ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူခြင်းများသည် ဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် လက်ရှိအလုပ်၏ ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်း၏ အခြေခံအမျိုးအစား နှစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော လေ့ကျင့်မှုကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုကြားမှ ရွေးချယ်မှုသည် တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာရရှိနိုင်မှု၊ လိုချင်သောရလဒ်နှင့် ဒေတာအတွဲ၏အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံအပေါ် မူတည်သည်။
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု ဆိုသည်မှာ မော်ဒယ်ကို အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်ထားသည့် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ လေ့ကျင့်မှုနမူနာများဖြင့် တင်ပြခြင်းဖြင့် မှန်ကန်သောထွက်ရှိမှုဆီသို့ ဒေတာထည့်သွင်းရန် အယ်လဂိုရီသမ်က သင်ယူသည်။ ဤလေ့ကျင့်ရေးနမူနာများတွင် ထည့်သွင်းမှုဒေတာသည် သက်ဆိုင်ရာ မှန်ကန်သောထွက်ပေါက် သို့မဟုတ် ပစ်မှတ်တန်ဖိုးဖြင့် ပူးတွဲပါရှိသော အဝင်-အထွက်အတွဲများ ပါဝင်သည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု၏ ပန်းတိုင်မှာ မမြင်ရသော ဒေတာများကို ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်အတွက် အဝင်ကိန်းရှင်များမှ အထွက်ကိန်းရှင်များအထိ မြေပုံဆွဲခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို လေ့လာရန်ဖြစ်သည်။
အလိုရှိသော output ကိုသိရှိသောအခါတွင် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို ပုံမှန်အားဖြင့်အသုံးပြုပြီး ရည်မှန်းချက်မှာ input နှင့် output variable များကြားဆက်နွယ်မှုကို လေ့လာရန်ဖြစ်သည်။ ပန်းတိုင်သည် ဆက်တိုက်တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်ပြီး ပန်းတိုင်သည် စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည့် စံနမူနာအသစ်များ၏ အတန်းတံဆိပ်များကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းတို့ကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အသုံးများသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုအခြေအနေတစ်ခုတွင်၊ အီးမေးလ်၏အကြောင်းအရာနှင့် ယခင်အီးမေးလ်များ၏ စပမ်းမဟုတ်သော/စပမ်းမဟုတ်သည့်အခြေအနေတို့ကို အခြေခံ၍ အီးမေးလ်တစ်ခုသည် စပမ်းဖြစ်မဖြစ် ခန့်မှန်းရန် စံနမူနာတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် မော်ဒယ်ကို အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်ထားသည့် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတွင်၊ မှန်ကန်သောထွက်ရှိမှုအတွက် ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ တုံ့ပြန်မှုမရှိဘဲ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ထည့်သွင်းဒေတာမှ ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို သင်ယူသည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း၏ ပန်းတိုင်မှာ ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို စူးစမ်းရန်၊ လျှို့ဝှက်ထားသော ပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်နှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာမလိုအပ်ဘဲ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူရန်ဖြစ်သည်။
ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာကိုစူးစမ်းရန်၊ လျှို့ဝှက်ထားသောပုံစံများကို ရှာဖွေရန်နှင့် အလားတူဒေတာအချက်များကို အတူတကွအုပ်စုဖွဲ့သည့်အခါတွင် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ၎င်းတို့၏အင်္ဂါရပ်များပေါ်မူတည်၍ အလားတူဒေတာများကို အစုအဝေးများသို့ အုပ်စုဖွဲ့ရန်နှင့် ဒေတာအတွင်းရှိ မရှိမဖြစ်အချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ကို လျှော့ချရန် ရည်မှန်းချက်မှာ အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ကို လျှော့ချရန်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းတာဝန်များတွင် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုအခြေအနေတစ်ခုတွင်၊ ဖောက်သည်အပိုင်းများကို ကြိုတင်သိရှိခြင်းမရှိဘဲ ၎င်းတို့၏ဝယ်ယူမှုအပြုအမူအပေါ်အခြေခံ၍ ဝယ်ယူသူများအုပ်စုသို့ အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကြား ရွေးချယ်မှုသည် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်သည်။ သင့်တွင် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိပြီး တိကျသောရလဒ်များကို ခန့်မှန်းလိုပါက၊ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုသည် သင့်လျော်သောရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သင့်တွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိပြီး ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံအား စူးစမ်းလေ့လာလိုပါက သို့မဟုတ် လျှို့ဝှက်ထားသောပုံစံများကို ရှာဖွေလိုပါက၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုသည် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။ အချို့ကိစ္စများတွင်၊ တစ်ပိုင်းကြီးကြပ်သင်ကြားခြင်းဟုသိကြသော ကြီးကြပ်မှုနှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသောနည်းပညာနှစ်ခုလုံးကို ပေါင်းစပ်ကာ ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုလုံး၏အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးကြပ်ထားသော သင်တန်းကို အသုံးပြုရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာရရှိနိုင်မှု၊ အလုပ်၏သဘောသဘာဝနှင့် လိုချင်သောရလဒ်အပေါ် မူတည်ပါသည်။ ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကြား ခြားနားချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး ဒေတာမှ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
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။)