What is limitation of installaing the larger dataset in machine learning
When dealing with larger datasets in machine learning, there are several limitations that need to be considered to ensure the efficiency and effectiveness of the models being developed. These limitations can arise from various aspects such as computational resources, memory constraints, data quality, and model complexity. One of the primary limitations of installing larger datasets
Does machine learning do dialogcis assitance ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
TebnsorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?'
TensorFlow Playground ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੈੱਬ-ਆਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤ ਹੈ
What does it mean larger dataset?
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
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਖੁਦ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਜ਼ਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਰਵਰ, ਸਟੋਰੇਜ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਨੈਟਵਰਕਿੰਗ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਲਾਗਤ-ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, EITC/CL/GCP ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਜੀਸੀਪੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਚੀਜ਼ਾਂ
ਕੀ ਜੀਐਸਐਮ ਸਿਸਟਮ ਲੀਨੀਅਰ ਫੀਡਬੈਕ ਸ਼ਿਫਟ ਰਜਿਸਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਸਟ੍ਰੀਮ ਸਿਫਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਕਲਾਸੀਕਲ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, GSM ਸਿਸਟਮ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਗਲੋਬਲ ਸਿਸਟਮ ਫਾਰ ਮੋਬਾਈਲ ਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਟ੍ਰੀਮ ਸਿਫਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ 11 ਲੀਨੀਅਰ ਫੀਡਬੈਕ ਸ਼ਿਫਟ ਰਜਿਸਟਰ (LFSRs) ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਯੁਕਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ LFSRs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ।
ਕੀ Rijndael cipher ਨੇ AES ਕ੍ਰਿਪਟੋਸਿਸਟਮ ਬਣਨ ਲਈ NIST ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਾਲ ਜਿੱਤੀ ਸੀ?
ਰਿਜਨਡੇਲ ਸਿਫਰ ਨੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸਟੈਂਡਰਡ (AES) ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸਿਸਟਮ ਬਣਨ ਲਈ 2000 ਵਿੱਚ ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ (NIST) ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ NIST ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਿਮਟ੍ਰਿਕ ਕੁੰਜੀ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣਨ ਲਈ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮਿਆਰ ਵਜੋਂ ਬੁਢਾਪੇ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸਟੈਂਡਰਡ (DES) ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ।
ਪਬਲਿਕ-ਕੁੰਜੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ (ਅਸਮਮਿਤ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਕੀ ਹੈ?
ਜਨਤਕ-ਕੁੰਜੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ੀ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ-ਕੁੰਜੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ (ਸਿਮਟ੍ਰਿਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਵਿੱਚ ਕੁੰਜੀ ਵੰਡ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਉਭਰਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁੰਜੀ ਵੰਡ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਿਮਟ੍ਰਿਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਨਤਕ-ਕੁੰਜੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਨੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਲਈ ਕੁਝ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ, ਉੱਨਤ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਏਪੀਆਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ API ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GVAPI ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਤਕਨੀਕੀ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ, ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ