ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVMs) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। SVM ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਦੀ ਹੈ ਕਿ SVM ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਰੁੱਖ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। KNN ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੇ.ਐਨ.ਐਨ
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
ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVM) ਵਿੱਚ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVM) ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਹਾਈਪਰਪਲੇਨ ਲੱਭਣ ਦੇ ਸੰਕਲਪ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। SVM ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਇਸ ਅਨੁਕੂਲ ਹਾਈਪਰਪਲੇਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। SVM ਵਿੱਚ, ਸਹਿਯੋਗ
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਭਾਵ ਇਹ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਧਾਰਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। KNN ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਲੱਭ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾਵਾਂ ਦੀ ਖਾਸ ਰੇਂਜ ਕੀ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੇ-ਨੇੜਲੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਲਾਈਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਲਾਈਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਲਾਈਨ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ 'ਪਿਕਲ' ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਚਾਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
'ਪਿਕਲ' ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਨੂੰ ਅਚਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਪਿਕਲਿੰਗ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
- 1
- 2