ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ UCI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰਾਹੀਂ ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਇਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਨ।
UCI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ UCI ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
UCI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਤੋਂ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
1. https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 'ਤੇ UCI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਜਾਓ।
2. ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ "ਡੇਟਾਸੈੱਟ" ਭਾਗ 'ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰੋ।
3. ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ।
4. ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ ਜੋ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ CSV (ਕੌਮਾ-ਸਪਰੇਟਿਡ ਵੈਲਯੂਜ਼) ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਕਿਟ-ਲਰਨਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
ਉਪਰੋਕਤ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਨੂੰ ਚਲਾ ਕੇ ਕੋਈ ਵੀ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਹੱਥਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ 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