ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਤਰੀਵ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ K- ਮਤਲਬ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਜਾਂ ਲੜੀਵਾਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗ੍ਰਾਹਕ ਵਿਭਾਜਨ ਵਿੱਚ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਰੀਦ ਵਿਹਾਰ ਜਾਂ ਜਨਸੰਖਿਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮੂਹ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖਾਸ ਗਾਹਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਡਾਇਮੈਨਸ਼ਨਲਿਟੀ ਰਿਡਕਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਐਨਾਲਿਸਿਸ (ਪੀਸੀਏ) ਜਾਂ ਟੀ-ਐਸਐਨਈ, ਇਸਦੀ ਅੰਤਰੀਵ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਯਾਮੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਨੌਮਲੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਗੈਰ-ਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪਯੋਗ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਵਿਵਹਾਰ ਤੋਂ ਭਟਕਦੇ ਹਨ। ਅਨੌਮਲੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੋਰੈਸਟ ਜਾਂ ਵਨ-ਕਲਾਸ SVM, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨੈਟਵਰਕ ਘੁਸਪੈਠ, ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਫਲੈਗ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਉਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਯਾਮਤਾ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੱਜ ਦੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਪ੍ਰਾਪਤ 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: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ 7 ਪੜਾਅ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)