Neural Network ဆိုတာ ဘာလဲ။
အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဉာဏ်ရည်တုတု၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Neural ကွန်ရက်များသည် ဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်၊ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုကာ ဖြေရှင်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသည့်အင်္ဂါရပ်များသည် ကိန်းဂဏန်းဖော်မတ်များနှင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းသင့်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် cloud ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအခြေအနေတွင်၊ ဒေတာဖော်ပြမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာ၏ တစ်ဦးချင်း တိုင်းတာနိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်သည့် အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်အားဖြင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းထားသည်။ ကနေစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
machine learning မှာ သင်ယူမှုနှုန်းက ဘယ်လောက်လဲ။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသော မော်ဒယ်ညှိခြင်း ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်မှရရှိသော အချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တစ်ခုစီတွင် ခြေလှမ်းအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်းကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်မှုဒေတာနှင့် မော်ဒယ်မှသင်ယူသည့်နှုန်းကို ထိန်းချုပ်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှုအကြား အကြံပြုထားသော ဒေတာများကို 80% မှ 20% အကြား တဆက်တည်း ခွဲထားပါသလား။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကြား ပုံမှန်ကွဲထွက်ခြင်းမှာ ပုံသေမဟုတ်သည့်အပြင် အမျိုးမျိုးသောအချက်ပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ပုံမှန်အားဖြင့် 70-80% ဝန်းကျင်တွင် လေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာ၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို ခွဲဝေပေးရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုထားပြီး ကျန်အပိုင်းကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် 20-30% ခန့် ထားရှိရန် အကြံပြုထားသည်။ ဒါမှ ကွဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
လက်ရှိ မော်ဒယ်များကို cloud သို့ ပေးပို့ပြီး ရလဒ်များနှင့်အတူ စက်တွင်းရှိ ရှိပြီးသား မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ML မော်ဒယ်များကို မည်ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။
လက်ရှိ မော်ဒယ်များကို စက်တွင်းတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ရလဒ်များကို cloud သို့ ပေးပို့သည့် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းမှုတွင် စက်သင်ယူခြင်း (ML) မော်ဒယ်များကို လည်ပတ်ခြင်းသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု စသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဒေသတွင်းနှင့် cloud-based computing အရင်းအမြစ်နှစ်ခုလုံး၏ အားသာချက်များကို အသုံးချပြီး အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏ လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အအုံများကို အသုံးချရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
Kaggle Kernels တွင်မည်သည့်အသုံးပြုသူများရှိသနည်း။
Kaggle Kernels သည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို စိတ်ပါဝင်စားသော သုံးစွဲသူအများအပြားကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် အွန်လိုင်းပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Kaggle Kernels ၏အသုံးပြုသူအခြေခံသည် ကွဲပြားပြီး နယ်ပယ်တွင် စတင်သူများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများ ပါဝင်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် အသုံးပြုသူများမျှဝေရန်၊ စူးစမ်းလေ့လာနိုင်ပြီး တည်ဆောက်နိုင်သည့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့်ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, Kaggle Kernels ကိုမိတ်ဆက်ပေးခြင်း
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုရဲ့ အားနည်းချက်တွေက ဘာတွေလဲ။
Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ခြင်းကြောင့် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုနှင့် ဆက်စပ်နေသော အားနည်းချက်များစွာလည်း ရှိနေကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအားနည်းချက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စူးစမ်းလေ့လာကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး
NLG ရဲ့ အားနည်းချက်တွေက ဘာတွေလဲ။
Natural Language Generation (NLG) သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ လူနှင့်တူသော စာသား သို့မဟုတ် စကားပြောများကို ဖန်တီးခြင်းအပေါ် အလေးပေးသည့် Artificial Intelligence (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ NLG သည် သိသာထင်ရှားသောအာရုံစိုက်မှုကိုရရှိပြီး နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင်အောင်မြင်စွာအသုံးချနိုင်ခဲ့သော်လည်း၊ ဤနည်းပညာနှင့်ဆက်စပ်နေသောအားနည်းချက်များစွာရှိကြောင်းအသိအမှတ်ပြုရန်အရေးကြီးပါသည်။ အချို့ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်
AI မော်ဒယ်သို့ ဒေတာကြီးကြီးများကို မည်သို့တင်ရမည်နည်း။
AI မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ ဒေတာကြီးကြီးမားမားတင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် တိကျပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ရလဒ်များကို သေချာစေရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို ထိထိရောက်ရောက်နှင့် ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ အထူးသဖြင့် Google ကိုအသုံးပြု၍ AI မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ ဒေတာကြီးကြီးမားမားတင်ခြင်းတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များနှင့် နည်းပညာများကို လေ့လာပါမည်။
မော်ဒယ်တစ်ဦးကို အမှုဆောင်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) ၏အခြေအနေတွင် မော်ဒယ်တစ်ခုအား ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားလုပ်ဆောင်စရာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် လေ့ကျင့်ထားသောပုံစံတစ်ခုပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းတွင် ထည့်သွင်းဒေတာကို လက်ခံရရှိရန်၊ ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အလိုရှိသော output ထုတ်ပေးနိုင်သည့် ဆာဗာ သို့မဟုတ် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ မော်ဒယ်ကို ဖြန့်ကျက်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ