Google Cloud Machine Learning Engine တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ အစိတ်အပိုင်းများစွာပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အလုပ်အသွားအလာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများတွင် သင့်ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ သင့်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်းကို လေ့ကျင့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို အသေးစိတ်လေ့လာကြည့်ရအောင်။
1. Data ပြင်ဆင်ခြင်း-
မော်ဒယ်တစ်ခု မဖန်တီးမီ သင့်ဒေတာကို သင့်လျော်စွာ ပြင်ဆင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ၎င်း၏အရည်အသွေးနှင့် သင့်လျော်မှုရှိစေရန် သင့်ဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့တွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာပြင်ဆင်မှုတွင် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ ပုံမှန်လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအစီအစဉ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။
2. မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ခြင်း-
သင်၏ဒေတာအဆင်သင့်ဖြစ်သောအခါ၊ နောက်တစ်ဆင့်မှာ သင်၏စက်သင်ယူမှုပုံစံကို သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ Google Cloud Machine Learning Engine တွင် လူကြိုက်များသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ သင့်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ TensorFlow သည် သင့်အား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ convolutional neural networks, recurrent neural networks နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို အမျိုးမျိုးသော မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။
သင့်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ရာတွင်၊ သင့်မော်ဒယ်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ဗိသုကာ၊ အလွှာများနှင့် ဘောင်များကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းတွင် အလွှာအရေအတွက်၊ အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်မှုအမျိုးအစား၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် မော်ဒယ်၏အပြုအမူအပေါ် သြဇာသက်ရောက်သည့် အခြား hyperparameter များ ပါဝင်သည်။ မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် လက်တလောရှိ ပြဿနာနှင့် သင့်ဒေတာ၏ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။
3. စံပြလေ့ကျင့်ရေး-
သင်၏ မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ပြီးနောက်၊ ပြင်ဆင်ထားသည့် အချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ဆက်လက်လေ့ကျင့်နိုင်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုတွင် မော်ဒယ်အား ထည့်သွင်းဒေတာဖြင့် ကျွေးမွေးခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းထားသော ရလဒ်များနှင့် အမှန်တကယ် ရလဒ်များကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို အဖန်ဖန် ချိန်ညှိခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် သင်ယူခြင်းဟု ခေါ်သည်။ Google Cloud Machine Learning Engine သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် သင့်မော်ဒယ်လ်ကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်နိုင်စေမည့် ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးအခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ သင်သည် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှု သို့မဟုတ် ဆုံးရှုံးမှုကဲ့သို့သော အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများအား အသုံးပြု၍ သင်၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်နိုင်သည်။ ဤမက်ထရစ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင့်ပုံစံသည် သင်ယူမှု မည်မျှ ကောင်းမွန်သည်ကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး လိုအပ်ပါက ချိန်ညှိမှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အလိုရှိသော စွမ်းဆောင်ရည်အဆင့်ကို ရရှိရန် အကြိမ်ကြိမ် ထပ်ခါထပ်ခါ လိုအပ်သည်။
4. မော်ဒယ်ကို အသုံးချခြင်း-
သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် Google Cloud Machine Learning Engine တွင် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အသုံးချခြင်းတွင် ထည့်သွင်းဒေတာကို လက်ခံရရှိနိုင်ပြီး လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်အပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည့် အဆုံးမှတ်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။ ဖြန့်ကျက်ထားသော မော်ဒယ်ကို RESTful APIs များမှတစ်ဆင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ၎င်းကို သင့်အက်ပ်လီကေးရှင်းများ သို့မဟုတ် စနစ်များတွင် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ အကောင်းဆုံးသော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ရရှိနိုင်မှုကို သေချာစေရန် သင်အလိုရှိသော အတိုင်းအတာ အပြုအမူ၊ ဖြစ်ရပ်အရေအတွက်နှင့် အခြား အသုံးချမှုပုံစံများကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ Google Cloud Machine Learning Engine သည် ဒေတာပမာဏများစွာအတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သို့မဟုတ် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အတိုင်းအတာဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံအဆောက်အအုံကို 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။