အသုတ်အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍများဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် hyperparameters များအဖြစ် ရည်ညွှန်းကြသည်။ ဤသဘောတရားကို နားလည်ရန် ဝေါဟာရတစ်ခုစီကို တစ်ဦးချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြည့်ကြပါစို့။
အသုတ်အရွယ်အစား-
အသုတ်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အလေးချိန်များကို မွမ်းမံမွမ်းမံခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အမြန်နှုန်းနှင့် တည်ငြိမ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သေးငယ်သောအသုတ်အရွယ်အစားသည် မော်ဒယ်၏အလေးချိန်များကို အပ်ဒိတ်များပိုမိုရရှိစေပြီး ပေါင်းစည်းမှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆူညံသံကိုလည်း မိတ်ဆက်ပေးနိုင်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ပိုကြီးသောအသုတ်အရွယ်အစားသည် gradient ၏ပိုမိုတည်ငြိမ်သောခန့်မှန်းချက်ကိုပေးစွမ်းသော်လည်းလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကိုနှေးကွေးစေနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ stochastic gradient descent (SGD) တွင် 1 ၏ batch size ကို pure SGD ဟုခေါ်သည်၊ ၎င်းသည် နမူနာတစ်ခုချင်းစီကို လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် ၎င်း၏အလေးချိန်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ပေးပါသည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစားနှင့် ညီမျှသော အသုတ်အရွယ်အစားကို batch gradient descent ဟုခေါ်သည်၊ ၎င်းသည် အချိန်တစ်ခုလျှင် တစ်ကြိမ် ၎င်း၏အလေးချိန်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ပါသည်။
ယုဂ်:
အပိုင်းတစ်ခုသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အာရုံကြောကွန်ရက်မှတစ်ဆင့် dataset တစ်ခုလုံးအား ရှေ့သို့နှင့်နောက်သို့ ဖြတ်သွားသည့်အကြိမ်အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်သည့် အခြား hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခေတ်များစွာအတွက် စံနမူနာကို လေ့ကျင့်ခြင်းသည် ၎င်းအား ၎င်း၏အလေးချိန်များကို အထပ်ထပ် ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ သို့သော်၊ လေ့ကျင့်ရေးအချိန်များစွာအတွက် လေ့ကျင့်ခန်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း မမြင်ရသောဒေတာကို ယေဘုယျမဖော်ပြဘဲ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်မှုဒေတာတွင် ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် လွန်ကဲမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ dataset တစ်ခုတွင် နမူနာ 1,000 ပါ၀င်ပြီး မော်ဒယ်ကို 10 ကြိမ်အတွက် လေ့ကျင့်ထားလျှင်၊ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း dataset တစ်ခုလုံးကို 10 ကြိမ် မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်ဟု ဆိုလိုသည်။
ဒေတာအတွဲအရွယ်အစား-
ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ရရှိနိုင်သောနမူနာအရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျပြုနိုင်စွမ်းကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်စေသည့် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။ ပိုကြီးသော dataset အရွယ်အစားသည် မော်ဒယ်မှ သင်ယူရန် မော်ဒယ်အတွက် ပိုမိုကွဲပြားသော ဥပမာများကို ပေးသောကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ သို့သော်လည်း ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် လိုအပ်သော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များနှင့် အချိန်ကို တိုးမြင့်စေနိုင်သည်။
လက်တွေ့တွင်၊ အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် ဒေတာအစုံအရွယ်အစားနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုကြား မျှတအောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာအတွဲများထဲမှ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
အစုလိုက်အရွယ်အစား၊ ခေတ်နှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် မော်ဒယ်၏နောက်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာလွှမ်းမိုးသော စက်သင်ယူမှုတွင် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများဖြစ်သည်။ ဤ hyperparameter များကို ထိရောက်စွာ ချိန်ညှိနည်းကို နားလည်ခြင်းသည် ကြံ့ခိုင်ပြီး တိကျသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
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။)