ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਬ-ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਅਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਪਾਂਡਾਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਟੇਬਲਰ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਪਾਂਡਾ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੇਬਲਰ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਉੱਨਤ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਨਾਲ ਭੂਮੀ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਮੁੱਚੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਕੱਢਣ ਲਈ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਟੈਕਸਟ ਮਾਨਤਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, API ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਕੱਢਣ ਲਈ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੀਵਰੇਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Dataflow ਅਤੇ BigQuery ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
Dataflow ਅਤੇ BigQuery ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਵੱਲੋਂ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਸਾਧਨ ਚੁਣਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। Dataflow ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ GCP ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, EITC/CL/GCP ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, GCP ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ, ਡੇਟਾਫਲੋ
ਕੀ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ML ਹੱਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
ਕਿਸੇ ਹੋਰ ML ਹੱਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹੈ। ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੱਭੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੀ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ? ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲਦਾ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਗਲਤ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕਾਗਲ ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਕੇਜ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
Kaggle ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ Kaggle ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਖਾਸ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਕੇਜ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕਾਗਲੇ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੇ ਨਾਲ 3 ਡੀ ਕਨਵੋਲਿalਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਫਾਇਲਾਂ ਪੜ੍ਹੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਟੀਚਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
k- ਮਤਲਬ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਟੀਚਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ k ਵੱਖਰੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮੱਧਮਾਨ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਕਲੱਸਟਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਨਾਮ "k-means" ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਾਂ