ਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ?

ਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ?

AI ਸਿੱਖਣਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਕਦਮ ਰੱਖਣ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਕਿਤਾਬ "ਇੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ" ਕਹਿ ਰਹੀ ਹੈ। ਅੱਧੀਆਂ ਸ਼ੈਲਫਾਂ "ਗਣਿਤ" ਲਿਖੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ... ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਰੁੱਖਾ ਹੈ 😅

ਇਸਦਾ ਫਾਇਦਾ: ਉਪਯੋਗੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ ਰਸਤਾ, ਕੁਝ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਦੇਰ ਲਈ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪੈਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ (ਉਲਝਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲਾ ਫੀਸ ਹੈ)।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਏਆਈ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨਿਯਮਿਤਤਾ ਖੋਜ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।

🔗 ਏਆਈ ਸਮਾਜ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਨੈਤਿਕ, ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

🔗 AI ਕਿੰਨਾ ਪਾਣੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ?
AI ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਲੁਕਵੇਂ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ।

🔗 ਇੱਕ AI ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

"AI" ਦਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ 🤷‍♀️

ਲੋਕ "AI" ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੱਖਰੇ ਅਰਥ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:

  • ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) - ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਨਪੁਟਸ ਤੱਕ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਸਪੈਮ ਖੋਜ, ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ)। [1]

  • ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (DL) – ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ML ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ (ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਬੋਲੀ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ)। [2]

  • ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ - ਮਾਡਲ ਜੋ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਕੋਡ, ਆਡੀਓ (ਚੈਟਬੋਟ, ਕੋਪਾਇਲਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਟੂਲ) ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। [2]

  • ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ - ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਣਾ (ਗੇਮ ਏਜੰਟ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ)। [1]

ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਹੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੁਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਸ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਾਇਬ ਘਰ ਵਾਂਗ ਨਾ ਸਮਝੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਰਸੋਈ ਵਾਂਗ ਹੈ - ਤੁਸੀਂ ਖਾਣਾ ਬਣਾ ਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ। ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਟੋਸਟ ਨੂੰ ਸਾੜਦੇ ਹੋ। 🍞🔥

ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਕਹਾਣੀ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ "ਮਹਾਨ" ਚਰਨ ਮਾਡਲ ਭੇਜਿਆ... ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਆਈਡੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲੇ। ਕਲਾਸਿਕ ਲੀਕੇਜ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ + ਸਾਫ਼ ਵੰਡ ਨੇ ਇੱਕ ਸ਼ੱਕੀ 0.99 ਨੂੰ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ (ਘੱਟ!) ਸਕੋਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। [3]

"AI ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ" ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਕਿਉਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ✅

ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਅਜਿਹੇ ਗੁਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬੋਰਿੰਗ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਹੀਨੇ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ:

  • ਸਿੱਖਦੇ ਸਮੇਂ ਬਣਾਓ (ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਲਦੀ, ਵੱਡੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ)।

  • ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜੀਂਦਾ ਗਣਿਤ ਸਿੱਖੋ , ਫਿਰ ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ ਵਾਪਸ ਚੱਕਰ ਲਗਾਓ।

  • ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕੀਤਾ (ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਰਬੜ-ਡੱਕ ਕਰੋ; ਇਹ ਧੁੰਦਲੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ)।

  • ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇੱਕ "ਕੋਰ ਸਟੈਕ" ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹੋ (ਪਾਈਥਨ + ਜੂਪੀਟਰ + ਸਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ → ਫਿਰ ਪਾਈਟੋਰਚ)।

  • ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪੋ , ਨਾ ਕਿ ਦੇਖੇ ਗਏ ਘੰਟਿਆਂ ਦੁਆਰਾ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਨੋਟਸ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਾਣੀ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਤੈਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਹੈ।

ਆਪਣੀ ਲੇਨ ਚੁਣੋ (ਹੁਣ ਲਈ) - ਤਿੰਨ ਆਮ ਰਸਤੇ 🚦

ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ "ਆਕਾਰ" ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ:

1) ਵਿਹਾਰਕ ਬਿਲਡਰ ਰੂਟ 🛠️

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ।
ਫੋਕਸ: ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਡੈਮੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ: ਗੂਗਲ ਦਾ ਐਮਐਲ ਕਰੈਸ਼ ਕੋਰਸ, ਕੈਗਲ ਲਰਨ, ਫਾਸਟ.ਏਆਈ (ਹੇਠਾਂ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ)।

2) ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ-ਪਹਿਲਾ ਰਸਤਾ 📚

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ।
ਫੋਕਸ: ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਪੱਖਪਾਤ-ਭਿੰਨਤਾ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਦੀ ਸੋਚ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ।
ਐਂਕਰ: ਸਟੈਨਫੋਰਡ CS229 ਸਮੱਗਰੀ, ਐਮਆਈਟੀ ਇੰਟਰੋ ਟੂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ। [1][2]

3) gen-AI ਐਪ ਡਿਵੈਲਪਰ ਰੂਟ ✨

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਹਾਇਕ, ਖੋਜ, ਵਰਕਫਲੋ, "ਏਜੰਟ-ਵਾਈ" ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ।
ਫੋਕਸ: ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ, ਤੈਨਾਤੀ।
ਨੇੜੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (API), HF ਕੋਰਸ (ਟੂਲਿੰਗ)।

ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲੇਨ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

 

ਏਆਈ ਦੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ – ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਰੀਕੇ (ਇਮਾਨਦਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ) 📋

ਟੂਲ / ਕੋਰਸ ਦਰਸ਼ਕ ਕੀਮਤ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਵਿਚਾਰ)
ਗੂਗਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਰੈਸ਼ ਕੋਰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ + ਵਿਹਾਰਕ; ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੇਚੀਦਗੀ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ
ਕਾਗਲ ਲਰਨ (ਇੰਟਰੋ + ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਐਮਐਲ) ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਮੁਫ਼ਤ ਦੰਦੀ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪਾਠ + ਤੁਰੰਤ ਕਸਰਤਾਂ
fast.ai ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਕੁਝ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਲਡਰ ਮੁਫ਼ਤ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ - ਜਿਵੇਂ, ਤੁਰੰਤ 😅
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ.ਏਆਈ ਐਮਐਲ ਸਪੈਸ਼ਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਮੁੱਖ ML ਸੰਕਲਪਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਗਤੀ
DeepLearning.AI ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਪੈਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ML ਦੀਆਂ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟ + ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਠੋਸ ਡੂੰਘਾਈ
ਸਟੈਨਫੋਰਡ CS229 ਨੋਟਸ ਸਿਧਾਂਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੁਫ਼ਤ ਗੰਭੀਰ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ("ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ")
scikit-learn ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਈਡ ਐਮਐਲ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਮੁਫ਼ਤ ਸਾਰਣੀ/ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਟੂਲਕਿੱਟ
ਪਾਈਟੋਰਚ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨਿਰਮਾਤਾ ਮੁਫ਼ਤ ਟੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਰਸਤਾ → ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪਸ [4]
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਐਲਐਲਐਮ ਕੋਰਸ NLP + LLM ਬਿਲਡਰ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿਹਾਰਕ LLM ਵਰਕਫਲੋ + ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਟੂਲ
NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ ਕੋਈ ਵੀ ਜੋ AI ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਲ, ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਜੋਖਮ/ਸ਼ਾਸਨ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ [5]

ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ: "ਕੀਮਤ" ਔਨਲਾਈਨ ਅਜੀਬ ਹੈ। ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਹਨ ਪਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ... ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾੜਾ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੁੱਖ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਸਟੈਕ (ਅਤੇ ਕਿਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ) 🧩

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ AI ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਣਾ , ਤਾਂ ਇਸ ਕ੍ਰਮ ਲਈ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ:

  1. ਪਾਈਥਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ

  • ਫੰਕਸ਼ਨ, ਸੂਚੀਆਂ/ਡਿਕਟਸ, ਲਾਈਟ ਕਲਾਸਾਂ, ਰੀਡਿੰਗ ਫਾਈਲਾਂ।

  • ਆਦਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਛੋਟੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਲਿਖੋ, ਸਿਰਫ਼ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਹੀ ਨਹੀਂ।

  1. ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ

  • ਨਮਪੀ-ਇਸ਼ ਸੋਚ, ਪਾਂਡਾ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ, ਸਾਜ਼ਿਸ਼ਾਂ।

  • ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਓਗੇ। ਗਲੈਮਰਸ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇਹ ਕੰਮ ਹੈ।

  1. ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਮਐਲ (ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੁਪਰਪਾਵਰ)

  • ਟ੍ਰੇਨ/ਟੈਸਟ ਸਪਲਿਟਸ, ਲੀਕੇਜ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ।

  • ਲੀਨੀਅਰ/ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਰੁੱਖ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ।

  • ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ/ਯਾਦ, ROC-AUC, MAE/RMSE - ਜਾਣੋ ਕਦੋਂ ਸਮਝ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। [3]

  1. ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ

  • ਟੈਂਸਰ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ/ਬੈਕਪ੍ਰੌਪ (ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ), ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪਸ।

  • ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਈ CNN, ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (ਅੰਤ ਵਿੱਚ)।

  • ਕੁਝ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪਾਈਟੋਰਚ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹਨ। [4]

  1. ਜਨਰੇਟਿਵ AI + LLM ਵਰਕਫਲੋ

  • ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਾਈ ਗਈ ਪੀੜ੍ਹੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ।

  • ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ (ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਾ ਹੋਵੇ)।

ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਯੋਜਨਾ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ 🗺️

ਪੜਾਅ A – ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿਓ (ਤੇਜ਼) ⚡

ਟੀਚਾ: ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਇਸਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਇਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ।

  • ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ML ਕਰੈਸ਼ ਕੋਰਸ), ਫਿਰ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਕੋਰਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, Kaggle Intro) ਕਰੋ।

  • ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਚਾਰ: ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਘਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਆਉਣ-ਜਾਣ, ਜਾਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ।

ਛੋਟੀ "ਜਿੱਤ" ਚੈੱਕਲਿਸਟ:

  • ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

  • ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।

  • ਤੁਸੀਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਪੜਾਅ B – ਅਸਲ ML ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਬਣੋ 🔧

ਟੀਚਾ: ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਢੰਗਾਂ ਤੋਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ।

  • ਵਿਚਕਾਰਲੇ ML ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ: ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, ਲੀਕੇਜ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਸੀਵੀ।

  • ਕੁਝ ਸਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਈਡ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਨਿੱਪਟ ਚਲਾਓ। [3]

  • ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਚਾਰ: ਸੇਵ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ + ਮੁਲਾਂਕਣ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪਾਈਪਲਾਈਨ।

ਪੜਾਅ C – ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਜੋ ਜਾਦੂ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਜਾਪਦੀ 🧙‍♂️

ਟੀਚਾ: ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਜਾਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।

  • ਪਾਈਟੋਰਚ “ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਿੱਖੋ” ਮਾਰਗ ਕਰੋ (ਟੈਂਸਰ → ਡੇਟਾਸੈੱਟ/ਡਾਟਾਲੋਡਰ → ਸਿਖਲਾਈ/ਈਵਲ → ਸੇਵਿੰਗ)। [4]

  • ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਤੀ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਾਈਬਸ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ fast.ai ਨਾਲ ਜੋੜਾ ਬਣਾਓ।

  • ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਚਾਰ: ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਭਾਵਨਾ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ।

ਪੜਾਅ D – ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਸ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ✨

ਟੀਚਾ: ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਬਣਾਉਣਾ ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।

  • ਏਮਬੈਡਿੰਗ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ LLM ਕੋਰਸ + ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੁਇੱਕਸਟਾਰਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

  • ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਚਾਰ: ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਬੋਟ (ਚੰਕ → ਏਮਬੈਡ → ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ → ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ), ਜਾਂ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗਾਹਕ-ਸਹਾਇਤਾ ਸਹਾਇਕ।

"ਗਣਿਤ" ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ - ਇਸਨੂੰ ਸੀਜ਼ਨਿੰਗ ਵਾਂਗ ਸਿੱਖੋ, ਪੂਰੇ ਖਾਣੇ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ 🧂

ਗਣਿਤ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਮਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਿਹਾਰਕ ਗਣਿਤ:

  • ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ: ਵੈਕਟਰ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਬਿੰਦੀ ਉਤਪਾਦ (ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲਈ ਅਨੁਭਵ)। [2]

  • ਕੈਲਕੂਲਸ: ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਇੰਟਰਿਊਸ਼ਨ (ਢਲਾਣਾਂ → ਗਰੇਡੀਐਂਟ)। [1]

  • ਸੰਭਾਵਨਾ: ਵੰਡ, ਉਮੀਦ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਬੇਸ-ਇਸ਼ ਸੋਚ। [1]

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਰਸਮੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਲਈ CS229 ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ MIT ਦੇ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬ ਜਾਓ। [1][2]

ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ 😄

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਖਿਡੌਣੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫਸਿਆ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ। ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਜ਼ਮਾਓ:

  • ਬੇਸਲਾਈਨ-ਪਹਿਲਾ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (ਸਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ): ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ → ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬੇਸਲਾਈਨ → ਗਲਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। [3]

  • LLM + ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਐਪ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ → ਚੰਕ → ਏਮਬੈਡ → ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ → ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

  • ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਮਿੰਨੀ-ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ: ਲੌਗ ਇਨਪੁਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ; ਟ੍ਰੈਕ ਡ੍ਰਿਫਟ-ਇਸ਼ ਸਿਗਨਲ (ਸਧਾਰਨ ਅੰਕੜੇ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ)।

  • ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਮਿੰਨੀ-ਆਡਿਟ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋਖਮ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ, ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ; ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। [5]

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤੈਨਾਤੀ (ਹਾਂ, ਇਕੱਲੇ ਬਿਲਡਰਾਂ ਲਈ ਵੀ) 🧯

ਹਕੀਕਤ ਜਾਂਚ: ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋ ਆਸਾਨ ਹਨ; ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ ਹਨ।

  • ਇੱਕ ਛੋਟਾ "ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ"-ਸ਼ੈਲੀ ਵਾਲਾ README ਰੱਖੋ: ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅੱਪਡੇਟ ਕੈਡੈਂਸ।

  • ਮੁੱਢਲੇ ਗਾਰਡਰੇਲ (ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨਿਗਰਾਨੀ) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

  • ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪੱਖੀ ਜਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਐਜ ਕੇਸ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਘਟਾਉਣਾ। NIST AI RMF ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। [5]

ਆਮ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕੋ) 🧨

  • ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਹੌਪਿੰਗ - "ਬਸ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੋਰਸ" ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰੀ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

  • ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ - ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਵਧੀਆ ਹਨ, ਪਰ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਕਿਰਾਇਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

  • ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਨਾ - ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੀ ਸਿੱਧੀ ਗੱਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੰਮ ਲਈ ਸਹੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। [3]

  • ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾ ਲਿਖੋ - ਛੋਟੇ ਨੋਟ ਰੱਖੋ: ਕੀ ਅਸਫਲ ਹੋਇਆ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕੀ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ।

  • ਕੋਈ ਤੈਨਾਤੀ ਅਭਿਆਸ ਨਹੀਂ - ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਐਪ ਰੈਪਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

  • ਜੋਖਮ ਸੋਚ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ - ਜਹਾਜ਼ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨਾਂ 'ਤੇ ਦੋ ਗੋਲੀਆਂ ਲਿਖੋ। [5]

ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ - ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ 😌

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ , ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਵਿਧੀ ਹੈ:

  • ਹੱਥੀਂ ML ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ (ਸੰਖੇਪ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ + ਕਾਗਲ-ਸ਼ੈਲੀ ਅਭਿਆਸ) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ

  • ਅਸਲ ML ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿੱਖਣ ਲਈ scikit-learn ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ

  • ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪਸ ਲਈ ਪਾਈਟੋਰਚ ' ਤੇ ਜਾਓ

  • ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਕੋਰਸ ਅਤੇ API ਕੁਇੱਕਸਟਾਰਟਸ ਦੇ ਨਾਲ LLM ਹੁਨਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ

  • 3-5 ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਮਾਡਲਿੰਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ "ਉਤਪਾਦ" ਰੈਪਰ।

  • ਜੋਖਮ/ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ "ਕੀਤਾ" ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ

ਅਤੇ ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਗੁਆਚਿਆ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ। ਇਹ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਟੋਸਟਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਸਿਖਾਉਣ ਵਾਂਗ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਤਾਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਡਰਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਵੀ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ 😵💫

ਹਵਾਲੇ

[1] ਸਟੈਨਫੋਰਡ CS229 ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ। (ਕੋਰ ML ਫੰਡਾਮੈਂਟਲ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਸੰਭਾਵੀ ਫਰੇਮਿੰਗ)।
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

[2] MIT 6.S191: ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ। (ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਸ਼ੇ LLM ਸਮੇਤ)।
https://introtodeeplearning.com/

[3] ਸਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ: ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ। (ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ/ਯਾਦ, ROC-AUC, ਆਦਿ)।
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

[4] ਪਾਈਟੋਰਚ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ - ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਸਿੱਖੋ। (ਟੈਂਸਰ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ/ਡਾਟਾਲੋਡਰ, ਸਿਖਲਾਈ/ਈਵਲ ਲੂਪਸ)।
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html

[5] NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ (AI RMF 1.0)। (ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਿਤ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ)।
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

ਵਾਧੂ ਸਰੋਤ (ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਯੋਗ)

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ

ਬਲੌਗ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ