ਜਦੋਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ - ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ - ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ - ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮਾਡਲ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
1. ਗਰਿੱਡ ਖੋਜ:
ਗਰਿੱਡ ਖੋਜ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਗਰਿੱਡ ਖੋਜ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਛੋਟੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. ਬੇਤਰਤੀਬ ਖੋਜ:
ਬੇਤਰਤੀਬ ਖੋਜ ਗਰਿੱਡ ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਖੋਜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਵੱਡੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਖੋਜ ਸਪੇਸ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਫੋਕਸ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. ਬੇਸੀਅਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ:
ਬਾਏਸੀਅਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਮਾਡਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸਮੂਹ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਏਸੀਅਨ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾਲ, ਬਾਏਸੀਅਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਖੋਜ ਸਪੇਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ:
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਐਮਐਲ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਹੈਂਡ-ਆਫ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਉੱਤਮ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਕਈ ਅਨੁਕੂਲਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ। ਉਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਲਈ, ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ:
ਮਾਡਲ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਲਟੀਪਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPUs ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਮੁੱਚੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
ਸੰਭਾਵਿਤ ਮਾਡਲ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਰਿੱਡ ਖੋਜ, ਰੈਂਡਮ ਸਰਚ, ਬਾਏਸੀਅਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾਕਰਣ ਸਾਰੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਟੀਐਫਕੇ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
- ਅਸੀਂ CNN ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
- CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਪੂਲਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ?
- ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
- ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ "ਅਚਾਰ" ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨਾ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਤੁਸੀਂ cv2 ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਨ?
Python, TensorFlow ਅਤੇ Keras ਨਾਲ EITC/AI/DLPTFK ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ