ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਖੁਦ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਜ਼ਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਬ-ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਅਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਚੋਮਸਕੀ ਦਾ ਵਿਆਕਰਣ ਸਧਾਰਣ ਰੂਪ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਚੋਮਸਕੀ ਨਾਰਮਲ ਫਾਰਮ (CNF) ਨੋਅਮ ਚੋਮਸਕੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਮੁਕਤ ਵਿਆਕਰਣ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੂਪ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਥਿਊਰੀ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾਇਕਤਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਚੋਮਸਕੀ ਦੇ ਵਿਆਕਰਣ ਦੇ ਸਧਾਰਣ ਰੂਪ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ML ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੇ-ਨੇੜਲੇ ਗੁਆਂਢੀ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿੱਧੀ-ਰੇਖਾ ਦੀ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਿੱਧਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ
ਉਹ ਤਿੰਨ ਪੜਾਅ ਕਿਹੜੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਹਨ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਉਹ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਥਿਊਰੀ ਸਟੈਪ ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਥਿਊਰੀ ਸਟੈਪ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਲਈ ਸਮਝ ਦੀ ਇੱਕ ਠੋਸ ਨੀਂਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ। ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਕੇ
ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟਿਕ-ਟੈਕ-ਟੋ ਦੀ ਇੱਕ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਜੇਤੂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟਿਕ-ਟੈਕ-ਟੋ ਦੀ ਇੱਕ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਜੇਤੂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਹਰੀਜੱਟਲ ਜੇਤੂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਟਿਕ-ਟੈਕ-ਟੋਏ ਇੱਕ ਦੋ-ਖਿਡਾਰੀ ਗੇਮ ਹੈ ਜੋ 3×3 ਗਰਿੱਡ 'ਤੇ ਖੇਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਖਿਡਾਰੀ ਆਪਣੇ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ 'X' ਜਾਂ 'O' ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਰਗ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਰੀ-ਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਇਨਪੁਟ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਇਨਪੁਟ ਆਕਾਰਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੰਪੁੱਟ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਇਨਪੁਟ ਆਕਾਰ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ
- 1
- 2