ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਿਖਤ ਯੰਤਰਾਂ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਿਛੋਕੜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸੰਗਤਤਾ, ਤਰੁਟੀਆਂ ਜਾਂ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਸਪੈਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਗਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਸਾਈਜ਼ਿੰਗ, ਕ੍ਰੌਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਾਧੇ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਨਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਫਲਿੱਪਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਓਵਰਫਿਟ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਰਾਪਆਊਟ ਅਤੇ L1/L2 ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਨੂੰ ਵੀ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਵੀ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
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?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ 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?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ