کچھ حدود واضح ہونی چاہئیں۔ یہ الگورتھم کسی ایسی انواع کی شناخت نہیں کرے گا جس کے بارے میں اسے تربیت نہیں دی گئی تھی یا ایسی انواع کی کسی ذیلی آبادی کی شناخت نہیں کرے گا جو مثال سے بہت زیادہ مختلف ہوں۔ تربیتی ڈیٹا کا معیار بھی بہت اہمیت رکھتا ہے۔ اگر ہم صرف دیودار کے درختوں میں چکڈیز کی تصاویر استعمال کرتے ہیں، تو ماڈل چکڈی نیس کی تعریف میں پائن سوئیاں شامل کر سکتا ہے۔
بہت زیادہ اضافی کام کے بغیر، ہم نہیں جان سکتے ہیں کس طرح ماڈل اپنے جوابات پر پہنچتا ہے۔ اندرونی میکانزم زیادہ تر وقت ایک بلیک باکس ہوتے ہیں۔
الٹا اگرچہ حقیقی ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم اکثر ہمارے بہترین انسانوں کے تیار کردہ الگورتھم کو پیچھے چھوڑ دیتے ہیں، کم از کم کمپیوٹیشنل کارکردگی کے لحاظ سے، اگر درستگی بھی نہیں۔ انہیں صرف صحیح طریقے سے استعمال کرنا ہوگا، ورنہ حدود ظاہر ہوں گی۔
کلاؤڈ کمپیوٹنگ
موسم کی پیشن گوئی کے ماڈلز کے لیے، یہ عمل ہماری پرندوں کی شناخت کی مثال سے بہت زیادہ مختلف نہیں ہے، لیکن ماڈلز کو موسم کے اعداد و شمار کے دو سیٹوں پر تربیت دی جاتی ہے جو کچھ ہی عرصے کے وقفے سے حاصل کیے جاتے ہیں۔
چونکہ وہ ہر مقام پر طبیعیات کی بہت سی مساواتیں حل نہیں کر رہے ہیں، اس لیے یہ ماڈلز روایتی موسمی ماڈلز سے کہیں زیادہ تیزی سے چلتے ہیں۔
متعدد کمپنیاں، بشمول گوگل، نیوڈیا، ہواوے، اور مائیکروسافٹنے ابتدائی ماڈلز تیار کیے ہیں—کبھی کبھی آزاد ماہرین تعلیم کے ساتھ مل کر—جو ہم فی الحال استعمال کیے جانے والے پیشن گوئی کے ماڈلز سے سازگار طور پر موازنہ کر سکتے ہیں۔ ایک بار جب ہم نے یہ سمجھنا شروع کر دیا کہ ماڈلز کہاں بہتر اور جدوجہد کرتے ہیں، تو موسم کی پیش گوئی کرنے والے کچھ بڑے مراکز نے خود تیار کرنا شروع کر دیا۔
یوروپی سنٹر فار میڈیم رینج ویدر فورکاسٹ (ECMWF) نے اپنا پہلا مشین لرننگ پر مبنی ماڈل پیش کیا فروری 2025 میں، اسے اپنے دیرینہ انٹیگریٹڈ فورکاسٹنگ سسٹم (IFS) ماڈل کے ساتھ چلا رہا ہے۔
دی اے آئی ایف ایس ماڈل a کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ دوبارہ تجزیہ-ایک ڈیٹاسیٹ جو تمام دستیاب موسمی مشاہدات کو لے کر اور جسمانی طور پر مستقل تصویر بھر کر بنایا گیا ہے جہاں ہمارے پاس پیمائش نہیں ہے۔ یہ اہم ٹول پچھلے سنیپ شاٹس کی بنیاد پر اگلے عالمی اسنیپ شاٹ (چھ گھنٹے آگے) کی پیشین گوئی کرنے کے مشین لرننگ کے کام کو بہت آسان بناتا ہے۔
