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
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (RNN) ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸ ਅਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਟੀਐਫਕੇ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਆਵਰਤੀ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਆਰ ਐਨ ਐਨ ਸੀਕੁਐਂਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (RNN) ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਬਰਾਬਰ ਵੰਡੀ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ। ਇਹ ਹੈ