ਅਸੀਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਕੱਪੜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨਕਾਰ ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਹੋਰ ਕਦਮ, ਫੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਕੁਝ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਸਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸਵਿਚ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਫੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (DNN) ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਫਲਤਾ ਦਿਖਾਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟਾਸਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਭਾਜਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਨਾਲ
ਅਸੀਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗੀ। 1. ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਏ
ਫੈਸ਼ਨ-MNIST ਡੇਟਾਸੇਟ ਅਤੇ ਕਲਾਸਿਕ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਫੈਸ਼ਨ-MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਤੇ ਕਲਾਸਿਕ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਦੋਵੇਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਈ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਕਲਾਸਿਕ MNIST ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ