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
hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
hot encoding တစ်ခုမှာ binary vector များအဖြစ် categorical variable များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် machine learning နှင့် data processing တွင်အသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးနှင့် ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများကဲ့သို့သော အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာများကို တိုက်ရိုက်မကိုင်တွယ်နိုင်သော algorithms ဖြင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် hot encoding တစ်ခု၊ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့် သဘောတရားကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
TensorFlow ကို ဘယ်လို ထည့်သွင်းရမလဲ။
TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုအတွက် ရေပန်းစားသော open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကိုထည့်သွင်းရန် Python ကို ဦးစွာထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သည်။ စံနမူနာပြ Python နှင့် TensorFlow ညွှန်ကြားချက်များသည် ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် စိတ္တဇရည်ညွှန်းချက်အဖြစ်သာ လုပ်ဆောင်ကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ အကြံပြုအပ်ပါသည်။ TensorFlow 2.x ဗားရှင်းအသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ အသေးစိတ်လမ်းညွှန်ချက်များကို နောက်ဆက်တွဲပစ္စည်းများတွင် လိုက်နာပါမည်။ လိုချင်ရင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
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
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။ Deep learning သည် deep neural networks ဟုလည်းသိကြသော အလွှာများစွာရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် ဒေတာ၏ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
w နှင့် b ပါရာမီတာများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စက်သင်ယူခြင်း၏ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်ဟု ခေါ်ခြင်းသည် မှန်ကန်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်သည် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်အတွင်း မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အလေးချိန် (w) နှင့် ဘက်လိုက်မှုများ (b) ကန့်သတ်ချက်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရာတွင် မော်ဒယ်၏ အပြုအမူနှင့် ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ပေးသောကြောင့် ဤကန့်သတ်ချက်များသည် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့် အမှန်အတိုင်းပြောရလျှင် မှန်ကန်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Google ၏ TensorFlow မူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်နိုင်ပါသလား (ဥပမာ- ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးခြင်း)။
Google TensorFlow မူဘောင်သည် အမှန်တကယ်ပင် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်စေပြီး၊ ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးနိုင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသောကြောင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့တွင် သိသာထင်ရှားသောအားသာချက်ကို ပေးဆောင်သည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ