ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ ਕਿਉਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ, ਡੂੰਘੇ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਕਰਤਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
DNN ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵਾਧੂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ?
Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ DNN ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤਿਰਿਕਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨਕਾਰ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ TensorFlow API ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ a
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ, ਡੂੰਘੇ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਕਰਤਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਦਲੀਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਕਿਵੇਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਦਲੀਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਉਭਰੇ ਹਨ। ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ