လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် အရည်အသွေးမြင့်၊ ဆီလျော်ပြီး မှန်ကန်စွာဖော်မတ်ထားကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့် ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် ဒေတာအရည်အသွေး၊ လုပ်ဆောင်ချက်အင်ဂျင်နီယာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်ကာ ဒေတာပြင်ဆင်မှု အကျိုးကျေးဇူးများကို မည်သို့အောင်မြင်နိုင်သည်ကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ အစွန်းအထင်းများနှင့် မကိုက်ညီမှုများကဲ့သို့သော ပြဿနာအမျိုးမျိုးကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ လွဲမှားနေသော တန်ဖိုးများကို သင့်လျော်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း သို့မဟုတ် လွဲမှားနေသော တန်ဖိုးများရှိသည့် သာဓကများကို ဖယ်ရှားခြင်းကဲ့သို့သော လွဲမှားနေသော တန်ဖိုးများကို သင့်လျော်စွာ ဖော်ထုတ်ကိုင်တွယ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်တန်းအတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာ ပြည့်စုံပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်း သေချာပါသည်။ အလားတူပင်၊ ၎င်းတို့ကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် လက်ခံနိုင်သော အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း ၎င်းတို့ကို ယူဆောင်လာစေရန် ၎င်းတို့ကို အသွင်ပြောင်းခြင်းဖြင့်ဖြစ်စေ အစွန်းကွက်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။ ကွဲလွဲနေသောတန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် ထပ်နေသောမှတ်တမ်းများကဲ့သို့ မကိုက်ညီမှုများကို ဒေတာပြင်ဆင်မှုအဆင့်တွင် ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး ဒေတာအတွဲသည် သန့်ရှင်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ဒုတိယအချက်မှာ၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းပါ၀င်သည့် ထိရောက်သောစွမ်းဆောင်ချက်အင်ဂျင်နီယာကို ရရှိစေပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတို့ကို ကုဒ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများ ပါဝင်လေ့ရှိသည်။ ပုံမှန်သတ်မှတ်ခြင်းသည် အင်္ဂါရပ်များအလားတူစကေးပေါ်တွင်ရှိကြောင်း သေချာစေပြီး အချို့သောအင်္ဂါရပ်များသည် ၎င်းတို့၏ပိုကြီးသောတန်ဖိုးများကြောင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို လွှမ်းမိုးခြင်းမှကာကွယ်ပေးပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် အကွာအဝေး သို့မဟုတ် ဖြန့်ဖြူးမှုတန်ဖိုးများကို ချိန်ညှိပေးသည့် min-max အတိုင်းအတာ သို့မဟုတ် စံသတ်မှတ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများဖြင့် ချိန်ညှိခြင်းကို အောင်မြင်နိုင်သည်။ စာသားအညွှန်းများကို ကိန်းဂဏာန်းများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းကဲ့သို့သော အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်းရှင်များကို ကုဒ်လုပ်ခြင်းက စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဤကိန်းရှင်များကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဒေတာပြင်ဆင်မှုအတွင်း ဤအင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းတာဝန်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုစီအတွက် ဤအဆင့်များကို ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်ရန် လိုအပ်မှုကို ရှောင်ရှားခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အချိန်နှင့်အားစိုက်ထုတ်မှုကို သက်သာစေနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းသည် ရွေးချယ်ထားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ယူဆချက်များနှင့်အညီ ကောင်းစွာပြင်ဆင်ထားသော ဒေတာအစုံကို ပေးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များက ဒေတာကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေသည်ဟု ယူဆကြပြီး အချို့မှာ သီးခြားဒေတာအမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် ဖော်မတ်များ လိုအပ်နိုင်သည်။ ဒေတာကို သင့်လျော်စွာ အသွင်ပြောင်းပြီး ဖော်မတ်လုပ်ထားကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့်၊ ဤယူဆချက်များကို ချိုးဖောက်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အမှားများ သို့မဟုတ် အကောင်းဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရှောင်ရှားနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုတွင် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ကို လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်သည့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပြဿနာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျော့နည်းစေပြီး လွန်လွန်ကဲကဲ မဖြစ်စေရန် ကူညီပေးသောကြောင့် ပိုမိုထိရောက်ပြီး တိကျသော မော်ဒယ်များဆီသို့ ပို့ဆောင်နိုင်သည်။
ဒေတာပြင်ဆင်မှုမှတစ်ဆင့် သိမ်းဆည်းထားသည့် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုများကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်တစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများ၊ အကွာအဝေးများနှင့် မကိုက်ညီသော မှတ်တမ်းများပါရှိသော ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတစ်ခု ပါဝင်သည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ မှန်ကန်သောဒေတာပြင်ဆင်မှုမရှိဘဲ၊ ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုစီတွင် အဆိုပါပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်လိုအပ်သောကြောင့် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဟန့်အတားဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဒေတာပြင်ဆင်မှုတွင် အချိန်ကိုကြိုတင်မြှုပ်နှံခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာများကို တစ်ကြိမ်တည်းဖြေရှင်းနိုင်ပြီး၊ ပရောဂျက်တစ်လျှောက်လုံးအသုံးပြုနိုင်သည့် သန့်ရှင်းပြီး ကောင်းမွန်စွာပြင်ဆင်ထားသည့်ဒေတာအတွဲကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရုံသာမက ပိုမိုပေါ့ပါးပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကိုလည်း ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်ဆိုင်ရာ အင်ဂျင်နီယာပညာကို လွယ်ကူချောမွေ့စေခြင်းနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေနိုင်သော စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ အကွာအဝေးများနှင့် မကိုက်ညီမှုများကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက်အသုံးပြုသည့်ဒေတာအတွဲသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး သန့်ရှင်းကြောင်း သေချာစေသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးကာ ထိရောက်သော စွမ်းဆောင်နိုင်မှုအင်ဂျင်နီယာအား ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ပိုမိုထိရောက်သော မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
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။