ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕ) ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਾਰੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਟੀਕਤਾ ਦਾ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਪੱਧਰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਮਾਪ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਾਰੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਗਣਨਾ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਵੰਡ ਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਕੱਲੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੀ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਹੈ, ਭਾਵ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈ।
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੋਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1 ਸਕੋਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਾਰੀਆਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸੱਚੀਆਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਰੀਕਾਲ ਸਾਰੀਆਂ ਅਸਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸੱਚੀਆਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। F1 ਸਕੋਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਦਾ ਹਾਰਮੋਨਿਕ ਮਾਧਿਅਮ ਹੈ ਅਤੇ ਦੋ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਡਾਕਟਰੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਿਦਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਯਾਦ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕੁਝ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਵੀ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕ੍ਰਾਸ-ਵੈਧੀਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਹੈ, ਇਹ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1 ਸਕੋਰ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਆਪਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਜਾਣ-ਪਛਾਣ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)