ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ?
ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ 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
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ, ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ, ਨਿਰੀਖਣ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਪਹੁੰਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਉ ਇਹਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੀਏ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ 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
ML ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ML ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਰੀ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੱਕ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੇਵਾਂਗੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਮੀਨ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਰਗੇ ਅਣ-ਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ k-means ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਅਤੇ ਆਪਹੁਦਰੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸਮੇਤ। ਮਤਲਬ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ
ਅਸੀਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ। ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ
- 1
- 2