ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸੰਗਠਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਨਤੀਜਾ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਪਛਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਹਨ ਬੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਬੂਸਟਿੰਗ। ਬੈਗਿੰਗ, ਬੂਟਸਟਰੈਪ ਐਗਰੀਗੇਟਿੰਗ ਲਈ ਛੋਟਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬੂਸਟਿੰਗ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗਲਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾਲ, ਬੂਸਟ ਕਰਨਾ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸੰਗਠਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਬੈਗਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਦਰੱਖਤ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸਬਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਾਰੇ ਦਰਖਤਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਆਪਣੀ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਜੋੜੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਹਰੇਕ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਬਕਾਇਆ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਫਿੱਟ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਦੁਹਰਾਓ ਨਾਲ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਗਠਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਅਕਸਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਸਧਾਰਨੀਕਰਨ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਸੰਗਠਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ
- 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?
- 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?
- 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)