ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ UCI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰਾਹੀਂ ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਇਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਨ। UCI ਮਸ਼ੀਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ, ਸਾਦਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ
ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਚੈਟਬੋਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
k-means ਦੇ ਆਪਣੇ ਕਸਟਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ scikit-learn ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਕਰੋ।
ਸਕਿੱਟ-ਲਰਨ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ k-means ਦੇ ਕਸਟਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। k-means ਦਾ ਕਸਟਮ ਲਾਗੂਕਰਨ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਾਹਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ k-means ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
k-means ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਟੂਲ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ a
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕ SVM ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਐਸਵੀਐਮ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹਨ NumPy, Pandas, ਅਤੇ Scikit-learn.
ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਰੀਸ਼ੇਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਰੀਸ਼ੇਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਾਇਦੇ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੀਸ਼ੇਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਰ-ਵਰਗ ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਰ-ਵਰਗ ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। R-ਵਰਗ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਗੁਣਾਂਕ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ, ਇਸਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਟੂਲਜ਼ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਪਾਇਥਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨੂੰ
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਢਲਾਣ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਮਾਡਿਊਲ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਢਲਾਣ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਮੋਡੀਊਲ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਲਾਈਨ ਦੀ ਢਲਾਣ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨੰਪੀ, ਪਾਂਡਾ, ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। 1. Numpy: Numpy ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਕੇਜ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ