ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਅੰਤਰੀਵ ਬਣਤਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋੜੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਾਂ ਟੀਚਾ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇਨਪੁਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੱਕ ਮੈਪਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਿਰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਈਮੇਲ ਸਪੈਮ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਈਮੇਲ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪਿਛਲੀ ਈਮੇਲਾਂ ਦੀ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀ ਸਪੈਮ/ਗੈਰ-ਸਪੈਮ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਟੀਚਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ, ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਚਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ, ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ, ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਰੀਦ ਵਿਹਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮੂਹ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਢੁਕਵੀਂ ਚੋਣ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੋਵਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਕਾਰਜ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰਥਕ ਸੂਝ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
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)