ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਖੁਦ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ
ਇੱਕ ਗਰਮ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਦੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਅਨੁਮਾਨਕ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਸਦੇ ਉਦੇਸ਼, ਅਤੇ
TensorFlow ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ?
TensorFlow ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਇਥਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ ਕਿ ਮਿਸਾਲੀ Python ਅਤੇ TensorFlow ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਦੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। TensorFlow 2.x ਵਰਜਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਅਗਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ
ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਉਪ-ਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਥੁੱਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ (ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਲਈ), ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ (ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ)?
ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਉਪ-ਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ। ਇਹ ਸਬਸੈੱਟ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ
ML ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ?
ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਕਲਪ ਹਨ। ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਖਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਕੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (DNN) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਕੀ w ਅਤੇ b ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਕਹਿਣਾ ਸਹੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਰ (ਡਬਲਯੂ) ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ (ਬੀ) ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਬਿਆਨ ਕਰਨਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਹੀ ਹੈ
ਕੀ ਗੂਗਲ ਦਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਰਚਨਾ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ)?
Google TensorFlow ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸੌਖ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ