hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
hot encoding တစ်ခုသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များအကြောင်းတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရေပန်းစားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow တွင်၊ hot encoding တစ်ခုသည် machine learning algorithms ဖြင့်လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်ဖော်မတ်တွင် အမျိုးအစားအလိုက်ဒေတာကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn
cloud shell ကို ဘယ်လို configure လုပ်မလဲ။
Google Cloud Platform (GCP) ရှိ Cloud Shell ကို ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ရန် အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ Cloud Shell သည် ကြိုတင်ထည့်သွင်းထားသော ကိရိယာများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တိုက်များပါရှိသော virtual machine (VM) သို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ပေးသည့် ဝဘ်အခြေခံ၊ အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့် အခွံပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အား သင်၏ GCP အရင်းအမြစ်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် မလိုအပ်ဘဲ အမျိုးမျိုးသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, Cloud Shell
Google Cloud Console နှင့် Google Cloud Platform ကို မည်သို့ခွဲခြားနိုင်မည်နည်း။
Google Cloud Console နှင့် Google Cloud Platform တို့သည် Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဂေဟစနစ်အတွင်း ကွဲပြားသော အစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသော်လည်း၊ Google Cloud ပတ်ဝန်းကျင်ကို ထိထိရောက်ရောက် သွားလာအသုံးပြုရန် ၎င်းတို့အကြား ကွဲပြားချက်များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Google Cloud Console သည် GCP Console ဟုလည်းလူသိများသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, မိတ်ဆက်ခြင်း, GCP console ခရီးစဉ်
ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသည့်အင်္ဂါရပ်များသည် ကိန်းဂဏန်းဖော်မတ်များနှင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းသင့်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် cloud ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအခြေအနေတွင်၊ ဒေတာဖော်ပြမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာ၏ တစ်ဦးချင်း တိုင်းတာနိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်သည့် အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်အားဖြင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းထားသည်။ ကနေစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
machine learning မှာ သင်ယူမှုနှုန်းက ဘယ်လောက်လဲ။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသော မော်ဒယ်ညှိခြင်း ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်မှရရှိသော အချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တစ်ခုစီတွင် ခြေလှမ်းအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်းကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်မှုဒေတာနှင့် မော်ဒယ်မှသင်ယူသည့်နှုန်းကို ထိန်းချုပ်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှုအကြား အကြံပြုထားသော ဒေတာများကို 80% မှ 20% အကြား တဆက်တည်း ခွဲထားပါသလား။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကြား ပုံမှန်ကွဲထွက်ခြင်းမှာ ပုံသေမဟုတ်သည့်အပြင် အမျိုးမျိုးသောအချက်ပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ပုံမှန်အားဖြင့် 70-80% ဝန်းကျင်တွင် လေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာ၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို ခွဲဝေပေးရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုထားပြီး ကျန်အပိုင်းကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် 20-30% ခန့် ထားရှိရန် အကြံပြုထားသည်။ ဒါမှ ကွဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google သည် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ခြင်းအတွက် အထူးပြုဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ Google Cloud Machine Learning၊ GCP BigQuery နှင့် open datasets ကဲ့သို့သော ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် တိုးတက်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသော မူဘောင်တစ်ခုကို ပေးဆောင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ဝေပြီး အပြိုင်လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် အလိုအလျောက် ရင်းမြစ်ရယူမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံတို့ကို ပေးဆောင်ခြင်းမရှိသည့်အပြင် မော်ဒယ်၏လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်သိမ်းခြင်းကို လည်း ဆောင်ရွက်ပေးမည်မဟုတ်ပေ။ ဒီအဖြေကို ပေးမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သာမာန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြို့ထိုးမှုများ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ နှင့် လေ့ကျင့်ရေး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆွေးနွေးကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရန် CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးသည်၊ ဤအဖြေတွင် အသေးစိတ်ရှင်းပြပါမည်။ ပထမဦးစွာ၊ "ပို့ကုန်မော်ဒယ်" ၏အဓိပ္ပါယ်ကိုနားလည်ကြပါစို့။ CMLE ၏အခြေအနေတွင်၊ ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု