စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အကဲဖြတ်ရန် 80% အလေးချိန်နှင့် 20% အလေးချိန်ကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် ခွဲဝေပေးခြင်းသည် အချက်များစွာအပေါ် အခြေခံ၍ မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖြန့်ဝေမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာအကဲဖြတ်ရန် သေချာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤရွေးချယ်မှုနောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပြီး ၎င်းတွင် ပေးဆောင်သော အပြုသဘောတန်ဖိုးကို ရှာဖွေပါမည်။
80% လေ့ကျင့်မှုနှင့် 20% အကဲဖြတ်ခြင်းနောက်ကွယ်ရှိ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုကို နားလည်ရန်၊ စက်သင်ယူခြင်း၏ အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ချိန်ညှိခြင်း၊ မော်ဒယ်အသုံးပြုခြင်းနှင့် မော်ဒယ်စောင့်ကြည့်ခြင်းစသည့် အဆင့်များသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော မူဘောင်တစ်ရပ်ကို ဖော်ဆောင်ပေးပါသည်။
ကနဦးအဆင့်၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းတွင် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရန် သက်ဆိုင်ရာဒေတာများ စုဆောင်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ထို့နောက် ဤဒေတာကို ဒေတာပြင်ဆင်မှုအဆင့်တွင် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ပြီး ပြင်ဆင်ပါသည်။ ဒေတာအဆင်သင့်ဖြစ်သောအခါ၊ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာရန် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲနှင့် ထိတွေ့သည့်နေရာတွင် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးအဆင့် စတင်သည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်ရှိ သီးခြားဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ပါသည်။
လေ့ကျင့်ရေးတွင် 80% အလေးချိန်ကို ခွဲဝေပေးရန် ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် အကဲဖြတ်ရန် 20% အလေးချိန်ကို လေ့ကျင့်မှုသည် အချက်အလက်မှ စံနမူနာသင်ယူသည့် အခြေခံအဆင့်ဖြစ်သည်ဟူသော အချက်ကြောင့် ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ခန့်မှန်းထားသော ရလဒ်များနှင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲရှိ အမှန်တကယ်ထွက်ပေါက်များကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ချိန်ညှိပေးသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် gradient descent ကဲ့သို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်၏ ဘောင်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ မွမ်းမံခြင်းများ ပါဝင်သည်။
လေ့ကျင့်ရေးတွင် ပိုမိုမြင့်မားသောအလေးချိန်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်မှုနှင့် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို ဦးစားပေးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်သည် မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ အသိပညာကို ရယူပြီး မမြင်ရသော အချက်အလက်များအပေါ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲမှ ယေဘုယျဖော်ပြသည့်နေရာဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုဒေတာကို ပိုမိုထိတွေ့လေလေ၊ ၎င်းသည် သင်ယူနိုင်ပြီး ယေဘုယျအားဖြင့် ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် အပ်နှံခြင်းသည် မော်ဒယ်သည် ထိရောက်သောသင်ယူမှုများအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် လုံလောက်သောထိတွေ့မှုရှိကြောင်း သေချာစေပါသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်သည် မမြင်ရသောဒေတာများတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲမှ သီးခြားဖြစ်သော အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာအတွဲသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများအတွက် ပရောက်စီတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မော်ဒယ်အသစ်နှင့် မမြင်ရသောဖြစ်ရပ်များအတွက် ၎င်း၏သင်ယူမှုကို ယေဘုယျအားဖြင့် မည်မျှကောင်းစွာ တိုင်းတာနိုင်စေပါသည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ၎င်း၏ တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှု သို့မဟုတ် သီးခြားပြဿနာ ဒိုမိန်းပေါ်မူတည်၍ အခြားသက်ဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများကို တိုင်းတာရန် အရေးကြီးပါသည်။
အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် ပေးထားသော 20% အလေးချိန်သည် မော်ဒယ်ကို မမြင်ရသော အချက်အလက်များတွင် ပြင်းပြင်းထန်ထန် စမ်းသပ်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်များကို လက်တွေ့ကျကျ အကဲဖြတ်ပေးကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤအကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်သည် မော်ဒယ်၏ခန့်မှန်းချက်များတွင် သင့်လျော်မှုလွန်ကဲခြင်း၊ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုကဲ့သို့သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးသည်။ ၎င်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများနှင့် မော်ဒယ်ဗိသုကာလက်ရာများကို ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်စေပါသည်။
ဤသဘောတရားကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ လက်တွေ့ကျသော ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ကြောင်များနှင့် ခွေးရုပ်ပုံများကို ခွဲခြားရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ကျွန်ုပ်တို့ လေ့ကျင့်နေသည်ဆိုပါစို့။ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင်၊ မော်ဒယ်သည် တံဆိပ်တပ်ထားသော ပုံများ၏ ဒေတာအစုအဝေးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကြောင်နှင့် ခွေးများ၏ အသွင်အပြင်များအကြား ကွဲပြားစေရန် သင်ယူသည်။ မော်ဒယ်က ပုံတွေကို များများလေ့ကျင့်နိုင်လေ၊ အတန်းနှစ်ခုကြားကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်လေ ပိုကောင်းလေပါပဲ။
သင်တန်းပြီးသည်နှင့်၊ ယခင်ကမမြင်ဖူးသောပုံများပါရှိသော သီးခြားဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို အကဲဖြတ်ပါသည်။ ဤအကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်သည် ၎င်း၏သင်ယူမှုကို ယေဘုယျဖော်ပြရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို စမ်းသပ်ပြီး မမြင်ရသော ပုံအသစ်များကို တိကျစွာ အမျိုးအစားခွဲပါသည်။ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် 20% အလေးချိန်ကို ခွဲဝေပေးခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မမြင်နိုင်သော အချက်အလက်ပေါ်တွင် သေချာစွာ အကဲဖြတ်ပြီး ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော အတိုင်းအတာကို ပေးဆောင်ကြောင်း သေချာပါသည်။
လေ့ကျင့်ရေးသို့ 80% အလေးချိန်ကို ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုတွင် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် 20% အလေးချိန် ခွဲဝေပေးခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျသောအကဲဖြတ်မှုသေချာစေပြီး သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် ရည်ရွယ်သည့် မဟာဗျူဟာရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် အပ်နှံခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်စွမ်းကို မော်ဒယ်၏ ဦးစားပေးဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို ဖမ်းယူပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်သည် မမြင်ရသော အချက်အလက်ပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို ပြင်းပြင်းထန်ထန် စမ်းသပ်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်များကို လက်တွေ့ကျကျ အကဲဖြတ်မှုပေးပါသည်။
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။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့် (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့် (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)