ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
PyTorch ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। PyTorch ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Facebook ਦੀ AI ਰਿਸਰਚ ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। NumPy, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਕੇਜ ਹੈ
ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਿਆਨ ਕਿ
ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। PyTorch, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ GPUs ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ
ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੋਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਨ
ਸਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਅਨੁਕੂਲਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/ADL ਐਡਵਾਂਸਡ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਖੋਜੇ ਗਏ ਲੋਗੋ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। API ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਖੋਜੇ ਗਏ ਲੋਗੋ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ,
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GVAPI ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਤਕਨੀਕੀ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ, ਲੋਗੋ ਖੋਜ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ?
ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਕੱਢਣਾ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ
ਕੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (DNN) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ?
ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਈਗਰ ਮੋਡ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਈਗਰ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਈਗਰ ਮੋਡ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਈਜਰ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਮੁੱਖ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ