ਅਸੀਂ ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀ ਵਸਤੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਟੇਬਲਰ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੇ ਨਾਲ ਐਡਵਾਂਸਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀ ਵਸਤੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਕਦਮ 1: ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨਾ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GVAPI ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਤਕਨੀਕੀ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ, ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਆਂ ਕਈ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ?
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਆਂ ਕਈ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਪਾਂਡਾਸ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ OS ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ 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
ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ "UNIX" ਦੇ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ "last_unix" ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ "UNIX" ਦੇ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ "last_unix" ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ Python ਅਤੇ Pandas ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ pd ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਯਾਤ ਕਰਾਂਗੇ: python ਇੰਪੋਰਟ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਚੈਟਬੋਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ?
ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ: 1. TensorFlow: TensorFlow ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕ SVM ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਐਸਵੀਐਮ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹਨ NumPy, Pandas, ਅਤੇ Scikit-learn.
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਢਲਾਣ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਮਾਡਿਊਲ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਢਲਾਣ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਮੋਡੀਊਲ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਲਾਈਨ ਦੀ ਢਲਾਣ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨੰਪੀ, ਪਾਂਡਾ, ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। 1. Numpy: Numpy ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਕੇਜ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ। 1. NumPy: NumPy ਇੱਕ ਹੈ
- 1
- 2