زمینی پتہ
26 ویتھرل روڈ اویری، امو۔ نائیجیریا
13 میں مشین لرننگ کے لیے 2023 بہترین ٹولز | بہترین ٹولز
مشین لرننگ ایک ایسا ٹول ثابت ہوا ہے جو ایپلی کیشن کے مختلف شعبوں میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ تعلیمی اور تربیتی کمپنیوں سے لے کر چہرے کی شناخت اور آن لائن لین دین کی روک تھام جیسے حفاظتی نظام تک، یہ موجودہ تکنیکوں کے معیار اور درستگی کو بہتر بناتا ہے۔
مشین لرننگ کے لیے بہترین ٹولز کا انتخاب کرنا اور مشین لرننگ کے لیے ٹولز کی جگہ کو نیویگیٹ کرنا اتنا آسان نہیں جتنا گوگل "مشین لرننگ ٹولز" کو تلاش کرتا ہے۔
اپنی ضروریات کے لیے کسی ٹول کا انتخاب کرتے وقت غور کرنے کے لیے بہت سے عوامل ہیں: ڈیٹا کی وہ اقسام جن کے ساتھ آپ کام کر رہے ہیں، آپ کو کس قسم کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے، دوسرے سافٹ ویئر پیکجز کے ساتھ جو آپ استعمال کر رہے ہیں، اور مزید بہت کچھ۔
اس مضمون میں، ہم مشین لرننگ کے لیے ٹول کا انتخاب کرتے وقت غور کرنے کے لیے کئی عوامل کا احاطہ کریں گے۔
فہرست
مشین لرننگ کے لیے بہترین ٹولز کا انتخاب کیسے کریں۔
مشین لرننگ کے لیے بہترین ٹولز کا انتخاب کرنے کا پہلا قدم یہ طے کرنا ہے کہ آپ کے ڈیٹا کے ساتھ آپ کے مقاصد کیا ہیں اور آپ کو ماڈلز بنانے میں کتنا وقت لگانا ہے۔
اگر آپ اس بات کی فکر کیے بغیر تیزی سے ماڈل بنانا چاہتے ہیں کہ یہ کیسے کام کرتا ہے، تو آپ Python کی بہت سی لائبریریوں میں سے ایک استعمال کر سکتے ہیں جو خاص طور پر مشین لرننگ کے لیے بنائی گئی ہیں۔
مشین لرننگ ٹول کا انتخاب کرتے وقت غور کرنے کی چیزیں یہ ہیں:
بھی چیک کریں: 10 میں 2023 بہترین مفت وائر فریم ٹولز۔ ریئل ٹائم میں ایک خاکہ بنائیں۔
1. اپنی ضروریات کو جانیں۔
ٹول کا انتخاب کرنے سے پہلے، آپ کو یہ جاننا چاہیے کہ آپ کس قسم کا پروجیکٹ چاہتے ہیں اور آپ کے پاس کس قسم کا ڈیٹا ہے۔
تمام ML کام ایک جیسے نہیں ہیں؛ کچھ کو دوسروں کے مقابلے میں زیادہ جدید تکنیک کی ضرورت ہوتی ہے۔
2. اپنے تجربہ کی سطح کی بنیاد پر ایک ٹول کا انتخاب کریں۔
یہ جاننا کہ آپ کی مہارت کی سطح کے ساتھ ساتھ اس ٹول سیٹ کے آس پاس موجود دکاندار یا کمیونٹی سے کس قسم کی مدد اور مدد دستیاب ہے۔
مثال کے طور پر، فرض کریں کہ آپ کے پاس مشین لرننگ کا تجربہ نہیں ہے لیکن پروگرامنگ کی کافی مہارتیں ہیں۔ اس صورت میں، Python R کے مقابلے میں ایک بہتر آپشن ہو سکتا ہے کیونکہ Python کے صارفین کے لیے R کے مقابلے میں زیادہ دستاویزات اور مدد آن لائن دستیاب ہیں۔
اس کو دیکھو؛ AWS مشین لرننگ سرٹیفیکیشن 2023 کیسے حاصل کریں۔
3. آپ کے پاس موجود ڈیٹا
آپ کو یہ معلوم کرکے شروع کرنا چاہئے کہ آپ کے پاس کس قسم کا ڈیٹا ہے اور اس کا کتنا حصہ ہے۔ اگر آپ نہیں جانتے کہ آپ کے پاس کس قسم کا ڈیٹا ہے، تو ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کو منتخب کرنے کے لیے یہ گائیڈ پڑھیں۔
4. مسئلہ کی قسم جس کو آپ کو حل کرنے کی ضرورت ہے۔
آپ کس قسم کا مسئلہ حل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں؟ کیا آپ کو کاروباری فیصلے میں مدد کی ضرورت ہے؟ یا کیا آپ گاہک کے رویے کی پیشن گوئی کرنے کے لیے AI ماڈل بنانا چاہتے ہیں؟
بہت سے مختلف قسم کے مسائل ہیں جن میں مشین لرننگ مدد کر سکتی ہے، اس لیے یقینی بنائیں کہ آپ اپنی درخواست کے لیے صحیح انتخاب کرتے ہیں۔
پڑھنے میں ناکام نہ ہوں؛ 2023 میں مبتدیوں کے لیے بہترین مشین لرننگ کورس آن لائن
5. آپ کا بجٹ اور ٹائم فریم
آپ کو سافٹ ویئر پر کتنے پیسے خرچ کرنے ہیں؟ آپ کے پاس اپنی آخری تاریخ سے پہلے کتنا وقت ہے؟ یہ سوالات آپ کے اختیارات کو کم کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کریں گے کہ آپ کی رقم دانشمندی سے خرچ کی گئی ہے۔
یہ ٹولز کیوں استعمال کریں؟
جب آپ ایک نیا مشین لرننگ پروجیکٹ شروع کرنے کے لیے بیٹھتے ہیں، تو آپ شاید یہ نہیں سوچ رہے ہوں گے کہ آپ چھ سالوں میں اپنے نتائج کا اندازہ کیسے کریں گے۔
لیکن یہاں تک کہ اگر آپ کے پاس اپنے کام کے لیے مختصر وقت ہے، تو آپ وہاں پہنچنے کے لیے جو ٹولز استعمال کرتے ہیں وہ وقت کے ساتھ ساتھ آپ کے پروجیکٹ کی نشوونما پر بہت زیادہ اثر ڈال سکتے ہیں۔
مشین لرننگ ڈیٹا سیٹس میں پیٹرن کی شناخت کے لیے بنائے گئے الگورتھم کا فائدہ اٹھا کر کام کرتی ہے — ایسے پیٹرن جو انسان عام طور پر خود تلاش نہیں کر پاتے ہیں — اور پھر نئے ڈیٹا ان پٹس کی بنیاد پر مستقبل کے نتائج کی پیشین گوئی کرنے کے لیے ان نمونوں کا استعمال کرتے ہیں۔
مشین لرننگ کے بارے میں سب سے اچھی بات یہ ہے کہ یہ وقت کے ساتھ ساتھ بہتر ہوتی جاتی ہے کیونکہ یہ اس بارے میں مزید جانتی ہے کہ لوگ آپ کی ویب سائٹ یا ایپلیکیشن کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔ اس سے صارف کے تجربے، تبادلوں کی شرح، فروخت اور مزید بہت کچھ بہتر ہو سکتا ہے۔
بھی دیکھو؛ 41 بہترین ڈیٹا سائنس پروگرام 2023
ایک اچھا مشین لرننگ ٹول کیا بناتا ہے؟
مشین لرننگ ڈیٹا سائنسدان کے ہتھیاروں میں ایک طاقتور ٹول ہے۔ لیکن کیا چیز ایک ٹول کو بہتر بناتی ہے یا مشین لرننگ کے بہترین ٹولز میں سے؟
مشین لرننگ ٹول کا انتخاب کرتے وقت غور کرنے کے لیے کئی عوامل ہیں۔ یہاں کچھ سب سے اہم ہیں:
طاقتور الگورتھم۔ آپ کو اپنے پسندیدہ ہارڈ ویئر پر اپنے پسندیدہ الگورتھم چلانے کے قابل ہونے کی ضرورت ہے۔
آسان تعیناتی۔ سافٹ ویئر کو انسٹال اور کنفیگر کرنا آسان ہونا چاہیے تاکہ آپ کم سے کم ہلچل کے ساتھ شروعات کر سکیں۔
استعمال میں آسانی. ٹول کو استعمال میں آسان ہونا چاہیے، ایک بدیہی انٹرفیس اور دستاویزات کے ساتھ جو صارفین کو پیچیدہ پروگرامنگ زبانوں یا Python یا R جیسے پروگرامنگ پیراڈائمز کو سیکھے بغیر جلدی سے اٹھنے اور چلانے میں مدد کرتا ہے۔
دستاویزات اور کمیونٹی سپورٹ۔ اگرچہ زیادہ تر مشین لرننگ ٹولز کے لیے آن لائن ٹیوٹوریلز کی کوئی کمی نہیں ہے، لیکن وینڈر سے آفیشل دستاویزات حاصل کرنا آپ کو گوگل پر یا کہیں اور آن لائن ضرورت کی ہر چیز تلاش کرنے کی کوشش کرنے سے زیادہ آسان بنا سکتا ہے۔
یہ بھی پڑھیں؛ 15 میں 2023 مشین لرننگ انٹرنشپس مواقع
اس فہرست کو بنانے کے لیے اٹھائے گئے اقدامات
بہت سارے زبردست ٹولز کے ساتھ، یہ جاننا مشکل ہو سکتا ہے کہ کہاں سے آغاز کیا جائے۔ تاہم، ہم نے 10 بہترین مشین لرننگ ٹولز کی اپنی فہرست کے ساتھ آنے کے لیے وہاں موجود ہر ایک مقبول ترین ٹول کا جائزہ لینے، جانچ کرنے اور ان کا موازنہ کرنے کے لیے وقت نکالا ہے۔
ہم نے ان کی درجہ بندی کئی عوامل کے مطابق کی ہے: رفتار اور توسیع پذیری، لچک، استعمال میں آسانی، اور لاگت۔
مشین لرننگ کے لیے نئے ٹولز باقاعدگی سے سامنے آتے رہتے ہیں، اس لیے تازہ ترین پیشکشوں کے ساتھ اپ ٹو ڈیٹ رہنا ضروری ہے۔ آئیے آج سے مشین لرننگ کے چند ٹاپ ٹولز کو دیکھتے ہیں۔
بھی چیک کریں: کیا کوڈنگ بوٹ کیمپس 2023 میں اس کے قابل ہیں؟ حیرت انگیز حقائق
مشین لرننگ کے لیے 10 بہترین ٹولز
1. ٹینسر فلو
Tensorflow آج بہت سے ڈیٹا سائنسدانوں کا سب سے بڑا انتخاب ہے، اور یہ سوچنے کی کوئی وجہ نہیں ہے کہ یہ 2023 میں تبدیل ہو جائے گا۔ آخر کار، اس کا نام لاطینی لفظ "tensio" سے آیا ہے، جس کا مطلب ہے ٹینشن — یہ ایک موزوں حوالہ ہے کہ یہ آپ کو ماضی کو آگے بڑھانے میں کس طرح مدد کرتا ہے۔ پروگرامنگ کیا کر سکتی ہے اس کی روایتی توقعات۔
اس کی بنیادی زبان کے طور پر Python کا استعمال اسے دوسرے آپشنز کے مقابلے زیادہ لوگوں کے لیے قابل رسائی بناتا ہے، اور گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم کے ساتھ اس کے انضمام کا مطلب یہ ہے کہ اسے بڑی کمپنیوں کی جانب سے کافی تعاون حاصل ہے۔
یہ نیورل نیٹ ورکس کے لیے خاص طور پر اچھے ہونے کے لیے بھی جانا جاتا ہے کیونکہ یہ ایک جہتی صفوں اور لچکدار گراف ڈھانچے کا استعمال کرتا ہے۔ TensorFlow مشین لرننگ کے لیے بہترین ٹولز کی فہرست میں سرفہرست ہے۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
2. سککیٹ - سیکھنا
Scikit-learn مشین لرننگ کے لیے ایک Python لائبریری ہے جس نے پچھلے کچھ سالوں میں مقبولیت حاصل کی ہے۔ خاص طور پر، یہ ڈیٹا مائننگ اور پیشین گوئی کرنے والے ماڈلنگ کے لیے کئی ٹولز فراہم کرتا ہے جو اسے مشین لرننگ کے لیے بہترین ٹولز میں سے ایک بناتے ہیں۔
یہ NumPy، SciPy، اور Matplotlib کے اوپر بنایا گیا ہے اور Python پروگرامنگ زبان کا استعمال کرتا ہے۔ Scikit-learn زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم فراہم کرتا ہے جیسے کہ لکیری ریگریشن، لاجسٹک ریگریشن، سپورٹ ویکٹر مشینیں، naive Bayes، random forests، اور gradient boosting machines۔
کلاسیکل مشین لرننگ الگورتھم کے علاوہ، اس میں غیر زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم شامل ہیں جیسے کلسٹرنگ اور ڈائمینشنلٹی ریڈکشن الگورتھم جیسے پرنسپل اجزاء کا تجزیہ اور غیر منفی میٹرکس فیکٹرائزیشن۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
3. پی ٹورچ
PyTorch مشین لرننگ کمیونٹی میں بڑی لہریں پیدا کر رہا ہے، اس لیے اس میں کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ یہ ان لوگوں کے لیے ایک اعلیٰ انتخاب ہے جو ML کے جدید ترین مقام پر رہنا چاہتے ہیں۔
PyTorch ایک دوستانہ انٹرفیس پیش کرتا ہے اور استعمال کرنا آسان ہے، جو اسے ان لوگوں کے لیے بہترین آپشن بناتا ہے جو کوڈ کو توڑنے سے نہیں ڈرتے۔
PyTorch کے ڈویلپرز نے اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کام کیا ہے کہ زبان کسی بھی سطح کی پیچیدگی کو سنبھال سکتی ہے، لہذا صارفین کو کسی خاص مہارت کی سطح یا پس منظر کی معلومات کی ضرورت کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
آپ کو پسند آئے گا کہ آپ اپنے اگلے پروجیکٹ کے دوران PyTorch کے ساتھ کیا کر سکتے ہیں۔ حالیہ برسوں میں مشین لرننگ کے لیے بہترین ٹولز میں سے ایک۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
اس کے علاوہ، چیک کریں: C++ کورس سرٹیفیکیشن کیسے حاصل کریں۔
4. گوگل کلاؤڈ ایم ایل انجن
Google Cloud ML Engine ایک ایسا ٹول ہے جو ڈویلپرز کو کلاؤڈ میں مشین لرننگ ماڈل بنانے اور پھر انہیں Google کے انفراسٹرکچر پر چلانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ آپ کے ماڈلز کو منظم کرنے، ان کی کارکردگی کو ٹریک کرنے، اور وقت کے ساتھ ساتھ ان کی نگرانی کے لیے ایک ویب UI بھی فراہم کرتا ہے۔
Google Cloud Machine Learning Engine کے ساتھ، کاروبار اپنے ڈیٹا کو ایسے ماڈل بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں جنہیں وہ آسانی سے کلاؤڈ میں تعینات کر سکتے ہیں۔
کلاؤڈ اگلے 5 سالوں میں مشین لرننگ کے میدان میں بہت بڑا کھلاڑی ہوگا۔ زیادہ تر بڑی کمپنیاں پہلے ہی اسے اپنی ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کرتی ہیں اور ایسا کرتی رہیں گی کیونکہ یہ دیگر ایپلی کیشنز اور سروسز میں مزید مربوط ہو جاتی ہے۔
لیکن زیادہ تر لوگ کلاؤڈ بیسڈ مشین لرننگ کے بارے میں نہیں جانتے ہیں، اور اس کی کوئی وجہ نہیں ہے کہ وہ کریں — یہ اس بات کی توسیع ہے کہ مشین لرننگ ہمیشہ کیا رہی ہے، لیکن کچھ اہم اختلافات کے ساتھ۔
جیسے جیسے ٹیکنالوجی زیادہ مرکزی دھارے میں آتی ہے، ہم اسے ای کامرس کو بہتر بنانے کے لیے محض سفارشات دینے کے علاوہ استعمال کرتے ہوئے دیکھیں گے۔ یہ بالآخر طبی تجزیہ سے لے کر ہزاروں سالوں کے اربوں ڈیٹا پوائنٹس کا تجزیہ کرکے ہمارے سیارے کے آب و ہوا کے نمونوں کو بہتر طور پر سمجھنے میں ہماری مدد کرنے تک ہر چیز کے لیے استعمال کیا جائے گا۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: . 300 سائن اپ فیس
5. ایمیزون مشین لرننگ (AML)
ایمیزون مشین لرننگ (AML) ایک کلاؤڈ بیسڈ سروس ہے جو مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر اور تعیناتی کو آسان بناتی ہے۔ یہ ایمیزون کے بڑے پیمانے پر کمپیوٹنگ، اسٹوریج، ڈیٹا بیس، اور تجزیاتی انفراسٹرکچر پر بنایا گیا ہے۔ Amazon Web Services (AWS) اکاؤنٹ والا کوئی بھی شخص اسے مکمل طور پر مفت استعمال کر سکتا ہے۔
آپ کو طاقتور مشین لرننگ الگورتھم تک رسائی دینے کے علاوہ لاجسٹک ریگریشن، درختوں کے ملبوسات، اور گہرے نیورل نیٹ ورکس۔
مشین لرننگ کے بہترین ٹولز میں سے ایک کے طور پر، AML آپ کو وہ ٹولز فراہم کرتا ہے جن کی آپ کو حقیقی وقت میں بڑی مقدار میں ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول آپ کے ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور جانچ کے لیے ویب پر مبنی IDE۔
اس میں آپ کے ماڈلز کے لائف سائیکل کو منظم کرنے کے لیے ایک انٹرفیس ہے۔ اور باقاعدہ ماڈل اپ ڈیٹس کو خودکار کرنے کے لیے ایک API تاکہ آپ اپنی مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی کارکردگی کو مسلسل بہتر بنا سکیں۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات:
- کمپیوٹ فیس – $0.42 فی گھنٹہ
- ماہانہ پیشین گوئی کی فیس - $0.10 فی 1000 پیشین گوئیاں
6. IBM مشین لرننگ
IBM کی طرف سے تیار کردہ استعمال میں آسان ٹول۔ یہ ایک طاقتور ٹول ہے جو آپ کو بغیر کسی پروگرامنگ کے تجربے کے مشین لرننگ ماڈل بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
IBM مشین لرننگ ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ذہین ایپلی کیشنز کی تعمیر اور تعیناتی کے لیے ایک طاقتور ٹول ہے۔
اس ٹول کے ذریعے، آپ اپنے مشین لرننگ ماڈلز کو APIs کے بطور قابل رسائی بنا سکتے ہیں اور انہیں موبائل ایپس یا ویب سائٹس میں شامل کر سکتے ہیں۔
آپ پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز بنانے کے لیے IBM مشین لرننگ کا استعمال بھی کر سکتے ہیں اور پھر ان ماڈلز کو حقیقی وقت کے فیصلے کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
بہت سی کمپنیوں نے اپنے کاروباری عمل کو بہتر بنانے کے لیے اس ٹول کا استعمال کیا ہے، جیسے کہ Bazaarvoice کے مواد کے انتظام کے نظام کو خودکار بنانا اور Capital One پر سپورٹ کالز کی تعداد کو کم کرنا۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت اور پریمیم ($140.0 ماہانہ)
7. اپاچی مہوت
Apache Mahout Apache Hadoop کے لیے مشین لرننگ لائبریری ہے۔ مہوت کے ساتھ، آپ توسیع پذیر الگورتھم بنا سکتے ہیں جو ہڈوپ کلسٹرز پر تعینات اور چلانے میں آسان ہیں۔
مہوت دوبارہ قابل استعمال اجزاء کی شکل میں عام مشین لرننگ الگورتھم کا مجموعہ ہے۔ الگورتھم جاوا میں لاگو ہوتے ہیں اور دیگر جاوا ایپلی کیشنز میں ضم ہو سکتے ہیں یا کمانڈ لائن سے چل سکتے ہیں۔
یہ عمومی مقصد کے قابل توسیعی ڈیٹا مائننگ الگورتھم جیسے کلسٹرنگ، ایسوسی ایشن کے قواعد، درجہ بندی، اور سفارشی نظام جمع کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا ہینڈلنگ اور عمل درآمد میں مشین لرننگ کے لیے آسانی سے ایک بہترین ٹولز بنا دیتا ہے۔
ڈیٹا کو سنبھالنے والے جزو میں MapReduce کا نفاذ Mahout میں شامل ہے، جسے MapReduceUtil کہتے ہیں۔ یہ Hadoop کلسٹر پر MapReduce پیراڈائم کا استعمال کرتے ہوئے الگورتھم کے آسان نفاذ کی اجازت دیتا ہے۔
مہوت میں بہت سے الگورتھم لاگو ہوتے ہیں اور انہیں شروع سے لاگو کیے بغیر باکس سے باہر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
8. ریپڈ مائنر
RapidMiner ڈیٹا مائننگ، مشین لرننگ، اور پیش گوئی کرنے والے تجزیات کے لیے ایک طاقتور ٹول ہے۔ یہ ڈیٹا مائننگ کے بہت سے کاموں کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول پیشین گوئی ماڈلنگ، درجہ بندی، کلسٹرنگ، ایسوسی ایشن رولز مائننگ، اور آؤٹ لیئر ڈیٹیکشن۔
یہ سافٹ ویئر بزنس انٹیلی جنس ٹولز جیسے Excel اور Tableau کا استعمال کرتے ہوئے پیشن گوئی کرنے والا تجزیہ کرنے کا ایک آسان طریقہ فراہم کرتا ہے۔ اس میں ایک بلٹ ان Excel Add-in ہے جو آپ کو اپنے ڈیٹا سورس سے براہ راست جڑنے اور فوری طور پر اس کا تجزیہ شروع کرنے دیتا ہے۔
RapidMiner اسٹوڈیو ایک مفت کمیونٹی یا تجارتی انٹرپرائز ایڈیشن کے طور پر دستیاب ہے، جس میں اضافی خصوصیات جیسے کہ جدید ماڈلنگ کی صلاحیتیں اور ڈیش بورڈز، سیکیورٹی اور تعمیل معاونت، اور بہت کچھ شامل ہے۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
9. آٹو ویکا
Auto-WEKA ایک خودکار مشین لرننگ ایپلی کیشن ہے جو ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے WEKA مصنوعی ذہانت کے سافٹ ویئر کا استعمال کرتی ہے۔ یہ مثالوں سے سیکھتا ہے اور مثالوں سے تربیت حاصل کرنے کے بعد ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ماڈل تیار کرتا ہے۔
اس کے علاوہ، اسے مختلف ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، لیکن اسے کمپیوٹر وژن کے کاموں جیسے درجہ بندی میں استعمال کرنے کے لیے بنایا گیا تھا۔
یہ ایک درجہ بندی یا کلسٹرنگ الگورتھم کا انتخاب کرکے کام کرتا ہے، دونوں پروگرام جو ڈیٹا کو گروپس میں ترتیب دے سکتے ہیں۔ اس کے بعد صارف اپنے ماڈل کے ساتھ پیشین گوئی کے طور پر استعمال کرنے کے لیے ایک یا زیادہ صفات کا انتخاب کر سکتا ہے۔
وہ یہ بھی منتخب کر سکتے ہیں کہ آیا وہ ماڈل بناتے وقت تمام اوصاف کو استعمال کرنا چاہتے ہیں یا ان میں سے صرف کچھ، اور ان کے پاس مختلف الگورتھم جیسے کہ سپورٹ ویکٹر مشین (SVMs)، فیصلہ کے درخت، لاجسٹک ریگریشن ٹری، k- سے انتخاب کرنے کا اختیار ہے۔ قریبی پڑوسی (k-NN)، اور بہت سے دوسرے۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
10. KNIME
KNIME ایک مشین لرننگ ٹول ہے جو آپ کو ڈیٹا کے بہاؤ کو ترتیب دینے، تبدیلیوں کی وضاحت کرنے اور اپنے ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ڈریگ اینڈ ڈراپ فعالیت کا استعمال کرتا ہے، جس سے پیچیدہ ورک فلوز بنانا آسان ہوتا ہے جبکہ صارفین کو ان کے حسب ضرورت بلاکس بنانے کے قابل بناتا ہے۔
یہ KNIME کو لچکدار اور طاقتور بنانے کے لیے اسکرپٹنگ اور پوائنٹ اور کلک دونوں طریقوں کے لیے تعاون کے ساتھ یکجا ہے۔
نیز، یہ متعدد زبانوں اور فائل فارمیٹس کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول Python، R، Perl، Hadoop MapReduce، Spark، اور TensorFlow۔
اس میں 500 سے زیادہ اوپن سورس اجزاء کی ایک لائبریری شامل ہے جو باقاعدگی سے اپ ڈیٹ ہوتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ اپنی ضرورت کی چیز تیزی سے تلاش کر سکتے ہیں۔ لائبریری میں استعمال کے بہت سے معاملات شامل ہیں، بشمول امیج پروسیسنگ، ڈیٹا انٹیگریشن، اور پیشین گوئی کی دیکھ بھال۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
11. کولاب
Python کلاؤڈ سروس Google Colab کے ذریعے سپورٹ کرتا ہے۔ یہ TensorFlow، PyTorch، Keras، اور OpenCV لائبریریوں کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ایپلی کیشنز بنانے میں آپ کی مدد کرے گا۔
خصوصیات:
- یہ مشین لرننگ کی ہدایات میں مدد کرتا ہے۔
- مشین لرننگ کے مطالعہ میں معاون۔
پیشہ:
یہ آپ کی Google Drive کے ذریعے قابل رسائی ہے۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
12. Accord.Net
تصاویر اور آوازوں کی پروسیسنگ کے لیے مشین لرننگ لائبریریاں Accord.Net سے دستیاب ہیں۔
خصوصیات:
یہ الگورتھم فراہم کرتا ہے:
- عددی لکیری الجبرا۔
- عددی اصلاح
- اعداد و شمار
- مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس۔
- تصویر، آڈیو، اور سگنل پروسیسنگ۔
- یہ گراف پلاٹنگ اور ویژولائزیشن لائبریریوں کے لیے بھی مدد فراہم کرتا ہے۔
پیشہ:
- لائبریریاں سورس کوڈ سے اور ایگزیکیوٹیبل انسٹالر اور نیو گیٹ پیکیج مینیجر کے ذریعے دستیاب کرائی جاتی ہیں۔
Cons:
- یہ صرف حمایت کرتا ہے۔ نیٹ سپورٹ شدہ زبانیں۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
13. شوگن
شوگن مشین لرننگ تکنیک اور ڈیٹا فارمیٹس کی ایک رینج پیش کرتا ہے۔ یہ مشین لرننگ لائبریریاں اکیڈمیا اور تحقیق دونوں میں کام کرتی ہیں۔
خصوصیات:
- یہ ریگریشن اور درجہ بندی کے لیے سپورٹ ویکٹر مشینیں فراہم کرتا ہے۔
- یہ پوشیدہ مارکوف ماڈلز کو نافذ کرنے میں مدد کرتا ہے۔
- یہ بہت سی زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے جیسے – Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala, اور Lua۔
پیشہ:
- یہ بڑے ڈیٹا سیٹ پر کارروائی کر سکتا ہے۔
- استعمال کرنے کے لئے آسان ہے.
- اچھی کسٹمر سپورٹ فراہم کرتا ہے۔
- اچھی خصوصیات اور افعال پیش کرتا ہے۔
ٹول لاگت/پلان کی تفصیلات: مفت
بھی چیک کریں: 10 میں پریزنٹیشنز کے لیے 2023 بہترین ٹولز | بہترین ٹولز
نتیجہ
آج کے ٹیکنالوجی کے رجحانات مشین لرننگ کو جدت اور ترقی میں سب سے آگے لے جا رہے ہیں اس لیے اگلے چند سال ML محققین کے لیے پرجوش ہوں گے۔
ہمیں بلاشبہ مشین لرننگ کا کوئی "مقدس گریل" نہیں ملے گا جو تمام حالات میں کام کرتا ہے۔ تاہم، ڈیٹا کا بہتر تجزیہ کرنے اور پیش گوئی کرنے کے لیے نئے ٹولز تیار کیے جائیں گے۔
اس فیلڈ کو تیار ہوتے دیکھنے کا یہ ایک دلچسپ وقت ہے۔
اکثر پوچھے گئے سوالات - مشین لرننگ کے لیے بہترین ٹولز
کیا مشین لرننگ مسائل کو حل کرنے کے لیے مفید ہے؟
یہ آپ کی صورتحال اور مقاصد پر منحصر ہے۔ اگر آپ ڈیٹا اور الگورتھم کے ساتھ مشکل مسائل کو حل کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو ہاں، بالکل۔
مشین لرننگ کن شعبوں میں لاگو ہے؟
یہ ان سب کا سب سے بڑا سوال ہے۔ مشین لرننگ سرمایہ کاری سے لے کر صحت کی دیکھ بھال تک متعدد ایپلی کیشنز کے لیے ایک ناگزیر ذریعہ بن گیا ہے۔ امکانات لامتناہی لگتے ہیں۔
کیا مشین لرننگ وسیع ہے؟
یہ منحصر کرتا ہے. مشین لرننگ ایک وسیع میدان ہے جہاں آپ مختلف مسائل کو حل کرنے کے لیے کوڈنگ، شماریات اور بہت سے دوسرے ٹولز استعمال کر سکتے ہیں۔ دوسری طرف، یہ بالکل واضح ہے کہ زیادہ تر معاملات میں کن کاموں کے لیے کوڈنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔
Python کو AI کا ایک اچھا انتخاب کیا بناتا ہے؟
Python کی متحرک اور لچکدار ترکیب اسے AI کے لیے ایک مثالی انتخاب بناتی ہے۔ زبان مشین لرننگ، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور کمپیوٹر ویژن میں استعمال ہوتی ہے۔ Python میں سینکڑوں اعلیٰ معیار کی لائبریریاں ہیں جو آسانی سے پائپ کے ذریعے انسٹال کی جا سکتی ہیں۔
حوالہ جات
- rankred.com - 12 میں 2023 بہترین مشین لرننگ ٹولز
- contenteratechspace.com - مشین لرننگ کے لیے استعمال ہونے والے ٹاپ 10 سافٹ ویئر ٹولز
- upgrad.com - 12 میں سرفہرست 2023 مشین لرننگ ٹولز اپنے ہاتھ میں لینے کے لیے
- softwaretestinghelp.com۔ - 11 میں 2023 مقبول ترین مشین لرننگ سافٹ ویئر ٹولز
سفارش
- AWS مشین لرننگ سرٹیفیکیشن 2023 کیسے حاصل کریں۔
- 2023 میں مبتدیوں کے لیے بہترین مشین لرننگ کورس آن لائن
- 41 بہترین ڈیٹا سائنس پروگرام 2023
- 15 میں 2023 مشین لرننگ انٹرنشپس مواقع
- 2023 میں ٹاپ ڈیپ لرننگ آن لائن کورسز
- 15 میں 2021 مشین لرننگ انٹرنشپس مواقع
- گوگل ڈیٹا اینالیٹکس سرٹیفیکیشن کیسے حاصل کریں: گوگل 2023 کے ساتھ بڑھیں۔
- دنیا میں روبوٹکس پروگرام میں 20 ماسٹرز اسکول
- 2023 میں لینے کے لیے بہترین آن لائن ازگر کورسز | مفت اور ادا شدہ
- 2023 میں مائنڈ میپنگ کے لیے بہترین ٹولز | بہترین ٹولز
- 15 میں کاروبار کے لیے 2023 بہترین مفت گوگل ٹولز۔
