ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਕਿਉਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਅਸੀਂ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (RNN) ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ RNN ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। RNN ਕ੍ਰਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
ਅਸੀਂ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ RNN ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (RNNs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ RNN ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ
ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਿਖਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਪਾਈਥਨ, ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: 1. ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ: ਲੋੜੀਂਦੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਗ ਵਿੱਚ "ਨਮੂਨਾ_ਹੈਂਡਲਿੰਗ" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
"ਨਮੂਨਾ_ਹੈਂਡਲਿੰਗ" ਫੰਕਸ਼ਨ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਮੂਨਿਆਂ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, TensorFlow, ਪੂਰਵ ਸੰਚਾਰਿਆ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੇਟ ਸਫਾਈ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਾਂਗੇ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ 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
ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗਲਤ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਅਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ, ਜਾਂ ਖੁਦ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ, ਆਟੋਐਮਐਲ ਵਿਜ਼ਨ - ਭਾਗ 2, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
- 1
- 2