ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿਭਿੰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪੈਮ ਖੋਜ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ। ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਈਮੇਲ ਸਪੈਮ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVM) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਾਈਪਰਪਲੇਨ ਨੂੰ ਲੱਭ ਕੇ ਲੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਰੁੱਖ-ਵਰਗੇ ਬਣਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੋਡ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਸ਼ਾਖਾ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲੀਫ ਨੋਡ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਈ ਰੁੱਖਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਲਚਕਦਾਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1 ਸਕੋਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਰਵਰ ਜਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸੇ ਹਨ ਜੋ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- 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?
- TensorBoard ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ