آٹو ایم ایل ٹیکنالوجی ایک نئے دور کا آغاز کر رہی ہے: AI سیکھ رہا ہے کہ کیسے کرنا ہے… AI۔

آٹو ایم ایل ٹیکنالوجی کی ایپلی کیشنز

مصنوعی ذہانت ان لوگوں کے لیے مخصوص ٹول ہوا کرتی تھی جو کوڈ لکھنا اور الگورتھم کو سمجھنا جانتے تھے۔ اب، AutoML کے ساتھ، AI خود نئے AI سسٹم بنانا سیکھ سکتا ہے۔

جب AI خود کو AutoML کے ساتھ بنانا سیکھتا ہے۔

Tuoi Tre Online کی تحقیق کے مطابق، AutoML (خودکار مشین لرننگ) ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو مشین لرننگ ماڈلز بنانے کے عمل میں پیچیدہ مراحل کو خودکار بناتی ہے۔ ڈیٹا پروسیسنگ اور الگورتھم کے انتخاب سے لے کر پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ اور نتائج کی تشخیص تک، سسٹم کے ذریعے انجینئرز سے زیادہ دستی مداخلت کی ضرورت کے بغیر سب کچھ انجام دیا جا سکتا ہے۔

یہ ٹیکنالوجی نہ صرف وقت بچاتی ہے بلکہ مضبوط تکنیکی ٹیموں کے بغیر تنظیموں کے لیے AI تک رسائی کو بھی بڑھاتی ہے۔ الگورتھم کی جانچ کرنے میں ہفتوں گزارنے کے بجائے، اب ہر چیز کو گھنٹوں، یا منٹوں میں ہموار کیا جا سکتا ہے۔

گوگل نے 2017 میں آٹو ایم ایل پلیٹ فارم کا آغاز کیا، اور اس کے بعد، ایمیزون اور مائیکروسافٹ جیسے بڑے پلیئرز نے بھی اپنی کلاؤڈ سروسز میں انضمام کرتے ہوئے، اپنے آٹو ایم ایل سلوشنز کا آغاز کیا۔

یہ بات قابل غور ہے کہ AutoML سخت، فارمولک طریقے سے کام نہیں کرتا ہے۔ یہ نظام خود بخود اپنی سیکھنے کی حکمت عملی کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے، نیورل نیٹ ورک کے فن تعمیر کو تبدیل کر سکتا ہے، یا مختلف کنفیگریشنز کے ساتھ تجربہ کر سکتا ہے جب تک کہ اسے سب سے مؤثر حل نہ مل جائے۔

اس طرح، AI نے "سیکھنے کا طریقہ سیکھنا" شروع کر دیا ہے اور آہستہ آہستہ پروگرامرز پر انحصار کم ہوتا جا رہا ہے۔

لوگ ناقابل تلافی ہیں۔

جبکہ AutoML AI تخلیق کو آسان بناتا ہے، لیکن یہ انسانوں کے کردار کو مکمل طور پر ختم نہیں کرتا ہے۔ AI ماڈل صحیح معنوں میں تب ہی کارآمد ہوتے ہیں جب ان پٹ ڈیٹا درست ہو، مسئلہ واضح طور پر بیان کیا گیا ہو، اور نتائج کو صحیح سیاق و سباق میں سمجھا جاتا ہے- حالانکہ صارف کا ان پٹ اور سمجھنا اب بھی ضروری ہے۔

آٹو ایم ایل اس وقت بہترین کام کرتا ہے جب صارفین کو معلوم ہو کہ انہیں کس چیز کی ضرورت ہے ۔ مثال کے طور پر، AI طبی تصاویر کا تجزیہ کرنے میں مدد کر سکتا ہے، لیکن حتمی تشخیص اور علاج کا فیصلہ اب بھی ڈاکٹر کے پاس ہے۔ فنانس میں، AI دھوکہ دہی کے رجحانات کی نشاندہی کر سکتا ہے، لیکن تجزیہ کاروں کو یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ حقیقی دنیا کے تناظر میں اس کا کیا مطلب ہے۔

آٹومیشن وقت اور کوشش کو کم کر سکتا ہے، لیکن یہ انسانی تجربے، وجدان اور ذمہ داری کی جگہ نہیں لے سکتا۔ ان کو تبدیل کرنے کے بجائے، آٹو ایم ایل ایک معاون بازو کے طور پر کام کرتا ہے، جس سے فیصلہ سازی کے عمل کو تیز تر اور ڈیٹا پر مبنی ہوتا ہے۔

ایک اور فائدہ ہوشیاری سے ماڈل کو بہتر بنانے کی صلاحیت ہے۔ AutoML صرف ایک "مہذب" ماڈل کا انتخاب نہیں کرتا ہے۔ یہ متعدد اختیارات آزماتا ہے، ان کا جائزہ لیتا ہے، اور صارف کے فراہم کردہ ڈیٹا کی بنیاد پر بہترین ممکنہ ماڈل فراہم کرتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، AI سسٹم کی کارکردگی ماہرین کے بنائے ہوئے ماڈلز سے کمتر نہیں ہے، اور بہت سے معاملات میں، اس سے بھی بہتر ہے کیونکہ AutoML کوئی قدم نہیں چھوڑتا ہے۔

بالآخر، AutoML AI ٹیکنالوجی کو مقبول بنانے ، اسے لیب سے باہر لانے اور حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں آگے بڑھانے میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ اساتذہ، ڈاکٹرز، مارکیٹنگ کے پیشہ ور افراد، اور دکان کے مالکان اپنے مسائل کو حل کرنے کے لیے AI کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

واپس موضوع پر

TUAN VI

ماخذ: https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm