စက်သင်ယူခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်း ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီတွင် အသုံးပြုသူများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများတွင် ပါဝင်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ မေးမြန်းချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို chatbots၊ virtual assistant၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြားအရာများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။
Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီကို ထိထိရောက်ရောက်အကောင်အထည်ဖော်ရန် အမျိုးမျိုးသောကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ထင်ရှားသောဥပမာတစ်ခုမှာ အသုံးပြုသူများထံမှ စာသားထည့်သွင်းမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်ရန် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ Google Cloud သည် စနစ်မှ သုံးစွဲသူများ၏ မက်ဆေ့ချ်များကို တိကျစွာ နားလည်နိုင်စေမည့် အကြောင်းအရာများ၊ ခံစားချက်များနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များကို စာသားမှ ထုတ်ယူနိုင်သည့် အဆင့်မြင့် NLP မော်ဒယ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအကူအညီသည် စကားပြောမှတ်သားမှုနှင့် မျိုးဆက်ကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် Machine Learning မော်ဒယ်များပေါ်တွင်လည်း ကြီးမားစွာ မှီခိုနေရပါသည်။ Google Cloud သည် စကားပြောမှ စာသားနှင့် စာသားမှ စကားပြော API များကို ပံ့ပိုးပေးသည် ဤစွမ်းရည်များသည် အသုံးပြုသူများနှင့် စကားပြောခြင်းဖြင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သော စကားဝိုင်းအင်တာဖေ့စ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ စကားပြောအေးဂျင့်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အားဖြည့်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်လေ့ရှိသည်။ အသုံးပြုသူများထံမှ အကြံပြုချက်များကို စုဆောင်းပြီး ဤထည့်သွင်းမှုအပေါ်အခြေခံ၍ မော်ဒယ်ကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့်၊ စနစ်သည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ပိုမိုစိတ်ကြိုက်တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။
Google Cloud Platform (GCP) ၏ အခြေအနေတွင်၊ BigQuery နှင့် open datasets များကို စကားဝိုင်းဒေတာ အများအပြားကို သိမ်းဆည်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဒေတာကို Machine Learning မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်၊ အသုံးပြုသူ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီစနစ်များ၏ အလုံးစုံအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
စက်သင်ယူခြင်းသည် Artificial Intelligence တွင် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီ၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ အသုံးပြုသူ၏ထည့်သွင်းမှုကိုနားလည်ရန်၊ သင့်လျော်သောတုံ့ပြန်မှုများကိုထုတ်ပေးကာ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကိုမြှင့်တင်ရန် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများမှ စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာသင်ယူသည့်စနစ်များဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- 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။
- Gradient Boosting algorithm ကဘာလဲ။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။