ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲੱਗਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸੇਵਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਗਾਹਕ ਕਿਸ ਤੋਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਮੁਖੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਗਣਿਤ ਹੈ ਜੋ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਸਿਹਤਮੰਦ ਸੰਦੇਹਵਾਦ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਨਾਲ।

ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ, ਸਕਿਮਬਲ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਆਏ ਹੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਕੀ ਹੈ? ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬੈਠਕ ਵਿੱਚ ਹਹ ਤੋਂ ਓ-ਓ-ਓ ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।☕️

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

🔗 ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਸਮਾਰਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ।

🔗 ਵਧੇਰੇ ਉਤਪਾਦਕ ਬਣਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI ਵਰਕਫਲੋ ਖੋਜੋ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।

🔗 ਏਆਈ ਹੁਨਰ ਕੀ ਹਨ?
ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਤਿਆਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮੁੱਖ AI ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਸਿੱਖੋ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ AI ਕੀ ਹੈ? ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ 🤖

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਕੌਣ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਮੰਗ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਹੋਰ ਸਟੀਕ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਮਾਨ ਭਾਵਨਾ; ਵੱਖਰਾ ਲੇਬਲ, ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਇਸਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦਾ ਉਹੀ ਵਿਚਾਰ [5]।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਰਸਮੀ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਿਆਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੈਂਡਬੁੱਕ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿਗਨਲਾਂ (ਰੁਝਾਨ, ਮੌਸਮੀਤਾ, ਸਵੈ-ਸਬੰਧ) ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰਦੇ ਹਨ [2]।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਨੂੰ ਕੀ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ✅

ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੰਗਿਆਈ ਚਾਰ ਗੁਣਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:

ਕਾਰਵਾਈਯੋਗਤਾ - ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਰਸਤਾ, ਸੁਨੇਹਾ, ਨਿਰੀਖਣ।
ਸੰਭਾਵਨਾ-ਜਾਗਰੂਕ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਵਾਈਬਸ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ [3]।
ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ - ਇੱਕ ਵਾਰ ਤੈਨਾਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਲਗਾਤਾਰ ਚੱਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਸਹਿਕਰਮੀ ਵਾਂਗ ਜੋ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸੌਂਦਾ।
ਮਾਪਣਯੋਗ - ਲਿਫਟ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, RMSE - ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ - ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹੈ।

ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ: ਜਦੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਲਗਭਗ ਬੋਰਿੰਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਆਰਡਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬੋਰਿੰਗ ਸੁੰਦਰ ਹੈ।

ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ: ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਿਡ-ਮਾਰਕੀਟ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਬੂਸਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਭੇਜਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸਨੇ ਲੈਗ ਅਤੇ ਕੈਲੰਡਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ "ਅਗਲੇ 7 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟਾਕਆਉਟ ਜੋਖਮ" ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਕੋਈ ਡੂੰਘਾ ਨੈੱਟ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ। ਜਿੱਤ ਫਲੈਸ਼ ਨਹੀਂ ਸੀ - ਇਹ ਓਪਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਕ੍ਰੈਂਬਲ-ਕਾਲਾਂ ਸਨ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ - ਤੇਜ਼ ਵੰਡ ⚖️

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ - ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਕੋਡ - ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਕਰਕੇ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ [4]।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਮੰਥਨ ਜੋਖਮ, ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਮੰਗ, ਡਿਫਾਲਟ ਸੰਭਾਵਨਾ - ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ਰਤੀਆ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਕੇ [5]।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਟੂਡੀਓ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੌਸਮ ਸੇਵਾ ਸਮਝੋ। ਇੱਕੋ ਟੂਲਬਾਕਸ (ML), ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼।

ਤਾਂ... ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਕੀ ਹੈ? 🔧

ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ-ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਇਨਪੁਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ
ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ - ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਸਿਗਨਲਾਂ (ਲੈਗਸ, ਰੋਲਿੰਗ ਸਟੈਟਸ, ਟੈਕਸਟ ਏਮਬੈਡਿੰਗ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਏਨਕੋਡਿੰਗ) ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਇੱਕ ਮਾਡਲ -ਫਿੱਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਜੋ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਹੋਲਡਆਉਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਆਪਣੇ ਐਪ, ਵਰਕਫਲੋ, ਜਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਭੇਜੋ - ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਡੇਟਾ / ਸੰਕਲਪ ਡ੍ਰਿਫਟ ' , ਅਤੇ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ/ਰੀਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਚੱਲ ਰਹੇ ਜੋਖਮਾਂ ਵਜੋਂ ਬੁਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ [1]।

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਟ੍ਰੀ ਐਨਸੈਂਬਲਸ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੱਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਮ ਸ਼ੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ - ਵਪਾਰ-ਆਫਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੰਗੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਾਲੇ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ [3]।

ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ - ਡੇਟਾ, ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ 🧱

ਡੇਟਾ - ਘਟਨਾਵਾਂ, ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ, ਕਲਿੱਕ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗ। ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਟੇਬਲ ਆਮ ਹਨ, ਪਰ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲੇਬਲ - ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਖਰੀਦਿਆ ਬਨਾਮ ਨਹੀਂ, ਅਸਫਲਤਾ ਤੱਕ ਦਿਨ, ਮੰਗ ਦੇ ਡਾਲਰ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ
- ਵਰਗੀਕਰਨ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ-ਮੰਥਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
- ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ - ਕਿੰਨੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਕੀਆਂ।
- ਸਮਾਂ-ਲੜੀ ਜਦੋਂ ਕ੍ਰਮ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ - ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਜਿੱਥੇ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਮੌਸਮੀਤਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਲਾਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ [2]।

ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਿਕਸ-ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘਾਤਕ ਸਮੂਥਿੰਗ ਜਾਂ ARIMA-ਪਰਿਵਾਰ ਮਾਡਲ ਕਲਾਸਿਕ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਆਧੁਨਿਕ ML [2] ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬੇਸਲਾਈਨ ਵਜੋਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ 📦

ਆਮਦਨ ਅਤੇ ਵਾਧਾ
- ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ।
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ
- ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ, AML ਫਲੈਗ, ਵਿਗਾੜ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
ਸਪਲਾਈ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ
- ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਕਾਰਜਬਲ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਵਸਤੂ ਅਨੁਕੂਲਨ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ
- ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ - ਅਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ
- ਰੀਡਮਿਸ਼ਨ, ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਅਰਜੈਂਸੀ, ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ (ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਨਾਲ)

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ "ਇਹ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸ਼ੱਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" SMS ਮਿਲਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਚਾਨਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਨੂੰ ਮਿਲੇ ਹੋ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ - ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ AI ਲਈ ਟੂਲ 🧰

ਨੋਟ: ਕੀਮਤਾਂ ਵਿਆਪਕ ਹਨ - ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਛੋਟੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਬਾਕੀ ਹਨ...

ਔਜ਼ਾਰ / ਪਲੇਟਫਾਰਮ	ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ	ਕੀਮਤ ਬਾਲਪਾਰਕ	ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖੋ	ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਜੋ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ	ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲਾ ਸਰੋਤ	ਠੋਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਇਕਸਾਰ API, ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਈਚਾਰਾ... ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ [3]।
ਐਕਸਜੀਬੀਓਸਟ / ਲਾਈਟਜੀਬੀਐਮ	ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਪਾਵਰ ਉਪਭੋਗਤਾ	ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲਾ ਸਰੋਤ	ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ, ਵਧੀਆ ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਚਮਕਦੀ ਹੈ।
ਟੈਂਸਰਫਲੋ / ਪਾਈਟੋਰਚ	ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼	ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲਾ ਸਰੋਤ	ਕਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਲਚਕਤਾ - ਕਈ ਵਾਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਕਈ ਵਾਰ ਸੰਪੂਰਨ।
ਪੈਗੰਬਰ ਜਾਂ ਸਰੀਮੈਕਸ	ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮਾਂ-ਲੜੀ	ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲਾ ਸਰੋਤ	ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹੰਗਾਮੇ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ-ਮੌਸਮੀਤਾ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ [2]।
ਕਲਾਉਡ ਆਟੋਐਮਐਲ	ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਗਤੀ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ	ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ	ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ + ਮਾਡਲ ਚੋਣ - ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ (ਬਿੱਲ ਦੇਖੋ)।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ	ਸ਼ਾਸਨ-ਭਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ	ਲਾਇਸੈਂਸ-ਅਧਾਰਿਤ	ਵਰਕਫਲੋ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ-ਰਹਿਤ DIY, ਵਧੇਰੇ ਪੈਮਾਨੇ-ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ।

ਪ੍ਰੀਡਿਕਟਿਵ ਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੀਸਕ੍ਰਿਪਟਿਵ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ 🧭

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ । ਨੁਸਖ਼ੇਬਾਜ਼ੀ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ , ਅਜਿਹੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜੋ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਮਾਜ ਨੁਸਖ਼ੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ [5] ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੁਸਖ਼ੇ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜੋ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ 📊

ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਚੁਣੋ:

ਵਰਗੀਕਰਨ
- ਜਦੋਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
- ਜਦੋਂ ਮਿਸ ਕਰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹੋਰ ਸੱਚੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਯਾਦ ਕਰੋ
- AUC-ROC ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਵਿੱਚ ਰੈਂਕ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ
- ਸਮੁੱਚੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਲਈ RMSE/MAE
- MAPE ਜਦੋਂ ਸਾਪੇਖਿਕ ਗਲਤੀਆਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
- ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਤੁਲਨਾਤਮਕਤਾ ਲਈ MASE, sMAPE
- ਕਵਰੇਜ - ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਬੈਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚਾਈ ਹੈ?

ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਪਸੰਦ ਹੈ: ਉਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਬਜਟ ਦੇ ਗਲਤ ਹੋਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ।

ਤੈਨਾਤੀ ਹਕੀਕਤ - ਵਹਿਣਾ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ 🌦️

ਮਾਡਲ ਡਿਗਰੇਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਵਿਵਹਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਫਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਦੁਨੀਆ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪ ਡ੍ਰਿਫਟ , ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ [1]।

ਸੰਕਲਪ ਵਹਾਅ - ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਕੱਲ੍ਹ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਹੁਣ ਕੱਲ੍ਹ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ - ਇਨਪੁਟ ਵੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਸੈਂਸਰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਖੋਜੋ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੋ।

ਵਿਹਾਰਕ ਪਲੇਬੁੱਕ: ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ, ਇੱਕ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕੈਡੈਂਸ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦੇ।

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਕਫਲੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਾਪੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ 📝

ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ - ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੱਦਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰੋਗੇ?
ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ - ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰੋ।
ਸਪਲਿਟ - ਟ੍ਰੇਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਹੋਲਡਆਉਟ ਟੈਸਟ।
ਬੇਸਲਾਈਨ - ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਰੁੱਖ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਅਸਹਿਜ ਸੱਚਾਈਆਂ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ [3]।
ਸੁਧਾਰ - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤੀਕਰਨ।
ਸ਼ਿਪ - ਇੱਕ API ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਜਾਂ ਬੈਚ ਜੌਬ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਿਖਦਾ ਹੈ।
ਘੜੀ - ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਲਾਰਮ, ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਟਰਿਗਰ [1]।

ਜੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਹੈ - ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟਿੰਨੀ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪੈਟਰਨ - ਤੇਜ਼ ਹਿੱਟ 🧩

ਸਾਰਣੀ ਰਿਕਾਰਡ - ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਘਰੇਲੂ ਮੈਦਾਨ [3]।
ਸਮਾਂ-ਲੜੀ - ਅਕਸਰ ML ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੁਝਾਨ/ਮੌਸਮੀਤਾ/ਰਹਿਤ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਘਾਤਕ ਸਮੂਥਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਤਰੀਕੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਸਲਾਈਨ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ [2]।
ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ - ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਾਰਣੀ ਵਾਂਗ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ।
ਗ੍ਰਾਫ਼ - ਗਾਹਕ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਡਿਵਾਈਸ ਸਬੰਧ - ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਮਾਡਲ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਓਵਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਹੈ।

ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਰੇਲਿੰਗ - ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ 🛑

ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ - ਘੱਟ-ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਸੰਦਰਭ ਅਸਮਾਨ ਗਲਤੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ [1]।
ਲੀਕੇਜ - ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜ਼ਹਿਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਕਲੀ ਸਬੰਧ - ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟਾਂ 'ਤੇ ਜੁੜੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ - ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ, ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਉਦਾਸ।
ਸ਼ਾਸਨ - ਵੰਸ਼, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ - ਬੋਰਿੰਗ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ [1]।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਜਹਾਜ਼ ਲੈਂਡ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਕਰਜ਼ਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਕਹੋ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਾਵਨਾ ਸਮਝ ਆ ਜਾਵੇਗੀ।

ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ: ਹਿੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ⏱️

ਮੰਗ, ਊਰਜਾ ਲੋਡ, ਜਾਂ ਵੈੱਬ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਸੋਚ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਲ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਅਸਥਾਈ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮੌਸਮੀ-ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਵਿਘਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਘਾਤਕ ਸਮੂਥਿੰਗ ਜਾਂ ARIMA-ਪਰਿਵਾਰਕ ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ, ਬੂਸਟਡ ਟ੍ਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਛੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੈਲੰਡਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿਊਨ ਕੀਤੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਵੀ ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਪਤਲਾ ਜਾਂ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੈਂਡਬੁੱਕ ਇਹਨਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੰਘਦੀਆਂ ਹਨ [2]।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਾਲੇ ਛੋਟੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ 💬

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ AI ਕੀ ਹੈ? ML ਪਲੱਸ ਅੰਕੜੇ ਜੋ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਮਾਨ ਭਾਵਨਾ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਰਕਫਲੋ [5] ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ? ਰਚਨਾ ਬਨਾਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ [4]।
ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉੱਚ-ROI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਰੁੱਖਾਂ ਜਾਂ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਵਧਾਓ [3]।
ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਕੀ? ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ - ਉਹ ਪੱਖਪਾਤ, ਵਹਿਣ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ [1]।

ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ। ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ!🎯

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਰਹੱਸਮਈ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕੱਲ੍ਹ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਉੱਥੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮਾਪੋ। ਅਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖੋ - ਮਾਡਲ ਦੁੱਧ ਵਾਂਗ ਪੁਰਾਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਵਾਈਨ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ - ਇਸ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਨਿਮਰਤਾ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਹਵਾਲੇ

NIST - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF 1.0)। ਲਿੰਕ
NIST ITL - ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਹੈਂਡਬੁੱਕ: ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ। ਲਿੰਕ
scikit-learn - ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਾਈਡ। ਲਿੰਕ
NIST - AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ: ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ। ਲਿੰਕ
ਜਾਣਕਾਰੀ - ਸੰਚਾਲਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ)। ਲਿੰਕ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ

ਬਲੌਗ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ

ਦੇਸ਼/ਖੇਤਰ