ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 80% ਭਾਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ 20% ਵੇਟੇਜ ਦੀ ਵੰਡ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਇਸ ਵੰਡ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਚੋਣ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉਪਦੇਸ਼ਕ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
80% ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ 20% ਮੁਲਾਂਕਣ ਵੰਡ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੱਤ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਮਾਡਲ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 80% ਭਾਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ 20% ਭਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇਸ ਤੱਥ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਇਸਦੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ ਭਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣਾ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਇਹ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਐਕਸਪੋਜਰ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਵੱਖ ਹੈ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਣੀ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਆਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਡੋਮੇਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ 20% ਵਜ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਪਰਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ, ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ, ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਵਰਗੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਇਹ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਮਾਡਲ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ 20% ਵਜ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਾਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 80% ਭਾਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ 20% ਭਾਰ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ 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: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ 7 ਪੜਾਅ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)