آٹومیشن: ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا مستقبل؟

مشین لرننگ کمپیوٹنگ کی تاریخ میں سب سے بڑی ترقی رہی ہے اور اب اسے بڑے ڈیٹا اور تجزیات کے میدان میں اہم کردار ادا کرنے کے قابل سمجھا جاتا ہے۔ بگ ڈیٹا تجزیات انٹرپرائز کے نقطہ نظر سے ایک بہت بڑا چیلنج ہے۔ مثال کے طور پر ، مختلف ڈیٹا فارمیٹس کی بڑی تعداد کو سمجھنے ، ڈیٹا کی تیاری کا تجزیہ کرنے اور بے کار ڈیٹا کو فلٹر کرنے جیسی سرگرمیاں وسائل کی گنجائش رکھ سکتی ہیں۔ ڈیٹا سائنسدانوں کے ماہرین کی بھرتی ایک مہنگی تجویز ہے نہ کہ ہر کمپنی کے خاتمے کا ذریعہ۔ ماہرین کا خیال ہے کہ مشین لرننگ تجزیات سے وابستہ بہت سے کاموں کو خودکار کر سکتی ہے - معمول اور پیچیدہ دونوں۔ خودکار مشین لرننگ اہم وسائل کو آزاد کر سکتی ہے جو زیادہ پیچیدہ اور جدید کام کے لیے استعمال ہو سکتے ہیں۔ مشین لرننگ ہر وقت اس سمت میں آگے بڑھتی نظر آتی ہے۔

انفارمیشن ٹیکنالوجی کے تناظر میں آٹومیشن۔

آئی ٹی میں ، آٹومیشن مختلف سسٹمز اور سافٹ وئیر کا کنکشن ہے ، جو انہیں کسی بھی انسانی مداخلت کے بغیر مخصوص کام انجام دینے کے قابل بناتا ہے۔ آئی ٹی میں ، خودکار نظام سادہ اور پیچیدہ دونوں کام انجام دے سکتا ہے۔ ایک سادہ نوکری کی مثال پی ڈی ایف کے ساتھ فارم ضم کرنا اور درست وصول کنندہ کو دستاویزات بھیجنا ہوسکتا ہے ، جبکہ آف سائٹ بیک اپ فراہم کرنا ایک پیچیدہ کام کی مثال ہوسکتی ہے۔

اپنا کام صحیح طریقے سے کرنے کے لیے ، آپ کو خودکار نظام کو پروگرام کرنے یا واضح ہدایات دینے کی ضرورت ہے۔ ہر بار جب اپنے کام کے دائرہ کار کو تبدیل کرنے کے لیے ایک خودکار نظام درکار ہوتا ہے ، پروگرام یا ہدایات کے سیٹ کو کسی کو اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگرچہ خودکار نظام اپنے کام میں موثر ہے ، غلطیاں مختلف وجوہات کی بناء پر ہو سکتی ہیں۔ جب غلطیاں ہوتی ہیں تو ، بنیادی وجہ کی شناخت اور درست کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ واضح طور پر ، اپنا کام کرنے کے لیے ، ایک خودکار نظام مکمل طور پر انسانوں پر منحصر ہے۔ کام کی نوعیت جتنی پیچیدہ ہوگی ، غلطیوں اور مسائل کا امکان اتنا ہی زیادہ ہوگا۔

آئی ٹی انڈسٹری میں آٹومیشن کی ایک عام مثال ویب پر مبنی یوزر انٹرفیس کی جانچ کا آٹومیشن ہے۔ ٹیسٹ کیسز کو آٹومیشن سکرپٹ میں کھلایا جاتا ہے اور اس کے مطابق یوزر انٹرفیس کی جانچ کی جاتی ہے۔ (مشین لرننگ کی عملی درخواست کے بارے میں مزید جاننے کے لیے مشین لرننگ اور ہڈوپ دیکھیں

آٹومیشن کے حق میں دلیل یہ ہے کہ یہ معمول اور تکرار کے قابل کام انجام دیتا ہے اور ملازمین کو زیادہ پیچیدہ اور تخلیقی کام کرنے کے لیے آزاد کرتا ہے۔ تاہم ، یہ دلیل بھی دی جاتی ہے کہ آٹومیشن نے بڑی تعداد میں کاموں یا کرداروں کو خارج کر دیا ہے جو پہلے انسانوں نے انجام دیئے تھے۔ اب ، مشین لرننگ مختلف صنعتوں میں داخل ہونے کے ساتھ ، آٹومیشن ایک نئی جہت کا اضافہ کر سکتی ہے۔

خودکار مشین لرننگ کا مستقبل؟

مشین لرننگ کا جوہر ایک سسٹم کی صلاحیت ہے جو ڈیٹا سے مسلسل سیکھتا ہے اور انسانی مداخلت کے بغیر تیار ہوتا ہے۔ مشین لرننگ انسانی دماغ کی طرح کام کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ مثال کے طور پر ، ای کامرس سائٹس پر سفارش کے انجن صارف کی منفرد ترجیحات اور ذوق کا جائزہ لے سکتے ہیں اور مناسب ترین مصنوعات اور خدمات کے حوالے سے سفارشات فراہم کرسکتے ہیں۔ اس صلاحیت کو دیکھتے ہوئے ، مشین لرننگ کو بڑے ڈیٹا اور تجزیات سے وابستہ پیچیدہ کاموں کو خودکار کرنے کے لیے مثالی سمجھا جاتا ہے۔ اس نے روایتی خودکار نظاموں کی بڑی حدوں پر قابو پا لیا ہے جو مستقل بنیادوں پر انسانی مداخلت کی اجازت نہیں دیتے۔ ایک سے زیادہ کیس اسٹڈیز ہیں جو مشین سیکھنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتی ہیں تاکہ پیچیدہ ڈیٹا تجزیہ کے کام انجام دے سکیں ، جن پر بعد میں اس مقالے میں بحث کی جائے گی۔

جیسا کہ پہلے ہی نوٹ کیا گیا ہے ، بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کاروباری اداروں کے لیے ایک چیلنجنگ تجویز ہے ، جسے جزوی طور پر مشین لرننگ سسٹم کے حوالے کیا جا سکتا ہے۔ کاروباری نقطہ نظر سے ، یہ بہت سے فوائد لا سکتا ہے جیسے زیادہ تخلیقی اور مشن کے اہم کاموں کے لیے ڈیٹا سائنس کے وسائل کو آزاد کرنا ، زیادہ کام کا بوجھ ، کاموں کو مکمل کرنے کے لیے کم وقت اور لاگت کی تاثیر۔

کیس اسٹڈی۔

2015 میں ، ایم آئی ٹی کے محققین نے ایک ڈیٹا سائنس ٹول پر کام کرنا شروع کیا جو گہری خصوصیت کی ترکیب الگورتھم نامی ایک تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے بڑی مقدار میں خام ڈیٹا سے پیش گوئی کرنے والے ڈیٹا ماڈل بنا سکتا ہے۔ سائنسدانوں کا دعویٰ ہے کہ الگورتھم مشین لرننگ کی بہترین خصوصیات کو جوڑ سکتا ہے۔ سائنسدانوں کے مطابق ، انہوں نے اس کا تین مختلف ڈیٹاسیٹس پر تجربہ کیا ہے اور مزید کو شامل کرنے کے لیے جانچ کو بڑھا رہے ہیں۔ ڈیٹا سائنس اور تجزیات پر بین الاقوامی کانفرنس میں پیش کیے جانے والے ایک مقالے میں ، محققین جیمز میکس کینٹر اور کلیان ویرامچینی نے کہا ، "ایک خودکار ٹیوننگ کے عمل کا استعمال کرتے ہوئے ، ہم انسانی شمولیت کے بغیر پورے راستے کو بہتر بناتے ہیں ، جس سے اسے مختلف ڈیٹاسیٹس کو عام کرنے کی اجازت ملتی ہے"۔

آئیے کام کی پیچیدگی پر نظر ڈالتے ہیں: الگورتھم کے پاس آٹو ایڈجسٹمنٹ کی صلاحیت کے طور پر جانا جاتا ہے ، جس کی مدد سے خام ڈیٹا (جیسے عمر یا جنس) سے بصیرت یا اقدار حاصل کی جاسکتی ہیں یا نکالی جاسکتی ہیں ، جس کے بعد پیشن گوئی کرنے والا ڈیٹا ماڈل بنائے جا سکتے ہیں۔ الگورتھم پیچیدہ ریاضی کے افعال اور امکانی نظریہ کا استعمال کرتا ہے جسے گاؤسیئن کوپولا کہتے ہیں۔ لہذا پیچیدگی کی سطح کو سمجھنا آسان ہے جسے الگورتھم سنبھال سکتا ہے۔ اس تکنیک نے مقابلوں میں انعامات بھی جیتے ہیں۔

مشین لرننگ ہوم ورک کی جگہ لے سکتی ہے۔

دنیا بھر میں یہ بات زیر بحث ہے کہ مشین لرننگ بہت سی ملازمتوں کی جگہ لے سکتی ہے کیونکہ یہ کام انسانی دماغ کی استعداد کے ساتھ انجام دیتی ہے۔ در حقیقت ، کچھ تشویش ہے کہ مشین لرننگ ڈیٹا سائنسدانوں کی جگہ لے گی ، اور ایسا لگتا ہے کہ اس طرح کی تشویش کی کوئی بنیاد ہے۔

اوسط صارف کے لیے جو ڈیٹا تجزیہ کی مہارت نہیں رکھتا لیکن اپنی روز مرہ کی زندگی میں تجزیاتی ضروریات کی مختلف ڈگریاں رکھتا ہے ، ایسے کمپیوٹرز کا استعمال ممکن نہیں ہے جو اعداد و شمار کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر سکیں اور تجزیہ ڈیٹا فراہم کر سکیں۔ تاہم ، نیچرل لینگویج پروسیسنگ (این ایل پی) کی تکنیک کمپیوٹر کو قدرتی انسانی زبان کو قبول کرنے اور اس پر عمل کرنے کی تعلیم دے کر اس حد کو دور کر سکتی ہے۔ اس طرح ، اوسط صارف کو جدید ترین تجزیاتی افعال یا مہارت کی ضرورت نہیں ہے۔

آئی بی ایم کا خیال ہے کہ ڈیٹا سائنسدانوں کی ضرورت کو اس کی مصنوعات واٹسن نیچرل لینگویج اینالیٹکس پلیٹ فارم کے ذریعے کم یا ختم کیا جا سکتا ہے۔ واٹسن میں تجزیات اور کاروباری ذہانت کے نائب صدر مارک اتشولر کے مطابق ، "واٹسن جیسے علمی نظام کے ساتھ ، آپ صرف اپنا سوال پوچھیں - یا اگر آپ کے پاس کوئی سوال نہیں ہے تو آپ صرف اپنا ڈیٹا اپ لوڈ کریں اور واٹسن اسے دیکھ سکتا ہے۔ اور اندازہ لگائیں کہ آپ کیا جاننا چاہتے ہیں۔ ”

نتیجہ

آٹومیشن مشین لرننگ کا اگلا منطقی مرحلہ ہے اور ہم پہلے ہی اپنی روزمرہ کی زندگی میں اثرات کا سامنا کر رہے ہیں-ای کامرس سائٹس ، فیس بک دوست کی تجاویز ، لنکڈ نیٹ ورک کی تجاویز اور ایئر بی این بی سرچ رینکنگ۔ دی گئی مثالوں کو مدنظر رکھتے ہوئے ، اس میں کوئی شک نہیں کہ یہ خودکار مشین لرننگ سسٹم کے ذریعہ تیار کردہ آؤٹ پٹ کے معیار سے منسوب کیا جا سکتا ہے۔ اس کی تمام خوبیوں اور فوائد کے لیے ، مشین لرننگ کا خیال جس سے بے روزگاری پیدا ہوتی ہے ، تھوڑا سا رد عمل لگتا ہے۔ مشینیں کئی دہائیوں سے ہماری زندگی کے بہت سے حصوں میں انسانوں کی جگہ لے رہی ہیں ، لیکن انسانوں نے صنعت میں متعلقہ رہنے کے لیے ارتقاء اور ڈھال لیا ہے۔ قول کے مطابق ، مشین لرننگ اس کی تمام رکاوٹوں کے لیے صرف ایک اور لہر ہے جسے لوگ اپنائیں گے۔


پوسٹ ٹائم: اگست 03-2021۔