Gradient Boosting algorithm ကဘာလဲ။
Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် အမျိုးမျိုးသော algorithms ကိုအသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။ အဆိုပါ algorithm တစ်ခုမှာ Gradient Boosting algorithm ဖြစ်သည်။ Gradient Boosting သည် အားနည်းသော သင်ယူသူ အများအပြားကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အစွမ်းထက်သော အစုလိုက် သင်ယူမှု နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁
Eager မုဒ်ဖြင့် ပုံမှန် TensorFlow ကို ပိတ်ထားမည့်အစား Eager မုဒ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ခြင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် ပရိုဂရမ်ရေးအင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကုဒ်ကို အမှားရှာရန်နှင့် နားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ သို့သော် Eager မုဒ်ကို ပုံမှန် TensorFlow နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက Eager မုဒ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤအားနည်းချက်များကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဓိက တစ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို
Keras မော်ဒယ်ကို ဦးစွာအသုံးပြုပြီးနောက် TensorFlow ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုခြင်းထက် TensorFlow ခန့်မှန်းချက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် Keras နှင့် TensorFlow နှစ်ခုစလုံးသည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် စွမ်းရည်များစွာကို ပေးဆောင်သည့် ရေပန်းစားသောဘောင်များဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း Keras သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေမည့် အဆင့်မြင့် API ကို ပေးပါသည်။ တချို့ကိစ္စတွေမှာ အဲဒါကို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ခန့်မှန်းချက်များနှင့်အတူ Keras တက်ချဲ့ထွင်
BigQuery ML တွင် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုသည့် လုပ်ဆောင်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
BigQuery ML တွင် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုသည့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို `ML.PREDICT` ဟုခေါ်သည်။ BigQuery ML သည် အသုံးပြုသူများအား standard SQL ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးချနိုင်စေရန် Google Cloud Platform မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ `ML.PREDICT` လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို ဒေတာအသစ်တွင် အသုံးပြုနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, BigQuery ML - စံ SQL ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery ML ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးစာရင်းအင်းများကို သင် မည်သို့စစ်ဆေးနိုင်မည်နည်း။
BigQuery ML ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးစာရင်းအင်းများကို စစ်ဆေးရန်၊ ပလပ်ဖောင်းမှ ပံ့ပိုးပေးထားသော ပါ၀င်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အမြင်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ BigQuery ML သည် အသုံးပြုသူများအား စံ SQL ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများနှင့် သိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူစေပါသည်။ လေ့ကျင့်ပြီးတာနဲ့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, BigQuery ML - စံ SQL ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery ML တွင် မော်ဒယ်ထုတ်ပြန်ချက် ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
BigQuery ML တွင် CREATE MODEL ထုတ်ပြန်ချက်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ Google Cloud ၏ BigQuery ပလပ်ဖောင်းတွင် standard SQL ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ ဤထုတ်ပြန်ချက်သည် သုံးစွဲသူများအား ရှုပ်ထွေးသော coding သို့မဟုတ် ပြင်ပကိရိယာများအသုံးပြုခြင်းမလိုအပ်ဘဲ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့် အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ CREATE MODEL ကြေညာချက်ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ အသုံးပြုသူများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, BigQuery ML - စံ SQL ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery ML ကို သင်မည်သို့ဝင်ရောက်နိုင်သနည်း။
BigQuery ML ကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုရန်၊ သင်သည် သင်၏ Google Cloud ပရောဂျက်ကို စနစ်ထည့်သွင်းရန်၊ လိုအပ်သော API များကို ဖွင့်ပေးခြင်း၊ BigQuery ဒေတာအတွဲကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် နောက်ဆုံးတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် SQL queries များကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ သင်သည် Google Cloud ပရောဂျက်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားတစ်ခုကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, BigQuery ML - စံ SQL ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery ML မှပံ့ပိုးပေးထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံသုံးမျိုးကား အဘယ်နည်း။
BigQuery ML သည် BigQuery တွင် standard SQL ကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုသူများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးချနိုင်စေရန် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် BigQuery ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်များကို ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်ပေးကာ ဒေတာလှုပ်ရှားမှု သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ BigQuery ML နဲ့ အလုပ်လုပ်တဲ့အခါ ရှိပါသေးတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, BigQuery ML - စံ SQL ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kubeflow သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို လွယ်ကူစွာ မျှဝေခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
Open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည့် Kubeflow သည် ကွန်တိန်နာတင်ထားသော အပလီကေးရှင်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် Kubernetes ၏ ပါဝါကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ချောမွေ့စွာ မျှဝေခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတို့ကို ချောမွေ့လွယ်ကူစေသည်။ Kubeflow ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များကို လိုအပ်သော မှီခိုမှုများနှင့်အတူ ကွန်တိန်နာများတွင် အလွယ်တကူ ထုပ်ပိုးနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် ဤကွန်တိန်နာများကို အမျိုးမျိုးသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် မျှဝေအသုံးပြုနိုင်ပြီး အဆင်ပြေစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kubeflow - Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Kubernetes Engine (GKE) တွင် Kubeflow ကို ထည့်သွင်းခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။
Google Kubernetes Engine (GKE) တွင် Kubeflow ကို ထည့်သွင်းခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ Kubeflow သည် Kubernetes ၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားသော open-source platform တစ်ခုဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူမှုအလုပ်များလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရွယ်အစားနှင့် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူသောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် GKE သည် အသုံးပြုမှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် Google Cloud မှ စီမံခန့်ခွဲထားသော Kubernetes ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kubeflow - Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်