ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိခြင်းနှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှုတို့သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကွဲပြားသောချဉ်းကပ်မှုသုံးရပ်ဖြစ်သည်။ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုစီသည် မတူညီသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် တိကျသောရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် မတူညီသောနည်းပညာများနှင့် algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ ဤချဉ်းကပ်ပုံများကြားမှ ခြားနားချက်များကို လေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏ လက္ခဏာများနှင့် အသုံးချမှုများ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးကြပါစို့။
ကြီးကြပ်မှု သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပြီး အယ်လဂိုရီသမ်သည် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာများမှ သင်ယူသည်။ အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာတွင် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ မှန်ကန်သော ထွက်ပေါက် သို့မဟုတ် ပစ်မှတ်တန်ဖိုးနှင့် တွဲချိတ်ထားသည့် ထည့်သွင်းဥပမာများ ပါဝင်သည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု၏ ပန်းတိုင်မှာ မမြင်ရသော သွင်းအားစုအသစ်များအတွက် ရလဒ်ထွက်ရှိမှုကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များနှင့် အထွက်အညွှန်းများကြားတွင် ပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ညွှန်းဆိုရန်အတွက် အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာကို အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် တံဆိပ်တပ်မထားသော ဒေတာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ဤအသိပညာကို ယေဘုယျအားဖြင့် ချဲ့ထွင်သည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အသုံးများသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းပြဿနာတစ်ခုတွင်၊ ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီကို သီးခြားအတန်းတစ်ခုဖြင့် တံဆိပ်တပ်ထားသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် algorithm ကို လေ့ကျင့်ထားသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် တံဆိပ်တပ်ထားသော နမူနာများမှ သင်ယူခဲ့သည့် ပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အတန်းများထဲမှ အသစ်၊ မမြင်ရသော ဒေတာအချက်များကို အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာတစ်ခုတွင်၊ ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန် algorithm ကသင်ယူသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုသည် တံဆိပ်တပ်မထားသော ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်သည်။ ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော သင်ယူခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အထွက်အညွှန်းများကို ကြိုတင်မသိဘဲ ဒေတာအတွင်း ဝှက်ထားသော ပုံစံများ၊ တည်ဆောက်ပုံများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုနှင့် မတူဘဲ၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ရန် တိကျရှင်းလင်းသော ပစ်မှတ်တန်ဖိုးများ မရှိပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာရှိ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ကိုယ်စားပြုမှုများ သို့မဟုတ် အစုအဝေးများကို ရှာဖွေရန် အာရုံစိုက်သည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်းစသည့် အလုပ်များတွင် အသုံးများသည်။
Clustering သည် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု၏ ကျော်ကြားသော အပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး algorithm သည် ၎င်းတို့၏ ပင်ကိုယ်ဂုဏ်သတ္တိများကို အခြေခံ၍ အလားတူ ဒေတာအမှတ်များကို စုစည်းထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်းတွင်၊ ၎င်းတို့၏ဝယ်ယူမှုအမူအကျင့် သို့မဟုတ် လူဦးရေစာရင်းအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ သီးခြားဖောက်သည်အုပ်စုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
အားဖြည့်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ စုစည်းမှုဆုလာဘ်အချက်ပြမှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် အေးဂျင့်တစ်ဦးသည် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် သင်ယူသည့် မတူညီသော ပါရာဒိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် လုပ်ဆောင်မှုများလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ပတ်ဝန်းကျင်၏အခြေအနေကို စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းနှင့် ဆုလာဘ်များ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များပုံစံဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်ရယူခြင်းဖြင့် အစမ်းလေ့ကျင့်မှုလုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့် သင်ယူသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ ရေရှည်ဆုလာဘ်ကို အများဆုံးဖြစ်စေမည့် အကောင်းဆုံးမူဝါဒ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်အစုံကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ အားဖြည့်သင်ယူမှုကို ဂိမ်းကစားခြင်း၊ စက်ရုပ်များနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်စနစ်များကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အသုံးများသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စစ်တုရင်ဂိမ်းတွင် အားဖြည့်သင်ကြားရေးအေးဂျင့်တစ်ဦးသည် မတူညီသောလှုပ်ရှားမှုများကိုရှာဖွေခြင်း၊ လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုစီ၏ရလဒ်အပေါ်အခြေခံ၍ ဆုများ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များရယူခြင်းနှင့် အနိုင်ရနိုင်ခြေအများဆုံးရရှိရန် ၎င်း၏ဗျူဟာများကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ကစားနိုင်သည်။
ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုသည် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် စံနမူနာတစ်ခုအတွက် လေ့ကျင့်ပေးရန်၊ အညွှန်းမပါသော ဒေတာတွင် ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်နှင့် ဆုလာဘ်အချက်ပြမှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုမှတစ်ဆင့် အားဖြည့်သင်ယူမှုမှ သင်ယူသည်။ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိပြီး မတူညီသော ပြဿနာများနှင့် အသုံးချမှုများအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။
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: နိဒါန္း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)