စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများသည် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ထားသော ဘောင်များဖြစ်သည်။ သင်တန်းကာလတွင် သင်ယူလေ့မရှိပေ။ အဲဒီအစား၊ သူတို့က သင်ယူမှုဖြစ်စဉ်ကို ကိုယ်တိုင်ထိန်းချုပ်တယ်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ အလေးများကဲ့သို့သော လေ့ကျင့်မှုအတွင်း စံပြကန့်သတ်ချက်များကို သင်ယူသည်။
machine learning algorithms တွင်တွေ့ရလေ့ရှိသော hyperparameters အချို့ကို အသေးစိပ်လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
1. သင်ယူမှုနှုန်း (α): သင်ယူမှုနှုန်းသည် ဆုံးရှုံးမှု gradient နှင့်စပ်လျဉ်း၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ရက်၏အလေးချိန်များကို မည်မျှချိန်ညှိနေသည်ကို ထိန်းချုပ်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်း မြင့်မားခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များ အတက်အကျ လွန်ကဲစွာ အပြောင်းအလဲ ဖြစ်စေနိုင်ပြီး သင်ယူမှုနှုန်း နိမ့်ပါက ပေါင်းစည်းမှုကို နှေးကွေးစေနိုင်သည်။
2. Hidden Units/Layers အရေအတွက်: အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် လျှို့ဝှက်ယူနစ်များနှင့် အလွှာအရေအတွက်များသည် မော်ဒယ်၏ရှုပ်ထွေးမှုကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများဖြစ်သည်။ ဝှက်ထားသော ယူနစ်များ သို့မဟုတ် အလွှာများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို ဖမ်းယူနိုင်သော်လည်း လွန်ကဲစွာ လိုက်ဖက်မှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။
3. အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်: ReLU (Rectified Linear Unit) သို့မဟုတ် Sigmoid ကဲ့သို့သော အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်မှု ရွေးချယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်ခြင်းကို သက်ရောက်မှုရှိသော ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မတူညီသော လုပ်ဆောင်ချက်များသည် မတူညီသော ဂုဏ်သတ္တိများရှိပြီး သင်ယူမှုအမြန်နှုန်းနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပါသည်။
4. အသုတ်အရွယ်အစား: အသုတ်အရွယ်အစားသည် တစ်ကြိမ်ထပ်လုပ်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ၏ အရေအတွက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေး၏ အမြန်နှုန်းနှင့် တည်ငြိမ်မှုကို ထိခိုက်စေသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပိုကြီးသောအသုတ်အရွယ်အစားများသည် လေ့ကျင့်မှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သော်လည်း တိကျသောအပ်ဒိတ်များကို လျော့နည်းစေကာ သေးငယ်သောအသုတ်အရွယ်အစားများသည် ပိုမိုတိကျသောအပ်ဒိတ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း လေ့ကျင့်မှုနှေးကွေးခြင်းဖြင့် တိကျမှုနည်းပါးသည်။
5. ကြီးကြီးကျယ်ကျယ် ခွန်အား: Regularization သည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်မှုတွင် ဒဏ်ကြေးအခေါ်အဝေါ်ကို ထည့်ခြင်းဖြင့် overfitting ကို ကာကွယ်ရန် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ L2 ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းရှိ λ ကဲ့သို့ ပုံမှန်ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းသည် အလုံးစုံဆုံးရှုံးမှုအပေါ် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဝေါဟာရ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ထိန်းချုပ်သည့် hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။
6. ကျောင်းထွက်နှုန်း: ကျောင်းထွက်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်တွင် ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော အာရုံကြောများကို လျစ်လျူရှုထားသည့် ပုံမှန်ပြုလုပ်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျောင်းထွက်နှုန်းသည် နျူရွန်တစ်ခုကို စွန့်ထုတ်နိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဆူညံသံများကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် ကူညီပေးသည်။
7. Kernel အရွယ်အစား− convolutional neural networks (CNNs) တွင်၊ kernel size သည် input data တွင်အသုံးပြုသည့် filter ၏အရွယ်အစားကိုသတ်မှတ်ပေးသည့် hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွဲပြားခြားနားသော kernel အရွယ်အစားများသည် ထည့်သွင်းဒေတာတွင် မတူညီသော အသေးစိတ်အဆင့်များကို ဖမ်းယူပါသည်။
8. သစ်ပင်အရေအတွက် (ကျပန်းတောအတွင်း)Random Forest ကဲ့သို့ အစုလိုက်နည်းလမ်းများတွင်၊ သစ်ပင်အရေအတွက်သည် သစ်တောရှိ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၏ အရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သစ်ပင်အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ခြင်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေရုံသာမက တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်ကိုလည်း တိုးမြင့်စေပါသည်။
9. ပံ့ပိုးမှု Vector စက်များ (SVM) တွင် C: SVM တွင် C သည် ချောမွေ့သောဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်ရှိခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးအမှတ်များကို မှန်ကန်စွာခွဲခြားခြင်းကြားတွင် အပေးအယူကို ထိန်းချုပ်သည့် hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။ မြင့်မားသော C တန်ဖိုးသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဆုံးဖြတ်ချက်ဘောင်ကို ဦးတည်စေသည်။
10 ။ Cluster အရေအတွက် (K-Means ဖြင့်): K-Means ကဲ့သို့ အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များတွင်၊ အစုအစည်းများ၏ အရေအတွက်သည် ဒေတာတွင် သိရှိသင့်သည့် အစုအစည်းများ၏ အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောအစုအဝေးရလဒ်များအတွက် မှန်ကန်သောအစုအဝေးအရေအတွက်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
ဤဥပမာများသည် machine learning algorithms တွင် hyperparameter များ၏ ကွဲပြားသော သဘောသဘာဝကို သရုပ်ဖော်သည်။ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိခြင်းသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဇယားကွက်ရှာဖွေမှု၊ ကျပန်းရှာဖွေမှုနှင့် Bayesian ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် ပေးထားသောပြဿနာအတွက် အကောင်းဆုံး hyperparameters အစုံကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုလေ့ရှိသော နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။
Hyperparameter များသည် မော်ဒယ်အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် လွှမ်းမိုးသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ၏ အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ကို ထိရောက်စွာ ချိန်ညှိနည်းကို နားလည်ခြင်းသည် အောင်မြင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
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။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- 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။)