ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ ਜੋ ML ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ML ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਜਿੱਥੇ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ) ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੋਈ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ?
ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਨਾਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੋਈ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ? ਕੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ 90% ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕ) ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ?
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।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ?
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 ਸੱਚਾਈ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕਾਇਨਸਥੈਟਿਕ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
ਕਾਇਨੇਥੈਟਿਕ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਰੀਰਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਅਨੁਭਵ ਦੁਆਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਕੀਨੇਥੈਟਿਕ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਇਨੇਥੈਟਿਕ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVMs) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। SVM ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਦੀ ਹੈ ਕਿ SVM ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਖਾਸ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ, ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ