ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਮੀਨ ਸ਼ਿਫਟ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਕੇ-ਮਤਲਬ ਅਤੇ ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ, ਮੀਨਟ ਸ਼ਿਫਟ ਜਾਣ ਪਛਾਣ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿੱਧੀ-ਰੇਖਾ ਦੂਰੀ ਦਾ ਮਾਪ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
TFX ਉਤਪਾਦਨ ML ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ?
TFX (TensorFlow Extended) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ML ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੁਚਾਰੂ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ