ਸਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਅਨੁਕੂਲਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/ADL ਐਡਵਾਂਸਡ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਕਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹਨ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/ADL ਐਡਵਾਂਸਡ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਨਿ Neਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੁਨਿਆਦ
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ?
ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ। CNN ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ
ਕੀ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਸੀਕਵੈਂਸ ਤੋਂ ਸੀਕਵੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇਕੱਲੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇੱਕ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/ADL ਐਡਵਾਂਸਡ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਨਿ Neਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੁਨਿਆਦ
ਕੀ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GANs) ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੇ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ?
GAN ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭੇਦਭਾਵ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। GAN ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ। ਇੱਕ GAN ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਰੌਲਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ