ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਧਾਰਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਅਨੁਸਾਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਪੈਮ ਈਮੇਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ, ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਪੈਮ ਜਾਂ ਨਾ ਸਪੈਮ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੀਆਂ, ਅਣਦੇਖੀ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਹੈ। ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਇੱਕ ਆਮ ਗੈਰ-ਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਸਮ ਹੈ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਨਾਮਾਂ ਜਾਂ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਚਤ ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਗੇਮ ਖੇਡਣ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਵਪਾਰ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- 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?
- TensorBoard ਕੀ ਹੈ?
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)