စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံစံများကိုလေ့လာရန်နှင့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခုစီအတွက် အထူးတလည်ပရိုဂရမ်မပါဝင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် ဒေတာအများအပြားကို ထုတ်ဖော်ပြသခြင်းပါဝင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်အတွင်း၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်သည် အမှားအယွင်းများကို နည်းပါးစေရန်နှင့် ပေးထားသောလုပ်ငန်းတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ချိန်ညှိပေးသည့် ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများကို ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်သည်။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုဆိုသည်မှာ မော်ဒယ်၏ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ရန် လိုအပ်သော လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအဆင့်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ကြီးကြပ်မှုပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ချက်သည် အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ် အမျိုးအစား၊ အလုပ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် လေ့ကျင့်မှုအတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ဒေတာအရည်အသွေးပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။
မော်ဒယ်အမည်တပ်ထားသောဒေတာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားဖြစ်သည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် ကြီးကြပ်မှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာဆိုသည်မှာ သွင်းအားစုဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီကို မှန်ကန်သောအထွက်နှင့်တွဲချိတ်ထားပြီး မော်ဒယ်အား အသွင်းနှင့်အထွက်များအကြား မြေပုံဆွဲခြင်းကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ ကြီးကြပ်လေ့ကျင့်မှုအတွင်း၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွက် မှန်ကန်သော အညွှန်းများ ပေးဆောင်ရန်၊ မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် အကြံပြုချက်အပေါ် အခြေခံ၍ မော်ဒယ်၏ ဘောင်များကို ချိန်ညှိရန် လူသားကြီးကြပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်ထားသော ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင်၊ ပန်းတိုင်သည် ကြောင်နှင့် ခွေးရုပ်ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်ဖြစ်ပါက လူသားကြီးကြပ်ရေးမှူးသည် ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို ကြောင် သို့မဟုတ် ခွေးဟု တံဆိပ်တပ်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသော ပုံအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ဤတံဆိပ်တပ်ထားသော နမူနာများမှ သင်ယူမည်ဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်သူသည် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို အကဲဖြတ်ပြီး ၎င်း၏တိကျမှုကို တိုးတက်စေရန် တုံ့ပြန်ချက်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက် မလိုအပ်ပါ။ ဤ algorithms များသည် ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ လမ်းညွှန်မှုမရှိဘဲ ထည့်သွင်းဒေတာမှ ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို သင်ယူသည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်၊ ပုံသဏ္ဍာန်ရှာဖွေခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း လူ၏ကြီးကြပ်မှုမလိုအပ်ဘဲ စက်သည် လွတ်လပ်စွာသင်ယူနိုင်သည်။
Semi-supervised learning သည် ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှု နှစ်ခုလုံး၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ မော်ဒယ်ကို တံဆိပ်တပ်ထားသော နှင့် တံဆိပ်မကပ်ထားသော အချက်အလက် ပေါင်းစပ်မှုအပေါ် လေ့ကျင့်ထားသည်။ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ရန် ကြီးကြပ်မှုအချို့ကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် မော်ဒယ်အား ဒေတာရှိ ထပ်လောင်းပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်စေပါသည်။
အားဖြည့်သင်ယူခြင်းသည် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ခြင်းဖြင့် အေးဂျင့်တစ်ဦးမှ ဆက်တိုက် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူသည့် စက်သင်ယူမှု၏ နောက်ထပ် ပါရာဒိုင်းဖြစ်သည်။ အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင်၊ အေးဂျင့်သည် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုများ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များပုံစံဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်လက်ခံရရှိသည်။ အေးဂျင့်သည် အစမ်းသုံးခြင်းနှင့် အမှားအယွင်းများဖြင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်း၏စုပုံငွေကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်ရန် သင်ယူသည်။ အားဖြည့်သင်ကြားမှုသည် သမားရိုးကျသဘောအရ တိကျပြတ်သားသော ကြီးကြပ်မှုမလိုအပ်သော်လည်း၊ ဆုပေးဖွဲ့စည်းပုံအား ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်၊ သင်ယူမှုရည်မှန်းချက်များချမှတ်ရန် သို့မဟုတ် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိရန် လူသားကြီးကြပ်မှု လိုအပ်နိုင်သည်။
စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်မှုမှာ အသုံးပြုနေသည့် သင်ယူမှုပါရာဒိုင်း၊ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာရရှိနိုင်မှုနှင့် အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှုတို့အပေါ် မူတည်ပါသည်။ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုသည် အညွှန်းတပ်ထားသော အချက်အလက်ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် လူသား၏ ကြီးကြပ်မှု လိုအပ်သည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုပုံစံသည် အညွှန်းမပါသောဒေတာမှ သီးခြားသင်ယူသောကြောင့် ကြီးကြပ်မှုမလိုအပ်ပါ။ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကြီးကြပ်မှု သင်ယူခြင်း သည် ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှု မရှိသော သင်ယူမှု နှစ်ခုစလုံး၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်းစပ်ပြီး အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန် ထိတွေ့မှုမှတစ်ဆင့် သင်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။
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။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
- TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
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။)