ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਇਸ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਐੱਲਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮੁੱਖ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।

ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਵਰਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ (ਇੱਕ ਆਵਾਜ਼, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ, ਆਦਿ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ) ਜਾਂ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਾਰਜ (ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ, ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਚਲਾਉਣਾ, ਆਦਿ) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਾਡਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਅਮੇਜ਼ਨ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ?

ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ, ਪਰ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਾਹੀਂ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਣੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕੋਡਿੰਗ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ. ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਿਧਾਂਤ ਸਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ।

ਪਰ ਅੱਜ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਨੁਭਵ ਵੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

Cਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਿਨ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਤਾਜ਼ਾ ਵਿਕਾਸ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਨ. ਇੱਕ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਜੋ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੂਜੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਹੈ. ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪੈਟਰਨ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ.

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ। ਕੁਝ ਕੁ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।

• ਗਾਹਕ ਕਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ
• ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਜੀਵਨ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ
• ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ
• ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ
• ਮੈਡੀਕਲ ਨਿਦਾਨ
• ਅੰਕੜਾ ਆਰਬਿਟਰੇਜ
• ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
• ਕੱractionਣਾ.

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ। ਉਹ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਹਨ।

ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸਿੱਖਿਆ-

ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ, AI ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਾਂ।

ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਗਲਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਉਹੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਉਹੀ ਅਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ.

ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿੱਖਿਆ -

ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਅਣਜਾਣ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਗਲਤੀਆਂ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮ ਹਨ।

ਗਰੁੱਪਿੰਗ

ਇਸ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ. ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਦੂਜੇ ਸਮੂਹਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ. ਇਹ ਮਾਰਕੀਟ ਵੰਡ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ.

ਆਕਾਰ ਵਿਚ ਕਮੀ

ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ. ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਸਮਾਨ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਅੱਜ ਕੱਲ੍ਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਤੱਕ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇਹ ਸਭ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੰਸਾਰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਪਸੰਦ ਹਨ।

ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ

ਅਪ੍ਰੈਂਟਿਸਸ਼ਿਪ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਕਰੀਅਰ ਮਾਰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਤੋਂ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਨੂਅਲ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦੀ, ਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੇਵਾ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕੁਸ਼ਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ ਵੀ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਮਿਆਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਜ਼ਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ।

ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਸਪਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉੱਥੋਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ।

ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਕ੍ਰਾਸਿੰਗ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ।

ਪਰ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ. ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ. ਇਸ ਲਈ ਨਾਮ ਦੇ ਯੋਗ AI ਵੱਲ ਜਾਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਾਲਾਂਕਿ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪੂਰਕ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਤਰਕਹੀਣ ਨਤੀਜੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ: ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ).

ਇਸ ਲਈ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ AI ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਵਪਾਰਕ ਨਿਯਮਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ, ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਹਾਈਵੇ ਕੋਡ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇੰਜੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਆਰ. ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਨ। ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵੀ ਹਨ।

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਟੂਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। GitHub ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਪਾਈਥਨ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਅਯਾਮ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਭਾਈਚਾਰੇ ਪਾਈਥਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਹੈ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਆਸਾਨ ਪਾਈਥਨ

ਸਿੱਟੇ ਵਿੱਚ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੱਜ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Facebook, Google, ਅਤੇ Uber, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। Python ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋ ਬਣ ਜਾਓਗੇ। ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਝਿਜਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ ਜੇ ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ.