Waffles (machine learning)
ویفلز بریگھم ینگ یونیورسٹی میں تیار کردہ مشین لرننگ آپریشنز انجام دینے کے لیے کمانڈ لائن ٹولز کا مجموعہ ہے۔ یہ ٹولز سی + + میں لکھے گئے ہیں، اور جی این یو لیسر جنرل پبلک لائسنس کے تحت دستیاب ہیں۔ ویفلز مشین لرننگ ٹول کٹ مشین لرننگ، ڈیٹا مائننگ، اور پیشن گوئی ماڈلنگ سے متعلق مختلف کارروائیاں انجام دینے کے لیے کمانڈ لائن ٹولز پر مشتمل ہے۔ ویفلز کی بنیادی توجہ ایسے ٹولز فراہم کرنا ہے جو اسکرپٹ شدہ تجربات یا عمل میں استعمال کرنے میں آسان ہوں۔ مثال کے طور پر، ویفلز میں شامل سپروائزڈ لرننگ الگورتھم سبھی کثیر جہتی لیبلز، درجہ بندی اور رجعت کی حمایت کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، خود بخود گمشدہ اقدار کا الزام لگاتے ہیں، اور ڈیٹا کو اس قسم میں تبدیل کرنے کے لیے خود بخود ضروری فلٹرز کا اطلاق کرتے ہیں جس کی الگورتھم حمایت کر سکتا ہے، جیسے کہ من مانی سیکھنے کے الگورتھم کو من مانی ڈیٹا سیٹوں کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ بہت سے دوسرے مشین لرننگ ٹول کٹ اسی طرح کی فعالیت فراہم کرتے ہیں، لیکن صارف کو ڈیٹا فلٹرز اور تبدیلیوں کو واضح طور پر ترتیب دینے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اسے کسی خاص لرننگ الگورتھم کے ساتھ ہم آہنگ بنایا جا سکے۔ ویفلز میں فراہم کردہ الگورتھم میں خود بخود اپنے پیرامیٹرز کو ٹیون کرنے کی صلاحیت بھی ہوتی ہے (اضافی کمپیوٹیشنل اوور ہیڈ کی لاگت کے ساتھ)۔ چونکہ ویفلز کو اسکرپٹ کی اہلیت کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اس لیے یہ جان بوجھ کر اپنے ٹولز کو گرافیکل ماحول میں پیش کرنے سے گریز کرتا ہے۔ تاہم، اس میں ایک گرافیکل "وزرڈ" ٹول شامل ہوتا ہے جو صارف کو ایک کمانڈ تیار کرنے میں رہنمائی کرتا ہے جو مطلوبہ کام انجام دے گا۔ یہ وزرڈ اصل میں آپریشن انجام نہیں دیتا ہے، لیکن صارف کو کمانڈ ٹرمینل یا اسکرپٹ میں پیدا ہونے والی کمانڈ کو پیسٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس ڈیزائن کی حوصلہ افزائی کرنے والا خیال صارف کو گرافیکل انٹرفیس میں "لاک ان" ہونے سے روکنا ہے۔ تمام ویفلز ٹولز کو سی + + کلاس لائبریری میں فعالیت کے ارد گرد پتلی ریپرز کے طور پر لاگو کیا جاتا ہے۔ اس سے کم سے کم کوشش کے ساتھ اسکرپٹ شدہ عمل کو مقامی ایپلی کیشنز میں تبدیل کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔ ویفلز کو پہلی بار 2005 میں ایک اوپن سورس پروجیکٹ کے طور پر جاری کیا گیا تھا۔ اس وقت سے، اسے برگھم ینگ یونیورسٹی میں تیار کیا گیا ہے، جس کا ایک نیا ورژن تقریبا ہر 6 سے 9 ماہ بعد جاری کیا جاتا ہے۔ ویفلز کوئی مخفف نہیں ہے-ٹول کٹ کا نام تاریخی وجوہات کی بنا پر کھانے کے نام پر رکھا گیا تھا۔ فوائد دیگر مقبول اوپن سورس مشین لرننگ ٹول کٹ کے برعکس ویفلز کے کچھ فوائد میں شامل ہیں: ویفلز اپنے ٹولز کو آسان بنانے کے لیے ڈیٹا فارمیٹ سے متعلق بہت سے مسائل کا خود بخود خیال رکھتا ہے۔ چونکہ یہ C + + میں نافذ کیا گیا ہے، اس کے بہت سے الگورتھم خاص طور پر تیز ہیں۔ نیز، کسی بھی ورچوئل مشین پر انحصار کی کمی دیگر ایپلی کیشنز کے ساتھ مل کر تعینات کرنا آسان بناتی ہے۔ ویفلز میں شامل فعالیت بہت وسیع ہے، جس میں جہت میں کمی، باہمی فلٹرنگ، ویژوئلائزیشن، کلسٹرنگ، سپروائزڈ لرننگ، آپٹیمائزیشن، لینیر الجبرا، ڈیٹا ٹرانسفارمیشن، امیج اور سگنل پروسیسنگ، پالیسی لرننگ، اور اسپارس میٹرکس آپریشنز کے لیے الگورتھم شامل ہیں۔ نقصانات اگرچہ ویفلز نمایاں وسعت فراہم کرتا ہے، لیکن اس میں بہت سے ٹول کٹ کی گہرائی کا فقدان ہے جو مشین لرننگ کے کسی خاص شعبے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ ویکا (مشین لرننگ) ٹول کٹ، مثال کے طور پر، ویفلز کے فراہم کردہ درجہ بندی کے الگورتھم سے کہیں زیادہ فراہم کرتا ہے۔ ویفلز کا صرف ایک محدود گرافیکل انٹرفیس ہے۔ ویکا (مشین لرننگ) ریپڈ مائنر (سابقہ YALE (ابھی تک ایک اور لرننگ انوائرمنٹ)) بھی دیکھیں، ایک تجارتی مشین لرننگ فریم ورک جو جاوا میں لاگو کیا گیا ہے عددی تجزیہ سافٹ ویئر کی فہرست حوالہ جات ڈیٹا مائننگ اور مشین لرننگ سافٹ ویئر مفت سائنس سافٹ ویئر اصلاح مفت ڈیٹا تجزیہ سافٹ ویئر