Artificial Intelligence ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Machine Learning သည် အသုံးပြုထားသော ဒေတာအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ စက်များကို ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်စေပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည့် နည်းစနစ်အမျိုးမျိုးနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းကို အောင်မြင်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ဒေတာအရည်အသွေးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကဲဖြတ်ရန် ဤနည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။
Machine Learning သည် ဒေတာအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းနိုင်ပုံ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်ပုံကို နားလည်ရန်၊ ဒေတာအရည်အသွေး၏ သဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာအရည်အသွေးသည် ဒေတာ၏ တိကျမှု၊ ပြည့်စုံမှု၊ ညီညွတ်မှုနှင့် ဆက်စပ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ မည်သည့်စက်သင်ကြားမှုမော်ဒယ်တွင်မဆို ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျသောရလဒ်များထုတ်ပေးရန်အတွက် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
၎င်း၏ဝိသေသလက္ခဏာများ၊ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် Machine Learning algorithms ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဒေတာအရည်အသွေးကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသည့် ကြီးကြပ်မှုသင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဤတံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာမှ သင်ယူပြီး မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များ၏ အရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ထုတ်ကုန်တစ်ခု၏ ဝယ်ယူသူသုံးသပ်ချက်များ ပါဝင်သော ဒေတာအစုံကို စဉ်းစားကြည့်ကြပါစို့။ သုံးသပ်ချက်တစ်ခုစီကို ဖော်ပြသည့် စိတ်ဓာတ်အပေါ်အခြေခံ၍ အပြုသဘော သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာအဖြစ် တံဆိပ်တပ်ထားသည်။ ဤတံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာတွင် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် အပြုသဘောဆောင်သော သုံးသပ်ချက်များနှင့် အနုတ်လက္ခဏာများကို ခွဲခြားနိုင်သည့် ပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို လေ့လာနိုင်သည်။ ထို့နောက် ဒေတာအရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် အသစ်၊ တံဆိပ်မပါသော သုံးသပ်ချက်များ၏ ခံစားချက်ကို ခန့်မှန်းရန် ဤပုံစံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုအပြင် ဒေတာအရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများကို အားမကိုးဘဲ ဒေတာရှိ မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ပုံစံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါသည်။ အလားတူ ဒေတာအချက်များအား အစုလိုက် စုစည်းခြင်း သို့မဟုတ် ပြင်ပအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာအရည်အသွေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အသီးအနှံများ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဂုဏ်သတ္တိများကို တိုင်းတာမှုများပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင်၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု algorithm သည် ၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ အလားတူအသီးအစည်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဒေတာတွင် အစွန်းအထင်းများ သို့မဟုတ် မည်သည့်အစုအဝေးတွင်မဆို ကိုက်ညီမှုမရှိသော ဖြစ်ရပ်များပါဝင်နေပါက၊ ၎င်းသည် ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ညွှန်ပြနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာအရည်အသွေးရှိ စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်သည့် ပျောက်ဆုံးနေသော ဒေတာများ၊ ပြင်ပအရာများနှင့် မကိုက်ညီမှုများကို ရှာဖွေပြီး ကိုင်တွယ်ရန် Machine Learning နည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ရရှိနိုင်သောဒေတာရှိ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ဤနည်းပညာများသည် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ရှုတ်ချနိုင်ပြီး အစွန်းအထင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ကာ ဒေတာ၏ တစ်သမတ်တည်းဖြစ်မှုကို သေချာစေသည်။
Machine Learning သည် ဒေတာပုံစံများ၊ ဆက်ဆံရေးများနှင့် လက္ခဏာရပ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် ကြီးကြပ်ထားသော နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဒေတာရှိ မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ Machine Learning နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး ပျောက်ဆုံးနေသော အချက်အလက်၊ အစွန်းထွက်များနှင့် မကိုက်ညီမှုများကဲ့သို့သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။
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။)