ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੰਗਠਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਨਤੀਜਾ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਪਛਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ensemble ਸਿੱਖਣ ਕੀ ਹੈ?
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ,
- 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
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਡੂੰਘੀ, ਜੋੜੀ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ? ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਅਣਮਿੱਥੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਮਾਡਲ" ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਥੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸਵਿਚ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਫੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (DNN) ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਫਲਤਾ ਦਿਖਾਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟਾਸਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਭਾਜਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਨਾਲ