ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ, ਉਸ ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਖਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਜਾਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਬਲ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਬੱਧ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਿੱਲੀਆਂ, ਕੁੱਤੇ ਅਤੇ ਪੰਛੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਇਸਦੇ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਦੀ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ "ਬਿੱਲੀ" ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਕੁੱਤੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ "ਕੁੱਤੇ" ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰ।
ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲੇਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ। ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ। ਲੇਬਲ ਸਹੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੇਗਾ। ਮਾਡਲ ਇਸ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ, ਮਾਡਲ ਇਸਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਹਨ।
ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇਸਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ 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)