စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် တရားမျှတပြီး ကျင့်ဝတ်ရှိသော AI စနစ်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုနှင့် အသုံးချမှုတို့အပါအဝင် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်း၏ အမျိုးမျိုးသောအဆင့်များမှ ဘက်လိုက်မှုများသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒိုမိန်းအသိပညာနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ၎င်းတို့ကို ကာကွယ်ရန်နှင့် လျော့ပါးစေရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံများနှင့် မဟာဗျူဟာများတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေပါမည်။
၂ ။
စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုများသည် ဘက်လိုက်သောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ ပေါက်ဖွားလာတတ်သည်။ မွေးရာပါ ဘက်လိုက်မှုများအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ဂရုတစိုက်စစ်ဆေးရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဘုံချဉ်းကပ်နည်းတစ်ခုမှာ ဒေတာတွင် ပုံစံများနှင့် မညီမျှမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စေ့စေ့စပ်စပ် လေ့လာစူးစမ်းမှုဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (EDA) ကို လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဟစ်စတိုဂရမ်များ၊ အကွက်ကွက်များနှင့် ဖြန့်ကြဲကွက်များကဲ့သို့သော စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းနည်းပညာများသည် အတန်းခွဲဝေငှမှု၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ အစွန်းအထင်းများ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုများနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ချေးငွေအတည်ပြုချက်များကို ခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင်၊ မတူညီသောလူဦးရေအုပ်စုများအကြား အတည်ပြုထားသောချေးငွေအရေအတွက်တွင် သိသာထင်ရှားသောမညီမျှမှုရှိပါက၊ ၎င်းသည် ဘက်လိုက်မှုကိုဖော်ပြနိုင်သည်။ အလားတူ၊ အချို့သောအုပ်စုများသည် ဒေတာတွင် ကိုယ်စားပြုမှုနည်းနေပါက၊ မော်ဒယ်သည် ထိုအုပ်စုများအတွက် ကောင်းစွာ ယေဘုယျအားဖြင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ဘက်လိုက်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
2. ကြိုတင်လုပ်ဆောင်နေသည်-
ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုဒ်နံပါတ်ဖြင့် မရည်ရွယ်ဘဲ ဘက်လိုက်မှုများကို မိတ်ဆက်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် အစွန်းအထင်းများကို ဘက်လိုက်သည့်ပုံစံဖြင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို လှည့်စားနိုင်သည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်များအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ရန်နှင့် ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းများကို ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ဘက်လိုက်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ဘုံကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ အတန်းခွဲဝေငှမှုကို ဟန်ချက်ညီစေရန် သို့မဟုတ် မတူညီသောအုပ်စုများတစ်လျှောက် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအမှတ်များကို ထုတ်ပေးပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ ဘက်လိုက်မှုလျှော့ချရေးနှင့် မော်ဒယ်မျှတမှုအပေါ် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အတည်ပြုရန် အရေးကြီးသည်။
3. အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု-
မော်ဒယ်တွင်အသုံးပြုသည့်အင်္ဂါရပ်များမှတစ်ဆင့် ဘက်လိုက်မှုများကိုလည်း ထင်ရှားစေနိုင်သည်။ ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အပြန်အလှန်အချက်အလက်များ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်အရေးပါမှုရမှတ်များကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနည်းလမ်းများသည် ဘက်လိုက်မှုကို အထောက်အကူပြုသည့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ အဆိုပါအင်္ဂါရပ်များကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်ခြင်းများကို ဖယ်ရှားခြင်းသည် တရားမျှတမှုမရှိသော ခန့်မှန်းချက်များကို လျော့ပါးစေပြီး မော်ဒယ်ညီမျှမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ငှားရမ်းမှုပုံစံတွင်၊ မော်ဒယ်သည် ကျား၊မ သို့မဟုတ် လူမျိုးကဲ့သို့ ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်အင်္ဂါရပ်အပေါ် မှီခိုနေပါက၊ ၎င်းသည် ငှားရမ်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဘက်လိုက်မှုများ ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နေနိုင်သည်။ ထိုသို့သောအင်္ဂါရပ်များကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဆန့်ကျင်ဘက်အငြင်းပွားခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ပိုမိုမျှတသော ဆုံးဖြတ်ချက်ဘောင်များကို လေ့လာနိုင်သည်။
4. မော်ဒယ်သင်တန်း-
အယ်လ်ဂိုရီသမ်ရွေးချယ်မှုများ၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ သို့မဟုတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များကြောင့် ဘက်လိုက်မှုသည် မော်ဒယ်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အမြစ်တွယ်နေနိုင်သည်။ မတူညီသောအုပ်စုခွဲများ သို့မဟုတ် ထိလွယ်ရှလွယ်သော အရည်အချင်းများတစ်လျှောက် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပုံမှန်အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ကွဲပြားသောသက်ရောက်မှုများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ပြနိုင်သည်။ ကွဲပြားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ သာတူညီမျှသောမညီမျှမှုများ၊ သို့မဟုတ် လူဦးရေပုံသဏ္ဍာန်တူညီမှုကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များသည် တရားမျှတမှုကို တွက်ချက်နိုင်ပြီး မော်ဒယ်တိုးတက်မှုကို လမ်းညွှန်နိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ စံပြလေ့ကျင့်မှုအတွင်း တရားမျှတမှုရှိသော ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ပုံမှန်သတ်မှတ်ထားသော စည်းကမ်းချက်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ဘက်လိုက်မှုများကို လျော့ပါးစေပြီး သာတူညီမျှသောရလဒ်များကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်လေ့ကျင့်မှုများ၊ ကွဲပြားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဖယ်ရှားပေးသည့် သို့မဟုတ် အလေးချိန်ပြန်ချခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်အပြုအမူကို အပြစ်ပေးခြင်းဖြင့် စံပြတရားမျှတမှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။
5. မော်ဒယ် အကဲဖြတ်ခြင်း-
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ ၎င်း၏တရားမျှတမှုနှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အကဲဖြတ်ရန် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဘက်လိုက်မှုစစ်ဆေးမှုများ၊ အာရုံခံနိုင်စွမ်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် A/B စစ်ဆေးခြင်းများသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ထင်ထင်ရှားရှားမရှိသော ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို အချိန်နှင့်အမျှ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မတူကွဲပြားသော သက်ဆိုင်သူများထံမှ အကြံပြုချက်တောင်းခံခြင်းသည် မတူညီသောအသုံးပြုသူအုပ်စုများအပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုအတွက် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးနိုင်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် လျော့ပါးသက်သာစေရန် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးကို လွှမ်းခြုံထားသည့် အလုံးစုံချဉ်းကပ်မှု လိုအပ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှုအတွင်း နိုးနိုးကြားကြားရှိခြင်းဖြင့်၊ လေ့ကျင့်သူများသည် သက်ဆိုင်သူအားလုံးအတွက် အကျိုးရှိစေမည့် ပိုမိုပွင့်လင်းမြင်သာမှု၊ တာဝန်ခံမှုနှင့် တရားမျှတသော AI စနစ်များကို တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
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။)