مشین آموزی یا مشین لرننگ (انگریزی: machine learning) کمپیوٹر سائنس کی ایک شاخ ہے جس میں کمپیوٹر کے ان الگوردموں کا مطالعہ کیا جاتا ہے جو تجربہ کی بنیاد پر از خود خوب سے خوب تر شکل میں ڈھلتے ہیں۔[1] اسے مصنوعی ذہانت کی ذیلی اکائی بھی کہا جاتا ہے۔ مشین آموزی کے الگوردم ڈیٹا کے نمونوں کی بنیاد پر ایک ریاضیاتی ماڈل تیار کرتے ہیں جسے تربیتی ڈیٹا کہا جاتا ہے، تاکہ اس ڈیٹا کی مدد سے مشین بغیر کسی تفصیلی پروگرامنگ کے از خود فیصلہ کرنے یا سوچنے کے قابل ہو جائے۔[2][3]:2 مشین آموزی کے الگورتھم ایپلیکیشنوں ای میل فلٹر اور کمپیوٹر ویژن وغیرہ میں خوب استعمال ہوتے ہیں کیونکہ ان کاموں کے لیے روایتی الگورتھم تیار کرنا تقریباً نا ممکن یا کم از کم ناقابل عمل ہے۔

مشین آموزی شماریاتی کمپیوٹنگ سے بہت قربت رکھتی ہے جس میں کمپیوٹر کی مدد سے آگے کا فیصلہ کیا جاتا ہے۔ نیز ریاضیاتی کاملیت کا مطالعہ مشین آموزی کو مختلف طریقہ کار، نظریہ اور ایپلیکیشن ڈومین فراہم کرتا ہے۔

مزید دیکھیے ترمیم

حوالہ جات ترمیم

  1. http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html
  2. The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel، who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959)، the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in لوا خطا ماڈیول:Citation/CS1/Utilities میں 38 سطر پر: bad argument #1 to 'ipairs' (table expected, got nil)۔

بیرونی روابط ترمیم