4.1 KiB
ਇੱਕ ML ਸਕੈਵੈਂਜਰ ਹੰਟ
ਹਦਾਇਤਾਂ
ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਆ ਜੋ ਕਲਾਸਿਕ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤੇ ਗਏ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, AI ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਟੂਲਜ਼ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਕਲਾਸਿਕ ML ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡੀ ਮਹੱਤਤਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿੱਚ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹੈਕਾਥਾਨ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੀ ਗਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਧੂ ਅੰਕ ਮਿਲਣਗੇ!
ਰੂਬ੍ਰਿਕ
| ਮਾਪਦੰਡ | ਸ਼ਾਨਦਾਰ | ਯੋਗਯੋਗ | ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਪਾਵਰਪੋਇੰਟ ਪ੍ਰਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ - ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਅੰਕ | ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ, ਗੈਰ-ਨਵਾਚਾਰਕ ਪ੍ਰਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ | ਕੰਮ ਅਧੂਰਾ ਹੈ |
ਅਸਵੀਕਾਰਨਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਨਾਵਾਂ 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।