ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫੌਰਨ ਫਾਈਨੈਸਟ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ

ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ਐਮਐਲ) ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਜਾਣਕਾਰੀ) ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਟਿਲ ਗਣਿਤ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਡਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ

ਡਬਲ ਲਰਨਿੰਗ, ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਐਨਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਮਲਟੀਪਲ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਐਮ ਐਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ. ਕਈ ਵਾਰ ਹਾਇਰਾਰਕਟਲ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਵੱਖ ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਚਾ, ਲੇਬਲਡ ਡਾਟਾ (ਬੇਰੋਕਿਤ ਡੇਟਾ) ਦੇ ਵੱਡੇ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦਾ ਹੈ. ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸੀ ਜੋ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਯੂਟਿਊਬ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਨੌਤੀ ਦਿੰਦਾ ਸੀ.

ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਮਿਸਾਲਾਂ

ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਬਾਰੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨੈੱਟਫਿਲਕਸ ਤੁਹਾਡੇ ਦੇਖਣ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਫਿਲਮਾਂ ਅਤੇ ਫਿਲਮਾਂ ਦੇਖਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ Netflix ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਝਾਅ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਐਕਸ਼ਨ ਫਿਲਮਾਂ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤ ਦੀਆਂ ਡਾਕੂਮੈਂਟਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪਤਾ ਹੈ. ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਤੁਹਾਡੀ ਹਾਲ ਦੀ ਖਰੀਦ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ ਨਵੇਂ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਸੰਗੀਤ ਐਲਬਮਾਂ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਗ੍ਰੇ ਅਤੇ ਪੀਲੇ ਟੈਨਿਸ ਜੁੱਤੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਅਨਿਯਮਤ ਅਤੇ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ.

ਨਕਲੀ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ

ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਇਕ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ (ਏਐਨਐਨ) ਦੀ ਸਾਡੀ ਤੁਲਨਾ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰੀਏ . ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਸਾਡੀ 15 ਮੰਜ਼ਿਲਾ ਦਫਤਰੀ ਇਮਾਰਤ ਪੰਜ ਹੋਰ ਆਫਿਸ ਬਿਲਡਿੰਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰ ਬਲਾਕ ਉੱਤੇ ਹੈ. ਗਲੀ ਦੇ ਹਰ ਪਾਸੇ ਤਿੰਨ ਇਮਾਰਤਾਂ ਹਨ. ਸਾਡੀ ਇਮਾਰਤ ਏ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੜਕ ਦੇ ਉਸੇ ਪਾਸੇ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬੀ ਅਤੇ ਸੀ. ਸੜਕ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਏ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਇਮਾਰਤ 1 ਤੋਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਲ ਬਿਲਡ ਤੋਂ ਪਾਰ 2 ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ. ਹਰ ਇਮਾਰਤ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਫਲੋਰ ਹਨ, ਵੱਖ ਵੱਖ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸ਼ੈਲੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰ ਇਮਾਰਤ ਅਜੇ ਵੀ ਦਫਤਰਾਂ (ਨੋਡਸ) ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫ਼ਰਸ਼ਾਂ (ਸਤਰ) ਵਿੱਚ ਰੱਖੀ ਗਈ ਹੈ - ਇਸ ਲਈ ਹਰ ਇਮਾਰਤ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਏਐਨਐਨ ਹੈ.

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪੈਕੇਜ ਏ ਦੀ ਉਸਾਰੀ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਾਠ-ਅਧਾਰਿਤ ਡਾਟਾ, ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਸ, ਆਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਸ, ਟੈਲੀਫੋਨ ਕਾਲਾਂ, ਰੇਡੀਓ ਵੇਵਜ਼ ਅਤੇ ਫੋਟੋਗਰਾਫ਼ ਵਰਗੇ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀਆਂ ਗੰਢ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਜਾਂ ਲੜੀਬੱਧ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ (ਅਨਿਯਮਤ ਡੇਟਾ) ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ 1 ਤੋਂ 15 ^ਵੀਂ ਤਕ ਹਰ ਮੰਜ਼ਿਲ ਰਾਹੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. 15 ^ਵੀਂ ਮੰਜ਼ਿਲ (ਆਉਟਪੁੱਟ) ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਇਮਾਰਤ 3 ਦੇ 1 ^ਸਟੋਰ (ਇਨਪੁਟ) ਨੂੰ ਭੇਜ ਕੇ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਬਿਲਡਿੰਗ 3 ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਏ ਅਤੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜਿਆ ਨਤੀਜਾ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਫਿਰ ਉਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਮੰਜ਼ਲ ਦੁਆਰਾ ਖੋਹ ਲਈ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ 3 ਦੀ ਇਮਾਰਤ ਦੀ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉੱਥੇ ਉਸ ਇਮਾਰਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਸ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ 1. ਬਿਲਡਿੰਗ 1 ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਫਲੋਰ-ਬੀ-ਫਲੋਰ' ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 3 ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਬਿਲਡਿੰਗ 1 ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ C ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ 2 ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਭੇਜਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਬੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਭੇਜਦੀ ਹੈ.

ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਹਰ ANN (ਇਮਾਰਤ) ਨਾ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ (ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਉਲਝਣ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਅਗਲੇ ਇਮਾਰਤ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਅਗਲੀ ਇਮਾਰਤ ਪਿਛਲੇ ਇਕ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ (ਨਤੀਜਿਆਂ) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹਰ ਐੱਨ ਐੱਨ (ਇਮਾਰਤ) ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਲੇਬਲ (ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ) ​​ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਆਖਰੀ ਐੱਨ ਐੱਨ (ਬਿਲਡਿੰਗ) ਦੇ ਆਖਰੀ ਆਉਟਪੁਟ (ਚੋਟੀ ਦੇ ਫਰਸ਼) 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. (ਹੋਰ ਢਾਂਚਾ).

ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ

ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ (ਏ.ਆਈ.) ਅਤੇ ਐਮ ਐਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਫਿਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ? ਡਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਐਮ ਐਲ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਐਸੀ ਦੁਆਰਾ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ. ਕਿਉਂਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਾਰਾਂ ਜਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਧਾਰਣ ਕੰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ , ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ (ਕੱਚਾ) ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੇਰਵੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਰ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ -ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੰਮ ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਵਿੱਦਿਆ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ