ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ, ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਤਿਆਰੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?
Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਉ ਹਰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ। 1. ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ 80% ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ 20% ਕਿਉਂ ਹੈ ਪਰ ਉਲਟ ਨਹੀਂ?
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 80% ਭਾਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ 20% ਵੇਟੇਜ ਦੀ ਵੰਡ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਇਸ ਵੰਡ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
TensorFlow.js ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
TensorFlow.js ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। 1. ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: The
ਅਸੀਂ ਟ੍ਰੇਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਜੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀ ਹੈ?
ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ। ਕਦਮ 1: ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ
ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਟੋਐਮਐਲ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਆਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਆਟੋਐਮਐਲ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਆਟੋਐਮਐਲ ਟੇਬਲ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਟੋਐਮਐਲ ਟੇਬਲਸ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਸਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ
Pandas ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ
- 1
- 2