ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। NSL ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪੈਕ ਗੁਆਂਢੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, NSL ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੈਕ ਗੁਆਂਢੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਨੋਡ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਗੁਆਂਢੀ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਲਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਮਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਦੂਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਪੈਕ ਨੇਬਰਜ਼ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ (ਗੁਆਂਢੀਆਂ) ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪਸੰਦਾਂ, ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰੀਵ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਇੱਕ ਵਧੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਬਣਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, NSL ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਡੇਟਾ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ 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?
- 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