TensorBoard ਕੀ ਹੈ?
TensorBoard ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ TensorFlow, Google ਦੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TensorBoard ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
TensorFlow ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TensorFlow ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਕੀ ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ TensorFlow ਦੀ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮੋਡ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, ਰਵਾਇਤੀ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਉਲਟ, ਠੋਸ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ, ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਤਿਆਰੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ
ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ TensorFlow 2.0 ਤੋਂ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੌਖੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਪਾਇਥੋਨਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ TensorFlow ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ
ਕੋਈ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
Google Colaboratory ਵਿੱਚ TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਹੈ?
Google Colaboratory ਵਿੱਚ TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕੋਲਾਬੋਰੇਟਰੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਲਾਬ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਹੈ
ਕੀ ਉੱਨਤ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਹਨ?
ਉੱਨਤ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉੱਨਤ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਖੋਜ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ensemble ਸਿੱਖਣ ਕੀ ਹੈ?
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ,
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ