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 ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
TensorFlow ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ (DNNs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, TensorFlow ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਵੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜੋ ਕਿ ਯੁਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ
ਨਿਊਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਣਤਰ ਕੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ (NMT) ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਨੁਵਾਦ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, NMT ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
AI ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
TensorFlow.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ AI ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਗੇਮ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਆਓ ਗੇਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣੀਏ।
ਅਸੀਂ 'fit' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ? ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
TensorFlow ਵਿੱਚ `fit` ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਿਖਾਉਣਾ
ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਕਦਮ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ
ਕਿਰਿਆ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹਰੇਕ ਗੇਮ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦੌਰਾਨ ਕਾਰਵਾਈ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਕਿਰਿਆ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹਰੇਕ ਗੇਮ ਦੇ ਦੁਹਰਾਅ ਦੌਰਾਨ, ਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਗੇਮ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੁਣੀ ਗਈ ਕਾਰਵਾਈ ਫਿਰ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਗੇਮ ਖੇਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਨਪੁਟ ਪਰਤ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਟੀਚਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਟੀਚਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ