ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਮੰਗ, ਵੰਡ ਕੇਂਦਰਾਂ 'ਤੇ ਲੋਡ, ਉਤਪਾਦ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੜੀ

ਲੇਖ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ, ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਮੰਗ, ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ ਲੋਡ, ਸੜਕ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਆਉ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਏ.

1) ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ.

ਟੀਚਾ: ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਸਟਾਫ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ।

ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਮਾਨ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਜਾਣਦਿਆਂ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਤਿਆਰ ਕਰਾਂਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲਾਗਤਾਂ ਵਾਲੇ ਸਟਾਫ ਦੀ ਕਾਫੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇ।

2) ਡਿਲਿਵਰੀ ਸੇਵਾ 'ਤੇ ਲੋਡ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

ਟੀਚਾ: ਪੀਕ ਲੋਡ ਦੌਰਾਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਦੇ ਢਹਿ ਜਾਣ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ।

ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਆਰਡਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਰੀਅਰਾਂ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਲਿਆਓ।

3) ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ 'ਤੇ ਲੋਡ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

ਟੀਚਾ: ਮਜ਼ਦੂਰੀ ਫੰਡ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ।

ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ, ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਉਣਾ।

4) ਆਵਾਜਾਈ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

ਟੀਚਾ: ਸਥਿਰ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਸਰਵਰਾਂ ਅਤੇ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਓ। ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਟੀਵੀ ਸੀਰੀਜ਼ ਜਾਂ ਫੁੱਟਬਾਲ ਮੈਚ ਦੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਰ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਤੁਹਾਡੀ ਸੇਵਾ ਕਰੈਸ਼ ਨਾ ਹੋਵੇ 😉

5) ATM ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

ਟੀਚਾ: ATM ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਨਕਦੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨਾ

6) ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ

ਟੀਚਾ: ਨਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋ।

ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਕਈ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।

ਹੱਲ: ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਉਸ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਿੱਚ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਸੀਂ ਲਾਈਫ ਹੈਕ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਪਿਛਲੇ ਲੇਖ.

7) ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ

ਟੀਚਾ: ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
ਹੱਲ: ਜੇਕਰ ਮਾਪਿਆ ਮੁੱਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਭਰੋਸੇ ਅੰਤਰਾਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਿਗਾੜ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਊਰਜਾ ਪਲਾਂਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਦੂਰੀ ਦੇ ਵਰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ 😉

ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ

1) ਮੂਵਿੰਗ ਔਸਤ

ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮੂਵਿੰਗ ਔਸਤ ਹੈ। ਆਉ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੀਏ। 10 ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਪਹੁੰਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਮੁੱਲ ਵਧੇਰੇ ਭਾਰ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਿਤੀ ਦੀ ਦੂਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਗੁਣਾਂਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ W ਗੁਣਾਂਕ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਰ ਆਖਰੀ 2 ਦਿਨਾਂ ਅਤੇ ਦਾਖਲੇ ਦੇ ਦਿਨਾਂ 'ਤੇ ਡਿੱਗ ਸਕੇ।

ਚੱਕਰਵਾਤੀ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ

ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੱਕਰਵਾਤੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ, ਮਿਤੀ, ਪਿਛਲੀਆਂ ਛੁੱਟੀਆਂ, ਆਦਿ ਨਾਲ ਸੰਜੋਗ।

ਚੌਲ. 1. ਰੁਝਾਨ, ਮੌਸਮੀ ਹਿੱਸੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਵਿਘਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

ਘਾਤਕ ਸਮੂਥਿੰਗ ਚੱਕਰੀ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਹੈ।

ਆਓ 3 ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ

1. ਸਧਾਰਨ ਸਮੂਥਿੰਗ (ਭੂਰੇ ਮਾਡਲ)

ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਆਖਰੀ 2 ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਜ਼ਨ ਔਸਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

2. ਡਬਲ ਸਮੂਥਿੰਗ (ਹੋਲਟ ਮਾਡਲ)

ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਕਾਇਆ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਅਤੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ® ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ (d) ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। y ਦਾ ਅੰਤਮ ਮੁੱਲ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ਹੈ।

3. ਟ੍ਰਿਪਲ ਸਮੂਥਿੰਗ (ਹੋਲਟ-ਵਿੰਟਰ ਮਾਡਲ)

ਟ੍ਰਿਪਲ ਸਮੂਥਿੰਗ ਵੀ ਮੌਸਮੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।

ਟ੍ਰਿਪਲ ਸਮੂਥਿੰਗ ਲਈ ਫਾਰਮੂਲੇ।

ARIMA ਅਤੇ SARIMA ਐਲਗੋਰਿਦਮ

ARIMA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੌਜੂਦਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਹੈ।

SARIMA - ਇੱਕ ਮੌਸਮੀ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਨਾਲ ਲੜੀ ਲਈ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ। SARIMAX ਇੱਕ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ARIMA ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਜਾਂ ਅੰਤਰ-ਸਟੇਸ਼ਨਰੀ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਲਈ ARIMA ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲੜੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅੱਗੇ, ਲੜੀ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ARMA ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ARMA ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਹੈ।

ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਲੜੀ ਸਥਿਰ ਹੋਵੇ, ਯਾਨੀ. ਮਤਲਬ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਹੀਂ ਬਦਲੀ। ਜੇਕਰ ਲੜੀ ਗੈਰ-ਸਟੇਸ਼ਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

XGBoost - ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿੱਥੇ ਹੋਵਾਂਗੇ?

ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਲੜੀ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਗਟਾਈ ਬਣਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕਾਰਕ (ਪ੍ਰਬੰਧਕ, ਮੌਸਮ, ਆਦਿ) ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੂਸਟਿੰਗ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ SVM।

ਟੀਮ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਡੇਟਾ 4, ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੀ ਲਾਗਤ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲਾਗਤ, ਏਟੀਐਮ ਨੈਟਵਰਕ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ SARIMA ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਹੀ ਢੁਕਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਅਗਲੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ।

ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਲੇਖ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹਨ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਓ, ਜਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਅਗਲੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਬਾਰੇ ਲਿਖਣਾ ਹੈ।

ਸਿਰਫ਼ ਰਜਿਸਟਰਡ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੀ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਾਈਨ - ਇਨ, ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ.

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ?

• ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ

• ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ

• ਸਪੀਚ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

• DNN ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

• ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਖੋਜ

• ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ML, ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ

17 ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਵੋਟ ਪਾਈ। 3 ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਰਹੇਜ਼ ਰਹੇ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com