ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ'] ", 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ', ' [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ\', \'ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵੰਡ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈਨਤੀਜੇ. \\n\\nਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬੇਯਸ ਥਿਊਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈਅਨੁਮਾਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ) ਸਬੂਤ (ਡੇਟਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ (ਜਿਸ ਨੂੰ "ਪੋਸਟਰੀਅਰ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇਉਲਟ ਪਰਿਕਲਪਨਾ (ਜਿਸ ਨੂੰ "ਪੂਰਵ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਬੂਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\nਬੇਜ਼ੀਅਨ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਉਹ ਪਹੁੰਚ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਬਏਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ? ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ', ' [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ\', \'ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵੰਡ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈਨਤੀਜੇ. \\n\\nਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬੇਯਸ ਥਿਊਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈਅਨੁਮਾਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ) ਸਬੂਤ (ਡੇਟਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ (ਜਿਸ ਨੂੰ "ਪੋਸਟਰੀਅਰ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇਉਲਟ ਪਰਿਕਲਪਨਾ (ਜਿਸ ਨੂੰ "ਪੂਰਵ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਬੂਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\nਬੇਜ਼ੀਅਨ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਉਹ ਪਹੁੰਚ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।\',\' ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏ. ਆਈ.) ਮਾਡਲ, ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \\n\\nਸ਼ਬਦ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਇਹਨਾਂ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।ਮਾਡਲਿੰਗ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ"ਸਵੈ-ਧਿਆਨ", ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ "ਪ੍ਰਾਈਰਜ਼", ਜੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹਨਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨਤੱਤਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ।ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਉਤਰਾਈ \'] ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ', ' [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ\', \'ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵੰਡ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈਨਤੀਜੇ. \\n\\nਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬੇਯਸ ਥਿਊਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈਅਨੁਮਾਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ) ਸਬੂਤ (ਡੇਟਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ (ਜਿਸ ਨੂੰ "ਪੋਸਟਰੀਅਰ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇਉਲਟ ਪਰਿਕਲਪਨਾ (ਜਿਸ ਨੂੰ "ਪੂਰਵ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਬੂਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\nਬੇਜ਼ੀਅਨ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਉਹ ਪਹੁੰਚ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।\',\' ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏ. ਆਈ.) ਮਾਡਲ, ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \\n\\nਸ਼ਬਦ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਇਹਨਾਂ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।ਮਾਡਲਿੰਗ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ"ਸਵੈ-ਧਿਆਨ", ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ "ਪ੍ਰਾਈਰਜ਼", ਜੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹਨਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨਤੱਤਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ।ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।\'ਡਿਸੈਂਟ\', ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗਲਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਜਾਂ ਵਜ਼ਨ) ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪਡ਼ਾਅ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਡੇਟਾਸੇਟ। ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਜਾਂ ਵਜ਼ਨ) ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਕੇ ਇਸ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।ਦੁਹਰਾਓ (ਜਾਂ ਯੁਗ), ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਉੱਤੇ ਕਨਵਰਜ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗਲਤੀ ਬਾਰੇ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ। ", \'ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, ਧੰਨਵਾਦ\'] ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅੰਕਡ਼ੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ, ਧੰਨਵਾਦ \n ']