موقع، اور ماڈل کیا اندازہ لگا رہا ہے

What this lesson is about

دیکھیں کہ ایک ایسا نظام جو دس میں آٹھ بار درست ہوتا ہے، پھر بھی دو بار غلط کیوں ہوتا ہے، اور اس کا کیا نقصان ہوتا ہے۔

آپ کے دفتر کا ایک آلہ شکایات کو فوری اور عام میں تقسیم کرتا ہے، اور دس میں سے نو بار درست ہوتا ہے۔ آپ ٹیم کو کیا کہیں گے؟

Why this matters

گوگل کا کورس ایک ایسا ماڈل دکھاتا ہے جو ہر بار 'نہیں' کہتا ہے۔ جہاں سو میں ایک کیس 'ہاں' ہوتا ہے، وہاں یہ 99% درست ہو کر بھی بےکار ہے۔ اکثر درست ہونا اور جہاں ضروری ہو وہاں درست ہونا دو مختلف باتیں ہیں۔

آپ بتا سکتے ہیں کہ ایک ایسا نظام جو اکثر درست ہوتا ہے، پھر بھی انسان کی ضرورت کیوں ہوتی ہے، اور کون سی غلطیاں اہم ہیں۔

ایک نظام جو دس میں آٹھ بار درست ہوتا ہے، دو بار غلط ہوتا ہے، اور آپ نہیں بتا سکتے کون سی غلط ہے۔
غلطیوں کو ان کی قیمت کے حساب سے ترتیب دیں، نہ کہ تعداد کے حساب سے۔
'ممکنہ' کوئی پیمائش نہیں جب تک جواب نہ بتائے کہ ممکنہ کس کے مقابلے میں ہے۔

Task

ایک آلہ آنے والی شکایات کو فوری اور عام میں تقسیم کرتا ہے، اور دس میں نو بار درست ہوتا ہے۔

Weak approach پورے ہفتے کی گنتی کرنا: چون شکایات چھانٹی گئیں، ان میں سے نو غلط تھیں، اور وہی گنتی رپورٹ کر دینا۔ کون سی نو غلط تھیں کبھی نہیں دیکھا جاتا، اس لیے ضروری شکایات چھپی رہ جاتی ہیں۔

Stronger approach یہ رپورٹ کرنا کہ جو ایک میں سے ایک غلطی ہوتی ہے وہ زیادہ تر فوری شکایت ہوتی ہے، اور اس کی قیمت سب سے زیادہ ہے۔

Why the stronger approach works دونوں میں گنتی ایک جیسی تھی۔ غلطیوں کو قیمت کے حساب سے ترتیب دینے سے ٹیم کا کام بدل گیا۔

Try a changed situation آپ کے گیٹ پر لگا کیمرہ چہرے پہچانتا ہے اور سو میں دو بار غلط ہوتا ہے۔ دونوں غلطیوں میں ایک اجنبی اندر آ جاتا ہے۔ آپ کیا رپورٹ کریں گے؟

Make something yourself ایک اسسٹنٹ سے ایک ہی سوال دس بار پوچھیں، ہر بار تھوڑے مختلف الفاظ میں۔ ریکارڈ کریں کتنے جوابات ایک جیسے تھے، اور سب سے مختلف دو نے کیا کہا۔

Read the primary or official source: Google machine learning crash course · accuracy, precision and recall