ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸਕੇਲ ਹਨ, ਜੋ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਵੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਗੂਗਲ ਕੋਲਬੋਟਰੀ ਵਿਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਜਲਦੀ ਰੋਕਣਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਜਲਦੀ ਰੋਕਣਾ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮਾੜਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਪਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਕੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਿਸਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵੰਡਣ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡਾਟਾ ਵੰਡਣਾ ਸਾਨੂੰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਗੂਗਲ ਕੋਲਬੋਟਰੀ ਵਿਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਦੋਵੇਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਨਿਰੰਤਰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਦੇ ਸਫਲ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹੋ। 1. TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ: ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ
ਤੁਸੀਂ TensorFlow 2 ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ TensorFlow 1.12 ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
TensorFlow 1.12 ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਟੂਲ TensorFlow 1.x ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
TensorFlow 2 ਵਿੱਚ TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow 2 ਵਿੱਚ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 1.x ਤੋਂ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਾਈਗਰੇਟ ਕਰਨ, ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਕੇਰਸ ਅਤੇ ਈਗਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ?
TensorFlow 2.0, TensorFlow ਦਾ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Keras ਅਤੇ Eager Execution ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ API ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ TensorFlow ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕਈ ਲਾਭ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ,
TensorFlow 2.0 ਦੇ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow 2.0, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਕਈ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਫੋਕਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਮੁੱਖ ਕੇਂਦਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ