Google Cloud Machine Learning တွင် ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သို့ပြုလုပ်နိုင်သနည်း၊ အဝတ်အစားပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ စိန်ခေါ်မှုများမှာ အဘယ်နည်း။
Google Cloud Machine Learning တွင်၊ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အဆင့်မြင့် API များဖြစ်သည့် ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းမှုများကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ခန့်မှန်းသူများသည် လေ့ကျင့်ရေး၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် မျက်နှာပြင်တစ်ခု ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ခိုင်မာပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ Google Cloud Machine ရှိ ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, ဖက်ရှင်အတွက်စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုကိုအမှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်တွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများစွာရှိသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ချိန်ညှိနိုင်သော ဘောင်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသို့ပြောင်းခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့မြှင့်တင်နိုင်မည်နည်း။
ဖက်ရှင်တွင် စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုနယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲထွက်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ဦး၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ အဓိကအဆင့်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များအပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ကြီးမားသောအောင်မြင်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ အားဖြင့်
Google Cloud Machine Learning တွင် TensorFlow ၏ Estimator Framework ကို အသုံးပြု၍ linear classifier တစ်ခုကို မည်သို့တည်ဆောက်မည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning ရှိ TensorFlow ၏ Estimator Framework ကို အသုံးပြု၍ linear classifier တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန်အတွက်၊ သင်သည် ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ မော်ဒယ်သတ်မှတ်မှု၊ လေ့ကျင့်မှု၊ အကဲဖြတ်မှုနှင့် ခန့်မှန်းမှုတို့ပါဝင်သည့် အဆင့်ဆင့်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ ဤပြည့်စုံသောရှင်းလင်းချက်သည် ဖြစ်ရပ်မှန်အသိပညာအပေါ်အခြေခံ၍ မှန်ကန်သောတန်ဖိုးကိုပေးစွမ်းပြီး ဤအဆင့်တစ်ခုစီမှ သင့်အား လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။ 1. ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း- a မတည်ဆောက်မီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, ဖက်ရှင်အတွက်စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုကိုအမှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲနှင့် ဂန္ထဝင် MNIST ဒေတာအတွဲအကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဖက်ရှင်-MNIST ဒေတာအတွဲနှင့် ဂန္ထဝင် MNIST ဒေတာအတွဲတို့သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသည့် ရေပန်းစားသောဒေတာအတွဲနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲနှစ်ခုစလုံးတွင် မီးခိုးရောင်စကေးပုံများပါ၀င်ပြီး စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အသုံးများသော်လည်း ၎င်းတို့ကြားတွင် အဓိကကွာခြားချက်များစွာရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ မူရင်း MNIST ဒေတာအတွဲတွင် ပုံများပါရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, ဖက်ရှင်အတွက်စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုကိုအမှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်