ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ, ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਜਟਿਲਤਾ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Playground ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੈੱਬ-ਆਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤ ਹੈ
ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਖੁਦ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਜ਼ਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਲਈ ਕੁਝ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ, ਉੱਨਤ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਏਪੀਆਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ API ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GVAPI ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਤਕਨੀਕੀ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ, ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੰਗਠਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਨਤੀਜਾ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਪਛਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਬ-ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਅਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਰਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਹਨ
ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਮੈਕਸ ਪੂਲਿੰਗ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਆਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮਕਸਦ