ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ।
ਕਦਮ 1: ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ
ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਹੀ ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੇਲੋੜੇ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ, ਇਸਨੂੰ ਛੋਟੇ ਅੱਖਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਸਬਵਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ TF-IDF ਜਾਂ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 2: ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨਿਰਮਾਣ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਤਰ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ k-ਨੇੜਲੇ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਜਾਂ ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕੋ ਕਲਾਸ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਨੂੰ ਵਧਾਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 3: ਵਿਰੋਧੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਵਿਰੋਧੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਾਲ ਹੀ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਘੱਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 4: ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਆਮ ਚੋਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN), ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN), ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨੈਟਵਰਕ (GCNs) ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫ ਅਟੈਨਸ਼ਨ ਨੈਟਵਰਕ (GATs) ਅਕਸਰ ਗ੍ਰਾਫ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਦਮ 5: ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੇਂਟ (SGD) ਜਾਂ ਐਡਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1 ਸਕੋਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਦਮ 6: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ
ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਲਰਨਿੰਗ ਰੇਟ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਗਰਿੱਡ ਖੋਜ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਖੋਜ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ, ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਤਾ ਦੀ ਤਾਕਤ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕਦਮ 7: ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇਗਾ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, API, ਜਾਂ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਗ੍ਰਾਫ ਨਿਰਮਾਣ, ਵਿਰੋਧੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ, ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ 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?
- 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