21 KiB
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪਰਚੇ
ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕਵਿਜ਼
🎥 ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ! ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ ਹੋ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ML ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਹੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਗਿਆਨ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ML ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੋਸਤਾਨਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਖੁਸ਼ ਹੋਵਾਂਗੇ।
🎥 ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ: MIT ਦੇ ਜੌਨ ਗੁਟਾਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪਰਚੇ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ
ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੈਟਅਪ ਕਰਕੇ ਨੋਟਬੁੱਕਸ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਇਹ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਮਸ਼ੀਨ ਕਨਫਿਗਰ ਕਰੋ। Python ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਐਡੀਟਰ ਸੈਟਅਪ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- Python ਸਿੱਖੋ। ਇਹ ਵੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ Python ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਹੋਵੇ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
- Node.js ਅਤੇ JavaScript ਸਿੱਖੋ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰ ਵੈੱਬ ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ JavaScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ node ਅਤੇ npm ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ Visual Studio Code Python ਅਤੇ JavaScript ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ।
- GitHub ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ। ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ GitHub 'ਤੇ ਮਿਲੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਖਾਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਫੋਰਕ ਕਰੋ। (ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਵੀ ਖੁਸ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ 😊)
- Scikit-learn ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ। Scikit-learn ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹੋਵੋ, ML ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਜਿਸਦਾ ਹਵਾਲਾ ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
'ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ' ਸ਼ਬਦ ਅੱਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਕੁਝ ਜਾਣੂ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਮਕੈਨਿਕਸ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਰਹੱਸ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਾ ਕਈ ਵਾਰ ਭਿਆਨਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ, ਵਿਹੰਗਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਖਣਾ।
ਹਾਈਪ ਕਰਵ
ਗੂਗਲ ਟ੍ਰੈਂਡਸ 'ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ' ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਹਾਲੀਆ 'ਹਾਈਪ ਕਰਵ' ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਰਹੱਸਮਈ ਬ੍ਰਹਮੰਡ
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਬ੍ਰਹਮੰਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਦਿਲਚਸਪ ਰਹੱਸਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਸਟੀਫਨ ਹਾਕਿੰਗ, ਆਲਬਰਟ ਆਇੰਸਟਾਈਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹਾਨ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਰਹੱਸਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਬੱਚਾ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਜਗਤ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।
ਬੱਚੇ ਦਾ ਦਿਮਾਗ
ਬੱਚੇ ਦਾ ਦਿਮਾਗ ਅਤੇ ਇੰਦ੍ਰੀਆਂ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਦੇ ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਕਸੰਗਤ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਜਟਿਲ ਜੀਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਨਵਾਟ ਕਰਨਾ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨਕਾਲ ਦੌਰਾਨ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਪਲਾਸਟਿਸਿਟੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਪਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਝ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਖਿੱਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ
ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਸਮਝੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਰਕਸੰਗਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਲਮੰਦ ਵਿਹਾਰ ਕਰਨਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਅਕਲਮੰਦ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ (AI) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਗਲਤ ਸਮਝੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪਸੈੱਟ ਹੈ। ML ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਚਿੰਤਤ ਹੈ ਜੋ ਤਰਕਸੰਗਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI, ML, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ
AI, ML, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ। Jen Looper ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇਨਫੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਇਸ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ
ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਕਲਪ
ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਕੇਵਲ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Scikit-learn ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ 'ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ' ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਜਿਸਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਬੁਨਿਆਦੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਜਾਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਿਆਨ ਅਵਸ਼ਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਥੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ:
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ
- ML ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ
- ML ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ
- ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ML ਤਕਨੀਕਾਂ
- ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ML ਤਕਨੀਕਾਂ
- ਕਲਸਟਰਿੰਗ ML ਤਕਨੀਕਾਂ
- ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ML ਤਕਨੀਕਾਂ
- ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨ ML ਤਕਨੀਕਾਂ
- ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
- ML ਲਈ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗੇ
- ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ
- ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ
- AI
ਬਿਹਤਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, 'ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ' - ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ-ਬਿਲਡਿੰਗ - ਅਤੇ AI ਦੀ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਵੱਡੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਉਸ ਪਹਲੂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਾਂਗੇ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਉਂ ਸਿੱਖੀ ਜਾਵੇ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ, ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਕਲਮੰਦ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਢਿੱਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਬਾਹਰੀ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਸਮਝੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
✅ ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਲਈ ਸੋਚੋ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿਉਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ ਬਜਾਏ ਕਿ ਇੱਕ ਹਾਰਡ-ਕੋਡਡ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਜਨ ਬਣਾਉਣ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੁਣ ਲਗਭਗ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਡਾਟਾ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਵਿਆਪਕ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੇ ਸਮਾਜਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਡੇ ਸਮਾਰਟ ਫੋਨ, ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੀ ਬੇਹਤਰੀਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਖੋਜਕਰਤਿਆਂ ਨੇ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਵਿਭਾਗੀ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਲਾਗੂ ML ਦੇ ਉਦਾਹਰਣ
ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ:
- ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਤਿਹਾਸ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ।
- ਮੌਸਮ ਦੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ।
- ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ।
- ਪ੍ਰਚਾਰ ਦੇ ਫੈਲਾਅ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਜਾਲਸਾਜ਼ੀ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ।
ਵਿੱਤ, ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ, ਧਰਤੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਅੰਤਰਿਕਸ਼ ਖੋਜ, ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਸੰਜੋਗੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਹਿਊਮੈਨਿਟੀਜ਼ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਡਾਟਾ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਭਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਅਪਨਾਇਆ ਹੈ।
ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਜਾਂ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲੱਭਣ ਦੁਆਰਾ ਪੈਟਰਨ-ਖੋਜ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਸਿਹਤ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋਵੇਗਾ ਇਸਦੇ ਵਿਆਪਕ ਅਪਨਾਏ ਜਾਣ ਦੇ ਕਾਰਨ।
🚀 ਚੁਣੌਤੀ
ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਜਾਂ Excalidraw ਵਰਗੇ ਆਨਲਾਈਨ ਐਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, AI, ML, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਦਾ ਸਕੈਚ ਬਣਾਓ। ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀਆਂ ਹਨ।
ਅਸਵੀਕਰਤੀ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।