ਕੀ ਰੀਕਰਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਰਿਕਵਰਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਤਰ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹਨ। ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ,
Google Colaboratory ਵਿੱਚ TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਹੈ?
Google Colaboratory ਵਿੱਚ TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕੋਲਾਬੋਰੇਟਰੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਲਾਬ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ 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
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ UCI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰਾਹੀਂ ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਇਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਨ। UCI ਮਸ਼ੀਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ, ਸਾਦਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ ਜੋ ML ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ML ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
"draw_vertices" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਬਜੈਕਟ ਬਾਰਡਰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਡਿਸਪਲੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਪਿਲੋ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ "draw_vertices" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਬਜੈਕਟ ਬਾਰਡਰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਡਿਸਪਲੇ ਟੈਕਸਟ ਜੋੜਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਤੋਂ ਖੋਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਸਿਰਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਬਜੈਕਟ ਬਾਰਡਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਡਿਸਪਲੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ "draw.line" ਵਿਧੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਲੇਖ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਾਵਾਂ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਪਿਲੋ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ "draw.line" ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਈਨਾਂ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। "draw.line" ਵਿਧੀ ਕਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲਾਈਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਬਾਰਡਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਰਹਾਣਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਪਿਲੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਬਾਰਡਰ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਪਿਲੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ
ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਖੋਜ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਖੋਜ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ API ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਖੋਜ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਸਮਗਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ