ڈیٹا ڈرفٹ بمقابلہ تصور بہاؤ: کیا فرق ہے؟

ماڈل ڈرفٹ سے مراد وہ رجحان ہے جو اس وقت ہوتا ہے جب مشین لرننگ ماڈل کی کارکردگی وقت کے ساتھ ساتھ کم ہوتی جاتی ہے۔ یہ مختلف وجوہات کی بناء پر ہوتا ہے، بشمول ڈیٹا کی تقسیم میں تبدیلی، ماڈل کے اہداف یا مقاصد میں تبدیلی، یا اس ماحول میں تبدیلی جس میں ماڈل کام کر رہا ہے۔ دو اہم ہیں۔ ماڈل بہاؤ کی اقسام جو ہو سکتا ہے: ڈیٹا ڈرفٹ اور کانسیپٹ ڈرفٹ۔

ڈیٹا ڈرفٹ سے مراد ڈیٹا کی بدلتی ہوئی تقسیم ہے جس پر ماڈل کا اطلاق ہوتا ہے۔ تصور بہاؤ سے مراد ماڈل کے لیے بدلتے ہوئے بنیادی مقصد یا مقصد ہے۔ ڈیٹا بڑھنے اور تصور میں اضافہ دونوں a کی کارکردگی میں کمی کا باعث بن سکتے ہیں۔ مشین لرننگ ماڈل.

ماڈل ڈرفٹ مشین لرننگ سسٹمز کے لیے ایک اہم مسئلہ ہو سکتا ہے جو حقیقی دنیا کی ترتیبات میں تعینات ہیں، کیونکہ یہ غلط یا ناقابل اعتبار پیشین گوئیوں یا فیصلوں کا باعث بن سکتا ہے۔ ماڈل ڈرفٹ کو حل کرنے کے لیے، وقت کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کی مسلسل نگرانی کرنا اور اسے روکنے یا کم کرنے کے لیے اقدامات کرنا ضروری ہے، جیسے کہ نئے ڈیٹا پر ماڈل کو دوبارہ تربیت دینا یا ماڈل کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا۔ یہ مانیٹرنگ اور ایڈجسٹمنٹ سسٹمز کا لازمی حصہ ہونا چاہیے۔ سافٹ ویئر کی تعیناتی کا نظام ایم ایل ماڈلز کے لیے۔

تصور بہاؤ بمقابلہ ڈیٹا بہاؤ: کیا فرق ہے؟

ڈیٹا ڈرفٹ

ڈیٹا ڈرفٹ، یا کوویریٹ شفٹ، اس رجحان سے مراد ہے جہاں ڈیٹا ان پٹ کی تقسیم جو کہ ایم ایل ماڈل ڈیٹا ان پٹ کی تقسیم سے مختلف پر تربیت دی گئی تھی جس پر ماڈل لاگو ہوتا ہے۔ اس کے نتیجے میں ماڈل پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے میں کم درست یا موثر ہو سکتا ہے۔

اعداد و شمار کے بہاؤ کی ایک ریاضیاتی نمائندگی کو مندرجہ ذیل طور پر بیان کیا جا سکتا ہے:

P(x|y) ≠ P(x|y')

جہاں P(x|y) سے مراد آؤٹ پٹ ڈیٹا (y) دی گئی ان پٹ ڈیٹا کی امکانی تقسیم (x) ہے، اور P(x|y') ان پٹ ڈیٹا کی امکانی تقسیم ہے جو نئے ڈیٹا کے لیے آؤٹ پٹ ڈیٹا کو دیا جاتا ہے۔ جس کا ماڈل (y') لگایا جاتا ہے۔

مثال کے طور پر، فرض کریں کہ ایک ML ماڈل کو کسی مخصوص ریٹیل اسٹور سے کسٹمر ڈیٹا کے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی گئی تھی، اور ماڈل کا استعمال یہ پیشین گوئی کرنے کے لیے کیا گیا تھا کہ آیا کوئی صارف اپنی عمر، آمدنی اور مقام کی بنیاد پر خریداری کرے گا۔ 

اگر ماڈل کو فیڈ کیے گئے نئے ڈیٹا کے لیے ان پٹ ڈیٹا کی تقسیم (عمر، آمدنی، اور مقام) ٹریننگ ڈیٹاسیٹ میں ان پٹ ڈیٹا کی تقسیم سے نمایاں طور پر مختلف ہے، تو اس سے ڈیٹا بڑھ سکتا ہے اور اس کے نتیجے میں ماڈل کم درست ہو جاتا ہے۔

ڈیٹا ڈرفٹ پر قابو پانا

ڈیٹا کے بہاؤ پر قابو پانے کا ایک طریقہ ڈیٹا کی تقسیم میں فرق کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے وزن یا نمونے لینے جیسی تکنیکوں کا استعمال کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ ٹریننگ ڈیٹاسیٹ میں مثالوں کو وزن دے سکتے ہیں تاکہ نئے ڈیٹا کے لیے ان پٹ ڈیٹا کی تقسیم سے زیادہ قریب سے میل کھا سکیں جس پر ماڈل لاگو کیا جائے گا۔ 

متبادل طور پر، آپ ماڈل کی تربیت کے لیے ایک متوازن ڈیٹا سیٹ بنانے کے لیے نئے ڈیٹا اور ٹریننگ ڈیٹا سے نمونہ لے سکتے ہیں۔ ایک اور نقطہ نظر ڈومین موافقت کی تکنیکوں کا استعمال کرنا ہے، جس کا مقصد ماخذ ڈومین (ٹریننگ ڈیٹا) اور ٹارگٹ ڈومین (نئے ڈیٹا) کے درمیان میپنگ سیکھ کر نئے ڈیٹا کی تقسیم کے لیے ماڈل کو ڈھالنا ہے۔ اس کو حاصل کرنے کا ایک طریقہ استعمال کرنا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا کی پیداوار الگورتھم.

تصور آلگائے

تصور میں اضافہ اس وقت ہوتا ہے جب ماڈل کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے درمیان فنکشنل تعلق میں تبدیلی آتی ہے۔ ماڈل بدلے ہوئے سیاق و سباق کے باوجود، تبدیلیوں سے بے خبر کام کرتا رہتا ہے۔ اس طرح، اس نے تربیت کے دوران جو نمونے سیکھے ہیں وہ اب درست نہیں ہیں۔

تصور کے بڑھنے کو بعض اوقات کلاس ڈرفٹ یا پوسٹرئیر پرابیبلٹی شفٹ بھی کہا جاتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ مختلف حالات کے درمیان امکانات میں ہونے والی تبدیلیوں کی طرف اشارہ کرتا ہے:

Pt1 (Y|X) ≠ Pt2 (Y|X)

اس قسم کا بہاؤ بیرونی عمل یا واقعات کی وجہ سے ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ کے پاس ایک ایسا ماڈل ہو سکتا ہے جو جغرافیائی محل وقوع کی بنیاد پر زندگی کی قیمت کی پیشین گوئی کرتا ہے، جس میں مختلف خطوں کو بطور ان پٹ شامل کیا گیا ہے۔ تاہم، ہر علاقے کی ترقی کی سطح بڑھ یا گھٹ سکتی ہے، حقیقی دنیا میں زندگی گزارنے کی لاگت کو تبدیل کر سکتی ہے۔ اس طرح، ماڈل درست پیشن گوئی کرنے کی صلاحیت کھو دیتا ہے۔ 

"تصور کے بڑھنے" کا اصل معنی اس میں تبدیلی ہے کہ ہم مخصوص لیبلز کو کیسے سمجھتے ہیں۔ ایک مثال وہ ہے جسے ہم ای میلز میں "سپیم" کے طور پر لیبل کرتے ہیں۔ متواتر، بڑے پیمانے پر ای میلز جیسے پیٹرن کو کبھی سپیم کی علامت سمجھا جاتا تھا، لیکن آج ہمیشہ ایسا نہیں ہوتا ہے۔ اسپام کا پتہ لگانے والے جو اب بھی ان فرسودہ صفات کو استعمال کرتے ہیں وہ اسپام کی شناخت کرتے وقت کم کارگر ثابت ہوں گے کیونکہ ان میں تصور میں اضافہ ہوتا ہے اور انہیں دوبارہ تربیت کی ضرورت ہوتی ہے۔

یہاں تصور کے بڑھنے کی مزید مثالیں ہیں:

• ٹیکس کی تعمیل کی پیشن گوئی کرنے والے ماڈل پر ٹیکس کوڈ میں تبدیلیوں کا اثر
• مصنوعات کی فروخت کی پیشن گوئی کرنے والے ماڈل پر گاہک کے رویے کو تیار کرنے کا اثر
• کمپنی کے منافع کی پیشین گوئیوں پر مالیاتی بحران کا اثر

تصور بہاؤ بمقابلہ ڈیٹا بہاؤ

ڈیٹا بڑھنے کے ساتھ، فیصلے کی حد تبدیل نہیں ہوتی ہے۔ صرف ان پٹ کی ممکنہ تقسیم میں تبدیلی ہوتی ہے - P(x)۔ تصور کے بڑھنے کے ساتھ، فیصلہ کی حد بدل جاتی ہے، ان پٹ اور آؤٹ پٹ تقسیم دونوں میں تبدیلی کے ساتھ - P(x) اور P(y)۔ 

ایک اور اہم فرق یہ ہے کہ ڈیٹا کا بہاؤ بنیادی طور پر اندرونی عوامل کا نتیجہ ہے، جیسے ڈیٹا اکٹھا کرنا، پروسیسنگ اور تربیت۔ تصور کا بڑھاؤ عام طور پر بیرونی عوامل سے ہوتا ہے، جیسے حقیقی دنیا کی صورت حال۔

ڈیٹا اور تصوراتی بہاؤ کا پتہ لگانے اور اس پر قابو پانے کی حکمت عملی

مشین لرننگ سسٹم میں بہت سی حکمت عملی ہیں جو ماڈل کے بڑھنے کا پتہ لگانے اور اس پر قابو پانے میں مدد کر سکتی ہیں:

• کارکردگی کی نگرانی: ہولڈ آؤٹ ڈیٹاسیٹ پر یا پروڈکشن میں ML ماڈل کی کارکردگی کا باقاعدگی سے جائزہ لینے سے درستگی یا دیگر میٹرکس میں کسی بھی کمی کی نشاندہی کرنے میں مدد مل سکتی ہے جو ماڈل کے بڑھنے کی نشاندہی کر سکتی ہے۔
• ڈیٹا اور تصور بڑھے کا پتہ لگانے کے الگورتھم: ڈیٹا کے بڑھنے کا پتہ لگانے کے لیے خاص طور پر ڈیزائن کیے گئے الگورتھم ہیں، جیسے Page-Hinkley test یا Kolmogorov-Smirnov ٹیسٹ، نیز الگورتھم جو تصور کے بڑھنے کا پتہ لگاتے ہیں، جیسے ADWIN الگورتھم۔ یہ الگورتھم ان پٹ ڈیٹا یا ٹاسک میں ہونے والی تبدیلیوں کی خود بخود شناخت کر سکتے ہیں جو ماڈل کے بڑھنے کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔
• ڈیٹا اور تصور بہاؤ کی روک تھام کی تکنیک: یہ تکنیکیں اعداد و شمار یا تصور کے بڑھنے کو پہلی جگہ ہونے سے روکنے میں مدد کر سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا کو بڑھانا یا مصنوعی ڈیٹا جنریشن کا استعمال اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کر سکتا ہے کہ ML ماڈل میں ڈیٹا کی وسیع، نمائندہ رینج کی نمائش ہو، جو ڈیٹا کی تقسیم میں تبدیلی کے لیے اسے زیادہ لچکدار بنا سکتی ہے۔ اسی طرح، ٹرانسفر لرننگ یا ملٹی ٹاسک لرننگ کا استعمال ماڈل کو بدلتے ہوئے کام یا مقصد کے مطابق ڈھالنے میں مدد کر سکتا ہے۔
• دوبارہ تربیت اور ٹھیک ٹیوننگ: اگر ماڈل ڈرفٹ کا پتہ چل جاتا ہے، تو نئے ڈیٹا پر ماڈل کو دوبارہ تربیت دینے یا ٹھیک کرنے سے اس پر قابو پانے میں مدد مل سکتی ہے۔ یہ وقتا فوقتا، یا ڈیٹا یا کام میں اہم تبدیلیوں کے جواب میں کیا جا سکتا ہے۔

ماڈل کے بڑھنے کی باقاعدگی سے نگرانی کرنے اور اسے روکنے یا کم کرنے کے لیے فعال اقدامات کرنے سے، وقت کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ ماڈلز کی درستگی اور وشوسنییتا کو برقرار رکھنا ممکن ہے۔

نتیجہ

آخر میں، ڈیٹا ڈرفٹ اور ماڈل ڈرفٹ دو اہم مظاہر ہیں جو مشین لرننگ (ML) ماڈلز کی کارکردگی کو متاثر کر سکتے ہیں۔ 

ڈیٹا ڈرفٹ، جسے covariate شفٹ بھی کہا جاتا ہے، اس وقت ہوتا ہے جب ان پٹ ڈیٹا کی تقسیم جس پر ایک ML ماڈل کو تربیت دی گئی تھی، ان پٹ ڈیٹا کی تقسیم سے مختلف ہوتی ہے جس پر ماڈل لاگو ہوتا ہے۔ ماڈل ڈرفٹ، جسے تصور بہاؤ بھی کہا جاتا ہے، اس وقت ہوتا ہے جب اعداد و شمار کے اعداد و شمار کی خصوصیات جو کہ ایک ML ماڈل کو وقت کے ساتھ تبدیلی پر تربیت دی گئی تھی۔ 

ڈیٹا ڈرفٹ اور ماڈل ڈرفٹ دونوں پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے میں ماڈل کو کم درست یا موثر بنانے کا باعث بن سکتے ہیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ ML ماڈل کی کارکردگی کو برقرار رکھنے کے لیے ان مظاہر کو سمجھنا اور ان پر توجہ دینا ضروری ہے۔ 

ڈیٹا ڈرفٹ اور ماڈل ڈرفٹ پر قابو پانے کے لیے مختلف تکنیکوں کا استعمال کیا جا سکتا ہے، بشمول اپڈیٹ شدہ ڈیٹا پر ماڈل کو دوبارہ تربیت دینا، آن لائن لرننگ یا اڈاپٹیو لرننگ کا استعمال، اور وقت کے ساتھ ساتھ ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی کرنا۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.dataversity.net/data-drift-vs-concept-drift-what-is-the-difference/