ਅਸੀਂ ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੀਐਨਐਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ 85% ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਸਹੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, 85% ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲੇਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (CNN) ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕੀ ਹਨ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। CNN ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਇੱਕ CNN ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹਨ
ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੈਗਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੈਗਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। Kaggle, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਗਲੇ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੀਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ?
ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੰਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਉਹੀ ਮਾਪ ਹਨ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰ ਹਨ। ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਚੋ ਇਕ
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ? ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
TensorBoard ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, TensorBoard ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ,
ਅਸੀਂ 'fit' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ? ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
TensorFlow ਵਿੱਚ `fit` ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਿਖਾਉਣਾ
ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ TensorFlow ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ TensorFlow ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਇਹ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ, ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲੇਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਕਦਮ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ
- 1
- 2