غیر مرئی ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھنے کے الگورتھم کیسے بنائیں؟
غیر مرئی ڈیٹا پر مبنی سیکھنے کے الگورتھم بنانے کے عمل میں کئی مراحل اور غور و فکر شامل ہیں۔ اس مقصد کے لیے الگورتھم تیار کرنے کے لیے، پوشیدہ ڈیٹا کی نوعیت کو سمجھنا ضروری ہے اور اسے مشین لرننگ کے کاموں میں کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آئیے اس کی بنیاد پر سیکھنے کے الگورتھم بنانے کے الگورتھمک نقطہ نظر کی وضاحت کرتے ہیں۔
Litecoin کی مستقبل کی قیمت کا اندازہ لگانے کے لیے RNN ماڈل کی تربیت کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کے لیے کیا ضروری اقدامات ہیں؟
Litecoin کی مستقبل کی قیمت کا اندازہ لگانے کے لیے ایک ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک (RNN) ماڈل کی تربیت کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کے لیے، کئی ضروری اقدامات اٹھانے کی ضرورت ہے۔ ان اقدامات میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا پری پروسیسنگ، فیچر انجینئرنگ، اور تربیت اور جانچ کے مقاصد کے لیے ڈیٹا کی تقسیم شامل ہے۔ اس جواب میں، ہم ہر قدم کو تفصیل سے دیکھیں گے۔
حقیقی دنیا کا ڈیٹا ٹیوٹوریلز میں استعمال ہونے والے ڈیٹاسیٹس سے کیسے مختلف ہو سکتا ہے؟
حقیقی دنیا کا ڈیٹا ٹیوٹوریلز میں استعمال ہونے والے ڈیٹا سیٹس سے نمایاں طور پر مختلف ہو سکتا ہے، خاص طور پر مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر ٹینسرفلو اور تھری ڈی کنوولیشنل نیورل نیٹ ورکس (CNNs) کے ساتھ گہرے سیکھنے کے لیے کاگل مقابلے میں پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے لیے۔ اگرچہ ٹیوٹوریلز اکثر تدریسی مقاصد کے لیے آسان اور تیار کردہ ڈیٹا سیٹ فراہم کرتے ہیں، حقیقی دنیا کا ڈیٹا عام طور پر زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے اور
مشین لرننگ الگورتھم میں غیر عددی ڈیٹا کو کیسے ہینڈل کیا جا سکتا ہے؟
بامعنی بصیرت نکالنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم میں غیر عددی ڈیٹا کو ہینڈل کرنا ایک اہم کام ہے۔ اگرچہ بہت سے مشین لرننگ الگورتھم عددی ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، لیکن غیر عددی ڈیٹا کو تجزیہ کے لیے ایک مناسب فارمیٹ میں پری پروسیس کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے کئی تکنیکیں دستیاب ہیں۔ اس جواب میں، ہم دریافت کریں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, کلسٹرنگ ، کے ذرائع اور مطلب شفٹ, غیر عددی ڈیٹا کو ہینڈل کرنا, امتحان کا جائزہ
مشین لرننگ میں فیچر سلیکشن اور انجینئرنگ کا مقصد کیا ہے؟
خصوصیت کا انتخاب اور انجینئرنگ مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے کے عمل میں، خاص طور پر مصنوعی ذہانت کے میدان میں اہم اقدامات ہیں۔ ان اقدامات میں دیے گئے ڈیٹاسیٹ سے سب سے زیادہ متعلقہ خصوصیات کی شناخت اور ان کا انتخاب شامل ہے، نیز نئی خصوصیات بنانا جو ماڈل کی پیشین گوئی کی طاقت کو بڑھا سکتے ہیں۔ خصوصیت کا مقصد
رجعت کی تربیت اور جانچ میں درجہ بندی کرنے کا مقصد کیا ہے؟
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں ریگریشن ٹریننگ اور ٹیسٹنگ میں درجہ بندی کرنے والا ایک اہم مقصد پورا کرتا ہے۔ رجعت کا بنیادی مقصد ان پٹ خصوصیات کی بنیاد پر مسلسل عددی اقدار کی پیش گوئی کرنا ہے۔ تاہم، ایسے منظرنامے موجود ہیں جہاں ہمیں ڈیٹا کو متواتر اقدار کی پیش گوئی کرنے کے بجائے مجرد زمروں میں درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, رجریشن, رجعت کی تربیت اور جانچ, امتحان کا جائزہ
ٹرانسفارم جزو تربیت اور خدمت کرنے والے ماحول کے درمیان مستقل مزاجی کو کیسے یقینی بناتا ہے؟
ٹرانسفارم جزو مصنوعی ذہانت کے شعبے میں تربیت اور خدمت کرنے والے ماحول کے درمیان مستقل مزاجی کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ یہ TensorFlow ایکسٹینڈڈ (TFX) فریم ورک کا ایک لازمی حصہ ہے، جو توسیع پذیر اور پروڈکشن کے لیے تیار مشین لرننگ پائپ لائنوں کی تعمیر پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ٹرانسفارم جزو ڈیٹا پری پروسیسنگ اور فیچر انجینئرنگ کے لیے ذمہ دار ہے، جو کہ ہیں۔
TensorFlow میں ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے کچھ ممکنہ راستے کیا ہیں؟
TensorFlow میں ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانا ایک پیچیدہ کام ہو سکتا ہے جس کے لیے مختلف عوامل پر احتیاط سے غور کرنے کی ضرورت ہے۔ اس جواب میں، ہم TensorFlow میں ماڈل کی درستگی کو بڑھانے کے لیے کچھ ممکنہ راستے تلاش کریں گے، جس میں اعلیٰ سطح کے APIs اور ماڈلز کو بہتر بنانے اور بنانے کی تکنیکوں پر توجہ مرکوز کی جائے گی۔ 1. ڈیٹا پری پروسیسنگ: بنیادی اقدامات میں سے ایک
ڈیٹا کو مشین لرننگ ماڈل میں فیڈ کرنے سے پہلے پہلے سے پروسیس اور تبدیل کرنا کیوں ضروری ہے؟
ڈیٹا کو مشین لرننگ ماڈل میں فیڈ کرنے سے پہلے پہلے سے پروسیسنگ اور تبدیل کرنا کئی وجوہات کی بناء پر اہم ہے۔ یہ عمل ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے، ماڈل کی کارکردگی کو بڑھانے اور درست اور قابل اعتماد پیشین گوئیوں کو یقینی بنانے میں مدد کرتے ہیں۔ اس وضاحت میں، ہم ڈیٹا کو پری پروسیسنگ اور تبدیل کرنے کی اہمیت پر غور کریں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو اعلی سطحی APIs, ڈیٹا اور خصوصیات کی گہرائیوں سے جانا, امتحان کا جائزہ
اس سیریز کی اگلی ویڈیو میں کیا کیا جائے گا؟
سیریز میں اگلی ویڈیو "مصنوعی ذہانت – TensorFlow Fundamentals – TensorFlow in Google Colaboratory – Getting Start with TensorFlow in Google Colaboratory" TensorFlow میں ڈیٹا پری پروسیسنگ اور فیچر انجینئرنگ کے موضوع کا احاطہ کرے گی۔ یہ ویڈیو خام ڈیٹا کو مناسب فارمیٹ میں تیار کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے درکار ضروری اقدامات کا جائزہ لے گی۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, گوگل کولابوریٹری میں ٹینسرفلو, گوگل کولابوریٹری میں ٹینسرفلو کے ساتھ شروعات کرنا, امتحان کا جائزہ
- 1
- 2