ਕੀ ਕੇਰਸ TFlearn ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ?
Keras ਅਤੇ TFlearn TensorFlow ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੀਫਲਰਨ ਦੋਵੇਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹਨ ਜੋ ਖਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
TensorFlow ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ API ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ APIs ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਘੱਟ-ਪੱਧਰੀ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs, TensorFlow ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ
Tensorflow 1 ਅਤੇ Tensorflow 2 ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ Iris ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਕੀ ਹਨ?
ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਮੂਲ ਕੋਡ TensorFlow 1 ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ TensorFlow 2 ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਾ ਕਰੇ। ਇਹ ਅੰਤਰ TensorFlow ਦੇ ਇਸ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੁਝ ਬਦਲਾਅ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਵਿਸ਼ੇ ਜੋ ਸਿੱਧੇ TensorFlow ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਣਗੇ
ਪਹਿਲਾਂ ਕੇਰਾਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ
ਪੂਲਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਪੂਲਿੰਗ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪੂਲਿੰਗ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨਾ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਉਸ ਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਦਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਦੋ ਕਾਲਬੈਕ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲਬੈਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ, ਦੋ ਕਾਲਬੈਕ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ: "ਮੋਡਲ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ" ਅਤੇ "ਅਰਲੀ ਸਟੌਪਿੰਗ"। ਹਰੇਕ ਕਾਲਬੈਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। "ModelCheckpoint" ਕਾਲਬੈਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ,
Python, TensorFlow, ਅਤੇ Keras ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ TensorFlow ਅਤੇ Keras ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ Python ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸਾਨੂੰ RNNs ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ, ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸ.
ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਇਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਦੇ ਨਾਲ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (RNNs) ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਟੀਐਫਕੇ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਆਵਰਤੀ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਕ੍ਰੈਪਟੋ ਆਰ ਐਨ ਐਨ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ