ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਹੈ
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
ਅਸੀਂ CNN ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ CNN ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਦ
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ (X) ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ (Y) ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਕੀਮਤ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (RNN) ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ (X) ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ (Y) ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ RNN ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ RNNs ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਸੈੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNNs) ਵਰਗੀਆਂ ਡੂੰਘੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਸੈੱਟ ਵਜੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਊਟ-ਆਫ-ਨਮੂਨਾ ਸੈੱਟ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ
Litecoin ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ RNN ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
Litecoin ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਦੁਆਰਾ ਜਾਵਾਂਗੇ
ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਇਹ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ, ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲੇਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਅਸੀਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ?
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ। ਇਹ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਸਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਬਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਿਸਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵੰਡਣ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡਾਟਾ ਵੰਡਣਾ ਸਾਨੂੰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
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
- 1
- 2