ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ, ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਜਟਿਲਤਾ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
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
ਅਤਿਅੰਤ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ?
ਅਤਿਅੰਤ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਨੇ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਏ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਿਚੋ ਇਕ
TFX ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਭਾਗ ਅਤੇ ਸਾਧਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ?
TFX, ਜਾਂ TensorFlow Extended, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ TFX ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੇਗਾ।
ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕੈਗਲ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਕੀ ਹਨ?
ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ ਕਾਗਲ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਇਸਦੀ ਬਣਤਰ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਉਪਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਵਾਬ Kaggle 'ਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। 1.
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ, ਢੁਕਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਮੁੱਚੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਨੀਂਹ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ