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
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
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
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
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।