ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਦਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਡਲ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਹਰੇਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ 'ਤੇ ਕਦਮ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਉਸ ਦਰ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ 80% ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ 20% ਕਿਉਂ ਹੈ ਪਰ ਉਲਟ ਨਹੀਂ?
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 80% ਭਾਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ 20% ਵੇਟੇਜ ਦੀ ਵੰਡ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਇਸ ਵੰਡ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
ਕੁਝ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦੇ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਨਿਊਰਲ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੇਂਟ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ (SGD), ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
TensorFlow ਵਿੱਚ "train_neural_network" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ "train_neural_network" ਫੰਕਸ਼ਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ "train_neural_network" ਫੰਕਸ਼ਨ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਭਾਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਆਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
SVM ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕਿਹੜੇ ਭਾਗ ਗੁੰਮ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਗੁੰਮ ਹਿੱਸੇ ਹਨ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕੇਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਉਹ ਸਮਾਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ,
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ?
ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਬਾਰਡਰਜ਼ ਸਟਾਫ਼ ਨੂੰ ਲਾਗਾਂ ਲਈ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕਸ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- 1
- 2