ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਜ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਕਾਰਜ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ, ਜੇਕਰ ਟੀਚਾ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਜਾਂ ਕੁੱਤੇ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਖੇਗਾ। ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਅਯਾਮ ਘਟਾਉਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੁਮੇਲ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਕੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਏਜੰਟ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਨਾਮ ਜਾਂ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਸੰਚਤ ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਨਾਮ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲਬੱਧ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ 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?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
- TensorBoard ਕੀ ਹੈ?
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)