machine learning (ML) application တစ်ခုကို တီထွင်သောအခါတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သော ML-specific ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများစွာ ရှိပါသည်။ ML မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ML အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် developer များ သတိထားသင့်သည့် အဓိက ML-တိကျသောထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများအချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
1. ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း- ML အပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ပထမဆုံးအဆင့်တစ်ခုမှာ ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ML မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် သင့်လျော်သော ပုံစံဖြင့် ဒေတာကို သန့်ရှင်းရေး၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းအင်္ဂါရပ်များနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားပြောင်းလွဲမှုများကို ကုဒ်သွင်းခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးကို သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။
2. အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနှင့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ- ML မော်ဒယ်များသည် ဒေတာမှထုတ်နုတ်ထားသော အင်္ဂါရပ်များအပေါ်တွင် အလွန်အမှီပြုပါသည်။ လက်ရှိပြဿနာနှင့် အကိုက်ညီဆုံးသောအင်္ဂါရပ်များကို ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ပြီး အင်ဂျင်နီယာချုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာ၊ ဒိုမိန်းအသိပညာကို နားလည်ခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်စကေးချဲ့ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
3. မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း- ပြဿနာအတွက် မှန်ကန်သော ML မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ မတူညီသော ML algorithms များတွင် မတူညီသော အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိပြီး အသင့်လျော်ဆုံးတစ်ခုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အပလီကေးရှင်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာအကျိုးသက်ရောက်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်း၏ထိရောက်မှုကိုသေချာစေရန်အတွက် သင့်လျော်သောအကဲဖြတ်မှုမက်ထရစ်များနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ML မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
4. Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်း- ML မော်ဒယ်များတွင် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ရရှိရန် ချိန်ညှိရန် လိုအပ်သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ မကြာခဏ ပါရှိသည်။ Hyperparameters များသည် ML model ၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်နိုင်ပြီး မှန်ကန်သော hyperparameter များ ပေါင်းစပ်မှုကို ရှာဖွေရာတွင် စိန်ခေါ်မှုရှိနိုင်ပါသည်။ ဇယားကွက်ရှာဖွေမှု၊ ကျပန်းရှာဖွေမှု၊ နှင့် Bayesian ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အကောင်းဆုံး hyperparameters အစုံကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
5. Regularization and Overfitting- ML မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသောဒေတာကို ယေဘုယျအားဖြင့် မဖော်ပြသောအခါတွင် Overfitting ဖြစ်ပေါ်သည်။ L1 နှင့် L2 ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ကျောင်းထွက်ခြင်းနှင့် စောစီးစွာရပ်တန့်ခြင်းကဲ့သို့သော ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများသည် အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်းကို တားဆီးနိုင်ပြီး မော်ဒယ်၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။
6. မော်ဒယ်ခွဲဝေမှုနှင့် စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း- ML မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းကို ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် အသုံးချရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းတွင် အတိုင်းအတာ၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်သည်။ ML မော်ဒယ်များကို ပိုမိုကြီးမားသောစနစ်တစ်ခုတွင် ပေါင်းစပ်ထားသင့်ပြီး ၎င်းတို့သည် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးကြောင်းသေချာစေရန် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်နေသင့်သည်။
7. ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေရေးရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များ- ML အက်ပ်လီကေးရှင်းများသည် မကြာခဏ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး လူတစ်ဦးချင်းနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ချေရှိသည်။ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ တရားမျှတမှု၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှုစသည့် ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ ကဏ္ဍများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ developer များသည် ၎င်းတို့၏ ML အပလီကေးရှင်းများသည် သက်ဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာကြောင်း သေချာစေသင့်သည်။
ML အပလီကေးရှင်းကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် အင်ဂျင်နီယာပိုင်း၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာမြင့်ခြင်း၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်း၊ မော်ဒယ်အသုံးပြုခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကဲ့သို့သော ML-တိကျသောထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ML လျှောက်လွှာ၏ အောင်မြင်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို များစွာ အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။
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။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။