ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਇਹਨਾਂ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਯੁਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸਾਰੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ?
ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਯੁੱਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰੀਏ। ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ: ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੇਡਦਾ ਹੈ
ਕੀ TensorBoard ਨੂੰ ਔਨਲਾਈਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਕੋਈ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਔਨਲਾਈਨ ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। TensorBoard ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ TensorFlow ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਗ੍ਰਾਫ, ਸਿਖਲਾਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਕੇ
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ UCI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰਾਹੀਂ ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਇਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਨ। UCI ਮਸ਼ੀਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ, ਸਾਦਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ
ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (GPT) ਮਾਡਲ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (GPT) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। GPT ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ, ਅਨੁਵਾਦ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ-ਉੱਤਰ ਵਰਗੇ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅੰਦਰ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ ਜੋ ML ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ML ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਜਿੱਥੇ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ) ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੋਈ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ?
ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੋਈ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ? ਕੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ 90% ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕ) ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ