Artificial Intelligence (AI) နှင့် အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏ ဒိုမိန်းတွင် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာသည် မှတ်သားထားသော သို့မဟုတ် သီးခြားတံဆိပ်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများဖြင့် အမှတ်အသားပြုထားသော ဒေတာအတွဲကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤအညွှန်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အခြေခံအမှန်တရား သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ဒေတာအမှတ်များကို ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ပုံစံများကို မှတ်မိရန် သင်ယူနိုင်ပြီး မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
တံဆိပ်တပ်ထားသည့် ဒေတာသည် စက်သင်ယူမှုတွင် ဘုံချဉ်းကပ်မှုဖြစ်သည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များနှင့် ၎င်းတို့၏သက်ဆိုင်သော အထွက်အညွှန်းများကြား ဆက်နွယ်မှုကို လေ့လာရန် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။ ဤလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်အား ၎င်း၏အသိပညာကို ယေဘုယျဖော်ပြရန်နှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
ဤသဘောတရားကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခု၏ ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြောင်များ၊ ခွေးများနှင့် ငှက်များကဲ့သို့ တိရစ္ဆာန်ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည့် စံနမူနာတစ်ခု တည်ဆောက်လိုသည်ဆိုပါစို့။ ပုံတစ်ပုံချင်းစီသည် ၎င်း၏မှန်ကန်သော အညွှန်းနှင့်ဆက်စပ်နေသည့် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြောင်ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို "ကြောင်"၊ ခွေးပုံ၊ "ခွေး" အစရှိသည်ဖြင့် တံဆိပ်တပ်ခံရလိမ့်မည်။
အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲတွင် ရုပ်ပုံများ စုစည်းမှုနှင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများ ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။ ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို pixel တန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် ပုံမှထုတ်နုတ်ထားသော ပိုမြင့်သောအဆင့် ကိုယ်စားပြုမှုများကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်အစုံဖြင့် ကိုယ်စားပြုမည်ဖြစ်သည်။ အညွှန်းများသည် ပုံတစ်ပုံချင်းစီပိုင်ဆိုင်သည့် မှန်ကန်သောအမျိုးအစား သို့မဟုတ် အတန်းအစားကို ညွှန်ပြမည်ဖြစ်သည်။
လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲနှင့်အတူ တင်ပြပါမည်။ ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များနှင့် သက်ဆိုင်ရာတံဆိပ်များကြားတွင် ပုံစံများနှင့် ဆက်နွယ်မှုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ တံဆိပ်များကြား ခြားနားချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်မည်ဖြစ်သည်။
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် မမြင်ရသော ပုံအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အညွှန်းမပါသော ပုံတစ်ခုအား ပေးထားသည့် မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲမှ ၎င်း၏ သင်ယူသိရှိထားသော အသိပညာအပေါ် အခြေခံ၍ ဖြစ်နိုင်ခြေအရှိဆုံး အညွှန်းကို ခန့်မှန်းပေးပါမည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပုံတစ်ပုံတွင် ကြောင်ပါ၀င်သည်ဟု မော်ဒယ်က ခန့်မှန်းပါက၊ ၎င်းတွင် ကြောင်ရုပ်ပုံတွင် အသိအမှတ်ပြုထားသော ပုံစံများရှိကြောင်း ဆိုလိုသည်။
တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာသည် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် အခြေခံကျသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ထံမှ သင်ယူရန်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဒေတာအမှတ်များကို ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ပုံစံများကို မှတ်မိရန် သင်ယူနိုင်ပြီး မမြင်ရသော ဒေတာအဖြစ် ၎င်း၏ အသိပညာကို ယေဘူယျ ပုံဖော်နိုင်သည်။
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။)