မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များစွာနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန်အတွက်၊ မမြင်နိုင်သောဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် ၎င်းကို စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် မည်သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များဖန်တီးခြင်းအတွက် အယ်လ်ဂိုရီသမ်ချဉ်းကပ်နည်းကို ရှင်းပြကြပါစို့။
ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် "မမြင်နိုင်သောဒေတာ" ဟူသောအဓိပ္ပါယ်ကိုသတ်မှတ်ရန်အရေးကြီးပါသည်။ စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ မမြင်နိုင်သောဒေတာသည် တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှု၍မရနိုင်သော သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက်မရနိုင်သောဒေတာကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းတွင် ပျောက်ဆုံးနေသော၊ မပြည့်စုံသော သို့မဟုတ် တစ်နည်းနည်းဖြင့် ဝှက်ထားသော ဒေတာများ ပါဝင်နိုင်သည်။ စိန်ခေါ်မှုမှာ ဤဒေတာအမျိုးအစားမှ ထိထိရောက်ရောက် သင်ယူနိုင်ပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။
မမြင်နိုင်သောဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည့် imputation သို့မဟုတ် data augmentation ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်။ Imputation သည် ရရှိနိုင်သောဒေတာတွင်တွေ့ရှိရသော ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုများအပေါ်အခြေခံ၍ ဒေတာအစုံတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ဖြည့်သွင်းခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းကို mean imputation သို့မဟုတ် regression imputation ကဲ့သို့သော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းသည် ရှိပြီးသားဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ဒေတာအချက်များ ဖန်တီးခြင်းလည်း ပါဝင်ပါသည်။ ရရှိနိုင်သောဒေတာတွင် အသွင်ပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် အနှောက်အယှက်များကို အသုံးချခြင်း၊ လေ့ကျင့်မှုအစုံကို ထိရောက်စွာချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်အတွက် အချက်အလက်များ ပိုမိုပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
မမြင်နိုင်သောဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါနောက်ထပ်အရေးကြီးသောထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်မှာအင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာဖြစ်သည်။ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာတွင် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်မှ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် ရရှိနိုင်သောဒေတာများမှ အသက်ဆိုင်ဆုံးအင်္ဂါရပ်များကို ရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဖန်တီးခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ မမြင်နိုင်သော ဒေတာကိစ္စတွင်၊ ၎င်းတွင် တိုက်ရိုက်မမြင်နိုင်သော လျှို့ဝှက် သို့မဟုတ် ငုပ်လျှိုးနေသော အင်္ဂါရပ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင်၊ အချို့သောစကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများရှိနေခြင်းသည် စာသားတွင် အတိအလင်းဖော်ပြထားခြင်းမရှိသော်လည်း အတန်းတံဆိပ်၏ညွှန်ပြမှုဖြစ်နိုင်သည်။ အင်္ဂါရပ်များကို ဂရုတစိုက် ဒီဇိုင်းဆွဲပြီး ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို လိုအပ်သော အချက်အလက်များဖြင့် ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပြီး အင်္ဂါရပ်များကို ပြုပြင်ပြီးသည်နှင့် သင့်လျော်သော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ရန် အချိန်တန်ပြီဖြစ်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ၊ အထောက်အကူပြု vector စက်များ သို့မဟုတ် အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့သော အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အမျိုးမျိုးသော အယ်လဂိုရီသမ်များ ရှိပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်ရွေးချယ်မှုသည် ဒေတာ၏ သီးခြားဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် လက်ရှိပြဿနာအပေါ် မူတည်သည်။ အလုပ်အတွက် အသင့်တော်ဆုံး အယ်လဂိုရီသမ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် တိကျမှန်ကန်မှု သို့မဟုတ် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့သော သင့်လျော်သော မက်ထရစ်များကို အသုံးပြု၍ မတူညီသော algorithms များဖြင့် စမ်းသပ်ပြီး ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းအပြင် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် တရားဝင်သတ်မှတ်မှုတို့ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်မှုအစုံကို အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း algorithm ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုစောင့်ကြည့်ရန်နှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် hyperparameter များကိုပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကိုအသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သော လိုအပ်သလိုချိန်ညှိမှုများပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး အတည်ပြုပြီးသည်နှင့်၊ မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းကို စမ်းသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အနုမာနအဆင့်ဟု မကြာခဏ ရည်ညွှန်းသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် မမြင်ရသောဒေတာ၏အင်္ဂါရပ်များကို ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် ယူကာ ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို အထွက်အဖြစ် ထုတ်လုပ်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များကို မမြင်ရသော ဒေတာ၏ တံဆိပ်အစစ်အမှန်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကာ အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များဖန်တီးရာတွင် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ၊ အယ်လဂိုရီသမ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အတည်ပြုခြင်းအပါအဝင် အဆင့်များစွာနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းများပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များကို ဂရုတစိုက်ဒီဇိုင်းဆွဲပြီး အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ မမြင်နိုင်သောဒေတာများမှ ထိထိရောက်ရောက်သင်ယူနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများပြုလုပ်နိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
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။