အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဉာဏ်ရည်တုတု၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Neural ကွန်ရက်များသည် ဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်၊ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုကာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
၎င်း၏ အူတိုင်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် နျူရွန်အတု သို့မဟုတ် ရိုးရိုး "နျူရွန်များ" ဟု လူသိများသော အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော ဆုံမှတ်များ ပါဝင်သည်။ ဤနျူရွန်များသည် အလွှာများအဖြစ် ဖွဲ့စည်းထားပြီး အလွှာတစ်ခုစီသည် တိကျသောတွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အသုံးအများဆုံး အမျိုးအစားမှာ သတင်းအချက်အလက် အဝင်အထွက်အလွှာမှ လျှို့ဝှက်အလွှာများမှ အထွက်အလွှာအထိ လမ်းကြောင်းတစ်ခုသို့ စီးဆင်းသွားသည့် feedforward neural ကွန်ရက်ဖြစ်သည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် သွင်းအားများကို လက်ခံရရှိသည်၊ ၎င်းတို့အား သင်္ချာဆိုင်ရာ အသွင်ပြောင်းမှုကို အသုံးချကာ အထွက်တစ်ခုထုတ်ပေးသည်။ သွင်းအားစုများကို အလေးများဖြင့် မြှောက်ကာ နျူရွန်များကြား ဆက်သွယ်မှုများ၏ ခွန်အားကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ နျူရွန်၏တုံ့ပြန်မှုကို ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်စေသည့် ဘက်လိုက်မှုအခေါ်အဝေါ်ကို နျူရွန်တစ်ခုစီသို့ မကြာခဏထည့်သွင်းထားသည်။ ထို့နောက် အလေးချိန်ထည့်သွင်းသည့် သွင်းအားစုများနှင့် ဘက်လိုက်မှုအခေါ်အဝေါ်တို့ကို ကွန်ရက်အတွင်းသို့ မျဉ်းသားမဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုမှတစ်ဆင့် ဖြတ်သန်းသွားမည်ဖြစ်သည်။
activation function သည် ၎င်း၏ inputs များပေါ်အခြေခံ၍ neuron ၏ output ကိုဆုံးဖြတ်သည်။ ဘုံဖွင့်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် 0 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးများသို့ သွင်းအားစုများကို မြေပုံညွှန်းပေးသည့် sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပြုပြင်ထားသော လိုင်းယူနစ် (ReLU) လုပ်ဆောင်ချက်တို့ ပါဝင်သည်၊ ၎င်းသည် အပြုသဘောနှင့် 0 အခြားမဟုတ်ပါက ထည့်သွင်းမှုကို ထုတ်ပေးပါသည်။ activation function ရွေးချယ်မှုသည် လက်ရှိပြဿနာနှင့် ကွန်ရက်၏ အလိုရှိသော ဂုဏ်သတ္တိများပေါ်တွင် မူတည်သည်။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် backpropagation ဟုခေါ်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းထားသော အထွက်များနှင့် အလိုရှိသော အထွက်များကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ၎င်း၏ နျူရွန်များ၏ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိပေးပါသည်။ Backpropagation သည် အလေးချိန်တစ်ခုစီနှင့် ဘက်လိုက်မှုတို့နှင့်စပ်လျဉ်း၍ အမှား၏အရောင်အသွေးကို တွက်ချက်ပေးကာ ကွန်ရက်အား ၎င်းတို့အား အမှားအယွင်းလျော့နည်းစေသည့်နည်းလမ်းဖြင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခွင့်ပေးသည်။ အမှားအယွင်း အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ကွန်ရက်သည် အခြေအနေကို ရောက်သည်အထိ ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်နေပြီး ၎င်းသည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
အာရုံကြော ကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြော မှတ်သားမှု၊ သဘာဝ ဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အကြံပြုချက် စနစ်များ အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော အပလီကေးရှင်းများတွင် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ထောင်နှင့်ချီသောပုံများကို တံဆိပ်တပ်ထားသောပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အရာဝတ္ထုများကိုခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန် သင်ယူနိုင်သည်။ ဒေတာရှိ နောက်ခံပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို ဖမ်းယူခြင်းဖြင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ၎င်းတို့၏ အသိပညာကို ယေဘူယျအားဖြင့် ဖော်ပြနိုင်ပြီး မမြင်ရသော ပုံများတွင် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အလွှာများအဖြစ် ဖွဲ့စည်းထားသော အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောအတုများ ပါ၀င်ပြီး နျူရွန်တစ်ခုစီသည် ၎င်း၏သွင်းအားစုများသို့ သင်္ချာအသွင်ပြောင်းကာ ရလဒ်ကို အသက်ဝင်စေသည့် လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုမှတစ်ဆင့် ဖြတ်သန်းခြင်းဖြင့် ပါဝင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ခန့်မှန်းထားသော နှင့် အလိုရှိသောရလဒ်များကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်းတို့၏အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိပေးသည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်နိုင်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ:
- ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသည့်အင်္ဂါရပ်များသည် ကိန်းဂဏန်းဖော်မတ်များနှင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းသင့်ပါသလား။
- machine learning မှာ သင်ယူမှုနှုန်းက ဘယ်လောက်လဲ။
- လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှုအကြား အကြံပြုထားသော ဒေတာများကို 80% မှ 20% အကြား တဆက်တည်း ခွဲထားပါသလား။
- လက်ရှိ မော်ဒယ်များကို cloud သို့ ပေးပို့ပြီး ရလဒ်များနှင့်အတူ စက်တွင်းရှိ ရှိပြီးသား မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ML မော်ဒယ်များကို မည်ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။
- AI မော်ဒယ်သို့ ဒေတာကြီးကြီးများကို မည်သို့တင်ရမည်နည်း။
- မော်ဒယ်တစ်ဦးကို အမှုဆောင်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
- ဒေတာများကို cloud တွင်ထည့်သွင်းခြင်းသည် စက်ပစ္စည်းသင်ယူခြင်းအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်ဟု အဘယ်ကြောင့်ယူဆသနည်း။
- ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို လွှဲပြောင်းရန်အတွက် Google Transfer Appliance ကို မည်သည့်အချိန်တွင် အကြံပြုသနည်း။
- gsutil ၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ၊ ၎င်းသည်ပိုမိုမြန်ဆန်သောလွှဲပြောင်းအလုပ်များကိုမည်သို့လွယ်ကူချောမွေ့စေသနည်း။
- လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် Google Cloud Storage (GCS) ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
cloud ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် Big data တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။