စက်သင်ယူမှု (ML) တွင် ပြဿနာတစ်ခုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းသည် ML နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ဖြေရှင်းနိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် လက်၌ရှိသော အလုပ်တစ်ခုကို ပုံဖော်ရန် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ပါဝင်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအထိ ML ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချပေးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ML တွင် ပြဿနာတစ်ခုကို သတ်မှတ်ရန် အယ်လဂိုရစ်သမ်ဆိုင်ရာ အဆင့်များကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြပြီး အသေးစိတ်နှင့် ပြည့်စုံသော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုကို ပေးပါမည်။
1. ရည်ရွယ်ချက်ကို ဖော်ထုတ်ပါ-
ပထမအဆင့်မှာ ML ပြဿနာ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို ရှင်းလင်းစွာ သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ML မော်ဒယ်မှ ပေးသင့်သည့် ရလဒ် သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်ကို နားလည်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ spam email အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းတွင်၊ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အီးမေးလ်များကို spam သို့မဟုတ် spam မဟုတ်သောအဖြစ် တိကျစွာခွဲခြားရန်ဖြစ်နိုင်သည်။
2. ပြဿနာကို ပုံဖော်ပါ-
ရည်မှန်းချက်ကို ဖော်ထုတ်ပြီးသည်နှင့် ပြဿနာကို ပုံဖော်ရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းတွင် အောက်ပါအမျိုးအစားများထဲမှ တစ်ခုသို့ ကျရောက်နိုင်သည့် ML ပြဿနာအမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
a ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူခြင်း- တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာကို ရနိုင်ပါက၊ ပြဿနာကို ကြီးကြပ်မှု သင်ကြားရေး လုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ် ဘောင်ခတ်နိုင်သည်။ ၎င်းတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲအပေါ် အခြေခံ၍ ထည့်သွင်းကိန်းရှင်အစုတစ်ခုမှ အထွက်ကိန်းရှင်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တည်နေရာ၊ အရွယ်အစားနှင့် အခန်းအရေအတွက်တို့ကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ အိမ်ရာစျေးနှုန်းများကို ခန့်မှန်းခြင်း။
ခ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်း- တံဆိပ်တပ်မထားသော ဒေတာများသာ ရနိုင်ပါက၊ ပြဿနာကို ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ် ဘောင်ခတ်နိုင်သည်။ ဤနေရာတွင် ပန်းတိုင်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ထုတ်ပေးသည့်ကိန်းရှင်မပါဘဲ ဒေတာအတွင်း ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ K-Means ကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အလားတူဒေတာအချက်များကို အတူတကွအုပ်စုဖွဲ့ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဂ။ အားဖြည့်သင်ယူခြင်း- အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင်၊ အေးဂျင့်တစ်ဦးသည် ဆုလာဘ်အချက်ပြမှုကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်ရန် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် သင်ယူသည်။ အဆိုပါပြဿနာကို အေးဂျင့်သည် လက်ရှိအခြေအနေအပေါ်အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်မှုများပြုလုပ်ကာ ဆုလာဘ်ပုံစံဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်လက်ခံရရှိသည့် Markov Decision Process (MDP) အဖြစ် ဘောင်ခတ်ထားသည်။ ဥပမာများတွင် ဂိမ်းကစားရန် အေးဂျင့်တစ်ဦးကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း သို့မဟုတ် စက်ရုပ်များကို ထိန်းချုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
3. Input နှင့် Output ကို သတ်မှတ်ပါ-
ထို့နောက် ML ပြဿနာအတွက် input နှင့် output variable များကို သတ်မှတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် ML မော်ဒယ်အတွက် ထည့်သွင်းမှုများအဖြစ် အသုံးပြုမည့် အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းချက်များ သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ခန့်မှန်းသင့်သည့် ပစ်မှတ်ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင်၊ ထည့်သွင်းမှုသည် စာသားမှတ်တမ်းတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သော်လည်း ရလဒ်သည် စိတ်ဓာတ်တံဆိပ် (အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေ) ဖြစ်သည်။
4. အချက်အလက်စုဆောင်းပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း-
ဒေတာသည် ML တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး ပြဿနာအတွက် သင့်လျော်သောဒေတာအတွဲတစ်ခုကို စုဆောင်းရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် နမူနာအသုံးပြုမည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာမြင်ကွင်းကို ကိုယ်စားပြုသည့် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ဒေတာသည် မတူကွဲပြားသော၊ ကိုယ်စားပြုပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော သွင်းအားစုများနှင့် အထွက်များစွာကို အကျုံးဝင်စေရပါမည်။
ဒေတာကို စုဆောင်းပြီးသည်နှင့်၊ ဒေတာကို သန့်ရှင်းပြီး ML algorithms အတွက် သင့်လျော်သောဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲရန် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်များ လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် မိတ္တူများကို ဖယ်ရှားခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်းရှင်များကို ကုဒ်သွင်းခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။
5. Dataset ကို ခွဲပါ-
ML မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ အချက်အလက်အစုံကို လေ့ကျင့်မှု၊ အတည်ပြုမှု၊ နှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် လိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအစုံကို မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်၊၊ တရားဝင်သတ်မှတ်မှုအား ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိရန်နှင့် မတူညီသောမော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုကာ စမ်းသပ်မှုအစုံကို ရွေးချယ်ထားသောမော်ဒယ်၏ နောက်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ အစုတစ်ခုစီရှိ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာများကို သေချာစေရန် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းကို ဂရုတစိုက်လုပ်ဆောင်သင့်သည်။
6. ML Algorithm တစ်ခုကို ရွေးပါ-
ပြဿနာဖော်မြူလာနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားအပေါ်အခြေခံ၍ သင့်လျော်သော ML အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ၊ အထောက်အကူပြု vector စက်များ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် အစုအဝေးနည်းလမ်းများကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော အယ်လဂိုရီသမ်များ ရှိပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်၏ ရွေးချယ်မှုသည် ပြဿနာရှုပ်ထွေးမှု၊ ရရှိနိုင်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှု လိုအပ်ချက်များကဲ့သို့သော အချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။
7. လေ့ကျင့်ပြီး မော်ဒယ်ကို အကဲဖြတ်ပါ-
အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် အချက်အလက်ရှိ အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာသည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ မော်ဒယ်ကို ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်ရန် တရားဝင်သတ်မှတ်ထားသော အထောက်အထားကို အသုံးပြု၍ အကဲဖြတ်သည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1-ရမှတ် ကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
8. ချိန်ညှိပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ပါ-
စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် သင်ယူမှုနှုန်း၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံကဲ့သို့သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဖြတ်ကျော်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ဇယားကွက်ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အကောင်းဆုံး hyperparameters များကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
9. စမ်းသပ်ပြီး အသုံးပြုပါ-
မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ပြီးသည်နှင့် နောက်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုရရှိရန် စမ်းသပ်ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို စမ်းသပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ မော်ဒယ်သည် အလိုရှိသော စွမ်းဆောင်ရည်စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီပါက၊ မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် အသုံးချနိုင်သည်။ မော်ဒယ်၏ ဆက်လက်စွမ်းဆောင်ရည်ကို သေချာစေရန် အချိန်အခါအားလျော်စွာ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းများ လိုအပ်ပါသည်။
ML တွင် ပြဿနာတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းတွင် ရည်မှန်းချက်ကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ပြဿနာကို ပုံဖော်ခြင်း၊ အသွင်းနှင့်အထွက်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒေတာအတွဲခွဲခြင်း၊ ML အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သော စနစ်ကျသော အယ်လဂိုရီသမ်ချဉ်းကပ်မှုတွင် ပါဝင်ပါသည်။ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ နောက်ဆုံးတွင် မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်း။
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။)