Pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အဘယ်အဆင့်များပါဝင်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်မှုအောင်မြင်ရန်အတွက် ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာဖွင့်ခြင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ပထမခြေလှမ်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွဲရှိ ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် လမ်းကြောင်းနှင့် အညွှန်းကို ဖော်ပြသည့် CSV ဖိုင်ကို ဖန်တီးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဘယ်နည်း။
ဒေတာအတွဲတစ်ခုစီရှိ ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် လမ်းကြောင်းနှင့် အညွှန်းကို ဖော်ပြသည့် CSV ဖိုင်ကို ဖန်တီးခြင်းသည် အထူးသဖြင့် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံများကို စုစည်းခြင်း၊ ၎င်းတို့၏ လမ်းကြောင်းများနှင့် အညွှန်းများကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ဒေတာကို CSV ဖိုင်အဖြစ် ဖော်မတ်ချခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ စတင်ရန်,
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Storage တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ အညွှန်းတပ်ထားသော ပုံများနှင့် ဒေတာများကို စုစည်းခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းအတွက် အကြံပြုထားသည့်နည်းလမ်းမှာ အဘယ်နည်း။
Google Cloud Storage တွင် အညွှန်းတပ်ထားသော ပုံများနှင့် ဒေတာများကို စုစည်းခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင့်ဒေတာကို စနစ်တကျဖွဲ့စည်းပုံနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် Google Cloud Platform မှပေးဆောင်သော အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာဝင်ရောက်နိုင်မှု၊ လွယ်ကူသောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် ထိရောက်စွာအသုံးချမှုကို သေချာစေနိုင်ပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင် AutoML Vision၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်ကို AutoML Vision ကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဓာတ်ပုံအများအပြားကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့စုဆောင်းနိုင်မည်နည်း။
AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ သင့်မော်ဒယ်လ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဓာတ်ပုံအများအပြားကို စုဆောင်းရန်၊ သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော နည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်။ AutoML Vision သည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများကို စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည့် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အညွှန်းတပ်ထားသော ဓာတ်ပုံများဖြင့် ဤမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် သင်သည် တိုးတက်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Vision ဆိုတာ ဘာလဲ၊ စိတ်ကြိုက် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတွင် မည်ကဲ့သို့ အထောက်အကူ ပြုသနည်း။
AutoML Vision သည် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး သုံးစွဲသူများအား ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများအတွက် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ကာ အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ ၎င်းသည် AI မော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အကန့်အသတ်ရှိသော စက်သင်ယူမှု ကျွမ်းကျင်မှုရှိသော သုံးစွဲသူများအတွက် အသုံးပြုနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ AutoML Vision ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် အလွယ်တကူ လေ့ကျင့်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်