ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
TensorBoard ਅਤੇ Matplotlib ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ PyTorch ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਦ
ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਗ੍ਰਾਫ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟੌਰਚ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ
ਅਸੀਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਪਿਕਸਲ ਐਰੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਪਿਕਸਲ ਐਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। Matplotlib ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ matplotlib ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਾਂਗੇ
ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। 1. TensorFlow: TensorFlow ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ
ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ?
ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ: 1. TensorFlow: TensorFlow ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕ SVM ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਐਸਵੀਐਮ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ matplotlib ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ matplotlib ਮੋਡੀਊਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਪਲਾਟ 'ਤੇ ਮਾਰਕਰ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ। 1. NumPy: NumPy ਇੱਕ ਹੈ
ਡੈਟਾਲੈਬ ਕਿਹੜੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ?
Datalab, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨੋਟਬੁੱਕ-ਆਧਾਰਿਤ ਟੂਲ, ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੈਟਾਲੈਬ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਪਲਾਟ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ
- 1
- 2