ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੀਏ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ "ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ" ਤੋਂ ਸਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਣਯੋਗ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਮ, ਅਧੂਰਾ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਚੁਣੌਤੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇਮਪੁੱਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਤਲਬ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ, ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਾਧੂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜਾਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫੈਲਾ ਕੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਜਾਂ ਗੁਪਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਣਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਨਾਲ, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜਨੀਅਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਸਿੱਖਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ, ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਜਾਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜਾਂ F1 ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜਾਂ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਪੜਾਅ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਸਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੋਣ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ 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