ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਕਰਨ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਇਹਨਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਹਵਾਲਾ ਨੈਟਵਰਕ, ਜੈਵਿਕ ਨੈਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਹੋਰ। ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
TensorFlow ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TensorFlow ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਕੋਈ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ?
ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਲੜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ 3 ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਿਉਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ 3 ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਵਿਹਾਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਲੜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦੁਆਰਾ, ਅਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਢਾਂਚੇ ਵਿਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਜੀਸੀਪੀ) ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਐਮਐਲ ਇੰਜਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਵੇਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦੀ ਹੈ
ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਡਿਸਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਥਾਈ ਡਿਸਕਾਂ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਇਹ ਡਿਸਕਾਂ ਕਈ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸਿਧਾਂਤਕ ਮੁੱਲ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ (GCS) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ (ਜੀਸੀਐਸ) ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। GCS ਇੱਕ ਮਾਪਯੋਗ ਅਤੇ ਉੱਚ ਉਪਲਬਧ ਵਸਤੂ ਸਟੋਰੇਜ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ Google ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਜਤਾ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ VMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ Colab ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗਣਨਾ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ VM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਧੇਰੇ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਨਾਲ Colab ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਕਈ ਲਾਭ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੁਧਾਰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਗਣਨਾ ਲਈ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੱਪਗਰੇਡ ਕਰਨ ਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ