ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သာမာန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြို့ထိုးမှုများ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အလားအလာများကို ဆွေးနွေးကြပါစို့။
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်မှုအတွက်လိုအပ်သော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ လုပ်ဆောင်ချက်ပါဝါ၊ မှတ်ဉာဏ်နှင့် သိုလှောင်မှု လိုအပ်လာသည်။ များပြားလှသော ဒေတာအတွဲများအတွက် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများသည် တွက်ချက်မှုများစွာနှင့် ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်ဆောင်ခြင်းများပါ၀င်သောကြောင့် တွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးပြီး အချိန်ကုန်နိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်ကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်ရန် ခိုင်မာသော ကွန်ပျူတာ အခြေခံအဆောက်အအုံကို လက်လှမ်းမီရန် လိုအပ်ပါသည်။
နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမှာ ဒေတာရရှိနိုင်မှုနှင့် သုံးစွဲနိုင်မှုဖြစ်သည်။ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများသည် အမျိုးမျိုးသော အရင်းအမြစ်များနှင့် ဖော်မတ်များမှ လာနိုင်ပြီး ဒေတာ လိုက်ဖက်ညီမှုနှင့် အရည်အသွေးကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သော ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် ရှေ့နောက်မညီမှုများကို ရှောင်ရှားရန် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်းမပြုမီ ဒေတာကို ကြိုတင်စီမံပြီး သန့်ရှင်းရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် ပြန်လည်ရယူသည့် ယန္တရားများသည် ကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို ထိထိရောက်ရောက်ကိုင်တွယ်ရန် နေရာရှိသင့်သည်။
ထို့အပြင်၊ ကြီးမားသော datasets များအတွက် လေ့ကျင့်မှုပုံစံများသည် အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် အထူးပြုလွန်းသဖြင့် မမြင်ရသောဒေတာအတွက် ယေဘုယျသတ်မှတ်မှု ညံ့ဖျင်းသွားသောအခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဤပြဿနာကို လျော့ပါးစေရန်၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် စောစီးစွာရပ်တန့်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ L1 သို့မဟုတ် L2 ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများသည် မော်ဒယ်ကို အလွန်ရှုပ်ထွေးခြင်းမှ တားဆီးကာ အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ Cross-validation သည် ဒေတာ၏ အမျိုးအစားခွဲများစွာတွင် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုခိုင်မာသော အကဲဖြတ်မှုကို ပေးပါသည်။ စောစီးစွာ ရပ်တန့်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကိုက်ညီမှုလွန်ကဲခြင်းမှ တားဆီးကာ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည် ကျဆင်းလာသောအခါတွင် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရပ်တန့်စေသည်။
ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်နှင့် မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးရန်၊ အမျိုးမျိုးသော နည်းဗျူဟာများနှင့် နည်းပညာများကို တီထွင်ခဲ့သည်။ ထိုကဲ့သို့သောနည်းပညာတစ်ခုမှာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများအတွက် လေ့ကျင့်မှုပုံစံများအတွက် အရွယ်အစားနှင့် ဖြန့်ဝေနိုင်သော အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Cloud Machine Learning Engine ဖြစ်သည်။ cloud-based အရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် မော်ဒယ်များကို အပြိုင်လေ့ကျင့်ရန် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်ပြီး လေ့ကျင့်ချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ Google Cloud Platform သည် သုံးစွဲသူများအား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို လျင်မြန်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေမည့် အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲပြီး ဆာဗာမဲ့ဒေတာဂိုဒေါင်ဖြစ်သည့် BigQuery ကို ပေးပါသည်။ BigQuery ဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ရင်းနှီးပြီးသား SQL-like syntax ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာအစုံလိုက်များကို မေးမြန်းနိုင်ပြီး မော်ဒယ်များကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာများမှ သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ကြိုတင်စီမံပြီး ထုတ်ယူရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ အဖွင့်ဒေတာအတွဲများသည် အကြီးစားဒေတာအတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။ ဤဒေတာအတွဲများကို မကြာခဏ စုဆောင်းပြီး လူသိရှင်ကြား ရရှိနိုင်အောင် ပြုလုပ်ထားသောကြောင့် သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများသည် ၎င်းတို့ကို အမျိုးမျိုးသော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ အဖွင့်ဒေတာအတွဲများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုကို သက်သာစေနိုင်ပြီး မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်သည်။
ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများ ဖြစ်နိုင်သော်လည်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြုံတွေ့ရသည်။ ကွန်ပြူတာအရင်းအမြစ်များရရှိနိုင်မှု၊ ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု၊ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု၊ သင့်လျော်သောနည်းပညာများနှင့် နည်းဗျူဟာများကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အောင်မြင်သောလေ့ကျင့်ရေးဖြစ်ကြောင်းသေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ Google Cloud Machine Learning Engine နှင့် BigQuery ကဲ့သို့သော cloud-based အခြေခံအဆောက်အဦကို အသုံးပြု၍ open datasets များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားနိုင်ပြီး အကြီးစားဒေတာပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ (ဒေတာအစုံလိုက်အရွယ်အစားများပေါ်တွင် ကန့်သတ်ချက်မရှိ) လေ့ကျင့်ရေးစက်မှ သင်ယူမှုပုံစံများသည် တစ်ချိန်ချိန်တွင် ကြို့ထိုးမှုများဖြစ်ပေါ်လာမည်မှာ သေချာပါသည်။
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။
- 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။
- Gradient Boosting algorithm ကဘာလဲ။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။