ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
TensorBoard ਅਤੇ Matplotlib ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ PyTorch ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਦ
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।
TensorFlow.js ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ TensorFlow.js ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। TensorFlow.js ਇੱਕ JavaScript ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਵੈਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਾਈਨ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਡਾਟਾ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਅਸੀਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਪਿਕਸਲ ਐਰੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਪਿਕਸਲ ਐਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। Matplotlib ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ matplotlib ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਾਂਗੇ
SVM ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVM) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। SVM ਕਈ ਗੁਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। 1. ਮਾਰਜਿਨ: SVM ਦੇ ਮੁੱਖ ਗੁਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ
ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸੀਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬਿੰਦੂ ਸਬੰਧਤ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਲਗੋਰਿਦਮ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਨੇੜਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬਿੰਦੂ ਕਿਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ matplotlib ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ matplotlib ਮੋਡੀਊਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਪਲਾਟ 'ਤੇ ਮਾਰਕਰ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਧੁਰਿਆਂ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ
Cloud Datalab ਹੋਰ Google Cloud ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
Cloud Datalab, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੇਟਾ ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ GCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ GCP ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੁੰਜੀ ਦੇ ਇੱਕ