Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਉ ਹਰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।
1. ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ:
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ।
2. ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। TensorFlow ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ:
ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਅਸਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਿੱਖਣ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਇੱਕ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਤੁਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਮਾਯੋਜਨ ਕਰੋ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
4. ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਇਸਨੂੰ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੈਨਾਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ RESTful APIs ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਵਿਵਹਾਰ, ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਤੈਨਾਤੀ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬੈਚ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ