ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਵਰਡ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN)।
CNN ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਥਾਨਿਕ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀਵਰਡ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ CNN ਦੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ, ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪਰਤਾਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਫਿਲਟਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਨਾਰੇ, ਕੋਨੇ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ। ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਫਿਰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੀਵਰਡ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕੀਵਰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਡੀਓ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਕਰਨ ਹਨ। ਇਹ ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ CNN ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, CNN ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੈਟਵਰਕ ਇਸਦੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ (SGD) ਜਾਂ ਐਡਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਵਰਡਸ ਨੂੰ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਵਰਡਸ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਕੀਵਰਡ ਦੇ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਕੀਵਰਡ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀਵਰਡ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਸਥਾਨਿਕ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤ ਕੇ ਅਤੇ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ, ਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ 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
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਜਾਣ-ਪਛਾਣ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)