Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် အမျိုးမျိုးသော algorithms ကိုအသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။ အဆိုပါ algorithm တစ်ခုမှာ Gradient Boosting algorithm ဖြစ်သည်။
Gradient Boosting သည် ခိုင်မာသောကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံတစ်ခုဖန်တီးရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များကဲ့သို့သော အားနည်းသောသင်ယူသူအများအပြားကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အစွမ်းထက်သောအစုလိုက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်မော်ဒယ်များမှ ပြုလုပ်ခဲ့သော အမှားများကို အာရုံစိုက်သည့် မော်ဒယ်အသစ်များကို အထပ်ထပ် လေ့ကျင့်ပေးကာ အလုံးစုံ အမှားအယွင်းများကို တဖြည်းဖြည်း လျှော့ချခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ကျေနပ်လောက်သော တိကျမှုအဆင့်ကို မပြီးမချင်း ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်သည်။
Gradient Boosting algorithm ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်၊ အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာအစုံကို လေ့ကျင့်ရေးအစုတစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုမှုအစုအဖြစ် ပိုင်းခြားပြင်ဆင်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်မှုအစုံကို မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် လိုအပ်သော ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် တရားဝင်သတ်မှတ်သတ်မှတ်မှုကို အသုံးပြုပါသည်။
ထို့နောက်၊ Gradient Boosting algorithm ကို လေ့ကျင့်မှုအစုံတွင် အသုံးချသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အချက်အလက်နှင့် ကနဦးမော်ဒယ်တစ်ခုကို တပ်ဆင်ခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ ထို့နောက်၊ ၎င်းသည် ဤမော်ဒယ်မှပြုလုပ်သော အမှားများကို တွက်ချက်ပြီး ဤအမှားများကို လျှော့ချရန် အာရုံစိုက်သည့် မော်ဒယ်အသစ်ကို လေ့ကျင့်ရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုသည်။ မော်ဒယ်အသစ်တစ်ခုစီသည် ယခင်မော်ဒယ်များ၏ အမှားအယွင်းများကို ပိုမိုလျှော့ချခြင်းဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အကြိမ်အရေအတွက်အတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်ပါသည်။
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် hyperparameter များကို ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ Hyperparameters များသည် သင်ယူမှုနှုန်း၊ ထပ်တလဲလဲပြုလုပ်သည့် အရေအတွက်နှင့် အားနည်းသော သင်ယူသူများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို ထိန်းချုပ်သည်။ အဆိုပါ hyperparameter များကို ချိန်ညှိခြင်းသည် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ယေဘုယျသတ်မှတ်ခြင်းကြား အကောင်းဆုံးချိန်ခွင်လျှာကို ရှာဖွေရန် ကူညီပေးသည်။
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ပြီးသည်နှင့်၊ မမြင်ရသော အချက်အလက်အသစ်များအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးအစုံမှ သင်ယူခဲ့ပြီး ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ဖြစ်ရပ်သစ်များသို့ ယေဘုယျအားဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သင့်သည်။
Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များသည် အမှားအယွင်းများကို နည်းပါးစေပြီး ခန့်မှန်းတိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် မော်ဒယ်များကို ထပ်ခါထပ်ခါ လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် Gradient Boosting ကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ချိန်ညှိခြင်း hyperparameter များသည် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့နောက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ဒေတာအသစ်အတွက် ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက် (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: AutoML Vision - အပိုင်း ၁ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)