ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਜੀਸੀਪੀ) ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਐਮਐਲ ਇੰਜਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਅੰਤਰੀਵ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ:
1. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ: ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾਬੇਸ, API, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
2. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਚੋਣ: ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇਨਪੁਟਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਯਾਮਤਾ ਘਟਾਉਣ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ: ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਇਸਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
4. ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ: ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡ ਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਣਦੇਖੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਜਾਂ F1 ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਨਵੀਆਂ, ਅਣਦੇਖੀ ਉਦਾਹਰਨਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਨਵੇਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀਆਂ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜਾ ਜਾਂ ਹਰੇਕ ਨਵੀਂ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਹੈ।
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਐਨਸੈਬਲ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਮੰਥਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ (ਭਾਵ, ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰੋ)। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ, ਜਾਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਚੋਣ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਐਮਐਲ ਇੰਜਣ ਵਰਗੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/CL/GCP ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ:
- ਕੀ ਕੋਈ ਐਂਡਰੌਇਡ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ?
- ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- Bigquery ਅਤੇ Cloud SQL ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ
- ਕਲਾਉਡ SQL ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਪੈਨਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ
- GCP ਐਪ ਇੰਜਣ ਕੀ ਹੈ?
- ਕਲਾਉਡ ਰਨ ਅਤੇ GKE ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ
- AutoML ਅਤੇ Vertex AI ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
- ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
- Dataflow ਅਤੇ BigQuery ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
EITC/CL/GCP Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ