ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ,
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਜੋ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਚਕਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ 80% ਤੋਂ 20% ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਚਕਾਰ ਆਮ ਵੰਡ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 70-80%, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਰਾਖਵਾਂ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ 20-30% ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਵੰਡ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਕੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਘੱਟ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅੰਸ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਹੈ
ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਚੁਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਦਰ ਪੜਾਅ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੁਣੀ ਗਈ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹੈ। MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅੰਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਦ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ