အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည် မည်မျှ ကောင်းမွန်ကြောင်းကို အဖိုးတန် ထိုးထွင်းသိမြင်မှု ပေးဆောင်ပြီး ပေးထားသော ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ Google Cloud Machine Learning နှင့် Machine Learning အတွက် Google ကိရိယာများ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် မော်ဒယ်၏ တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် အခြားစွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များကို အကဲဖြတ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာ၏ အဓိကအသုံးပြုမှုတစ်ခုမှာ စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားကို အကဲဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ရလဒ်များကို အမှန်တကယ် မြေပြင်အမှန်တရားတန်ဖိုးများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို မည်မျှ ယေဘုယျအားဖြင့် ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အတည်ပြုခြင်းဟု အများအားဖြင့် လူသိများသည်။ အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာသည့် စံသတ်မှတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး ၎င်း၏ထိရောက်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပါသည်။
အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် မော်ဒယ်၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများ သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ချက်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင်လည်း ကူညီပေးပါသည်။ ခန့်မှန်းထားသည့်တန်ဖိုးများနှင့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများအကြား ကွဲလွဲမှုများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျနိုင်သည့် နယ်ပယ်များအကြောင်း ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ ရရှိနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်သည် အချို့သော အတန်းများဆီသို့ ဘက်လိုက်သည် သို့မဟုတ် ညံ့ဖျင်းသော ယေဘူယျဖော်ပြသည့် ကိစ္စများတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် သင့်လျော်သောခြေလှမ်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် မတူညီသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ သို့မဟုတ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ တူညီသောအကဲဖြတ်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များစွာကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျကျ နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းဟု လူသိများသော ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပေးထားသော ပြဿနာအတွက် အထိရောက်ဆုံး စံနမူနာကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။
Google Cloud Machine Learning သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် TensorFlow စာကြည့်တိုက်သည် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် အခြားအကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို တွက်ချက်ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ဤမက်ထရစ်များသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း ပမာဏတိုင်းတာမှုများကို ပေးဆောင်ပြီး ၎င်း၏ အလုံးစုံအရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
အနှစ်ချုပ်ရရန်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ပါဝါကို အကဲဖြတ်ခြင်း၊ ကန့်သတ်ချက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် မတူညီသော မော်ဒယ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည် ။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။