ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੀਚੇ ਦੇ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਅਣ-ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ:
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, ਆਊਟਲੀਅਰ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਾਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਜਾਂ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇਕਸਾਰ ਪੈਮਾਨਾ ਅਤੇ ਵੰਡ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
2. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ:
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਮਾਡਲ ਚੋਣ:
ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ, ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
4. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਅਨਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
5. ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ:
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1-ਸਕੋਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੇ-ਫੋਲਡ ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਈ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਵਰਗੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੈਨਾਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਰ ਕਦਮ ਸਹੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਕੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ
- 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)