TensorFlow.js ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ:
TensorFlow.js ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ। TensorFlow.js ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਯੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਲੋਡਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ।
2. ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਹੈ TensorFlow.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ। ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਕਿਸਮ, ਨਾਲ ਹੀ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। TensorFlow.js ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਅਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਘਣੀ ਪਰਤਾਂ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। TensorFlow.js ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵੀ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
3. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ:
ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow.js ਵੱਖ-ਵੱਖ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ (SGD) ਅਤੇ ਐਡਮ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਬੈਚ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਸੰਖਿਆ ਲਈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਮਾਪਦੰਡ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
4. ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। TensorFlow.js ਮੁਲਾਂਕਣ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1 ਸਕੋਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. ਮਾਡਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ:
ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। TensorFlow.js ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਾਂਗ ਹੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਕੰਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਵਸਤੂ ਖੋਜ।
TensorFlow.js ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਟੈਨਸਰਫਲੋ.ਜੇਜ਼ ਨਾਲ ਬ੍ਰਾ browserਜ਼ਰ ਵਿਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਏਆਈ ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰ ਦੋ ਗੇਮਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- ਏਆਈ ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ AI ਪਲੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਚਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- AI ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਏਆਈ ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ?
- TensorFlow.js ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਹਰ ਵਾਰ ਸਬਮਿਟ ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ 'ਤੇ X ਦਾ ਮੁੱਲ ਆਟੋ-ਇੰਕਰੀਮੈਂਟ ਕਿਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ Xs ਅਤੇ Ys ਐਰੇ ਦੇ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
- TensorFlow.js ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ TensorFlow.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ HTML ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਟੈਗਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
TensorFlow.js ਨਾਲ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ