ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ TensorFlow 2.0 ਤੋਂ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੌਖੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਪਾਇਥੋਨਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ TensorFlow ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੈਟਾਲੈਬ ਦਾ ਹੁਣ ਕੀ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੈਟਾਲੈਬ, ਡੇਟਾ ਖੋਜ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਲੈਬ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। Google Cloud Datalab ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਤਬਦੀਲੀ Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੋਟਬੁੱਕ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੋਟਬੁੱਕਸ ਹੈ
ਕੀ ਪਹਿਲਾਂ ਗੂਗਲ ਸਟੋਰੇਜ (ਜੀਸੀਐਸ) 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਸਟੋਰੇਜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੂਗਲ ਸਟੋਰੇਜ਼ (ਜੀਸੀਐਸ) 'ਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਕੀ ਕੋਈ ਲੋਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲਚਕਤਾ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਟੂਲ Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੇਵਾ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?
Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਉ ਹਰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ। 1. ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗੂਗਲ ਟੂਲਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗੂਗਲ ਟੂਲਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ, ਢੁਕਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ