ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਘੱਟ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅੰਸ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਕੀ ਕੋਈ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਰੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ (ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਹਟਾ ਕੇ) ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN), ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ DNNs ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਲੁਕਵੀਂ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਐਰੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਕਿਹੜਾ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਾਟਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਤਪਾਦ ਸਪੇਸ ਦੇ ਦੋ ਗੈਰ-ਜ਼ੀਰੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਣ ਦੇ ਕੋਸਾਈਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
Tensorflow 1 ਅਤੇ Tensorflow 2 ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ Iris ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਕੀ ਹਨ?
ਆਈਰਿਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਮੂਲ ਕੋਡ TensorFlow 1 ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ TensorFlow 2 ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਾ ਕਰੇ। ਇਹ ਅੰਤਰ TensorFlow ਦੇ ਇਸ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੁਝ ਬਦਲਾਅ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਵਿਸ਼ੇ ਜੋ ਸਿੱਧੇ TensorFlow ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਣਗੇ
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੁਪੀਟਰ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?
TensorFlow Datasets (TFDS) TensorFlow ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ TensorFlow API ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੁਪੀਟਰ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ
TensorFlow ਅਤੇ TensorBoard ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹਨ?
TensorFlow ਅਤੇ TensorBoard ਦੋਵੇਂ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਇਕੱਠੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖਰੇ ਅੰਤਰ ਹਨ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ?
ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?
ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੀਏ
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ?
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ