ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਮੈਕਸ ਪੂਲਿੰਗ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਆਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮਕਸਦ
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਪੂਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਕੀ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ
ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੋਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਨ
ਸਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਅਨੁਕੂਲਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/ADL ਐਡਵਾਂਸਡ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹਿਚਕੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਅਸੀਂ ਆਪਹੁਦਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਅਤੇ
ਕੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਘੱਟ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅੰਸ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ?
ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ