Machine Learning သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာများကို လေ့လာသင်ယူနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိကျပြတ်သားစွာ မလုပ်ဆောင်ဘဲ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အာရုံစိုက်သည့် နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို အလိုအလျောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန်၊ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်း၏အဓိကအချက်မှာ၊ စက်သင်ယူခြင်းတွင် ကွန်ပျူတာများကို ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်စေရန်နှင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဒေတာများမှ ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်ပြီး မမြင်ရသော သွင်းအားစုအသစ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည့် မော်ဒယ်လ်များ ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အောင်မြင်သည်။ ဤမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုထားသည့် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ် အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ အညွှန်းတပ်ထားသော သို့မဟုတ် အညွှန်းမပါသော ဒေတာကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသည်။
မတူညီသော အလုပ်များနှင့် ဒေတာများအတွက် သင့်လျော်သော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ် အမျိုးအစားများစွာရှိသည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုမှာ ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုစီသည် သက်ဆိုင်ရာ အထွက် သို့မဟုတ် အညွှန်းတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် အညွှန်းဒေတာကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသည့် ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စပမ်းအီးမေးလ်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်ကို စပမ်း သို့မဟုတ် စပမ်းမဟုတ်ဟု တံဆိပ်တပ်ထားသည့် အီးမေးလ်ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ သင်ယူခဲ့သည့် ပုံစံများပေါ်မူတည်၍ မမြင်ရသော အီးမေးလ်အသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူသည်။
ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတွင်၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ တံဆိပ်မပါသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများ ပါဝင်သည်။ ပန်းတိုင်သည် အထွက် သို့မဟုတ် အညွှန်းများအကြောင်း ကြိုတင်မသိဘဲ ဒေတာအတွင်း ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ Clustering သည် အများအားဖြင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ကြားရေးနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး algorithm သည် ၎င်းတို့၏ မွေးရာပါတူညီချက်များ သို့မဟုတ် ကွဲပြားချက်များကို အခြေခံ၍ အလားတူဒေတာများကို တစ်စုတစ်စည်းတည်း အမှတ်ပေးပါသည်။
နောက်ထပ်အရေးကြီးသော စက်သင်ယူမှုအမျိုးအစားမှာ အားဖြည့်သင်ယူခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အေးဂျင့်တစ်ဦးသည် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ရန် သင်ယူပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဆုငွေအချက်ပြမှုကို အမြင့်ဆုံးရယူသည်။ အေးဂျင့်သည် ပတ်ဝန်းကျင်ကို စူးစမ်းလေ့လာကာ ဆုလာဘ်များ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များပုံစံဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်များကို လက်ခံရရှိကာ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိုးလာနေသောဆုငွေကို အများဆုံးရရှိရန် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချိန်ညှိပါသည်။ ဤသင်ယူမှုအမျိုးအစားကို ဂိမ်းကစားခြင်း၊ စက်ရုပ်များနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အောင်မြင်စွာအသုံးချနိုင်ခဲ့သည်။
စက်သင်ယူခြင်းတွင် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် ကျယ်ပြန့်သောအသုံးချပရိုဂရမ်များရှိသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ရောဂါရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများတွင် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် သို့မဟုတ် ကုသမှုအစီအစဉ်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘဏ္ဍာရေးတွင်၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ ခရက်ဒစ်အမှတ်ပေးခြင်း၊ နှင့် အယ်လဂိုရီသမ်ကုန်သွယ်ခြင်းအတွက် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အခြားအပလီကေးရှင်းများတွင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်၊ အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် အခြားအရာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။
Machine Learning သည် ကွန်ပျူတာများကို ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေမည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို အာရုံစိုက်သည့် အတုဉာဏ်ရည်နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အညွှန်းတပ်ထားသော သို့မဟုတ် အညွှန်းမပါသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန် ကိန်းဂဏန်းနည်းပညာများအသုံးပြုခြင်း ပါ၀င်ပြီး မတူညီသောအလုပ်များနှင့် ဒေတာအတွက် သင့်လျော်သော အယ်လဂိုရီသမ် အမျိုးအစားများစွာရှိသည်။ စက်သင်ယူမှုတွင် စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် အသုံးချပလီကေးရှင်းများစွာရှိပြီး ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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။
- 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။)