ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਜਿੱਥੇ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ) ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਸੀਮਾਬੱਧ ਬਹੁਭੁਜ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀਮਾਬੱਧ ਬਹੁਭੁਜ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਬੱਧ ਬਹੁਭੁਜ ਦੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਕਿਉਂ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ "ਡੂੰਘੇ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਬਦ "ਡੂੰਘੀ" ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨੋਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰੋਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ-ਗਰਮ ਵੈਕਟਰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ-ਗਰਮ ਵੈਕਟਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ CNN ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ CNN ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਗਰਮ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, CNN ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੀਐਨਐਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ 85% ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਸਹੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, 85% ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲੇਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (CNN) ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕੀ ਹਨ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। CNN ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਇੱਕ CNN ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹਨ
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਚੋ ਇਕ
ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। TensorFlow ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਉਸ ਪੜਾਅ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ CNN ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇੰਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।