ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ထည့်သွင်းအင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆက်တိုက်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းခြင်းထက် ဒေတာကို သီးခြားအမျိုးအစားများ ခွဲခြားရန် လိုအပ်သည့် အခြေအနေများရှိပါသည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်၊ အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပြဿနာအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းကိုဖြေရှင်းရန် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားမှုများစွာကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
regression တွင် classifier တစ်ခုအား အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်အတွက် ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ စဉ်ဆက်မပြတ်ထွက်ရှိမည့်ကိန်းရှင်အား ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားအစုတစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားသတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အိမ်စျေးနှုန်းများကို ခန့်မှန်းပါက၊ ဈေးနှုန်းအကွာအဝေးကို "အနိမ့်၊" "အလတ်စား" နှင့် "အမြင့်" ကဲ့သို့ အမျိုးအစားများခွဲနိုင်သည်။ ထို့နောက် အခန်းအရေအတွက်၊ တည်နေရာနှင့် စတုရန်းပုံများကဲ့သို့သော ထည့်သွင်းအင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဤအမျိုးအစားများကို ခန့်မှန်းရန် အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားသတ်မှတ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
အမျိုးအစားခွဲကိရိယာတစ်ခုကို တပ်ဆင်ခြင်းဖြင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၊ ကျပန်းသစ်တောများ၊ vector စက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စက်များနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့သော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်ပါသည်။ ဤ algorithms များသည် input features နှင့် target variable များကြား ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိသည်။ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် ဒေတာရှိ ဆုံးဖြတ်ချက်ဘောင်များနှင့် ပုံစံများကို လေ့လာနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာတစ်ခုအား တပ်ဆင်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခုတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်နိုင်စေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1-ရမှတ်များကဲ့သို့ ကောင်းစွာဖွဲ့စည်းထားသော အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို အသုံးပြု၍ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်သည့်အခါ မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း အကဲဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ regression လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာတစ်ခုအား တပ်ဆင်ခြင်းသည် ကျင့်ကြံတန်ဖိုးကို ပေးသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် မတူညီသောရှုထောင့်များနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများကို စူးစမ်းရှာဖွေရန် ကျွန်ုပ်တို့အား ကူညီပေးပါသည်။ ပြဿနာကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ဒေတာရှိ အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤကျယ်ပြန့်သောရှုထောင့်သည် ဒေတာများကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို တိုးမြှင့်စေပြီး ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာနည်းပညာများကို စွမ်းဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Regression Training and Testing တွင် classifier တစ်ခုအား တပ်ဆင်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို သရုပ်ဖော်ရန် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စာသင်ချိန်၊ တက်ရောက်မှုနှင့် ယခင်အဆင့်များကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များအပါအဝင် ကျောင်းသားများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်များပါရှိသော အချက်အလက်အစုံရှိသည်ဆိုပါစို့။ ပစ်မှတ်ကိန်းရှင်သည် ဆက်တိုက်တန်ဖိုးဖြစ်သည့် နောက်ဆုံးစာမေးပွဲရမှတ်ဖြစ်သည်။ ကျောင်းသားတစ်ဦးသည် ၎င်းတို့၏နောက်ဆုံးစာမေးပွဲရမှတ်အပေါ် အခြေခံ၍ အောင်မြင်မည် သို့မဟုတ် ကျရှုံးခြင်းရှိမရှိ ခန့်မှန်းလိုပါက၊ ရမှတ်များကို အမျိုးအစားနှစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် "pass" နှင့် "fail." ထို့နောက် pass/fail ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းရန် input features ကို အသုံးပြု၍ classifier တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့အား ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာကို အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပြဿနာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းအားကို မြှင့်တင်နိုင်စေကာ၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခုတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ဒေတာကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အဖိုးတန်သောအမြင်ကို ပေးဆောင်ပြီး ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို ဖွင့်ပေးသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning:
- Support Vector Machine (SVM) ဆိုတာဘာလဲ။
- K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် သင့်လျော်ပါသလား။
- SVM လေ့ကျင့်ရေး algorithm ကို binary linear အမျိုးအစားခွဲအဖြစ် အသုံးများပါသလား။
- regression algorithms သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဒေတာဖြင့် အလုပ်လုပ်နိုင်ပါသလား။
- linear regression သည် စကေးချဲ့ရန်အတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသလား။
- ဒေတာအချက်များ၏ သိပ်သည်းဆအပေါ် အခြေခံ၍ လှိုင်းနှုန်းကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြောင်းလဲနေသော လှိုင်းနှုန်းကို မည်ကဲ့သို့ ချိန်ညှိသနည်း။
- ဆိုလိုရင်းမှာ ပြောင်းလဲနေသော လှိုင်းနှုန်းကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတွင် အင်္ဂါရပ်အစုံအတွက် အလေးများကို သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- mean shift dynamic bandwidth ချဉ်းကပ်မှုတွင် အချင်းဝက်တန်ဖိုးအသစ်ကို မည်သို့သတ်မှတ်သနည်း။
- အချင်းဝက်ကို hard coding မလုပ်ဘဲ centroids များကို မှန်ကန်စွာရှာဖွေခြင်းကို ဆိုလိုသည်မှာ ရွေ့လျားနိုင်သော bandwidth ချဉ်းကပ်နည်းသည် မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်နည်း။
- mean shift algorithm တွင် ပုံသေအချင်းဝက်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Python ဖြင့် EITC/AI/MLP Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။