ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ।
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਗਠਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇੱਕ ਸੰਤੋਸ਼ਜਨਕ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ.
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅੱਗੇ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਡਲ ਫਿੱਟ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਇਹ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਲਈ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ, ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ। ਇਹਨਾਂ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਰਵੋਤਮ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰੇਡਿਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ:
- 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?
- ਕੀ ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ TensorFlow ਦੀ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡੀਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (CMLE) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
- CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ CMLE ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਐਡਵਾਂਸਿੰਗ ਇਨ 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 ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਆਟੋਐਮਐਲ ਵਿਜ਼ਨ - ਭਾਗ 2 (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)