လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အရွယ်အစားမှာ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံလိုက်အရွယ်အစား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာအများအပြားကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် စက်သင်ယူမှုစနစ်၏ စွမ်းရည်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေသောကြောင့် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အတိုင်းအတာကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည့် အကြောင်းရင်းများစွာရှိသည်။ အဓိကကျသောအချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ သင်တန်းအတွက်ရရှိနိုင်သော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲ အရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် တွက်ချက်မှုစွမ်းအား ပိုမိုလိုအပ်ပါသည်။ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကွန်ပြူတာစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော အရွယ်အစားကြီးမားနိုင်သော ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များကို ပေးဆောင်သည့် cloud-based ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။
နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအချက်မှာ algorithm ကိုယ်တိုင်ဖြစ်သည်။ အချို့သော machine learning algorithms များသည် အခြားသူများထက် သာလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ သို့မဟုတ် linear မော်ဒယ်များအပေါ် အခြေခံထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို မကြာခဏ စက်အများအပြားတွင် အပြိုင်ဖြန့်ဝေနိုင်ပြီး လေ့ကျင့်ချိန်ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အချို့သော အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားများကဲ့သို့ ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအပေါ် အားကိုးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် အတိုင်းအတာအထိ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အရွယ်အစားမှာ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်များမှလည်း လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။ အချို့သောကိစ္စများတွင်၊ ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး တွက်ချက်မှုအရ စျေးကြီးသည်၊ အထူးသဖြင့် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော သို့မဟုတ် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို ကိုင်တွယ်သောအခါတွင် ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ထိရောက်စွာ ချဲ့ထွင်နိုင်စေရန် ဂရုတစိုက် ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု algorithms တွင် scalability ၏ သဘောတရားကို သရုပ်ဖော်ရန် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပုံတစ်သန်းပါသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိပြီး ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားရန်အတွက် convolutional neural network (CNN) ကို လေ့ကျင့်ပေးလိုသည်ဆိုပါစို့။ အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်နိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များမရှိဘဲ၊ ဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အချိန်နှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို သိသာထင်ရှားစွာ အချိန်ယူရမည်ဖြစ်ပါသည်။ သို့သော်လည်း၊ အရွယ်ပမာဏရှိနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စက်အများအပြားတွင် ဖြန့်ဝေနိုင်ပြီး လေ့ကျင့်ချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်ပြီး စနစ်၏ အကျယ်အဝန်းကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အရွယ်အစားမှာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးမြှင့်ပေးခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ အယ်လဂိုရီသမ်ဒီဇိုင်းနှင့် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့်အချက်များသည် စနစ်၏အတိုင်းအတာကို သိသာထင်ရှားစွာအကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်။ အရွယ်အစားကြီးမားနိုင်သော အယ်ဂိုရီသမ်များနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အကျိုးရှိစွာ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
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။