စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင် အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ပေးထားသောထည့်သွင်းဒေတာအချက်၏ အမျိုးအစား သို့မဟုတ် အတန်းကို ခန့်မှန်းရန် လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး အယ်လဂိုရီသမ်သည် မမြင်ရသောဒေတာအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကိုပြုလုပ်ရန် အညွှန်းတပ်ထားသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှသင်ယူသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို စပမ်းရှာဖွေခြင်း၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုပါသည်။
အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားမှု အမျိုးအစားများစွာရှိပြီး တစ်ခုစီတွင် မတူညီသော ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်လက္ခဏာများနှင့် သင့်လျော်မှုရှိသည်။ အချို့သော အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားမှုတွင် တူညီသောအမျိုးအစားများသည် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှု၊ ကွက်လပ်ကိုပံ့ပိုးပေးသည့် စက်များ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၊ ကျပန်းသစ်တောများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ ပါဝင်သည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ ရှိကြပြီး ၎င်းတို့ကို သီးခြားအခြေအနေများအတွက် သင့်လျော်စေသည်။
Logistic regression သည် binary outcome ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းပေးသည့် linear classifier တစ်ခုဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်သည် spam ဟုတ်မဟုတ် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော binary အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။ ပံ့ပိုးမှု vector စက်များ (SVM) သည် အင်္ဂါရပ်နေရာရှိ အတန်းများကို အကောင်းဆုံးခွဲခြားနိုင်သော ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် တစ်ပြေးညီနှင့် လိုင်းမဟုတ်သော အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ထိရောက်မှုရှိပါသည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များသည် အတွင်းပိုင်း node တစ်ခုစီကို အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီက ကိုယ်စားပြုသည်၊ အကိုင်းအခက်တစ်ခုစီသည် ထိုအင်္ဂါရပ်အပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပြီး အရွက် node တစ်ခုစီသည် အတန်းတံဆိပ်တစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ကျပန်းသစ်တောများသည် သစ်ပင်များစွာ၏ ရလဒ်များကို စုစည်းခြင်းဖြင့် ခန့်မှန်းတိကျမှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၏ အစုအဝေးများဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ဒေတာများမှ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို သင်ယူနိုင်ပြီး ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြောမှတ်သားမှုကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် သင့်လျော်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည့် အလွန်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော အမျိုးအစားခွဲခွဲများဖြစ်သည်။
အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားမှုကို လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းထားသောအင်္ဂါရပ်များနှင့် ပစ်မှတ်အတန်းများကြားရှိ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာနိုင်စေမည့် မော်ဒယ်ထဲသို့ တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များကို ကျွေးမွေးခြင်းပါဝင်သည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်အား တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရာတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် စမ်းသပ်သတ်မှတ်ဟုခေါ်သော သီးခြားဒေတာအစုတစ်ခုပေါ်တွင် အကဲဖြတ်ပါသည်။ တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။
Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများကို Google Cloud ၏ AI Platform ကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အသုံးချခြင်းအတွက် ကိရိယာများနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဆာဗာမဲ့ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ဆာဗာများ သို့မဟုတ် အခြေခံအဆောက်အအုံများကို စီမံခန့်ခွဲရန်မလိုအပ်ဘဲ ဒေတာအသစ်များကို အလွယ်တကူခန့်မှန်းနိုင်ပြီး စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များတွင် ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
Classifiers များသည် အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် စက်သင်ယူမှုစနစ်များ၏ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။ ကွဲပြားသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှုများနှင့် ၎င်းတို့၏အသုံးချပလီကေးရှင်းများကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သောစက်သင်ယူမှုဖြေရှင်းချက်များကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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။
- TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။