ਇਸ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਨੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਵੇਰਵੇ ਦਿੱਤੇ ਹਨ। ਆਉ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਸ ਬਲੌਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਈਏ ਕਿ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਟੇਕਅਵੇ ਹੈ
- ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ? ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ? ਪਰ, ਹੁਣ ਉੱਦਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਆਮ ਆਦਮੀ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਸਵੈਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਟੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਉਪ-ਡੋਮੇਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵੀ ਹਨ। ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
