ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ,
ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਇਹਨਾਂ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੀਚੇ ਦੇ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ 80% ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ 20% ਕਿਉਂ ਹੈ ਪਰ ਉਲਟ ਨਹੀਂ?
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 80% ਭਾਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ 20% ਵੇਟੇਜ ਦੀ ਵੰਡ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਇਸ ਵੰਡ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਅਸੀਂ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਸੈੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNNs) ਵਰਗੀਆਂ ਡੂੰਘੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਸੈੱਟ ਵਜੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਊਟ-ਆਫ-ਨਮੂਨਾ ਸੈੱਟ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੈਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਡੈਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ
ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਇਹ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ, ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲੇਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ
TensorFlow ਵਿੱਚ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨਾ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤ ਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ