ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ A-Z™: ਹੈਂਡਸ-ਆਨ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ

ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਸਾਧਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ

ਦੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿੱਖੋ। ਨਮੂਨੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ

  • ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
  • ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
  • ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
  • ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
  • ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
  • ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
  • ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
  • ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਨਕਸ਼ੇ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
  • ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
  • ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
  • ਆਟੋਏਨਕੋਡਰਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
  • ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ

ਵਰਣਨ

*** ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿੱਕਸਟਾਰਟਰ 'ਤੇ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ***

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਲੱਖਾਂ ਮੀਲ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਤੈਅ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, IBM ਵਾਟਸਨ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਫ਼ੌਜਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ Google Deepmind ਦੇ AlphaGo ਨੇ Go ਵਿਖੇ ਵਿਸ਼ਵ ਚੈਂਪੀਅਨ ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ - ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਖੇਡ ਜਿੱਥੇ ਅਨੁਭਵੀ ਭੂਮਿਕਾ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ।



ਪਰ ਜਿੰਨਾ ਅੱਗੇ AI ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਓਨੀਆਂ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਹੀ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ।

— ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਏ-ਜ਼ੈੱਡ ਕਿਉਂ? -

ਇੱਥੇ ਪੰਜ ਕਾਰਨ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ A-Z™ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਭੀੜ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ:

**1। ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਢਾਂਚਾ **

ਪਹਿਲੀ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਹ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਢਾਂਚਾ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਨੂੰ ਦੋ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ। ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢਾਂਚਾ ਹੈ।

2. ਸੂਝ-ਬੂਝ ਟਿਊਟੋਰੀਅਲ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਥਿਊਰੀ, ਅਤੇ ਗਣਿਤ, ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਉਡਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ... ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣਾ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸ਼ਾਇਦ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ: **ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕਿਉਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ** ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਕੋਰਸ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਮਹਿਸੂਸ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਲਈ।

ਸਾਡੇ ਅਨੁਭਵੀ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਮਝਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹੈਂਡ-ਆਨ ਕੋਡਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲਈ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਅਨੁਭਵ ਕਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਹੈ.

3. ਦਿਲਚਸਪ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੇ ਗਏ, ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕੋਰਸਾਂ ਤੋਂ ਥੱਕ ਗਏ ਹੋ?

ਹਾਂ? ਠੀਕ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਇਲਾਜ ਲਈ ਹੋ.

ਇਸ ਕਲਾਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਸੀਂ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡੇਟਾਸੇਟਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਾਂਗੇ। (ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੋਰਿੰਗ ਆਈਰਿਸ ਜਾਂ ਅੰਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਹੀਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਹਰ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ)। ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਛੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਾਂਗੇ:

  • ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਚੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ
  • ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ
  • ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ
  • ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਨਕਸ਼ੇ
  • ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇੱਕ ਰੀਕੈਂਡਰ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ
  • ਲਈ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਟੈਕਡ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ* Netflix ਮਿਲੀਅਨ ਦਾ ਇਨਾਮ

*ਸਟੈਕਡ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕਿਤੇ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।

maven ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ

**4. ਹੈਂਡਸ-ਆਨ ਕੋਡਿੰਗ **

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ A-Z™ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੋਡ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਹਰ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਕੋਡ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ ਹੈ।

ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੋਰਸ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਫੈਲਦਾ ਹੈ।

5. ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਕੋਈ ਕੋਰਸ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੋਈ ਕਿਤਾਬ ਪੜ੍ਹੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਹਨ ਪਰ ਲੇਖਕ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ?

ਖੈਰ, ਇਹ ਕੋਰਸ ਵੱਖਰਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਰਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਚਨਬੱਧ ਹਾਂ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਉੱਥੇ ਰਹਿਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਨੂੰ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਾਣ ਅਤੇ ਸੌਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 48 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਜਵਾਬ ਮਿਲੇਗਾ।

ਤੁਹਾਡੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ ਹੋਵਾਂਗੇ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਫਲ ਹੋਵੋ।

— ਸੰਦ —

ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਪਾਈਟੋਰਚ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਦੋ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਦੋਵੇਂ ਸਿੱਖੋਗੇ!

TensorFlow ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਨਵੇਂ ਗੂਗਲ ਫੋਟੋ ਉਤਪਾਦ, ਜੀਮੇਲ, ਗੂਗਲ ਸਰਚ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Tensorflow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ AirBnb, Airbus, Ebay, Intel, Uber ਅਤੇ ਦਰਜਨਾਂ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਪਾਈਟੌਰਚ ਓਨੀ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਐਨਵੀਡੀਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ: ਸਟੈਨਫੋਰਡ, ਆਕਸਫੋਰਡ, ਪੈਰਿਸਟੈਕ। ਪਾਈਟੋਰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਟਵਿੱਟਰ, ਸੇਲਫੋਰਸ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਲਈ?

ਖੈਰ, ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲੇਗਾ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲੇਗਾ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕਦੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਪਾਈਟੌਰਚ ਜਾਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਹੈ। ਪੂਰੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਸੀਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਖਾਸ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ 1 ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਡਾ ਇਹੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

— ਹੋਰ ਸਾਧਨ —

_Theano _ਇੱਕ ਹੋਰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।

_ਕੇਰਸ _ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਥੀਨੋ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਈ ਇੱਕ ਰੈਪਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੇਰਸ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਅਸੀਂ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ. ਜੋ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਇਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ, ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

recaptcha v3 asp net

- ਹੋਰ ਵੀ ਟੂਲ -

_Scikit-learn _ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ। ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ:

  • ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੇ-ਫੋਲਡ ਕਰਾਸ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ
  • ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ
  • ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਣ

ਅਤੇ ਬੇਸ਼ੱਕ, ਸਾਨੂੰ ਆਮ ਸ਼ੱਕੀਆਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ. ਇਹ ਪੂਰਾ ਕੋਰਸ ਪਾਈਥਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ-ਬੱਧੀ ਅਣਮੁੱਲ ਹੈਂਡਸ-ਆਨ ਵਿਹਾਰਕ ਕੋਡਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਮਿਲੇਗਾ।

ਨਾਲ ਹੀ, ਪੂਰੇ ਕੋਰਸ ਦੌਰਾਨ ਅਸੀਂ ਉੱਚ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਅਯਾਮੀ ਐਰੇ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ Numpy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ, ਸੂਝਵਾਨ ਚਾਰਟਾਂ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਨ ਲਈ Matplotlib ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਆਯਾਤ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ Pandas ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ।

- ਇਹ ਕੋਰਸ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ? -

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ A-Z™ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਹੋਣ। ਅੱਜ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਕਿਨਾਰਾ.

**ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, **ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਕੋਰਸ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲੱਗੇਗਾ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ A-Z™ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡਿੰਗ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਸੰਰਚਿਤ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬੇਲੋੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਜਾਂ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਫਸੋਗੇ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਸੀਂ ਕੋਰਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਧਾਓਗੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਹਰ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

**ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ, ਤਾਂ **ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਕੋਰਸ ਤਾਜ਼ਗੀ ਭਰਪੂਰ, ਪ੍ਰੇਰਨਾਦਾਇਕ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਹਾਰਕ ਲੱਗੇਗਾ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ A-Z™ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋਗੇ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ) ਅਤੇ ਇਸ ਕੋਰਸ ਰਾਹੀਂ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ। ਨਾਲ ਹੀ, ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਮਿਲੇਗੀ।

— ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ —

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਕੇਵਲ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਅਸਲ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਛੇ ਦਿਲਚਸਪ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ:

#1 ਮਾਡਲਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਮੰਥਨ ਕਰੋ

ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੈਂਕ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਬੈਂਕ ਨੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਆਈਡੀ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ, ਲਿੰਗ, ਉਮਰ, ਕਾਰਜਕਾਲ, ਬਕਾਇਆ, ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਉਸ ਕੋਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਹੈ, ਆਦਿ। 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਬੈਂਕ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਜੇਕਰ ਇਹ ਗਾਹਕ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ ਚਲੇ ਗਏ ਜਾਂ ਰੁਕੇ।

ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਉਪਰੋਕਤ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਭੂ-ਜਨ-ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਾਹਕ ਬੈਂਕ ਛੱਡ ਦੇਵੇਗਾ ਜਾਂ ਰੁਕੇਗਾ (ਗਾਹਕ ਮੰਥਨ)। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੈਂਕ ਦੇ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੈਂਕ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜੋੜਿਆ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰੋਗੇ। ਤੁਹਾਡੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬੈਂਕ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

#2 ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ

ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਗੇ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਬਿੱਲੀ ਜਾਂ ਕੁੱਤੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਾਂਗੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ - ਬਸ ਇਨਪੁਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਟਿਊਮਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਲਈ ਫਿੱਟ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਬਿੱਲੀ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੁੱਤੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਹੜਾ ਪਾਲਤੂ ਜਾਨਵਰ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹੈਡੇਲਿਨ ਦੇ ਕੁੱਤੇ 'ਤੇ ਵੀ ਪਰਖਿਆ!

#3 ਸਟਾਕ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਓਗੇ। ਅਸੀਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਹਾਂਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਬਣਾਉਗੇ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ . ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਸਾਡੇ ਵਾਂਗ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ।

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਾਖਾ ਜੋ ਇਸਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ। ਕਲਾਸਿਕ RNN ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਛੋਟੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਸਹੀ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਨਾ ਤਾਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਨ। ਪਰ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਵੱਡੇ ਸੁਧਾਰ ਨੇ LSTMs (ਲੌਂਗ ਸ਼ਾਰਟ ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ RNNs) ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਖੇਡਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਆਧੁਨਿਕ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ!

ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇਸ ਅਤਿ-ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਅਸਲ Google ਸਟਾਕ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਲੈ ਲਵਾਂਗੇ। ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਜਿਹੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਾਂਗ ਚੰਗਾ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਾਂਗੇ।

** #4 ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ**

ਮਾਰਕਿਟ ਅਤੇ ਮਾਰਕਿਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ 2021 ਤੱਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ .19 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦੀ ਹੋਣ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਉਦਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਸਿਰਫ ਵਧਣ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ ਨੂੰ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਇਹ ਖੰਡ 2 ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਭਾਗ ਹੈ - ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ। ਇੱਥੇ ਵਪਾਰਕ ਚੁਣੌਤੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਲਈ ਇੱਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਅਰਜ਼ੀ ਫਾਰਮ ਭਰਨ ਵੇਲੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਇਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਭਾਵੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੂਚੀ ਦੇ ਨਾਲ ਆ ਜਾਓਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਨਾਲ ਧੋਖਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।

#5 ਅਤੇ 6 ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਉਤਪਾਦ ਸੁਝਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਮੂਵੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤੱਕ - ਚੰਗੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਅੱਜ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹਨ। ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਕੁਝ ਉੱਚ-ਅਦਾਇਗੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹਨ।

ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ Netflix ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਿਲਮਾਂ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖੇ ਗਏ ਫਿਲਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਰੇਟਿੰਗਾਂ 1 ਤੋਂ 5 ਤੱਕ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਿਲਕੁਲ ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਪਸੰਦ ਜਾਂ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਤਿਮ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀਆਂ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ 5 ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ 1 ਤੱਕ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡਾ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਇਹ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਹਰੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਫ਼ਿਲਮਾਂ ਦੇਖਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੋ ਸ਼ਾਟ ਦੇਵਾਂਗੇ। ਭਾਵ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਬਣਾਵਾਂਗੇ।

ਸਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਮਾਡਲ ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈਟਵਰਕਸ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਭਾਗ 5 ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ। ਫਿਰ ਸਾਡਾ ਦੂਜਾ ਮਾਡਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰਜ਼, ਮੇਰੇ ਨਿੱਜੀ ਮਨਪਸੰਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰੋਗੇ।

ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਵੀ ਹੋਵੋਗੇ। ਫਿਲਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਵੇਗੀ ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਫ਼ਿਲਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇਖੀਆਂ ਹਨ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰੋ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵੋਇਲਾ! ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਫਿਲਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਾਤ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ Netflix 'ਤੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ!

— ਸੰਖੇਪ —

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਅਨੁਭਵੀ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ, ਵਿਹਾਰਕ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਿਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ!

ਕਿਰਿਲ ਅਤੇ ਹੈਡੇਲਿਨ

ਇਹ ਕੋਰਸ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ:

  • ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ
  • ਉਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਦਾ ਗਿਆਨ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਕੋਈ ਵੀ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਪੱਧਰ ਦੇ ਲੋਕ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਜਾਂ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਪਰ ਜੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡੀਪ ਦੇ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਿੱਖਣਾ
  • ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਰਾਮਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ
  • ਕਾਲਜ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੱਧਰ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਕੋਈ ਵੀ ਲੋਕ ਜੋ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਤੋਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਬਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਕੋਈ ਵੀ ਲੋਕ ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਕੋਈ ਵੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈਣਾ ਹੈ
  • ਕੋਈ ਵੀ ਉਦਯੋਗਪਤੀ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਇਹ ਵੀ ਵੇਖੋ:

ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ

ਸੰਪਾਦਕ ਦੇ ਚੋਣ