အကယ်၍ တစ်ဦးတစ်ယောက်သည် Google မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုပြီး ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဥပမာတွင် လေ့ကျင့်နေပါက လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှရရှိသောတိုးတက်မှုများကို Google က ထိန်းသိမ်းထားပါသလား။

Google မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး သင့်ကိုယ်ပိုင်ဥပမာတွင် ၎င်းကို လေ့ကျင့်သည့်အခါ၊ သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှရရှိသော တိုးတက်မှုများကို Google က ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားခြင်း ရှိ၊ မရှိ၊ သင်အသုံးပြုနေသည့် သီးခြား Google ဝန်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် ကိရိယာနှင့် အဆိုပါကိရိယာနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများအပါအဝင် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ Google Cloud ၏ စက်နှင့် ဆက်စပ်နေသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

သင်တန်းမစမီ မည်သည့် ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရမည်နည်း။

လေ့ကျင့်မှုမပြုမီ သင့်လျော်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အောင်မြင်သော AI စနစ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် ဖြေရှင်းချက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သိသိသာသာ ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်၊ အချက်အလက်၏ သဘောသဘာဝ၊ ပြဿနာအမျိုးအစား၊ တွက်ချက်မှုအပါအဝင် အချက်များစွာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ဆုတ်ယုတ်မှုတာဝန်ဆိုတာ ဘာလဲ။

အထူးသဖြင့် ဥာဏ်ရည်တု၏ ဆက်စပ်အကြောင်းအရာအတွင်း စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ရှိ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော input variable များကို အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်ထွက်ရှိမည့်ကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းခြင်းပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းအမျိုးအစားသည် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အခြေခံဖြစ်ပြီး ရည်မှန်းချက်မှာ အိမ်စျေးနှုန်း၊ စတော့ဈေးကွက်ကို ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ပမာဏများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အသုံးပြုသည့်အခါတွင် အသုံးပြုသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

Vertex AI နှင့် AutoML ဇယားများအကြား မည်သို့ကူးပြောင်းနိုင်သနည်း။

Vertex AI မှ AutoML Tables သို့ ကူးပြောင်းခြင်းကို ဖြေရှင်းရန်၊ Google Cloud ၏ စက်သင်ယူမှုကိရိယာအစုံအလင်ရှိ ပလပ်ဖောင်းနှစ်ခုလုံး၏ အခန်းကဏ္ဍများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Vertex AI သည် AutoML နှင့် စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အလုံးစုံသောစက်သင်ယူမှုပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AutoML ဇယားများ၊

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

R-squared၊ ARIMA သို့မဟုတ် GARCH ကဲ့သို့သော econometric မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ငွေကြေးဒေတာကို အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် Kaggle ကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

Kaggle သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှုနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုမျှဝေခြင်းအတွက် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုဝါသနာရှင်များအတွက် ကျယ်ပြန့်စွာအသိအမှတ်ပြုထားသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ငွေကြေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပါအဝင် လှုပ်ရှားမှုအမျိုးမျိုးကို ပံ့ပိုးပေးကာ ၎င်းသည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်ခြင်းကဲ့သို့သော econometric မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးနေရာဖြစ်လာစေသည်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် အထူးသဖြင့် နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါ (CHD) ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော နယ်ပယ်တွင် စက်ပစ္စည်းသင်ယူခြင်းအား အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါသည် plaque များစုပုံခြင်းကြောင့် သွေးကြောများကျဉ်းသွားခြင်း၏လက္ခဏာရပ်ဖြစ်ပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ရောဂါဖြစ်ပွားမှုနှင့် သေဆုံးမှု၏ အဓိကအကြောင်းရင်းတစ်ခုအဖြစ် ကျန်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ အကဲဖြတ်ရန် အစဉ်အလာ ချဉ်းကပ်မှု

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

Google Cloud Machine Learning ကို Vertex AI အဖြစ် အမည်ပြောင်းခြင်းအတွက် အမှန်တကယ် အပြောင်းအလဲများကား အဘယ်နည်း။

Google Cloud ၏ Cloud Machine Learning Engine မှ Vertex AI သို့ ကူးပြောင်းခြင်းသည် machine learning (ML) lifecycle ကို ရိုးရှင်းစေပြီး အခြားသော Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် ပလပ်ဖောင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်များနှင့် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ Vertex AI သည် တစ်ခုလုံးကို လွှမ်းခြုံထားသည့် ပိုမို ပေါင်းစပ်ပြီး အဆုံးမှ အဆုံး စက်သင်ယူမှု ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း မက်ထရစ်များသည် အဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေမည့် အရေးကြီးသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်မှု တိုင်းတာမှု များသည် ကွဲပြားကြပြီး ဖြေရှင်းသည့် ပြဿနာ အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ရွေးချယ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

linear regression ဆိုတာ ဘာလဲ။

Linear regression သည် အထူးသဖြင့် ကြီးကြပ်သင်ကြားရေး လုပ်ငန်းများတွင် machine learning ၏ နယ်ပယ်အတွင်း အကျယ်တဝင့် အသုံးပြုသည့် အခြေခံ ကိန်းဂဏန်း ကိန်းဂဏန်း နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များအပေါ် အခြေခံ၍ စဉ်ဆက်မပြတ်မှီခိုသောကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အခြေခံအယ်လ်ဂိုရီသမ်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ linear regression ၏အခြေခံမှာ variables များကြား linear relationship တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်ဖြစ်သည်၊

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

မတူညီသော ML မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး master AI တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ကာ ပိုမိုခိုင်မာပြီး ထိရောက်သော စနစ်တစ်ခု ဖန်တီးရန်၊ အစုအဖွဲ့တစ်ခု သို့မဟုတ် "မာစတာ AI" ဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် ကောင်းမွန်စွာတည်ဆောက်ထားသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ရန်နှင့် အလုံးစုံယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာ၏ အားသာချက်များကို အသုံးချသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,