ਕੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ? ਕੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ. ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਕਥਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਸਲੀ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ML ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਸਲੀ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ, ਨਿਰੀਖਣ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਪਹੁੰਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਉ ਇਹਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੀਏ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਰੁੱਖ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਜੋ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਉ ਅਸੀਂ ਡੈਟਾਸੈਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਨੁਅਲ ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ, ਵੈੱਬ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਵਾਲ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੈਗ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਬਲ, ਟੀਚਾ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਖੇਤਰ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ, ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਬਲ, ਟੀਚਾ ਮੁੱਲ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਬਲ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟਾਰਗੇਟ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ