အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် Machine Learning အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်ဖြစ်ပါသလား။
အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် အမှန်တကယ်ပင် Machine Learning (ML) ၏ ထင်ရှားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Machine Learning algorithms များသည် တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အဆင့်မြင့်ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်၏အခြေအနေတွင်၊ Machine Learning သည် ပိုမိုသက်ဆိုင်ပြီး တိကျမှုကိုပေးခြင်းဖြင့် ရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံကို သိသာထင်ရှားစွာမြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
batch အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲ အရွယ်အစားသည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ အားလုံးဖြစ်ပါသလား။
အသုတ်အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍများဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် hyperparameters များအဖြစ် ရည်ညွှန်းကြသည်။ ဤသဘောတရားကို နားလည်ရန် ဝေါဟာရတစ်ခုစီကို တစ်ဦးချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြည့်ကြပါစို့။ အစုလိုက်အရွယ်အစား- အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အလေးချိန်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဇာတ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်မရှိသော်လည်း လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများမပါဘဲ ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာမလိုအပ်ပါ။ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအသုံးပြုခြင်းတွင် မပါဝင်သော်လည်း၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို လေ့လာရန် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
hyperparameter ချိန်ညှိခြင်း အမျိုးအစားများကား အဘယ်နည်း။
Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများအတွက် အကောင်းဆုံးတန်ဖိုးများကို ရှာဖွေခြင်းပါ၀င်သောကြောင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Hyperparameters များသည် data မှသင်ယူခြင်းမရှိသော parameters များဖြစ်သော်လည်း model ကိုမလေ့ကျင့်မီအသုံးပြုသူမှသတ်မှတ်ပေးသည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး သိသိသာသာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
hyperparameter ချိန်ညှိခြင်း၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင် မသင်ယူရသေးသော ကန့်သတ်ချက်များကို ချိန်ညှိခြင်း ပါ၀င်သော်လည်း လေ့ကျင့်မှုမပြုမီ အသုံးပြုသူမှ သတ်မှတ်ပေးသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိပြီး အကောင်းဆုံးတန်ဖိုးများကို ရှာဖွေပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ကနဦးဒေတာအတွဲကို လေ့ကျင့်ရေးအစုံ၊ တရားဝင်သတ်မှတ်မှု (သတ်မှတ်ဘောင်များအထိ) နှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံ (မမြင်ရသောဒေတာအပေါ် စွမ်းဆောင်ရည်စစ်ဆေးခြင်း) တို့သည် မှန်ကန်ပါသလော။
စက်သင်ယူခြင်းရှိ ကနဦးဒေတာအစုံကို လေ့ကျင့်ရေးအစုံ၊ တရားဝင်သတ်မှတ်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံတို့ကို ပင်မအုပ်စုခွဲသုံးခုအဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်သည်မှာ အမှန်ပင်မှန်ပါသည်။ ဤအခွဲများသည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးပြီး မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေး အစုသည် အကြီးဆုံး အစုအဝေး ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ML tuning parameters နှင့် hyperparameter များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ဆက်စပ်နေသနည်း။
Tuning parameters နှင့် hyperparameter များသည် machine learning နယ်ပယ်တွင် ဆက်စပ်နေသော သဘောတရားများဖြစ်သည်။ ချိန်ညှိခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုအတွက် သီးသန့်ဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ hyperparameters များသည် data မှသင်ယူခြင်းမရှိသော်လည်း၎င်းမတိုင်မီသတ်မှတ်ထားသော parameters များဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးတွင် ယခင်ကအသုံးပြုခဲ့သည့် ဒေတာကိုဆန့်ကျင်သည့် ML မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် သင့်လျော်သောအကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်တစ်ခုလား။
စက်သင်ယူမှုတွင် အကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်သည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းပါဝင်သည့် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ၊ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင် မော်ဒယ်မှ မမြင်ရသေးသည့် အချက်အလက်ကို အသုံးပြုရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုထားသည်။ ၎င်းသည် ဘက်မလိုက်ဘဲ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အကဲဖြတ်မှုရလဒ်များကို သေချာစေရန် ကူညီပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ဒေတာစာရွက်စာတမ်း နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန် မည်သည့် ML algorithm သည် သင့်လျော်သနည်း။
ဒေတာစာရွက်စာတမ်း နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် စံနမူနာယူရန် လေ့ကျင့်ရန် သင့်လျော်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှာ ကိုဆိုက်ဆင်တူခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်ဖြစ်သည်။ Cosine တူညီမှုသည် ၎င်းတို့ကြားရှိ ကိုsine ထောင့်ကို တိုင်းတာသည့် အတွင်းထုတ်ကုန်နေရာ၏ သုညမဟုတ်သော ကွက်လပ်နှစ်ခုကြား တူညီမှုအတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စာရွက်စာတမ်းနှိုင်းယှဥ်မှုအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းကိုဆုံးဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ကြီးမားသော ဘာသာစကားဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကား အဘယ်နည်း။
ကြီးမားသောဘာသာစကားဆိုင်ရာမော်ဒယ်များသည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အများအပြားနှင့် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို နားလည်ပြီး ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဒီတုန့်ပြန်မှုမှာတော့ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
- 1
- 2