Learning augmented algorithm
سیکھنے میں اضافہ شدہ الگورتھم ایک الگورتھم ہے جو اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے پیش گوئی کا استعمال کر سکتا ہے۔ جبکہ باقاعدہ الگورتھم میں صرف دشواری کی مثال داخل کی جاتی ہے، سیکھنے والے آگمینٹڈ الگورتھم ایک اضافی پیرامیٹر کو قبول کرتے ہیں۔ یہ اضافی پیمانہ اکثر حل کی کسی خاصیت کی پیش گوئی ہوتا ہے۔ اس کے بعد اس پیشن گوئی کو الگورتھم کے ذریعے اس کے چلنے کے وقت یا اس کے آؤٹ پٹ کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ تفصیل ایک سیکھنے میں اضافہ شدہ الگورتھم عام طور پر ایک ان پٹ لیتا ہے۔ یہاں ایک مسئلہ کی مثال ہے اور مشورہ ہے: بہترین حل کی ایک خاص خاصیت کے بارے میں پیش گوئی۔ مسئلہ کی مثال کی قسم اور پیشن گوئی الگورتھم پر منحصر ہے۔ آگمینٹڈ الگورتھم سیکھنا عام طور پر درج ذیل دو خصوصیات کو پورا کرتا ہے: مستقل مزاجی۔ سیکھنے میں اضافہ شدہ الگورتھم کو مستقل کہا جاتا ہے اگر الگورتھم کو درست پیش گوئی کے ساتھ فراہم کیا جائے تو اسے اچھی کارکردگی ثابت کیا جا سکتا ہے۔ عام طور پر، اس کی مقدار کارکردگی پر ایک حد دے کر کی جاتی ہے جو پیش گوئی میں غلطی پر منحصر ہوتی ہے۔ مضبوطی۔ ایک الگورتھم کو مضبوط کہا جاتا ہے اگر اس کی بدترین کارکردگی کو محدود کیا جا سکتا ہے یہاں تک کہ اگر دی گئی پیش گوئی غلط ہو۔ آگمینٹڈ الگورتھم سیکھنا عام طور پر یہ نہیں بتاتا کہ پیشن گوئی کیسے کی جانی چاہیے۔ اس مقصد کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مثال بائنری سرچ بائنری سرچ الگورتھم ترتیب شدہ فہرست کے عناصر کو تلاش کرنے کے لیے ایک الگورتھم ہے۔ اسے لمبائی کی فہرست میں کچھ معلوم قدر والے عنصر کو تلاش کرنے کے لیے اقدامات کی ضرورت ہوتی ہے۔ کی پوزیشن کی پیش گوئی کے ساتھ، درج ذیل سیکھنے میں اضافہ شدہ الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سب سے پہلے، فہرست میں پوزیشن کو دیکھیں۔ اگر عنصر مل گیا ہے۔ اگر، پوزیشنوں کو اس وقت تک دیکھیں جب تک کہ انڈیکس کے ساتھ نہ مل جائے۔ اب بائنری سرچ آن کریں۔ اگر، پچھلے معاملے کی طرح ہی کریں، لیکن اس کے بجائے غور کریں۔ غلطی کی تعریف اس طرح کی گئی ہے کہ اس کا حقیقی اشاریہ کہاں ہے۔ سیکھنے کے آگمینٹڈ الگورتھم میں، پوزیشنوں کی جانچ کرنے کے لیے اقدامات کیے جاتے ہیں۔ پھر زیادہ سے زیادہ سائز کی فہرست پر بائنری سرچ کی جاتی ہے، جس میں اقدامات ہوتے ہیں۔ یہ الگورتھم کا کل چلنے کا وقت بناتا ہے۔ لہذا، جب غلطی چھوٹی ہوتی ہے، تو الگورتھم عام بائنری سرچ سے تیز ہوتا ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ الگورتھم مستقل ہے۔ یہاں تک کہ بدترین صورت میں بھی غلطی زیادہ سے زیادہ ہوگی۔ پھر الگورتھم زیادہ تر اقدامات کرتا ہے، لہذا الگورتھم مضبوط ہوتا ہے۔ آگمینٹڈ الگورتھم سیکھنے کی مزید مثالیں اس لیے جانی جاتی ہیں: اسکی رینٹل کا مسئلہ زیادہ سے زیادہ وزن کا مماثل مسئلہ ویٹڈ پیجنگ کا مسئلہ مشین لرننگ کے حوالہ جات بیرونی لنکس بھی دیکھیں آگمینٹڈ الگورتھم سیکھنے کے بارے میں اشاعتوں کا ایک جائزہ الگورتھم نظریاتی کمپیوٹر سائنس