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
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਤੰਤੂਆਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਟੀਐਫਕੇ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸਕੇਲ ਹਨ, ਜੋ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਵੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਗੂਗਲ ਕੋਲਬੋਟਰੀ ਵਿਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ