ਵੱਡੀ ਖ਼ਬਰ
ਇਸ ਹਫਤੇ, ਗੂਗਲ ਰਿਸਰਚ ਨੇ ਨਿੱਜਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਧਾਨਤਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਐਨਾਲੇਟਿਕਸ ਪਦਧਤੀ ਦਾ ਪਰਚਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ-ਟਰਸਟ ਐਗ੍ਰੇਗੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਨਿੱਜਤਾ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਦੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਾਟਾ ਪੌਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਨਿੱਜਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਐਸੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਚੋਰੀ ਆਮ ਹੈ। ਜ਼ੀਰੋ-ਟਰਸਟ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਿੱਜਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ ਇੱਥੇ.
ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਐੱਲਐਲਐਮ ਨੂੰ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਬਣਾਉਣਾ: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤਰੀਕਾ
ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੋਚਿਆ। ਇਹ ਤਰੀਕਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਬ-ਟਾਰਗੇਟਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਣਜਾਣਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ: ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਐੱਲਐਲਐਮ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਦਾਅਵੇ ਵਾਲੇ ਮਾਹੌਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ ਇੱਥੇ.
ਪਾਇਟੋਰਚ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲੂਪਾਂ ਲਈ ਡਿਬੱਗਰ: ਇੱਕ ਖੇਡ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ
ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਕ ਨੇ ਪਾਇਟੋਰਚ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਬੱਗਰ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਵੈਣਿਸ਼ਿੰਗ ਗ੍ਰੇਡੀਅੰਟਸ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਅਨੋਮਾਲੀ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਵੈਸਰੀਣ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਲੂਪ ਫੇਲ ਹੋਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ: ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡਿਬੱਗਿੰਗ ਟੂਲ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਗਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਦੇਖੋ ਇੱਥੇ.
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਡਾਟਾਸੈਟ: ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਹੋਈ। ਲੇਖਕਾਂ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜਰੂਰੀ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅੰਦਰ ਜਾਏ। ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ: ਪ੍ਰਯੋਗਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਬੇਕਾਰ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ ਇੱਥੇ.
ਕੁਆਂਟਮ ਹੱਬਾਂ ਦੀ ਖੋਜ: ਐਮਆਈਟੀ ਦੀ ਪਹਲ
ਐਮਆਈਟੀ ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਖੇਤਰੀ ਕੁਆਂਟਮ ਹੱਬ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਸਾਚੂਸੇਟਸ ਦੇ ਕੌਮਨਵੈਲਥ ਦੇ $25 ਮਿਲੀਅਨ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਸਹਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਸਹੂਲਤ ਕੁਆਂਟਮ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਉਪਯੋਗ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ: ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਸਮਰਥ ਹੱਬ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਸਹਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹੋ ਇੱਥੇ.
ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਅਜ਼ਮਾਓ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਬੱਗਿੰਗ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਜੋ ਟੂਲ ਸਵੈਸਰੀਣ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਹਫਤੇ, ਪਾਇਟੋਰਚ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪਸੰਦ ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ।
ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ
ਇਸ ਹਫਤੇ ਲਈ ਬੱਸ ਇਤਨਾ ਹੀ! ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮਦਦਗਾਰ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਏ.ਆਈ. ਖੋਜ ਦੀ ਰੋਮਾਂਚਕ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਜ਼ਾਦ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਜੇ ਕੋਈ ਪੇਪਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਅਗਲੇ ਹਫਤੇ ਕਵਰ ਕਰਾਂ!