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
Litecoin ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ RNN ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
Litecoin ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਦੁਆਰਾ ਜਾਵਾਂਗੇ
ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡੇਟਾ ਟਿਊਟੋਰਿਯਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (CNNs) ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਅਕਸਰ ਸਿੱਖਿਆਤਮਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਰਲ ਅਤੇ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਣ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਗੈਰ-ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੇਟ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਉਦੇਸ਼
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।
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ TensorFlow ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਨ
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤਰੀਕੇ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੋਧਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਾਂਗੇ। 1. ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬਦਲਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬਦਲਣਾ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਾਂਗੇ
ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਅਗਲੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ?
"ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ - ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਜ਼ - ਗੂਗਲ ਕੋਲਾਬੋਰੇਟਰੀ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ - ਗੂਗਲ ਕੋਲਾਬੋਰੇਟਰੀ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ" ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਵੀਡੀਓ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੇਗਾ
- 1
- 2