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
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kaggle နှင့်အတူဒေတာသိပ္ပံစီမံကိန်း
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်း၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
စက်သင်ယူခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်း ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။ ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီတွင် အသုံးပြုသူများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများတွင် ပါဝင်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ မေးမြန်းချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို chatbots၊ virtual assistant၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြားအရာများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။ Google Cloud Machine ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow Playground သည် သုံးစွဲသူများအား အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံများကို စူးစမ်းနားလည်နိုင်စေရန် Google မှ ဖန်တီးထားသည့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဝဘ်အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် အသုံးပြုသူများသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်လေ့လာရန် မတူညီသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများ၊ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများကို စမ်းသပ်နိုင်သည့် အသွင်အပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Playground သည် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
TensorFlow တွင် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ခွင့်ပြုပေးသည့် မုဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ နမူနာပုံစံနှင့် အမှားရှာပြင်ခြင်းအဆင့်များအတွင်း ၎င်းသည် အထူးအကျိုးရှိသည်။ TensorFlow တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် သမားရိုးကျ ဂရပ်ဖစ်အခြေခံလုပ်ဆောင်မှုထက် ကွန်ကရစ်တန်ဖိုးများကို ချက်ချင်းပြန်ပို့ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို
ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာလေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google သည် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ခြင်းအတွက် အထူးပြုဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ Google Cloud Machine Learning၊ GCP BigQuery နှင့် open datasets ကဲ့သို့သော ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် တိုးတက်မှုအတွက် ပြည့်စုံသော မူဘောင်တစ်ခုကို ပေးဆောင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ဝေပြီး အပြိုင်လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် အလိုအလျောက် ရင်းမြစ်ရယူမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံတို့ကို ပေးဆောင်ခြင်းမရှိသည့်အပြင် မော်ဒယ်၏လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်သိမ်းခြင်းကို လည်း ဆောင်ရွက်ပေးမည်မဟုတ်ပေ။ ဒီအဖြေကို ပေးမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သာမာန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြို့ထိုးမှုများ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ နှင့် လေ့ကျင့်ရေး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆွေးနွေးကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရန် CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးသည်၊ ဤအဖြေတွင် အသေးစိတ်ရှင်းပြပါမည်။ ပထမဦးစွာ၊ "ပို့ကုန်မော်ဒယ်" ၏အဓိပ္ပါယ်ကိုနားလည်ကြပါစို့။ CMLE ၏အခြေအနေတွင်၊ ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
အမှန်ကတော့ လုပ်နိုင်မှာပါ။ Google Cloud Machine Learning တွင် Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ဟုခေါ်သော အင်္ဂါရပ်တစ်ခုရှိသည်။ CMLE သည် cloud တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား Cloud သိုလှောင်မှုမှ ဒေတာများကို ဖတ်ရှုနိုင်စေပြီး အနုမာနအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော ပုံစံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကြုံလာတဲ့အခါ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု