ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူခြင်း၏အခြေအနေတွင် ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်ပြုလုပ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်များ၏ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အထူးသဖြင့် မြင့်မားသောအဖက်ဖက်မှဒေတာ သို့မဟုတ် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်သော ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အသုံးပြုသည့် အရေးကြီးသောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် အရင်းခံပုံစံများကိုသာမက ဆူညံသံကိုပါ သင်ယူသည့်အခါ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်တတ်ပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို တစ်ချိန်တည်းတွင် အကောင်အထည်ဖော်သည့် AI စံပြလေ့ကျင့်မှု အမျိုးအစားရှိပါသလား။

စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် ပြဿနာများနှင့်ကိုက်ညီသော နည်းစနစ်များနှင့် ပါရာဒိုင်းအမျိုးမျိုးကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ဤအစီအစဥ်များထဲတွင် ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု နှစ်ခုသည် အခြေခံအကျဆုံးဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် ထည့်သွင်းဒေတာကို မှန်ကန်သောအထွက်ဖြင့် တွဲချိတ်ထားသည့် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ ဟိ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , ,

ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုစနစ်များတွင် သင်ယူမှုသည် မည်သို့ဖြစ်သနည်း။

ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူခြင်းသည် တံဆိပ်တပ်ထားသော တုံ့ပြန်မှုမရှိဘဲ ဒေတာဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ရေး algorithms ပါ၀င်သည့် အရေးကြီးသော စက်သင်ယူမှု၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူခြင်းကဲ့သို့မဟုတ်ဘဲ၊ မော်ဒယ်သည် အဝင်-အထွက်အတွဲများပါရှိသော ဒေတာအတွဲမှ သင်ယူသည့်နေရာနှင့် မတူဘဲ၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုသည် လိုချင်သောရလဒ်အတွက် တိကျပြတ်သားသော ညွှန်ကြားချက်များမရှိသော ဒေတာဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ ဝှက်ထားသည်ကို ဖော်ထုတ်ရန်ဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

Google Cloud Machine Learning/AI Platform တွင် Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။

Fashion-MNIST သည် နမူနာ 60,000 နှင့် နမူနာ 10,000 ၏ စမ်းသပ်မှုအစုံပါ၀င်သော Zalando ၏ ဆောင်းပါးပုံများ၏ ဒေတာအတွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာတစ်ခုစီသည် အတန်း ၁၀ ခုမှ အညွှန်းတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် 28×28 မီးခိုးရောင်ပုံတစ်ပုံဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲသည် မူရင်း MNIST ဒေတာအတွဲအတွက် တိုက်ရိုက် drop-in အစားထိုးအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

စက်သင်ယူခြင်းအတွက် မည်သည့် algorithms အမျိုးအစားများရှိပြီး ၎င်းတို့ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။

Machine Learning သည် ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်သော စနစ်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ထိုဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တု၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ဒေတာမှ မည်သို့သင်ယူမည် နှင့် မမြင်ရသော တွင် မည်ကဲ့သို့ ထိထိရောက်ရောက် လုပ်ဆောင်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသောကြောင့် အယ်လဂိုရီသမ်ရွေးချယ်မှုသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊

Kaggle ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများရှိ ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင်၊ kernel တစ်ခုကို "forking" ဟူသော အယူအဆမှာ ရှိပြီးသား kernel တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ဆင်းသက်လာသော အလုပ်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် မူရင်း kernel သည် သီးသန့်ဖြစ်နေသောအခါ၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့်ပတ်သက်သည့် မေးခွန်းများ ထွက်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဆံခြည်မျှင် kernel ကို မည်သည့်အချိန်တွင် လူသိရှင်ကြား ထုတ်ပြနိုင်သည်နှင့် စပ်လျဉ်းသည့် မေးခွန်းကို ဖြေရှင်းရန်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော NLG မော်ဒယ်လ်ဂျစ်ကို NLG မှလွဲ၍ အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။

ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ၎င်းတို့၏ သမားရိုးကျ နယ်ပယ်ကျော်လွန်သည့် ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် Natural Language Generation (NLG) မော်ဒယ်များကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုအပလီကေးရှင်းများ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်လမ်းဆုံကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။ NLG မော်ဒယ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော ဒေတာကို လူသားဖတ်နိုင်သော စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းရန်၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအပါအဝင် အခြားဒိုမိန်းများသို့ သီအိုရီအရ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သော ခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချသည်။ ဒီအလားအလာက အရင်းတည်တယ်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

စက်သင်ယူခြင်း၏ နောက်ထပ်အသေးစိတ်အဆင့်အချို့ကား အဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှုအဆင့်များသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ခြင်း၊ အသုံးချခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းအတွက် နည်းစနစ်ကျသောချဉ်းကပ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤအဆင့်များသည် စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို စနစ်တကျ၊ မျိုးပွားနိုင်သော၊ နှင့် အတိုင်းအတာအထိ ဆောင်ရွက်နိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ကဏ္ဍများသည် အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ပေးဆောင်ထားပြီး အဓိကလုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ပါဝင်ပတ်သက်သည့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကို အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။ 1. Problem Definition and Data Collection Problem Definition

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , ,

TensorBoard သည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် အသင့်တော်ဆုံးကိရိယာဖြစ်ပါသလား။

TensorBoard ကို စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်အတွင်း မော်ဒယ်မြင်ယောင်ခြင်းအတွက် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ကျယ်ပြန့်စွာအကြံပြုထားသည်။ Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ၏ စပ်လျဉ်း၍ ၎င်း၏ထင်ရှားမှုသည် အထူးထင်ရှားသည်။ TensorBoard သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် စက်သင်ယူမှု၏စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဝဘ်အက်ပလီကေးရှင်းအစုံအလင်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ဒေတာကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်တဲ့အခါ ဒေတာကို ဘက်လိုက်မှုမရှိအောင် ဘယ်လိုလုပ်နိုင်မလဲ။

ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ဘက်လိုက်မှုကင်းရှင်းကြောင်း သေချာစေခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများကိုအသုံးပြုသောအခါတွင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောစိုးရိမ်ပူပန်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာရှင်းလင်းနေစဉ်အတွင်း ဘက်လိုက်မှုသည် မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် မမျှတသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည့် လှည့်စားထားသော မော်ဒယ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ဘက်စုံ လွှမ်းခြုံထားသော ချဉ်းကပ်မှု လိုအပ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , ,