ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੀਚੇ ਦੇ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਜਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ
K ਦੀ ਚੋਣ K ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ K ਦੀ ਚੋਣ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। K ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੱਖਪਾਤ-ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਪਾਰ-ਆਫ, ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸੀਮਾ, ਅਤੇ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। K ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ,
TFX ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਭਾਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
TFX ਵਿੱਚ ਇਵੈਲੂਏਟਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ, ਸਮੁੱਚੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਭਾਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (ਟੀਐਫਐਕਸ), ਵੰਡਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਭਾਗ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ML ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗੂਗਲ ਟੂਲਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗੂਗਲ ਟੂਲਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੱਤ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸੱਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਦਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਕਦਮ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਫਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਤਾਇਨਾਤੀ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਦੇ ਹੋ?
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨਾ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ, ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ