ਕੋਈ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ? ਕੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ 90% ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕ) ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਇੱਕ ਸਿਖਿਅਤ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀਆਂ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ
TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇੱਕ CNN ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕੁਝ ਆਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ। TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਜੇਕਰ SVM SVM ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) SVM ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ SVM ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੀ ਸਥਿਤੀਆਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸ.
Python ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ R-squared ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
R-ਵਰਗ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਗੁਣਾਂਕ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਪ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਿੱਟ ਦੀ ਚੰਗਿਆਈ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨੂੰ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
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
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਟੋਐਮਐਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਿਹੜੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਆਟੋਐਮਐਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ, ਕਸਟਮ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਆਟੋਐਮਐਲ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੈਬ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਆਟੋਐਮਐਲ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੈਬ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
- 1
- 2