ਜ਼ੀਰੋ-ਲੇਬਲ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਜ਼ੀਰੋ-ਲੇਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲੱਭਣ ਲਈ unsupervised learning ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਬਣਤਰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
- ਉਹ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ AI ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦੇਸ਼ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇਨਸਾਨਾਂ ਵਾਂਗ ਸਿੱਖਣ। ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਸਰੋਤ: https://dev.to/paperium/towards-zero-label-language-learning-3omp
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi