ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਖੁਦ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਜ਼ਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਪੂਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਕੀ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਯੁਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸਾਰੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ?
ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਯੁੱਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰੀਏ। ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ: ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੇਡਦਾ ਹੈ
ML ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ?
ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਕਲਪ ਹਨ। ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਖਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹਨ?
ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਪਹਿਲਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਗਠਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਖੇਡਾਂ ਖੇਡਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਸੂਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਅਧਿਐਨ, ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਮਾਪ। ਇਹ ਸ਼ਰਤਾਂ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਨੀਂਹ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ a ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟਿਡ ਸੈੱਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੈਰ-ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਗੈਰ-ਐਮਐਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗਲਤ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਅਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ, ਜਾਂ ਖੁਦ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ, ਆਟੋਐਮਐਲ ਵਿਜ਼ਨ - ਭਾਗ 2, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
- 1
- 2