ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ, ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਜਟਿਲਤਾ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕਲਾਉਡ SQL ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਪੈਨਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ
ਕਲਾਉਡ SQL ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਪੈਨਰ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ SQL ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ MySQL, PostgreSQL, ਅਤੇ SQL ਸਰਵਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਣਿਆ SQL ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ?
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾਬੇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ
ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ PHP ਵਿੱਚ "ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ" ਕਥਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
PHP ਵਿੱਚ "ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ" ਕਥਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਬਾਹਰੀ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਾਡਿਊਲਰਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
MySQL ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
MySQL ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ (RDBMS) ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 1995 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। MySQL ਇਸਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ, EITC/WD/PMSF PHP ਅਤੇ MySQL ਬੁਨਿਆਦੀ, MySQL ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ, MySQL ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
Node.js ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਕੀ ਸੀ?
Node.js ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਵੈਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਕਾਲੀ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਐਕਸਚੇਂਜ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। JavaScript, ਵੈੱਬ ਦੀ ਅਸਲ ਭਾਸ਼ਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੈੱਬ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਵੈਬ ਸਰਵਰ ਇਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ, EITC/WD/JSF ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਜਾਵਾ ਬਨਾਮ ਜਾਵਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਇਸਦੇ ਗੁਆਂਢੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ KNN ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇ