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, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਵਰਤਾਰੇ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾੜੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹੋਰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜੇਕਰ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਛੇਤੀ ਰੋਕਣਾ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੋਕ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਵਧਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿਟ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਲਦੀ ਰੋਕਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਯੁੱਗਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਣਾ ਉੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਧਾਰਣ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਕੋਈ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ