Information filtering system
انفارمیشن فلٹرنگ سسٹم ایک ایسا نظام ہے جو انسانی صارف کو پیش کرنے سے پہلے (نیم) خودکار یا کمپیوٹرائزڈ طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے انفارمیشن اسٹریم سے بے کار یا ناپسندیدہ معلومات کو ہٹا دیتا ہے۔ اس کا بنیادی مقصد معلومات کے زیادہ بوجھ کا انتظام اور سیمنٹک سگنل سے شور کے تناسب میں اضافہ ہے۔ ایسا کرنے کے لیے صارف کے پروفائل کا موازنہ کچھ حوالہ جاتی خصوصیات سے کیا جاتا ہے۔ یہ خصوصیات انفارمیشن آئٹم (مواد پر مبنی نقطہ نظر) یا صارف کے سماجی ماحول (باہمی تعاون پر مبنی فلٹرنگ نقطہ نظر) سے پیدا ہو سکتی ہیں۔ جبکہ انفارمیشن ٹرانسمیشن میں سگنل پروسیسنگ فلٹرز کا استعمال بٹ لیول پر نحو میں خلل ڈالنے والے شور کے خلاف کیا جاتا ہے، انفارمیشن فلٹرنگ میں استعمال ہونے والے طریقے سیمنٹک لیول پر کام کرتے ہیں۔ استعمال ہونے والے مشین طریقوں کی حد اسی اصولوں پر بنتی ہے جو معلومات نکالنے کے لیے ہوتے ہیں۔ ای میل سپیم فلٹرز کے میدان میں ایک قابل ذکر ایپلی کیشن مل سکتی ہے۔ اس طرح، یہ نہ صرف معلومات کا دھماکہ ہے جس کے لیے کسی نہ کسی طرح کے فلٹرز کی ضرورت ہوتی ہے، بلکہ نادانستہ طور پر یا بدنیتی سے فرضی معلومات بھی متعارف کروائی جاتی ہیں۔ پریزنٹیشن کی سطح پر، معلومات کو فلٹر کرنا صارف کی ترجیحات پر مبنی نیوز فیڈز وغیرہ کی شکل اختیار کرتا ہے۔ سفارش کے نظام اور مواد کی دریافت کے پلیٹ فارم فعال معلومات کو فلٹر کرنے والے نظام ہیں جو صارف کو معلومات کی اشیاء (فلم، ٹیلی ویژن، موسیقی، کتابیں، خبریں، ویب صفحات) پیش کرنے کی کوشش کرتے ہیں جن میں صارف دلچسپی رکھتا ہے۔ یہ نظام صارف کی طرف بہنے والی معلومات میں معلومات کی اشیاء شامل کرتے ہیں، بجائے اس کے کہ صارف کی طرف بہنے والی معلومات سے معلومات کی اشیاء کو ہٹا دیا جائے۔ سفارش کے نظام عام طور پر باہمی تعاون سے فلٹرنگ کے طریقوں یا باہمی تعاون سے فلٹرنگ اور مواد پر مبنی فلٹرنگ کے طریقوں کا ایک مجموعہ استعمال کرتے ہیں، حالانکہ مواد پر مبنی سفارش کے نظام موجود ہیں۔ انٹرنیٹ کی آمد سے پہلے، معلومات کو فلٹر کرنے کے پہلے سے ہی کئی طریقے موجود ہیں۔ مثال کے طور پر، حکومتیں رسمی یا غیر رسمی سنسرشپ کے ذریعے کسی دیئے گئے ملک میں معلومات کے بہاؤ کو کنٹرول اور محدود کر سکتی ہیں۔ دوسری طرف، ہم انفارمیشن فلٹرز کے بارے میں بات کرنے جا رہے ہیں اگر ہم اخبار کے ایڈیٹرز اور صحافیوں کا حوالہ دیتے ہیں جب وہ ایسی خدمت فراہم کرتے ہیں جو اپنے مؤکلوں، کتابوں، رسالوں، اخبارات، ریڈیو سننے والوں اور ٹی وی ناظرین کے لیے سب سے قیمتی معلومات کا انتخاب کرتی ہے۔ یہ فلٹرنگ آپریشن اسکولوں اور یونیورسٹیوں میں بھی موجود ہے جہاں اس سروس کے صارفین، طلباء کو تعلیمی معیار کی بنیاد پر مدد فراہم کرنے کے لیے معلومات کا انتخاب ہوتا ہے۔ انٹرنیٹ کی آمد کے ساتھ یہ ممکن ہے کہ کوئی بھی کم قیمت پر اپنی مرضی کی کوئی بھی چیز شائع کر سکے۔ اس طرح، یہ کم مفید معلومات میں کافی اضافہ کرتا ہے اور اس کے نتیجے میں معیاری معلومات کو پھیلایا جاتا ہے۔ اس مسئلے کے ساتھ، اس نے نئی فلٹرنگ وضع کرنا شروع کی جس کے ساتھ ہم ہر مخصوص موضوع کے لیے درکار معلومات کو آسانی اور موثر طریقے سے حاصل کر سکتے ہیں۔ آپریشن اس طرز کا فلٹرنگ سسٹم کئی ٹولز پر مشتمل ہوتا ہے جو لوگوں کو سب سے قیمتی معلومات تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے، لہذا آپ جو محدود وقت پڑھنے/سننے/دیکھنے کے لیے وقف کر سکتے ہیں، وہ صحیح طریقے سے انتہائی دلچسپ اور قیمتی دستاویزات کی طرف جاتا ہے۔ ان فلٹرز کا استعمال میل پر گروپ پیغامات کے علاوہ درست اور قابل فہم طریقے سے معلومات کو منظم اور تشکیل دینے کے لیے بھی کیا جاتا ہے۔ یہ فلٹر انٹرنیٹ پر سرچ انجنوں سے حاصل ہونے والے نتائج میں ضروری ہیں۔ ویب دستاویزات اور زیادہ موثر پیغامات ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے فلٹرنگ کے افعال ہر روز بہتر ہوتے ہیں۔ معیار اس مرحلے میں استعمال ہونے والے معیارات میں سے ایک یہ ہے کہ آیا علم نقصان دہ ہے یا نہیں، آیا علم تصور کے ساتھ یا اس کے بغیر بہتر تفہیم کی اجازت دیتا ہے۔ اس صورت میں معلومات کو فلٹر کرنے کا کام علم کے ساتھ نقصان دہ معلومات کو کم کرنا یا ختم کرنا ہے۔ سیکھنے کا نظام سیکھنے کے مواد کا ایک نظام، عام اصولوں میں، بنیادی طور پر تین بنیادی مراحل پر مشتمل ہوتا ہے: پہلا، ایک ایسا نظام جو کاموں کے ایک متعین سیٹ کا حل فراہم کرتا ہے۔ اس کے بعد، یہ تشخیص کے معیار سے گزرتا ہے جو مسائل کے حل کے سلسلے میں پچھلے مرحلے کی کارکردگی کی پیمائش کرے گا۔ ایکوزیشن ماڈیول جس سے اس کے آؤٹ پٹ نے وہ علم حاصل کیا جو پہلے مرحلے کے سسٹم سولور میں استعمال ہوتا ہے۔ مستقبل فی الحال مسئلہ معلومات کو فلٹر کرنے کا بہترین طریقہ تلاش کرنا نہیں ہے، بلکہ یہ ہے کہ ان نظاموں کو صارفین کی معلومات کی ضروریات کو آزادانہ طور پر سیکھنے کی ضرورت ہے۔ نہ صرف اس لیے کہ وہ فلٹر کرنے کے عمل کو خودکار بناتے ہیں بلکہ فلٹر کی تعمیر اور موافقت بھی کرتے ہیں۔ اس پر مبنی کچھ شاخیں، جیسے اعداد و شمار، مشین لرننگ، پیٹرن ریکگنیشن اور ڈیٹا مائننگ، انفارمیشن فلٹرز تیار کرنے کی بنیاد ہیں جو ظاہر ہوتے ہیں اور تجربے کے مطابق ڈھال لیتے ہیں۔ سیکھنے کے عمل کو انجام دینے کے لیے معلومات کا کچھ حصہ پہلے سے فلٹر کرنا پڑتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ مثبت اور منفی مثالیں ہیں جنہیں ہم نے تربیتی ڈیٹا کا نام دیا ہے، جو ماہرین کے ذریعے یا عام صارفین کے تاثرات کے ذریعے تیار کی جا سکتی ہیں۔ غلطی جیسا کہ ڈیٹا درج کیا جاتا ہے، سسٹم میں نئے قواعد شامل ہوتے ہیں۔ اگر ہم یہ سمجھتے ہیں کہ یہ ڈیٹا ٹریننگ ڈیٹا کی معلومات کو عام کر سکتا ہے، تو ہمیں سسٹم کی ترقی کا جائزہ لینا ہوگا اور نئی معلومات کے زمروں کی درست پیش گوئی کرنے کی سسٹم کی صلاحیت کی پیمائش کرنی ہوگی۔ اس مرحلے کو "ٹیسٹ ڈیٹا" نامی ایک نئی سیریز میں تربیتی ڈیٹا کو الگ کرکے آسان بنایا گیا ہے جسے ہم غلطی کی شرح کی پیمائش کے لیے استعمال کریں گے۔ عام اصول کے طور پر غلطیوں کی اقسام (غلط مثبت اور غلط منفی) کے درمیان فرق کرنا ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، بچوں کے لیے مواد جمع کرنے والے کے معاملے میں، کچھ مناسب معلومات کو ضائع کرنے کی غلطی کے مقابلے میں، ایسی معلومات کی منظوری کی اجازت دینے کی اتنی کشش نہیں ہے جو ان کے لیے موزوں نہیں ہے، جو تشدد یا فحش نگاری کو ظاہر کرتی ہے۔ غلطی کی شرح کو کم کرنے کے لیے نظام کو بہتر بنانے اور انسانوں کی طرح سیکھنے کی صلاحیتوں کے ساتھ ان نظاموں کو حاصل کرنے کے لیے ہمیں ایسے نظاموں کی ترقی کی ضرورت ہے جو انسانی علمی صلاحیتوں کی تقلید کریں، جیسے کہ قدرتی زبان کی تفہیم، معنی پر قبضہ کرنا اور معلومات کے الفاظ کو حاصل کرنے کے لیے اعلی درجے کی پروسیسنگ کی دیگر شکلیں۔ استعمال کے شعبے آج کل، انفارمیشن فلٹرز تیار کرنے کی متعدد تکنیکیں موجود ہیں، ان میں سے کچھ مختلف تجربات میں 10 فیصد سے کم غلطی کی شرح تک پہنچ جاتے ہیں۔ ان تکنیکوں میں فیصلہ ٹری، سپورٹ ویکٹر مشینیں، نیورل نیٹ ورک، بایسیئن نیٹ ورک، لکیری ڈسکریمیننٹ، لاجسٹک ریگریشن وغیرہ شامل ہیں۔ فی الحال، یہ تکنیکیں مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال ہوتی ہیں، نہ صرف ویب کے تناظر میں، بلکہ موضوعاتی مسائل میں جیسے کہ آواز کی شناخت، دوربین فلکیات کی درجہ بندی یا مالی خطرے کی تشخیص۔ حوالہ جات ہنانی، یو۔، شاپیرا، بی۔، شووال، پی۔ (2001) انفارمیشن فلٹرنگ: مسائل، تحقیق اور نظام کا جائزہ بھی دیکھیں۔ یوزر ماڈلنگ اور یوزر ایڈاپٹڈ انٹرایکشن، 11، پی۔ 203-259۔ http://www.infoworld.com/d/developer-world/human-information-filter-813 بیرونی روابط انفوورلڈ IEEX ایکسپلور انفارمیشن سسٹمز سوشل انفارمیشن پروسیسنگ سافٹ ویئر بائے ٹائپ فلٹرز