ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਿਆਨ ਕਿ
ਇੱਕ ਗਰਮ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ
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
IP ਪਤਿਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੀ ਹੈ?
ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ IP ਪਤਿਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, IP ਪਤਿਆਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। IP, ਜਾਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। IP ਐਡਰੈੱਸ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?
ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੀਏ
ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ) ਕੀ ਹੈ?
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਵਰਗਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਕੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ SVM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪਲੇਨ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪਲੇਨ ਲੱਭੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ, ਐਸਵੀਐਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ
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