مشین لرننگ کے پیچھے ریاضی

مشین لرننگ میں رجعت میں آزاد متغیرات یا خصوصیات اور منحصر متغیر یا نتیجہ کے درمیان تعلق کو سمجھنا شامل ہے۔ رجعت کا بنیادی مقصد متغیر کے درمیان قائم تعلقات کی بنیاد پر مسلسل نتائج کی پیش گوئی کرنا ہے۔

مشین لرننگ نے ہمارے بصیرت نکالنے اور ڈیٹا سے پیشین گوئیاں کرنے کے طریقے میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ اس میدان میں استعمال کی جانے والی مختلف تکنیکوں میں سے، رجعت ایک بنیادی نقطہ نظر کے طور پر کھڑا ہے۔

رجعت پسندی کے ماڈل پیشین گوئی کرنے والے تجزیات میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں، جو ہمیں رجحانات کی پیشن گوئی کرنے اور قابل ذکر درستگی کے ساتھ نتائج کی پیشین گوئی کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ لیبل والے تربیتی ڈیٹا کا فائدہ اٹھا کر، یہ ماڈل ان پٹ خصوصیات اور مطلوبہ نتائج کے درمیان بنیادی نمونوں اور ایسوسی ایشنز کو سیکھتے ہیں۔ یہ علم ماڈلز کو بااختیار بناتا ہے کہ وہ نئے اور غیر دیکھے ڈیٹا کے لیے باخبر پیش گوئیاں کر سکیں، جس سے متنوع ڈومینز جیسے فنانس، ہیلتھ کیئر، ریٹیل، اور بہت کچھ میں امکانات کی ایک دنیا کھل جاتی ہے۔

مشین لرننگ میں رجعت کیا ہے؟

رجعت، ایک شماریاتی طریقہ، آزاد متغیرات یا خصوصیات اور ایک منحصر متغیر یا نتیجہ کے درمیان تعلق کو سمجھنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ ایک بار جب اس تعلق کا اندازہ لگایا جائے تو نتائج کی پیشین گوئیاں ممکن ہو جاتی ہیں۔ مشین لرننگ کے شعبے میں، رجعت مطالعہ کا ایک اہم شعبہ ہے اور پیشن گوئی کے ماڈلز کا ایک لازمی جزو ہے۔

رجعت کو ایک نقطہ نظر کے طور پر استعمال کرتے ہوئے، مسلسل نتائج کی پیشن گوئی کی جا سکتی ہے، جو اعداد و شمار سے پیشن گوئی اور نتائج کی پیشن گوئی کے لیے قیمتی بصیرت فراہم کرتی ہے۔

مشین لرننگ میں ریگریشن میں عام طور پر ڈیٹا پوائنٹس کے ذریعے بہترین فٹ کی ایک لائن کی منصوبہ بندی شامل ہوتی ہے، جس کا مقصد ہر ایک پوائنٹ اور لائن کے درمیان فاصلے کو کم سے کم کرنا ہوتا ہے تاکہ بہترین فٹ کو حاصل کیا جا سکے۔ یہ تکنیک متغیرات کے درمیان تعلقات کا درست تخمینہ لگانے، درست پیشین گوئیوں اور باخبر فیصلہ سازی کی سہولت فراہم کرتی ہے۔

درجہ بندی کے ساتھ مل کر، رجعت زیر نگرانی مشین لرننگ کی بنیادی ایپلی کیشنز میں سے ایک کی نمائندگی کرتی ہے۔ جبکہ درجہ بندی میں سیکھی ہوئی خصوصیات کی بنیاد پر اشیاء کی درجہ بندی شامل ہے، لیکن رجعت مسلسل نتائج کی پیشن گوئی پر مرکوز ہے۔ درجہ بندی اور رجعت دونوں پیش گوئی کرنے والے ماڈلنگ کے مسائل ہیں جو لیبل لگائے گئے ان پٹ اور آؤٹ پٹ ٹریننگ ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔ درست لیبلنگ بہت ضروری ہے کیونکہ یہ ماڈل کو خصوصیات اور نتائج کے درمیان تعلق کو سمجھنے کی اجازت دیتا ہے۔

رجعت کا تجزیہ بڑے پیمانے پر مختلف آزاد متغیرات اور ایک منحصر متغیر یا نتیجہ کے درمیان تعلق کو سمجھنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ رجعت کی تکنیک کے ساتھ تربیت یافتہ ماڈلز رجحانات اور نتائج کی پیشن گوئی اور پیش گوئی کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ یہ ماڈل لیبل لگائے گئے ٹریننگ ڈیٹا کے ذریعے ان پٹ اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے درمیان تعلق کا علم حاصل کرتے ہیں، انہیں مستقبل کے رجحانات کی پیشن گوئی کرنے، غیر دیکھے اعداد و شمار سے نتائج کی پیشن گوئی کرنے، یا تاریخی ڈیٹا میں فرق کو ختم کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

نگرانی شدہ مشین لرننگ میں اس بات کو یقینی بنانے کے لیے احتیاط برتنی چاہیے کہ لیبل لگا ہوا تربیتی ڈیٹا مجموعی آبادی کا نمائندہ ہو۔ اگر تربیتی ڈیٹا میں نمائندگی کا فقدان ہے، تو پیشین گوئی کرنے والا ماڈل ڈیٹا کے لیے زیادہ موزوں ہو سکتا ہے جو نئے اور نہ دیکھے گئے ڈیٹا کی درست عکاسی نہیں کرتا، جس کی وجہ سے تعیناتی پر غلط پیشین گوئیاں ہو سکتی ہیں۔ رجعت کے تجزیہ کی نوعیت کو دیکھتے ہوئے، درست ماڈلنگ کو یقینی بنانے کے لیے مناسب خصوصیات کا انتخاب کرنا بہت ضروری ہے۔

مشین لرننگ میں رجعت کی اقسام

مشین لرننگ میں رجعت کی مختلف قسمیں استعمال کی جا سکتی ہیں۔ یہ الگورتھم ان آزاد متغیرات کی تعداد کے لحاظ سے مختلف ہیں جن پر وہ غور کرتے ہیں اور ڈیٹا کی اقسام جس پر وہ کارروائی کرتے ہیں۔ مزید یہ کہ مشین لرننگ ریگریشن ماڈلز کی مختلف قسمیں آزاد اور منحصر متغیر کے درمیان الگ الگ تعلق کو فرض کرتی ہیں۔ لکیری رجعت کی تکنیکیں، مثال کے طور پر، ایک لکیری تعلق فرض کرتی ہیں اور نان لائنر تعلقات والے ڈیٹاسیٹس کے لیے موزوں نہیں ہوسکتی ہیں۔

مشین لرننگ میں رجعت کی کچھ عام اقسام یہ ہیں:

• سادہ لکیری رجعت: اس تکنیک میں ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان سیدھی لکیر بنانا شامل ہے تاکہ لائن اور ڈیٹا کے درمیان غلطی کو کم کیا جا سکے۔ یہ مشین لرننگ میں رجعت کی سب سے آسان شکلوں میں سے ایک ہے، منحصر متغیر اور واحد آزاد متغیر کے درمیان ایک لکیری تعلق کو فرض کر کے۔ سادہ لکیری رجعت بہترین فٹ کی سیدھی لائن پر انحصار کرنے کی وجہ سے آؤٹ لیرز کا سامنا کر سکتی ہے۔
• ایک سے زیادہ لکیری رجعت: متعدد لکیری رجعت اس وقت استعمال ہوتی ہے جب متعدد آزاد متغیرات شامل ہوں۔ کثیر الثانی رجعت ایک سے زیادہ لکیری رجعت کی تکنیک کی ایک مثال ہے۔ یہ سادہ لکیری رجعت کے مقابلے میں ایک بہتر فٹ پیش کرتا ہے جب متعدد آزاد متغیرات پر غور کیا جاتا ہے۔ نتیجے میں آنے والی لکیر، اگر دو جہتوں پر بنائی گئی ہے، تو ڈیٹا پوائنٹس کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے مڑے گی۔
• لاجسٹک رجعت: لاجسٹک ریگریشن کا استعمال اس وقت ہوتا ہے جب منحصر متغیر کی دو قدروں میں سے ایک ہو سکتی ہے، جیسے کہ صحیح یا غلط، کامیابی یا ناکامی۔ یہ انحصار متغیر کے ہونے کے امکان کی پیشین گوئی کی اجازت دیتا ہے۔ لاجسٹک ریگریشن ماڈلز کو بائنری آؤٹ پٹ ویلیوز کی ضرورت ہوتی ہے اور منحصر متغیر اور آزاد متغیر کے درمیان تعلق کا نقشہ بنانے کے لیے ایک سگمائڈ وکر کا استعمال کرتے ہیں۔

اس قسم کی رجعت کی تکنیک مختلف مشین لرننگ ایپلی کیشنز میں متغیر کے درمیان تعلقات کا تجزیہ کرنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے قیمتی ٹولز فراہم کرتی ہے۔

مشین لرننگ میں رجعت کا تعامل

مشین لرننگ میں رجعت بنیادی طور پر پیشین گوئی کے تجزیات کے لیے استعمال ہوتی ہے، جس سے رجحانات کی پیشن گوئی اور نتائج کی پیشن گوئی کی جا سکتی ہے۔ آزاد متغیرات اور نتائج کے درمیان تعلق کو سمجھنے کے لیے ریگریشن ماڈلز کی تربیت کے ذریعے، مطلوبہ نتائج میں کردار ادا کرنے والے مختلف عوامل کی نشاندہی اور تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔ یہ ماڈل متنوع ترتیبات میں ایپلی کیشنز تلاش کرتے ہیں اور کئی طریقوں سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

مشین لرننگ ماڈلز میں رجعت کے کلیدی استعمال میں سے ایک نئے اور ان دیکھے ڈیٹا کی بنیاد پر نتائج کی پیش گوئی کرنا ہے۔ لیبل والے ڈیٹا پر ایک ماڈل کو تربیت دے کر جو ڈیٹا کی خصوصیات اور منحصر متغیر کے درمیان تعلق کو پکڑتا ہے، ماڈل مستقبل کے منظرناموں کے لیے درست پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، تنظیمیں مختلف عوامل پر غور کر کے اگلے مہینے کے لیے فروخت کی پیش گوئی کرنے کے لیے ریگریشن مشین لرننگ کا استعمال کر سکتی ہیں۔ طبی میدان میں، ریگریشن ماڈل ایک مخصوص مدت کے دوران عام آبادی میں صحت کے رجحانات کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔

ریگریشن ماڈلز کو زیر نگرانی مشین لرننگ تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے، جو عام طور پر درجہ بندی اور رجعت کے مسائل دونوں میں استعمال ہوتی ہیں۔ درجہ بندی میں، ماڈلز کو ان کی خصوصیات کی بنیاد پر اشیاء کی درجہ بندی کرنے کی تربیت دی جاتی ہے، جیسے کہ چہرے کی شناخت یا اسپام ای میل کا پتہ لگانا۔ دوسری طرف، رجعت مسلسل نتائج کی پیشن گوئی پر توجہ مرکوز کرتی ہے، جیسے تنخواہ میں تبدیلی، مکان کی قیمتیں، یا خوردہ فروخت۔ ڈیٹا کی خصوصیات اور آؤٹ پٹ متغیر کے درمیان تعلقات کی مضبوطی لیبل لگائے گئے ٹریننگ ڈیٹا کے ذریعے پکڑی جاتی ہے۔

رجعت کا تجزیہ ڈیٹاسیٹ کے اندر پیٹرن اور رشتوں کی شناخت میں مدد کرتا ہے، جس سے ان بصیرت کو نئے اور نادیدہ ڈیٹا پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔ اس کے نتیجے میں، رجعت فنانس سے متعلق ایپلی کیشنز میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے، جہاں ماڈلز کو مختلف خصوصیات اور مطلوبہ نتائج کے درمیان تعلقات کو سمجھنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ یہ پورٹ فولیو کی کارکردگی، اسٹاک کی لاگت اور مارکیٹ کے رجحانات کی پیشن گوئی کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ تاہم، مشین لرننگ ماڈلز کی وضاحتی صلاحیت پر غور کرنا ضروری ہے، کیونکہ وہ کسی تنظیم کے فیصلہ سازی کے عمل کو متاثر کرتے ہیں، اور پیشین گوئیوں کے پیچھے عقلیت کو سمجھنا بہت ضروری ہو جاتا ہے۔

مشین لرننگ ماڈلز میں رجعت مختلف ایپلی کیشنز میں عام استعمال کو تلاش کرتی ہے، بشمول:

مسلسل نتائج کی پیشن گوئی: ریگریشن ماڈلز کا استعمال مسلسل نتائج کی پیشین گوئی کرنے کے لیے کیا جاتا ہے جیسے کہ مکان کی قیمتیں، اسٹاک کی قیمتیں، یا فروخت۔ یہ ماڈل تاریخی اعداد و شمار کا تجزیہ کرتے ہیں اور ان پٹ خصوصیات اور مطلوبہ نتائج کے درمیان تعلقات کو سیکھتے ہیں، درست پیشین گوئیوں کو قابل بناتے ہیں۔

خوردہ فروخت اور مارکیٹنگ کی کامیابی کی پیشن گوئی: ریگریشن ماڈلز مستقبل کی ریٹیل سیلز یا مارکیٹنگ کی مہموں کی کامیابی کا اندازہ لگانے میں مدد کرتے ہیں۔ ماضی کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے اور آبادیات، اشتہاری اخراجات، یا موسمی رجحانات جیسے عوامل پر غور کرکے، یہ ماڈل وسائل کو مؤثر طریقے سے مختص کرنے اور مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے میں مدد کرتے ہیں۔

گاہک/صارف کے رجحانات کی پیشن گوئی: ریگریشن ماڈلز کا استعمال پلیٹ فارمز جیسے اسٹریمنگ سروسز یا ای کامرس ویب سائٹس پر صارف یا صارف کے رجحانات کا اندازہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ صارف کے رویے، ترجیحات، اور مختلف خصوصیات کا تجزیہ کرکے، یہ ماڈلز ذاتی نوعیت کی سفارشات، ہدف بنائے گئے اشتہارات، یا صارف کو برقرار رکھنے کی حکمت عملیوں کے لیے بصیرت فراہم کرتے ہیں۔

ڈیٹاسیٹس میں تعلقات قائم کرنا: ریگریشن تجزیہ ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے اور متغیرات اور آؤٹ پٹ کے درمیان تعلقات قائم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ارتباط کی نشاندہی کرکے اور مختلف عوامل کے اثرات کو سمجھ کر، مشین لرننگ میں رجعت بصیرت کو کھولنے اور فیصلہ سازی کے عمل کو مطلع کرنے میں مدد کرتی ہے۔

شرح سود یا اسٹاک کی قیمتوں کی پیش گوئی کرنا: مختلف عوامل پر غور کر کے شرح سود یا اسٹاک کی قیمتوں کا اندازہ لگانے کے لیے ریگریشن ماڈل کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ یہ ماڈلز مستقبل کے رجحانات کا اندازہ لگانے اور سرمایہ کاری کے فیصلہ سازی میں معاونت کے لیے تاریخی مارکیٹ کے اعداد و شمار، اقتصادی اشارے، اور دیگر متعلقہ متغیرات کا تجزیہ کرتے ہیں۔

ٹائم سیریز ویژولائزیشن بنانا: ریگریشن ماڈلز کو ٹائم سیریز ویژولائزیشن بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جہاں وقت کے ساتھ ڈیٹا کو پلاٹ کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا پوائنٹس پر ریگریشن لائن یا وکر لگا کر، یہ ماڈلز رجحانات اور نمونوں کی بصری نمائندگی فراہم کرتے ہیں، جو وقت پر منحصر ڈیٹا کی تشریح اور تجزیہ میں مدد کرتے ہیں۔

یہ عام ایپلی کیشنز کی چند مثالیں ہیں جہاں مشین لرننگ میں ریگریشن پیشین گوئیاں کرنے، رشتوں کو کھولنے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کو فعال کرنے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔

مشین لرننگ میں رجعت بمقابلہ درجہ بندی

رجعت اور درجہ بندی زیر نگرانی مشین لرننگ میں دو بنیادی کام ہیں، لیکن وہ مختلف مقاصد کو پورا کرتے ہیں:

رجریشن آؤٹ پٹ کے طور پر مسلسل عددی اقدار کی پیشن گوئی پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ مقصد ان پٹ متغیرات (جسے آزاد متغیر یا خصوصیات بھی کہا جاتا ہے) اور مسلسل ہدف متغیر (جسے منحصر متغیر یا نتیجہ بھی کہا جاتا ہے) کے درمیان تعلق قائم کرنا ہے۔ ریگریشن ماڈل اس تعلق کا اندازہ لگانے کے لیے لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا سے سیکھتے ہیں اور نئے، غیر دیکھے ڈیٹا کے لیے پیشین گوئیاں کرتے ہیں۔

رجعت کے کاموں کی مثالوں میں گھر کی قیمتوں، اسٹاک مارکیٹ کی قیمتوں، یا درجہ حرارت کی پیشن گوئی شامل ہیں۔

کی درجہ بندیدوسری طرف، پیشین گوئی کے زمرے والے لیبلز یا کلاس ممبرشپ سے متعلق ہے۔ اس کام میں ان پٹ ڈیٹا پوائنٹس کو ان کی خصوصیات کی بنیاد پر پہلے سے طے شدہ کلاسوں یا زمروں کو تفویض کرنا شامل ہے۔ درجہ بندی کے ماڈل کا آؤٹ پٹ مجرد ہے اور کلاس لیبل یا کلاس کے امکانات کی نمائندگی کرتا ہے۔

درجہ بندی کے کاموں کی مثالوں میں ای میل سپیم کا پتہ لگانا (بائنری درجہ بندی) یا تصویر کی شناخت (ملٹی کلاس درجہ بندی) شامل ہیں۔ درجہ بندی کے ماڈل لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا سے سیکھتے ہیں اور غیر دیکھے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے مختلف الگورتھم استعمال کرتے ہیں۔

---

مصنوعی ذہانت کی تخلیق 101

---

اگرچہ رجعت اور درجہ بندی دونوں زیر نگرانی سیکھنے کے کام ہیں اور لیبل لگا ہوا تربیتی ڈیٹا استعمال کرنے کے معاملے میں مماثلتیں بانٹتے ہیں، لیکن وہ ان کے پیدا کردہ آؤٹ پٹ کی نوعیت کے لحاظ سے مختلف ہوتے ہیں۔ مشین لرننگ میں رجعت مسلسل عددی اقدار کی پیش گوئی کرتی ہے، جبکہ درجہ بندی ڈیٹا پوائنٹس کو مجرد کلاسوں یا زمروں کو تفویض کرتی ہے۔

رجعت اور درجہ بندی کے درمیان انتخاب کا انحصار ہاتھ میں موجود مسئلے اور ہدف متغیر کی نوعیت پر ہے۔ اگر مطلوبہ نتیجہ ایک مسلسل قدر ہے، تو رجعت مناسب ہے۔ اگر نتیجہ میں مجرد زمرہ جات یا کلاس لیبل شامل ہوں تو درجہ بندی زیادہ مناسب ہے۔

کام کے شعبے جو مشین لرننگ میں رجعت کا استعمال کرتے ہیں۔

قیمتی بصیرت حاصل کرنے، درست پیشین گوئیاں کرنے اور اپنے کاموں کو بہتر بنانے کے لیے مختلف صنعتوں میں مشین لرننگ میں رجعت کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے۔ فنانس سیکٹر میں، بینک اور سرمایہ کاری فرم اسٹاک کی قیمتوں کی پیشن گوئی کرنے، مارکیٹ کے رجحانات کی پیشن گوئی کرنے، اور سرمایہ کاری کے محکموں سے وابستہ خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے ریگریشن ماڈلز پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ ماڈل مالیاتی اداروں کو باخبر فیصلے کرنے اور اپنی سرمایہ کاری کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے کے قابل بناتے ہیں۔

ای کامرس کمپنیاں کی طرح ایمیزون اور Alibaba کسٹمر کے رویے کی پیشن گوئی کرنے، سفارشات کو ذاتی بنانے، قیمتوں کے تعین کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے، اور مصنوعات کی مانگ کی پیشن گوئی کرنے کے لیے مشین لرننگ میں رجعت کو بہت زیادہ استعمال کریں۔ صارفین کے ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کر کے، یہ کمپنیاں ذاتی نوعیت کے خریداری کے تجربات فراہم کر سکتی ہیں، صارفین کی اطمینان کو بہتر بنا سکتی ہیں، اور زیادہ سے زیادہ فروخت کر سکتی ہیں۔

میں صحت کی دیکھ بھال کی صنعترجعت کا استعمال تنظیموں کے ذریعے مریضوں کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، بیماری کے نتائج کی پیشن گوئی کرنے، علاج کی تاثیر کا جائزہ لینے، اور وسائل کی تقسیم کو بہتر بنانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ریگریشن ماڈلز کا فائدہ اٹھا کر، صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والے اور دوا ساز کمپنیاں مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بنا سکتی ہیں، زیادہ خطرہ والے افراد کی شناخت کر سکتی ہیں، اور ٹارگٹڈ مداخلتیں تیار کر سکتی ہیں۔

ریٹیل چینز، جیسے Walmart اور ہدففروخت کی پیشن گوئی کرنے، انوینٹری کے انتظام کو بہتر بنانے، اور صارفین کی خریداری کے رویے کو متاثر کرنے والے عوامل کو سمجھنے کے لیے رجعت کا استعمال کریں۔ یہ بصیرت خوردہ فروشوں کو اپنی مصنوعات کی پیشکشوں، قیمتوں کا تعین کرنے کی حکمت عملیوں، اور مارکیٹنگ کی مہمات کو بہتر بنانے کے قابل بناتی ہے تاکہ کسٹمر کے مطالبات کو مؤثر طریقے سے پورا کیا جا سکے۔

لاجسٹک اور ٹرانسپورٹ کمپنیاں کی طرح UPS اور FedEx ترسیل کے راستوں کو بہتر بنانے، شپنگ کے اوقات کی پیشن گوئی کرنے، اور سپلائی چین کے انتظام کو بہتر بنانے کے لیے ریگریشن کا فائدہ اٹھانا۔ تاریخی اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے اور مختلف عوامل پر غور کرنے سے، یہ کمپنیاں آپریشنل کارکردگی کو بڑھا سکتی ہیں، اخراجات کو کم کر سکتی ہیں، اور صارفین کی اطمینان کو بہتر بنا سکتی ہیں۔

مارکیٹنگ اور اشتہاری ایجنسیاں کسٹمر ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، مہم کی کارکردگی کی پیشن گوئی، مارکیٹنگ کے اخراجات کو بہتر بنانے، اور مخصوص کسٹمر سیگمنٹس کو ہدف بنانے کے لیے ریگریشن ماڈلز پر انحصار کریں۔ یہ بصیرتیں انہیں مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو تیار کرنے، مہم کی تاثیر کو بہتر بنانے اور سرمایہ کاری پر زیادہ سے زیادہ منافع حاصل کرنے کے قابل بناتی ہیں۔

بیمہ کمپنیاں خطرے کے عوامل کا اندازہ لگانے، پریمیم قیمتوں کا تعین کرنے، اور تاریخی ڈیٹا اور کسٹمر کی خصوصیات کی بنیاد پر دعوے کے نتائج کی پیش گوئی کرنے کے لیے رجعت کا استعمال کریں۔ ریگریشن ماڈلز کا فائدہ اٹھا کر، بیمہ کنندگان خطرے کا درست اندازہ لگا سکتے ہیں، ڈیٹا پر مبنی انڈر رائٹنگ کے فیصلے کر سکتے ہیں، اور اپنی قیمتوں کے تعین کی حکمت عملیوں کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

توانائی اور افادیت کمپنیاں توانائی کی طلب کی پیشن گوئی کرنے، وسائل کی تخصیص کو بہتر بنانے، اور آلات کی ناکامی کی پیشن گوئی کرنے کے لیے رجعت کا استعمال کریں۔ یہ بصیرت انہیں توانائی کی پیداوار، تقسیم اور دیکھ بھال کے عمل کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کے قابل بناتی ہے، جس کے نتیجے میں آپریشنل کارکردگی میں بہتری اور لاگت کی بچت ہوتی ہے۔

ٹیلی کمیونیکیشن کمپنیاں۔ کسٹمر کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، گاہک کے بڑھنے کی پیشن گوئی کرنے، نیٹ ورک کی کارکردگی کو بہتر بنانے، اور خدمات کی مانگ کی پیشن گوئی کرنے کے لیے رجعت کا استعمال کریں۔ یہ ماڈل ٹیلی کام کمپنیوں کو کسٹمر برقرار رکھنے، سروس کے معیار کو بہتر بنانے اور نیٹ ورک کے بنیادی ڈھانچے کی منصوبہ بندی کو بہتر بنانے میں مدد کرتے ہیں۔

ٹیکنالوجی کے جنات پسند کرتے ہیں۔ گوگل, مائیکروسافٹ، اور فیس بک تلاش کے الگورتھم کو بہتر بنانے، سفارشی نظام کو بہتر بنانے اور اپنے پلیٹ فارمز پر صارف کے تجربے کو بڑھانے کے لیے مشین لرننگ میں رجعت پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ یہ کمپنیاں اپنے صارفین کو ذاتی نوعیت کا اور متعلقہ مواد فراہم کرنے کے لیے صارف کے ڈیٹا اور رویے کا مسلسل تجزیہ کرتی ہیں۔

اپ ریپنگ

مشین لرننگ میں رجعت مسلسل نتائج کو سمجھنے اور پیش گوئی کرنے کے لیے ایک طاقتور تکنیک کے طور پر کام کرتی ہے۔ آزاد متغیرات اور منحصر متغیر کے درمیان تعلقات قائم کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، ریگریشن ماڈل پیشین گوئی کے تجزیات کے میدان میں ناگزیر اوزار بن گئے ہیں۔

لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا کا فائدہ اٹھا کر، یہ ماڈل مالیات، صحت کی دیکھ بھال اور فروخت سمیت مختلف ڈومینز میں قیمتی بصیرت اور درست پیشین گوئیاں فراہم کر سکتے ہیں۔

دستیاب ریگریشن ماڈلز کی متنوع اقسام، جیسے سادہ لکیری رجعت، متعدد لکیری رجعت، اور لاجسٹک رجعت، مختلف رشتوں کو حاصل کرنے اور پیشین گوئی کی درستگی کو بہتر بنانے میں لچک پیش کرتے ہیں۔

جیسا کہ ہم مشین لرننگ میں رجعت کی صلاحیت کو بروئے کار لاتے رہتے ہیں، فیصلہ سازی اور پیشین گوئی پر اس کے اثرات بلاشبہ ڈیٹا سے چلنے والے طریقوں کے مستقبل کو تشکیل دیں گے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• PREIPO® کے ساتھ PRE-IPO کمپنیوں میں حصص خریدیں اور بیچیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/