ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਸੀ + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?'] ", 'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', \'ਹੈਲੋ! ਯਕੀਨਨ, ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ C + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟ੍ਰਾਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n\\n\\n\' cpp\\ n#include<ਆਈਓਸਟ੍ਰੀਮ>\\n#include <ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ>\\n#include <ਐਲਗੋਰਿਦਮ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ NAME _ 2 {\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦਾ ਰੂਟ ਨੋਡ \\n ਨੋਡ * ਰੂਟ _; \\n\\n//ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ \\n ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ <T, ਨੋਡ *> ਵਰਡ _ ਮੈਪ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੰਬਾਈ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _; \\n\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; \\n\\n// Aਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਈ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ \\n ਵੋਇਡ ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ * ਨੋਡ) {\\n ਜੇਕਰ (ਨੋਡ = = ਨਲਪਟਰ) {\\n ਰਿਟਰਨ; \\n} \\n std:: cout <<ਨੋਡ-> ਸ਼ਬਦ <<<"; \\n ਲਈ(ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡਃ ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ) {\\n ਜੇਕਰ (ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ <ਕਪੈਸਿਟੀ _) {\\n ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਵਰਡ] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਵਰਡ, ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ); \\n ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ + +; \\n} ਹੋਰ{\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨਕਸ਼ਾ _ [ਸ਼ਬਦ]-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ + +; \\n} \\n ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _-1]); \\n} \\n\\nਪਬਲਿਕਃ \\n NAME _ 2 (ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ): root _ (nullptr), ਸ਼ਬਦ _ ਮੈਪ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, 0), ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ),ਸਮਰੱਥਾ _ (ਸਮਰੱਥਾ), ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ (0) {} \\n\\n// ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ \\n ਖ਼ਾਲੀ ਸੰਮਿਲਨ (T ਸ਼ਬਦ) {\\n ਜੇਕਰ (ਸ਼ਬਦ = = ") {\\n ਵਾਪਸੀ; \\n} \\n ਜੇਕਰ(word_map_.count (ਸ਼ਬਦ) = = 0) {\\n ਰੂਟ _ = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਰੂਟ _); \\n} ਹੋਰ {\\n ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡ _ ਨੋਡ = ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਸ਼ਬਦ]; \\n ਲਈ (ਇੰਟ i = 0; i <ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; i + +) {\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [i] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n} \',\' ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ, ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \'] ', 'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', \'ਹੈਲੋ! ਯਕੀਨਨ, ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ C + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟ੍ਰਾਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n\\n\\n\' cpp\\ n#include<ਆਈਓਸਟ੍ਰੀਮ>\\n#include <ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ>\\n#include <ਐਲਗੋਰਿਦਮ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ NAME _ 2 {\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦਾ ਰੂਟ ਨੋਡ \\n ਨੋਡ * ਰੂਟ _; \\n\\n//ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ \\n ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ <T, ਨੋਡ *> ਵਰਡ _ ਮੈਪ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੰਬਾਈ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _; \\n\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; \\n\\n// Aਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਈ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ \\n ਵੋਇਡ ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ * ਨੋਡ) {\\n ਜੇਕਰ (ਨੋਡ = = ਨਲਪਟਰ) {\\n ਰਿਟਰਨ; \\n} \\n std:: cout <<ਨੋਡ-> ਸ਼ਬਦ <<<"; \\n ਲਈ(ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡਃ ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ) {\\n ਜੇਕਰ (ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ <ਕਪੈਸਿਟੀ _) {\\n ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਵਰਡ] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਵਰਡ, ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ); \\n ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ + +; \\n} ਹੋਰ{\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨਕਸ਼ਾ _ [ਸ਼ਬਦ]-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ + +; \\n} \\n ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _-1]); \\n} \\n\\nਪਬਲਿਕਃ \\n NAME _ 2 (ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ): root _ (nullptr), ਸ਼ਬਦ _ ਮੈਪ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, 0), ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ),ਸਮਰੱਥਾ _ (ਸਮਰੱਥਾ), ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ (0) {} \\n\\n// ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ \\n ਖ਼ਾਲੀ ਸੰਮਿਲਨ (T ਸ਼ਬਦ) {\\n ਜੇਕਰ (ਸ਼ਬਦ = = ") {\\n ਵਾਪਸੀ; \\n} \\n ਜੇਕਰ(word_map_.count (ਸ਼ਬਦ) = = 0) {\\n ਰੂਟ _ = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਰੂਟ _); \\n} ਹੋਰ {\\n ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡ _ ਨੋਡ = ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਸ਼ਬਦ]; \\n ਲਈ (ਇੰਟ i = 0; i <ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; i + +) {\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [i] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n} \',\' ਮਹਾਨ, ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਅਨੁਮਾਨ ਹੈਸਬੂਤ ਜਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।ਹੱਲ ਕਰਨਾ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਡਕਟਿਵ, ਡਿਡਕਟਿਵ ਅਤੇ ਅਬਡਕਟਿਵ ਤਰਕ। ਇੰਡਕਟਿਵ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਰਵ ਸਧਾਰਨਕਰਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਤ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਲਬਧ ਸਬੂਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ, ਜਿੱਥੇ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ,ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨ, ਕਾਨੂੰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। \',\' ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ? \' ', 'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', \'ਹੈਲੋ! ਯਕੀਨਨ, ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ C + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟ੍ਰਾਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n\\n\\n\' cpp\\ n#include<ਆਈਓਸਟ੍ਰੀਮ>\\n#include <ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ>\\n#include <ਐਲਗੋਰਿਦਮ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ NAME _ 2 {\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦਾ ਰੂਟ ਨੋਡ \\n ਨੋਡ * ਰੂਟ _; \\n\\n//ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ \\n ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ <T, ਨੋਡ *> ਵਰਡ _ ਮੈਪ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੰਬਾਈ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _; \\n\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; \\n\\n// Aਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਈ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ \\n ਵੋਇਡ ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ * ਨੋਡ) {\\n ਜੇਕਰ (ਨੋਡ = = ਨਲਪਟਰ) {\\n ਰਿਟਰਨ; \\n} \\n std:: cout <<ਨੋਡ-> ਸ਼ਬਦ <<<"; \\n ਲਈ(ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡਃ ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ) {\\n ਜੇਕਰ (ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ <ਕਪੈਸਿਟੀ _) {\\n ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਵਰਡ] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਵਰਡ, ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ); \\n ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ + +; \\n} ਹੋਰ{\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨਕਸ਼ਾ _ [ਸ਼ਬਦ]-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ + +; \\n} \\n ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _-1]); \\n} \\n\\nਪਬਲਿਕਃ \\n NAME _ 2 (ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ): root _ (nullptr), ਸ਼ਬਦ _ ਮੈਪ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, 0), ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ),ਸਮਰੱਥਾ _ (ਸਮਰੱਥਾ), ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ (0) {} \\n\\n// ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ \\n ਖ਼ਾਲੀ ਸੰਮਿਲਨ (T ਸ਼ਬਦ) {\\n ਜੇਕਰ (ਸ਼ਬਦ = = ") {\\n ਵਾਪਸੀ; \\n} \\n ਜੇਕਰ(word_map_.count (ਸ਼ਬਦ) = = 0) {\\n ਰੂਟ _ = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਰੂਟ _); \\n} ਹੋਰ {\\n ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡ _ ਨੋਡ = ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਸ਼ਬਦ]; \\n ਲਈ (ਇੰਟ i = 0; i <ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; i + +) {\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [i] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n} \',\' ਮਹਾਨ, ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਅਨੁਮਾਨ ਹੈਸਬੂਤ ਜਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।ਹੱਲ ਕਰਨਾ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਡਕਟਿਵ, ਡਿਡਕਟਿਵ ਅਤੇ ਅਬਡਕਟਿਵ ਤਰਕ। ਇੰਡਕਟਿਵ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਰਵ ਸਧਾਰਨਕਰਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਤ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਲਬਧ ਸਬੂਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ, ਜਿੱਥੇ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ,ਵਿਗਿਆਨ, ਕਾਨੂੰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਸਮੇਤ \',\' ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ? \',\' AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣਾ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਮਾਨ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਦਿ। ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨਜ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਏ. ਆਈ. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ. \',\' ਕੇਰਾ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਟੀ. ਐੱਮ. ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \' ', 'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', \'ਹੈਲੋ! ਯਕੀਨਨ, ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ C + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟ੍ਰਾਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n\\n\\n\' cpp\\ n#include<ਆਈਓਸਟ੍ਰੀਮ>\\n#include <ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ>\\n#include <ਐਲਗੋਰਿਦਮ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ NAME _ 2 {\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦਾ ਰੂਟ ਨੋਡ \\n ਨੋਡ * ਰੂਟ _; \\n\\n//ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ \\n ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ <T, ਨੋਡ *> ਵਰਡ _ ਮੈਪ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੰਬਾਈ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _; \\n\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; \\n\\n// Aਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਈ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ \\n ਵੋਇਡ ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ * ਨੋਡ) {\\n ਜੇਕਰ (ਨੋਡ = = ਨਲਪਟਰ) {\\n ਰਿਟਰਨ; \\n} \\n std:: cout <<ਨੋਡ-> ਸ਼ਬਦ <<<"; \\n ਲਈ(ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡਃ ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ) {\\n ਜੇਕਰ (ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ <ਕਪੈਸਿਟੀ _) {\\n ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਵਰਡ] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਵਰਡ, ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ); \\n ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ + +; \\n} ਹੋਰ{\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨਕਸ਼ਾ _ [ਸ਼ਬਦ]-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ + +; \\n} \\n ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _-1]); \\n} \\n\\nਪਬਲਿਕਃ \\n NAME _ 2 (ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ): root _ (nullptr), ਸ਼ਬਦ _ ਮੈਪ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, 0), ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ),ਸਮਰੱਥਾ _ (ਸਮਰੱਥਾ), ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ (0) {} \\n\\n// ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ \\n ਖ਼ਾਲੀ ਸੰਮਿਲਨ (T ਸ਼ਬਦ) {\\n ਜੇਕਰ (ਸ਼ਬਦ = = ") {\\n ਵਾਪਸੀ; \\n} \\n ਜੇਕਰ(word_map_.count (ਸ਼ਬਦ) = = 0) {\\n ਰੂਟ _ = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਰੂਟ _); \\n} ਹੋਰ {\\n ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡ _ ਨੋਡ = ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਸ਼ਬਦ]; \\n ਲਈ (ਇੰਟ i = 0; i <ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; i + +) {\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [i] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n} \',\' ਮਹਾਨ, ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਅਨੁਮਾਨ ਹੈਸਬੂਤ ਜਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।ਹੱਲ ਕਰਨਾ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਡਕਟਿਵ, ਡਿਡਕਟਿਵ ਅਤੇ ਅਬਡਕਟਿਵ ਤਰਕ। ਇੰਡਕਟਿਵ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਰਵ ਸਧਾਰਨਕਰਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਤ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਲਬਧ ਸਬੂਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ, ਜਿੱਥੇ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ,ਵਿਗਿਆਨ, ਕਾਨੂੰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਸਮੇਤ \',\' ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ? \',\' AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣਾ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਮਾਨ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਦਿ। ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨਜ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਏ. ਆਈ. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ. \',\' ਕੇਰਾ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਟੀ. ਐੱਮ. ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਕੇਰਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅਤੇਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਐੱਲਐੱਸਟੀਐੱਮ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਐੱਲਐੱਸਟੀਐੱਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਉੱਤੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਮ। ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਮਾਡਲ ਦੇ "ਫਿੱਟ ()" ਢੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਟੀ. ਐੱਮ. ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ -ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦਃ \\n\\n1. ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੋਡ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰੋ। \\n2. ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਕੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ।ਸੋਧਾਂ. \\n3. "ਫਿੱਟ ()" ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। \\n4. ਉੱਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੰਮ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।\'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ 3 ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜੋ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਾ ਲਈ ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਟੀ. ਐੱਮ. ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ?\' ', 'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', \'ਹੈਲੋ! ਯਕੀਨਨ, ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ C + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟ੍ਰਾਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n\\n\\n\' cpp\\ n#include<ਆਈਓਸਟ੍ਰੀਮ>\\n#include <ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ>\\n#include <ਐਲਗੋਰਿਦਮ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ NAME _ 2 {\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦਾ ਰੂਟ ਨੋਡ \\n ਨੋਡ * ਰੂਟ _; \\n\\n//ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ \\n ਅਨਆਰਡਰਡ _ ਮੈਪ <T, ਨੋਡ *> ਵਰਡ _ ਮੈਪ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੰਬਾਈ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _; \\n\\n// ਟ੍ਰਾਈ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ _; \\n\\n/ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\n ਹਸਤਾਖਰ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੰਟ ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; \\n\\n// Aਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਈ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ \\n ਵੋਇਡ ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ * ਨੋਡ) {\\n ਜੇਕਰ (ਨੋਡ = = ਨਲਪਟਰ) {\\n ਰਿਟਰਨ; \\n} \\n std:: cout <<ਨੋਡ-> ਸ਼ਬਦ <<<"; \\n ਲਈ(ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡਃ ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ) {\\n ਜੇਕਰ (ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ <ਕਪੈਸਿਟੀ _) {\\n ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਵਰਡ] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਵਰਡ, ਨੋਡ-> ਚਿਲਡਰਨ); \\n ਵਰਡ _ ਕਾਊਂਟ _ + +; \\n} ਹੋਰ{\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨਕਸ਼ਾ _ [ਸ਼ਬਦ]-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ + +; \\n} \\n ਟ੍ਰੈਵਰਸ (ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _-1]); \\n} \\n\\nਪਬਲਿਕਃ \\n NAME _ 2 (ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇੰਟ ਸਮਰੱਥਾ): root _ (nullptr), ਸ਼ਬਦ _ ਮੈਪ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ, 0), ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ _ (ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ),ਸਮਰੱਥਾ _ (ਸਮਰੱਥਾ), ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _ (0) {} \\n\\n// ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ \\n ਖ਼ਾਲੀ ਸੰਮਿਲਨ (T ਸ਼ਬਦ) {\\n ਜੇਕਰ (ਸ਼ਬਦ = = ") {\\n ਵਾਪਸੀ; \\n} \\n ਜੇਕਰ(word_map_.count (ਸ਼ਬਦ) = = 0) {\\n ਰੂਟ _ = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਰੂਟ _); \\n} ਹੋਰ {\\n ਕਾਂਸਟ ਆਟੋ ਅਤੇ ਵਰਡ _ ਨੋਡ = ਵਰਡ _ ਮੈਪ _ [ਸ਼ਬਦ]; \\n ਲਈ (ਇੰਟ i = 0; i <ਸ਼ਬਦ _ ਗਿਣਤੀ _; i + +) {\\n ਸ਼ਬਦ _ ਨੋਡ-> ਬੱਚੇ [i] = ਨਵਾਂ ਨੋਡ (ਸ਼ਬਦ, ਨਲਪਟਰ); \\n} \',\' ਮਹਾਨ, ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਅਨੁਮਾਨ ਹੈਸਬੂਤ ਜਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।ਹੱਲ ਕਰਨਾ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਡਕਟਿਵ, ਡਿਡਕਟਿਵ ਅਤੇ ਅਬਡਕਟਿਵ ਤਰਕ। ਇੰਡਕਟਿਵ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਰਵ ਸਧਾਰਨਕਰਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਤ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਲਬਧ ਸਬੂਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ, ਜਿੱਥੇ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ,ਵਿਗਿਆਨ, ਕਾਨੂੰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਸਮੇਤ \',\' ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਕੀ? \',\' AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣਾ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਮਾਨ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਦਿ। ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨਜ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਏ. ਆਈ. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ. \',\' ਕੇਰਾ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਟੀ. ਐੱਮ. ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਕੇਰਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅਤੇਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਐੱਲਐੱਸਟੀਐੱਮ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਐੱਲਐੱਸਟੀਐੱਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਉੱਤੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਮ। ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਮਾਡਲ ਦੇ "ਫਿੱਟ ()" ਢੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਟੀ. ਐੱਮ. ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ -ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦਃ \\n\\n1. ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੋਡ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰੋ। \\n2. ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਕੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ।ਸੋਧਾਂ. \\n3. "ਫਿੱਟ ()" ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। \\n4. ਉੱਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੰਮ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।\'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ 3 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਾ ਲਈ ਐੱਲਐੱਸਟੀਐੱਮ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ?\', \'ਹਾਂ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਐੱਲਐੱਸਟੀਐੱਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਹੈ?ਪਾਈਥਨ 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ tensorflow.keras.models ਇੰਪੋਰਟ ਲੋਡ _ ਮਾਡਲ ਤੋਂ tf\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ \'ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਟੈਂਸਰਫਲੋ\',ਟ੍ਰੇਨ _ ਟੈਸਟ _ ਸਪਲਿਟ \\nfrom tensorflow.keras.layers ਇੰਪੋਰਟ ਐਂਬੈਡਿੰਗ, LSTM, ਡੈਂਸ\\nfrom tensorflow.keras.preprocessing.sequence ਇੰਪੋਰਟtensorflow.keras.preprocessing.text ਇੰਪੋਰਟ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ ਤੋਂ tensorflow.keras.utils ਇੰਪੋਰਟ ਤੋਂ _ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਨੂੰ _ n\\n #ਤੋਂ ਨਾਮ _ 3 _ ਤਰਤੀਬ ਦਾ ਮਾਰਗ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੇਟ \\nਮੋਡੈਲ _ ਪਾਥ = "ਪਾਥ/ਟੂ/ਪ੍ਰੀ-ਟਰੇਨਡ/ਮਾਡਲ. h5" \\nnew _ ਡੇਟਾਸੇਟ = "ਪਾਥ/ਟੂ/ਨਿਊ/ਡੇਟਾਸੇਟ" \\n\\n #ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋਮਾਡਲ ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੇਟ \\nਮੋਡੈਲ = ਲੋਡ _ ਮਾਡਲ (ਮਾਡਲ _ ਪਾਥ) \\nX _ ਟ੍ਰੇਨ, X _ ਵੈਲ, X _ ਟੈਸਟ = ਟ੍ਰੇਨ _ ਟੈਸਟ _ ਸਪਲਿਟ (ਨਵਾਂ _ ਡੇਟਾਸੇਟ, ਟੈਸਟ _ ਸਾਈਜ਼ = 0.3, ਰੈਂਡਮ _ ਸਟੇਟ = 42) \\n\\n #ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰੋ \\ntokeniser =ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ (ਨੰਬਰ _ ਸ਼ਬਦ = 10000)\\ntokenizer.fit_on_texts (ਨਵਾਂ _ ਡੇਟਾਸੇਟ) \\nX _ ਟ੍ਰੇਨ = tokenizer.texts_to_sequences (X _ ਟ੍ਰੇਨ) \\nX _ ਵੈਲ =tokenizer.texts_to_sequences (X _ ਵੈਲ) \\ny _ ਟ੍ਰੇਨ = ਤੋਂ _ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ (X _ ਟ੍ਰੇਨ, num _ ਕਲਾਸਾਂ = 3) \\ny _ ਵੈਲ = ਤੋਂ _ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ (X _ ਵੈਲ, num _ ਕਲਾਸਾਂ = 3) \\n\\n #NAME _ 3ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਲੰਬਾਈ ਲਈ ਤਰਤੀਬ \\nmax _ ਲਂਬਾਈ = 512\\nX _ ਟ੍ਰੇਨ = NAME _ 3 _ ਤਰਤੀਬ (X _ ਟ੍ਰੇਨ, ਪੈਡਿੰਗ =\\\'ਪੋਸਟ\', ਮੈਕਸਲੇਨ = ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ) \\nX _ ਵੈਲ =ਨਾਮ _ 3 _ ਤਰਤੀਬ (X _ ਵੈਲ, ਪੈਡਿੰਗ = \'ਪੋਸਟ\', ਮੈਕਸਲੇਨ = ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ) \\n\\n #ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।ਮਾਡਲ\\nmodel.summary ()\\nmodel.load_weights (ਮਾਡਲ _ ਪਾਥ)\\nmodel.trainable = ਗਲਤ \\n\\n #ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \\nlstm _ ਮਾਡਲ =tf.keras.models.Sequential (\\n [\\n #ਇੰਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਤੋਂ \',\' ਨਾਮ _ 4, ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 5 ਨਾਮ _ 6 ਸਕੇਟਰ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \') ', 'ਨਾਮ _ 1, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ c + + ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \n ']