AI-For-Beginners/translations/pa/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab
localizeflow[bot] 0a9890ad15 chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 201 changes) 2026-01-30 01:39:02 +00:00
..
LabFrameworks.ipynb 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-28 09:56:50 +00:00
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 201 changes) 2026-01-30 01:39:02 +00:00

README.md

ਪਾਈਟਾਰਚ/ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕਰਨ

AI ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਕਰਿਕੁਲਮ ਤੋਂ ਲੈਬ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ।

ਕੰਮ

ਪਾਈਟਾਰਚ ਜਾਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦੋ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰੋ, ਇੱਕ-ਪਤਰੀ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪਤਰੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ:

  1. ਆਇਰਿਸ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆ - ਇਹ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੇਬੂਲਰ ਇਨਪੁਟ ਡਾਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ 4 ਗਿਣਤੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਇਰਿਸ ਨੂੰ 3 ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
  2. MNIST ਹੱਥ ਨਾਲ ਲਿਖੇ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੇਖ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਹੀਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੋਟਬੁੱਕ

ਲੈਬ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ LabFrameworks.ipynb ਖੋਲ੍ਹੋ।

ਅਸਵੀਕਰਤਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚੀਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।