ਅਸੀਂ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ CNN ਦੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨਾ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਉਸ ਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਦਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
TensorFlow ਦੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
TensorFlow ਦੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ। ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ
BigQuery ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕਲਾਊਡ ਸਟੋਰੇਜ ਬਾਲਟੀ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਟਿਕਾਣਾ ਕੀ ਹੈ?
Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਵਿੱਚ ਵੈੱਬ UI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ BigQuery ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਕਲਾਊਡ ਸਟੋਰੇਜ ਬਕੇਟ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਟਿਕਾਣੇ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। Cloud ਸਟੋਰੇਜ਼ ਬਾਲਟੀ BigQuery ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਚੋਲੇ ਸਟੋਰੇਜ ਟਿਕਾਣੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੇ ਸਥਾਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
BigQuery ਵੈੱਬ UI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ?
BigQuery ਵੈੱਬ UI, Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ BigQuery ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ। BigQuery ਵੈੱਬ UI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀਮਾ 10MB ਹੈ
ਵੈੱਬ UI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ BigQuery ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਕੀ ਹਨ?
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵੈੱਬ UI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ BigQuery ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅੱਗੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ BigQuery ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
BigQuery ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀ ਹੈ?
BigQuery ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਫ਼ਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ, Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੱਲੋਂ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਕਲਾਊਡ-ਆਧਾਰਿਤ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਨਵਾਂ-ਲਾਈਨ-ਸੀਮਿਤ JSON ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ, ਲਚਕਤਾ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਨਵੀਂ ਲਾਈਨ-ਸੀਮਤ JSON ਫਾਰਮੈਟ, ਇਸਦੇ ਫਾਇਦੇ, ਅਤੇ
BigQuery ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਹਨ?
BigQuery ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਆਯਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਗੇ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਗੇ
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੈਸ਼ਨ-ਐਮਐਨਆਈਐਸਟੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੈਸ਼ਨ-MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ