ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਪੂਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਕੀ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ
ਮਲਟੀ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਡ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ID ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜਾਂ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ?
ਇੱਕ ਬਹੁ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਡ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ID ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜਾਂ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਬਹੁ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਡ ਐਰੇ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਸ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਸਕੀਮ ਵਿੱਚ,
ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਡ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਮੂਵੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਡ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਮੂਵੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਮਾਡਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾੜੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਘੱਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ। ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,
ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ।
ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਰਾਂਗੇ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਾਹਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਜਾਂ