ਆਓ ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਹੈ। ਜੋ ਕੋਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਬੱਸ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ" ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਉਬਲਦਾ ਪਾਸਤਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਉਸਨੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਪਿਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ "ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ" ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਵਧਾਓ ਇਹ ਇੱਕ ਔਖੇ ਬੱਚੇ ਦੀ ਪਰਵਰਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਬੇਅੰਤ ਹੈ ਪਰ ਕੋਈ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਸੁੰਦਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 💡
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਸਿਖਰਲੇ 10 AI ਟੂਲ - ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਓ, ਕੋਡ ਸਮਾਰਟ ਕਰੋ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਓ
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
🔗 ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਟੂਲ - ਚੋਟੀ ਦੇ AI-ਪਾਵਰਡ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ
ਕੋਡ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਹਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ AI ਟੂਲਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ।
🔗 ਨੋ-ਕੋਡ ਏਆਈ ਟੂਲ
AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਟੋਰ ਦੀ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲਸ ਦੀ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰੋ ਜੋ AI ਨਾਲ ਇਮਾਰਤ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ: ਕੀ ਹੈ ਇੱਕ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ? 🧠
ਠੀਕ ਹੈ, ਰੁਕੋ। ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਜਾਣੋ: ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਣਾ ਹੈ।
ਸਿਵਾਏ - ਇਹ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ ਕੁਝ ਵੀ. ਸੰਦਰਭ ਨਹੀਂ। ਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ। ਤਰਕ ਵੀ ਨਹੀਂ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਭਾਰ ਨੂੰ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਨਾਲ "ਸਿੱਖਦਾ" ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਗਣਿਤ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। 🎯 ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੱਖਾਂ 'ਤੇ ਪੱਟੀ ਬੰਨ੍ਹ ਕੇ ਡਾਰਟਸ ਸੁੱਟ ਰਹੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਬੁੱਲਸੀ ਆਈ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਵੱਜਦਾ। ਫਿਰ ਇਹ ਪੰਜ ਮਿਲੀਅਨ ਹੋਰ ਵਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹਰ ਵਾਰ ਆਪਣੀ ਕੂਹਣੀ ਦੇ ਕੋਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੈਨੋਮੀਟਰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ। ਇਹ ਚਲਾਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਿੱਦੀ ਹੈ।
1. ਆਪਣਾ ਮਕਸਦ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜਾਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਕੇ ਮਰ ਜਾਓ 🎯
ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
ਇਸਨੂੰ ਨਾ ਛੱਡੋ। ਲੋਕ ਇੱਕ ਫ੍ਰੈਂਕਨ-ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਨਸਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗੁਪਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚਿਹੁਆਹੁਆ ਹੈਮਸਟਰ ਹਨ। ਬੇਰਹਿਮੀ ਨਾਲ ਖਾਸ ਬਣੋ। "ਮੈਡੀਕਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ" "ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਕੈਂਸਰ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ" ਬਿਹਤਰ ਹੈ। ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਾਤਲ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਵਧੀਆ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਵਾਂਗ ਕਹੋ:
"ਕੀ ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਮੋਜੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ YouTube ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅੰਗ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?" 🤔
ਹੁਣ ਇਹ ਡਿੱਗਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
2. ਡੇਟਾ ਖੋਦੋ (ਇਹ ਹਿੱਸਾ... ਧੁੰਦਲਾ ਹੈ) 🕳️🧹
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ, ਘੱਟ-ਗਲਾਮੀ ਵਾਲਾ, ਅਤੇ ਅਧਿਆਤਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਥਕਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਪੜਾਅ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ।
ਤੁਸੀਂ ਫੋਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੌਲ ਕਰੋਗੇ, HTML ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰੋਗੇ, GitHub ਤੋਂ ਅਜੀਬ ਨਾਮਕਰਨ ਪਰੰਪਰਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਕੈਚੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋਗੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv. ਤੁਸੀਂ ਸੋਚੋਗੇ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਾਨੂੰਨ ਤੋੜ ਰਹੇ ਹੋ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ। ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ।
ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਮਿਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਗੰਦਾ ਹੈ। 💩 ਅਧੂਰੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ। ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ। ਡੁਪਲੀਕੇਟ। ਗਲਤੀਆਂ। "ਕੇਲਾ" ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਜਿਰਾਫ ਦੀ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ। ਹਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇੱਕ ਭੂਤਰਾ ਘਰ ਹੈ। 👻
3. ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਸੁਪਨੇ ਕਿੱਥੇ ਮਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ 🧽💻
ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਪਣੇ ਕਮਰੇ ਦੀ ਸਫਾਈ ਕਰਨੀ ਮਾੜੀ ਹੈ? ਕੁਝ ਸੌ ਗੀਗਾਬਾਈਟ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
-
ਟੈਕਸਟ? ਇਸਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰੋ। ਸਟਾਪਵਰਡ ਹਟਾਓ। ਇਮੋਜੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ ਜਾਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਰ ਜਾਓ। 😂
-
ਤਸਵੀਰਾਂ? ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿਓ। ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ। ਰੰਗ ਚੈਨਲਾਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰੋ।
-
ਆਡੀਓ? ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ। ਬਸ ਕਿਹਾ ਗਿਆ। 🎵
-
ਸਮਾਂ-ਲੜੀ? ਬਿਹਤਰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਸ਼ਰਾਬੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ। 🥴
ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕੋਡ ਲਿਖੋਗੇ ਜੋ ਬੌਧਿਕ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੌਕਸੀ ਵਾਲਾ ਲੱਗੇਗਾ। 🧼 ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਦੂਜਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓਗੇ। ਇੱਥੇ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਦਬਾਅ ਨਹੀਂ।
4.ਆਪਣਾ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚੁਣੋ (ਕਿਊ ਐਕਸਿਸਟੈਂਸ਼ੀਅਲ ਕ੍ਰਾਈਸਿਸ) 🏗️💀
ਇੱਥੇ ਲੋਕ ਘਮੰਡੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਕੋਈ ਉਪਕਰਣ ਖਰੀਦ ਰਹੇ ਹੋਣ। ਪਰ ਰੁਕੋ: ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੀਜ਼ਾ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਫੇਰਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? 🍕
ਆਪਣੀ ਜੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਹਥਿਆਰ ਚੁਣੋ:
| ਮਾਡਲ ਕਿਸਮ | ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ | ਫ਼ਾਇਦੇ | ਨੁਕਸਾਨ |
|---|---|---|---|
| ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ | ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸਧਾਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ | ਤੇਜ਼, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ, ਛੋਟੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ | ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਮਾੜਾ |
| ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ | ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ (ਸਾਰਣੀ ਡੇਟਾ) | ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ, ਕਿਸੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ | ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ |
| ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ | ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ | ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। | ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ, ਘੱਟ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ |
| ਸੀਐਨਐਨ (ਕਨਵਨੈੱਟਸ) | ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ | ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਪੈਟਰਨ ਫੋਕਸ ਲਈ ਵਧੀਆ | ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਅਤੇ GPU ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ |
| ਆਰਐਨਐਨ/ਐਲਐਸਟੀਐਮ/ਜੀਆਰਯੂ | ਸਮਾਂ-ਲੜੀ, ਕ੍ਰਮ, ਟੈਕਸਟ (ਮੂਲ) | ਅਸਥਾਈ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ | ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ (ਗਾਇਬ ਹੋ ਰਹੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ) |
| ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (BERT, GPT) | ਭਾਸ਼ਾ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਕਾਰਜ | ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ | ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰੋਤ-ਸੰਬੰਧਿਤ, ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ |
ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਫਲੈਕਸ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੋ। 💪
5. ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ (ਜਿੱਥੇ ਸੈਨਿਟੀ ਭੈੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ) 🔁🧨
ਹੁਣ ਇਹ ਅਜੀਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਮੂਰਖਤਾ ਭਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ, "ਸਾਰੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ = 0" ਮੂਰਖਤਾ ਭਰਿਆ। 🫠
ਫਿਰ... ਇਹ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰਾਂ, ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਰਾਹੀਂ - ਇਹ ਲੱਖਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਭਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਗਲਤ ਹੈ। 📉 ਤੁਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ 'ਤੇ ਜਨੂੰਨ ਕਰੋਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਪਠਾਰਾਂ 'ਤੇ ਚੀਕੋਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਗਿਰਾਵਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕਰੋਗੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਬ੍ਰਹਮ ਸੰਕੇਤ ਹੋਣ। 🙏
ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਬਕਵਾਸ ਵਿੱਚ ਢਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫਿੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਹਿਮਾਮਈ ਟੇਪ ਰਿਕਾਰਡਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 🎙️
6. ਮੁਲਾਂਕਣ: ਨੰਬਰ ਬਨਾਮ ਅੰਤੜੀਆਂ ਦੀ ਭਾਵਨਾ 🧮🫀
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
-
ਸ਼ੁੱਧਤਾ: 🟢 ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਵਿਗੜਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਵਧੀਆ ਬੇਸਲਾਈਨ।
-
ਸ਼ੁੱਧਤਾ/ਯਾਦ/F1 ਸਕੋਰ: 📊 ਜਦੋਂ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ।
-
ਆਰਓਸੀ-ਏਯੂਸੀ: 🔄 ਕਰਵ ਡਰਾਮਾ ਵਾਲੇ ਬਾਈਨਰੀ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ।
-
ਉਲਝਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: 🤯 ਨਾਮ ਸਹੀ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਨੰਬਰ ਵੀ ਮਾੜੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ, ਆਪਣੇ ਅੰਤੜੀਆਂ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਗਲਤੀ ਲੌਗ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।
7. ਤੈਨਾਤੀ: ਉਰਫ਼ ਕ੍ਰੈਕਨ ਨੂੰ ਛੱਡੋ 🐙🚀
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਇਹ "ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ," ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬੰਡਲ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੇਵ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ API ਵਿੱਚ ਲਪੇਟੋ। ਇਸਨੂੰ ਡੌਕਰੀ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟੋ। ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਓਹ, ਠੀਕ ਹੈ - ਸਭ ਕੁਝ। 🫢
ਐਜ ਕੇਸ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ। ਯੂਜ਼ਰ ਇਸਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਣਗੇ। ਲੌਗ ਚੀਕਣਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਠੀਕ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ।
ਡਿਜੀਟਲ ਟ੍ਰੈਂਚਾਂ ਤੋਂ ਅੰਤਿਮ ਸੁਝਾਅ ⚒️💡
-
ਕੂੜਾ ਡੇਟਾ = ਕੂੜਾ ਮਾਡਲ। ਮਿਆਦ। 🗑️
-
ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ। ਬੱਚੇ ਦੇ ਕਦਮ ਮੂਨਸ਼ਾਟਸ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। 🚶♂️
-
ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਨਾ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਅਫ਼ਸੋਸ ਹੋਵੇਗਾ।
-
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਨੋਟ ਲਿਖੋ। ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋਗੇ।
-
ਆਪਣੇ ਮਨ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ। ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਦਿਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਟੁੱਟ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ, ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਆਣੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਤਿਆਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਜੁੱਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵ੍ਹੇਲ ਮੱਛੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। 🐋👟
ਪਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਗਿਆ-ਇਹ ਅਲਕੀਮੀ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ✨
ਅਤੇ ਉਹ? ਇਸੇ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ।