ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਬਦੌਲਤ ਸਪੇਸ ਦੇ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਉਪ-ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਕਣਾਂ ਦੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਹਾਂ/ਨਹੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਸਰਕਟਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਯਾਤਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨਾਂ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਬੁੱਧੀਮਾਨ" ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ ਕਿਉਂਕਿ, ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਾਏ (ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ) ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਸੁਰਖੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੌਚਕ ਸ਼ਬਦ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕ ਜਾਪਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਜੋ ਇਸ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਠੋਸ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੰਨੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਿਉਂ ਹੈ।
ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ ਅਤੇ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਤੇਜ਼ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀ ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਬਾਲ ਦੀ ਸਲਾਹ ਲਵਾਂਗੇ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਸਿਖਾਏ ਗਏ ਕਿ ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਕੀ ਹਨ।
ਇਹ ਸਿੱਟੇ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਨੂੰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਰਣਾਇਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।
ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੱਢ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਮੈਨੇਜਰ ਹੋ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਲੋਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਰਜ਼ੇ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, ਬੈਂਕ ਮੈਨੇਜਰ (ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਾਹਰ) ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਜੇਕਰ ਬਿਨੈਕਾਰ ਦਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਰਜ਼ੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਲਾਇੰਟ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਮਰ ਹੈ; ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ।
ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖੋ?
ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਕੇ "ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ"। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਮਝੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਹਰੀ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਓਨਾ ਹੀ "ਹੁਸ਼ਿਆਰ" ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਟਾਪੂ 'ਤੇ ਦੱਬੇ ਧਨ ਨੂੰ ਬੇਪਰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਜੀਵਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਮੁੰਦਰੀ ਡਾਕੂ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਗਿਆਨ, ਡੇਟਾ ਵਾਂਗ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ/ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਓਨੀ ਹੀ ਘੱਟ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਲਟ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਅਤੀਤ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਟਕ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ.
ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ "ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ"।
ਜੇਕਰ ਪੁਰਾਣਾ ਡੇਟਾ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਜੁਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਦੇਖਣ ਲਈ ਪਿੱਛੇ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ.
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਤਿੰਨ ਵਿਆਪਕ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਹੋਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਕੀਮਾਂ ਵੀ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ):
- ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਿਗਰਾਨੀ
- ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਿਆ
- ਮਜਬੂਤ ਸਿੱਖਿਆ
ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਿਗਰਾਨੀ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਉਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਇਸ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਜਵਾਬ ਜਾਂ ਟੀਚਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)।
AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ।
ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ. ਲੇਬਲਿੰਗ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ.
ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਉਹ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਾਬਕਾ ਲੋਨ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਰੇਟਿੰਗਾਂ (ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਆਮਦਨੀ ਪੱਧਰ, ਉਮਰ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰ) ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਖਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਬਾਰੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਸੀ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਸਨ ਕਿ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕਰਜ਼ੇ 'ਤੇ ਡਿਫਾਲਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਦੋ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹਨ।
- ਵਰਗੀਕਰਨ - ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ। "ਸਪੈਮ" ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਸਪੈਮ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਪੈਮ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਈਨ ਧੁੰਦਲੀ ਹੈ-ਅਤੇ ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਡਬੈਕ (ਮਤਲਬ ਈਮੇਲ ਜਿਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਸਪੈਮ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ - ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਕਈ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਵਿਕਰੀ ਮਾਲੀਆ ਅਨੁਮਾਨ। ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪੌਲੀਨੋਮੀਅਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਹਨ।
ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਿਆ
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਚਲੋ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਹੋ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਕਲੱਸਟਰ (ਸਮਾਨ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ) ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਭਾਵੇਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖਰੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਖਰੀਦੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਖਰੀਦ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ “ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ” ਕੈਰੋਜ਼ਲ ਸਮਾਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਜਾਂ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
- ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ - ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਮਾਨ ਕਲੱਸਟਰ ਜਾਂ ਸਮੂਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੇਗਾ। ਪਿਛਲੀ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।
- ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ - ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਕੇ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਅਕਸਰ ਉਦਾਹਰਨ ਗਾਹਕ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਸਟੋਰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਖਰੀਦੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ ਅਤੇ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੋਰਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਟੀਚਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਗੇਮਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਇਸ ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ AlphaZero ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ "ਚੰਗੀ" ਜਾਂ "ਮਾੜੀ" ਮੂਵ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਬਸ ਇਸਨੂੰ ਗੇਮ ਦੇ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਸਿਖਾਓ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦਿਓ।
ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਉਹਨਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਟੀਚੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਠੋਸ ਪੈਨ ਪੋਜੀਸ਼ਨ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ)। ਜਦੋਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਉਲਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰਾਜੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ), ਉਹ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਆਖਰਕਾਰ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਜਬੂਤ ਸਿੱਖਿਆ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ-ਤੋਂ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਵਾਰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੜਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਿਗਨਲ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਸਮਾਜ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹੁਣ Google ਦੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੈਂਸਰ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਜੈਨੇਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਥੈਰੇਪੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੂੰਘੇ ਸਪੇਸ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇੱਥੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਰੇਡੀਓ ਟੈਲੀਸਕੋਪਾਂ ਦੁਆਰਾ ਧਰਤੀ ਉੱਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਬਲੈਕ ਹੋਲ ਦੇ ਰਹੱਸਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਔਨਲਾਈਨ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੁਕਾਨ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਸੇਵਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਟ-ਅਤੇ-ਮੋਰਟਾਰ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਿਰਦੋਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਠੇਸ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅੱਤਵਾਦ ਅਤੇ ਕੱਟੜਪੰਥ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਨੁਵਾਦ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਆਵਾਜ਼-ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਲੈਕਸਾ, ਗੂਗਲ ਡਾਟ, ਸਿਰੀ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ।
ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇਹ ਦਰਸਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸ ਰਹਿਤ ਤਰਕ ਅਤੇ ਅਲੌਕਿਕ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਆਪਣੀ ਮੌਲਿਕਤਾ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਰੋਬੋਟ ਹੁਣ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਨਹੀਂ ਰਹੇ - ਉਹ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ
1. ਸਾਈਬਰਸਕਯੁਰਿਟੀ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੈਟਵਰਕ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਗਏ ਹਨ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਹੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਅਣਥੱਕ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਮਾਲਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹੈਕਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼ (IoT) ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੇ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਹਮਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ੁਕਰ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੇਜ਼ ਖੋਜ ਅਤੇ ਹਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮੌਜੂਦਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਡੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
2. ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਦਾ ਸਵੈਚਾਲਨ
ਔਨਲਾਈਨ ਕਲਾਇੰਟ ਸੰਪਰਕਾਂ ਦੀ ਵਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਤਣਾਅ ਹੋਇਆ ਹੈ.
ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਬਸ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ, ਅਤੇ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਰਵਾਇਤੀ ਪਹੁੰਚ ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ ਅੱਜ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਹੈ।
ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮ ਹੁਣ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਹਨਾਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਨਿਆਵੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਤਰਜੀਹ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਦਦਗਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਚਨਬੱਧ ਬ੍ਰਾਂਡ ਚੈਂਪੀਅਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
3. ਸੰਚਾਰ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਅੱਜ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਸਧਾਰਣ ਵਿਆਕਰਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਗਲਤ ਟੋਨ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਅਨੁਵਾਦ ਈਮੇਲ ਸੰਪਰਕ, ਗਾਹਕ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ, ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਵੀਡੀਓ ਕਾਨਫਰੰਸਿੰਗ, ਜਾਂ ਕਈ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕੋਲ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੇ ਕਲਿੱਪੀ ਦੇ ਮੁੱਖ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਧੀਆ ਸੰਚਾਰ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਅਕਤੀ ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਾਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਸ਼ਰਮਨਾਕ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤ ਟੋਨ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹਿਣ ਦੀ ਵੀ ਕਦਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
4. ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣਾ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਧੋਖੇ ਨਾਲ ਔਖਾ ਕੰਮ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਕਾਰ ਨੂੰ ਵੇਖਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਲਈ ਉਸ ਕਾਰ ਦੀ ਸਹੀ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾ ਦਿੱਤੀ ਹੋਵੇ।
ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੁਣ ਚੈਕਆਉਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਪ੍ਰਚੂਨ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੈਮਰੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਗੱਡੀਆਂ ਵਿਚਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਛੱਡਣ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿੱਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
5. ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ
ਅੱਜ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡਿਜੀਟਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਔਨਲਾਈਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਲੋਕ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਝੁਕਾਅ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਉਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵੱਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਨਵੇਂ ਸੰਭਾਵੀ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਧੇਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਖਾਸ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਜਾਂ ਬਾਲਣ ਨਵੀਨਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਇੱਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ROI ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕੁਝ ਸਥਾਪਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੁਆਰਾ।
ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਜੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਵਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਦੇਖਾਂਗੇ ਜੋ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣਗੇ।
ਨਾਲ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਚਿਹਰਾ ਮਾਨਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ iPhone 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸੀ ਪਰ ਹੁਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਚਮਕਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਉਦਯੋਗੀਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੋਚਣ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ AI ਦਾ ਮਨੁੱਖਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ; ਇਸ ਸਵੈ-ਚਾਲਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਆਮਦ ਨੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਵਾਹਨ, ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਹਾਇਕ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕ੍ਰਾਂਤੀ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਭਵਿੱਖ, ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਰਹੇਗਾ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ