ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ, ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਇਸ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਉ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀਆਂ ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਹਰੇਕ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਨਵੀਆਂ, ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵੀ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫਲਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਭੌਤਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮਾਨ ਫਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ, ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ। ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ੀ ਠਹਿਰਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਾਹਰਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ, ਆਊਟਲੀਅਰ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ 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)