အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးများပြားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲ၏ အရေးပါမှုသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုသည် ကြီးမားသောအခါတွင်၊ ၎င်းတွင် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဒေတာအတွင်း ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာနိုင်စေမည့် ဥပမာများ သို့မဟုတ် ဥပမာများ အများအပြားပါရှိသည်။
ပိုကြီးသော dataset နှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း၏အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော model အထွေထွေပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အလားအလာဖြစ်သည်။ Generalization သည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲတွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကျက်မှတ်ခြင်းထက် ဒေတာတွင်ပါရှိသော အရင်းခံပုံစံများကို ဖမ်းယူရန် အလားအလာပိုများပါသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအချက်အသစ်များအတွက် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်လာစေပြီး နောက်ဆုံးတွင် ၎င်း၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးဝင်မှုကို တိုးမြှင့်စေသည်။
ထို့အပြင်၊ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် မော်ဒယ်တစ်ခုလေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း ဒေတာအသစ်များကို ယေဘူယျမသတ်မှတ်နိုင်သောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်သည့် overfitting ကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို လျော့ပါးသက်သာစေနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် ကန့်သတ်ဒေတာနမူနာများတွင် ပါရှိသည့် ဆူညံသံ သို့မဟုတ် မသက်ဆိုင်သည့်ပုံစံများကို လေ့လာနိုင်သောကြောင့် သေးငယ်သောဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်သည့်အခါ Overfitting သည် ပိုများပါသည်။ ပိုကြီးပြီး ကွဲပြားသော ဥပမာများကို ပေးခြင်းဖြင့်၊ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲသည် မော်ဒယ်ကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော သာဓကများတစ်လျှောက် ကိုက်ညီသည့် စစ်မှန်သော အရင်းခံပုံစံများကို လေ့လာနိုင်စေခြင်းဖြင့် ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲကို လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် ပိုမိုခိုင်မာသောအင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ရွေးချယ်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။ အင်္ဂါရပ်များသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာများ၏ တစ်ဦးချင်း တိုင်းတာနိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာများဖြစ်သည်။ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲနှင့်အတူ၊ ဒေတာ၏ ကွဲပြားမှုများကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် ပြည့်စုံသော သက်ဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များ အပါအဝင် ဖြစ်နိုင်ခြေ ပိုများပြီး မော်ဒယ်၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုသိရှိလာစေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲသည် လက်ထဲတွင်ရှိသော အလုပ်အတွက် သတင်းအချက်အလက် အပေးနိုင်ဆုံးသော အင်္ဂါရပ်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
လက်တွေ့ကျသောအားဖြင့်၊ တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်ရေးကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် ဖောက်သည်လှည့်ဖြားမှုကို ခန့်မှန်းရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို တီထွင်နေသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဤအကြောင်းအရာရှိ ပိုမိုကြီးမားသော ဒေတာအတွဲသည် လူဦးရေစာရင်း၊ အသုံးပြုမှုပုံစံများ၊ ငွေပေးချေမှုအချက်အလက်၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ဖောက်သည်အရည်အချင်းများစွာကို လွှမ်းခြုံထားမည်ဖြစ်သည်။ ဤကျယ်ပြန့်သောဒေတာအတွဲတွင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် ဖောက်သည်အလှည့်အပြောင်းဖြစ်နိုင်ခြေကို ညွှန်ပြသည့် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျသောခန့်မှန်းချက်များနှင့် ပစ်မှတ်ထားထိန်းသိမ်းထားသည့်ဗျူဟာများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ယေဘုယျဖော်ပြမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မြှင့်တင်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ကြွယ်ဝသော သတင်းအချက်အလက်နှင့် ပုံစံများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့်၊ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲသည် မော်ဒယ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လေ့လာနိုင်ပြီး မမြင်ရသော ဒေတာအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေကာ နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးရှိ ဉာဏ်ရည်တုစနစ်များ၏ စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
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။
- 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။
- TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။