ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਅਤੇ ਸਾਧਾਰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਦੋ ਮੁੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਬੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਬੂਸਟਿੰਗ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਬੈਗਿੰਗ, ਬੂਟਸਟਰੈਪ ਐਗਰੀਗੇਟਿੰਗ ਲਈ ਛੋਟਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਬੇਸ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਫਿਰ ਸਾਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਰੈਂਡਮ ਫੋਰੈਸਟ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਬੈਗਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਾਰੇ ਦਰਖਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਬੂਸਟਿੰਗ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਪਿਛਲੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਇੱਕ ਜਾਣਿਆ-ਪਛਾਣਿਆ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਦਰਖਤਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਦਰੱਖਤ ਪਿਛਲੇ ਇੱਕ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅੰਤਿਮ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਨਸੈਂਬਲ ਤਕਨੀਕ ਸਟੈਕਿੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਈ ਬੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮੈਟਾ-ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਟਾ-ਮਾਡਲ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਸਟੈਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਿਭਿੰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ AdaBoost, XGBoost, LightGBM, ਅਤੇ CatBoost ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਮੂਹਿਕ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਸੰਗਠਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਟੂਲਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸੰਦ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
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)