စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တစ်ခုရှိ အပိုင်းအရေအတွက်နှင့် ခန့်မှန်းတိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသော အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။ စံပြလေ့ကျင့်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် အလိုရှိသောစွမ်းဆောင်ရည်အဆင့်ကိုရရှိရန် ကိန်းဂဏန်းများ မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ကို နားလည်ခြင်းသည် ခန့်မှန်းတိကျမှုတွင် အရေးကြီးပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင်၊ အပိုင်းအရေအတွက်များသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူအား ချိန်ညှိရန် လိုအပ်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းတိကျမှုအပေါ် အပိုင်းအရေအတွက်များ၏ သက်ရောက်မှုသည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်မှုဖြစ်စဉ်များနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာသင်ယူပြီး အရင်းခံပုံစံများနှင့်အတူ ဆူညံသံများကို ဖမ်းယူသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်သည်။ ၎င်းသည် မမြင်ရသော ဒေတာအတွက် ယေဘုယျဖော်ပြမှု ညံ့ဖျင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ခန့်မှန်းခြေ တိကျမှုကို လျော့ကျစေသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာအတွင်းရှိ အရင်းခံပုံစံများကို ဖမ်းယူရန် ရိုးရှင်းလွန်းသဖြင့် ဘက်လိုက်မှုမြင့်မားပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု တိကျမှုနည်းပါးသည့်အခါ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်တတ်သည်။
ခေတ်ကာလ အရေအတွက်သည် အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ နှင့် မသင့်လျော်သော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ၊ အပိုင်းအရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ အစပိုင်းတွင်၊ အပိုင်းအရေအတွက်များလာသည်နှင့်အမျှ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ ပိုမိုသင်ယူရပြီး လေ့ကျင့်ရေးနှင့် တရားဝင်ဒေတာအတွဲများနှစ်ခုလုံးတွင် ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုသည် တိုးတက်လာပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် မော်ဒယ်သည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိရန် အခွင့်အလမ်းများ ပိုမိုရရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
သို့သော်လည်း ခေတ်ကာလအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် မှန်ကန်သော ချိန်ခွင်လျှာကို ရှာဖွေရန် အရေးကြီးပါသည်။ အပိုင်းအရေအတွက် အလွန်နည်းပါက၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာကို အားနည်းစေပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အပိုင်းအရေအတွက်များလွန်းပါက၊ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အလွတ်ကျက်စေပြီး သင့်လျော်မှုလွန်ကဲစေပြီး ဒေတာအသစ်သို့ ယေဘုယျဖော်ပြမှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သီးခြားအတည်ပြုချက်ဒေတာအတွဲတွင် စောင့်ကြည့်ရန် အလွန်အရေးကြီးသော အချိန်ကာလများအတွင်း ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုကို အမြင့်မားဆုံးဖြစ်စေမည့် အကောင်းဆုံးအချိန်ကာလများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
အကောင်းဆုံးအချိန်များကို ရှာဖွေရန် ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ စောစီးစွာရပ်တန့်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ အစောပိုင်းရပ်တန့်ခြင်းတွင် တရားဝင်ဒေတာအတွဲတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် သက်သေပြခြင်းဆိုင်ရာဆုံးရှုံးမှုများ တိုးလာသောအခါတွင် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရပ်တန့်ခြင်းတွင် မော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံစတင်နေပြီဖြစ်သည်ကို ညွှန်ပြပါသည်။ စောစီးစွာ ရပ်တန့်ခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ developer များသည် မော်ဒယ်အား လေ့ကျင့်မှု များပြားလွန်းသည့် အချိန်များအတွင်း တားဆီးနိုင်ပြီး ၎င်း၏ ယေဘူယျ စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တစ်ခုရှိ အပိုင်းအရေအတွက်နှင့် ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုတို့ကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုပြင်ရန်နှင့် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲခြင်းနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ဒေတာအသစ်များကို ကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြကြောင်း သေချာစေပြီး မိုဒယ်၏ အရေအတွက်တွင် မှန်ကန်သော ချိန်ခွင်လျှာကို ရှာဖွေခြင်းသည် မြင့်မားသော ခန့်မှန်းတိကျမှုကို ရရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
- Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)