ဒေတာအတွဲသည် ကြီးမားပါက အကဲဖြတ်ရန် နည်းရန် လိုအပ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အပိုင်းကို ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာခြင်းဖြင့် လျော့သွားနိုင်သည် မှန်ကန်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားနှင့် အကဲဖြတ်မှုလိုအပ်ချက်များကြား ဆက်စပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲ၏အပိုင်းအစများသည် ယေဘူယျအားဖြင့် မှန်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ၏ လျှို့ဝှက်အငြင်းပွားမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွှာတစ်ခုချင်းစီရှိ အလွှာအရေအတွက်နှင့် နံပါတ်များကို (ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်) အလွယ်တကူ ထိန်းချုပ်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs)၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ အလွှာများနှင့် ခုံနံပါတ်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်စွမ်းသည် မော်ဒယ်ဗိသုကာ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း၏ အခြေခံအချက်ဖြစ်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အကြောင်းအရာတွင် DNNs နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဝှက်ထားသောအငြင်းအခုံသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သောကြောင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ခင်းကျင်းသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
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
Tensorflow 1 နှင့် Tensorflow 2 ဗားရှင်းများအကြား Iris dataset ကို တင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတွင် အဓိကကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
iris dataset ကို တင်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပေးထားသော မူရင်းကုဒ်သည် TensorFlow 1 အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး TensorFlow 2 နှင့် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပါ။ ဤကွဲလွဲမှုသည် TensorFlow ၏ အသစ်ထွက်ဗားရှင်းတွင် မိတ်ဆက်ထားသော အချို့သော အပြောင်းအလဲများနှင့် အပ်ဒိတ်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်၊၊ သို့သော် နောက်ပိုင်းတွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြသွားပါမည်။ TensorFlow နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်မည့် အကြောင်းအရာများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Python ရှိ Jupyter တွင် TensorFlow Datasets များကို မည်သို့တင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို သရုပ်ပြရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုမည်နည်း။
TensorFlow Datasets (TFDS) သည် TensorFlow ဖြင့် အသုံးပြုရန် အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီဖြစ်သော ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခုဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အမျိုးမျိုးသောဒေတာအစုံများကို ရယူပြီး ကိုင်တွယ်အသုံးပြုရန် အဆင်ပြေသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ခန့်မှန်းသူများသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အဆင့်မြင့် TensorFlow API များဖြစ်သည်။ Python ကို အသုံးပြု၍ Jupyter တွင် TensorFlow Datasets များကို တင်ရန်နှင့် သရုပ်ပြရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
TensorFlow နှင့် TensorBoard အကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် TensorBoard တို့သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေကြသည့်ကိရိယာများဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းအတွက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်နေပြီး မကြာခဏ တွဲသုံးနေကြသော်လည်း နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားချက်များ ရှိနေပါသည်။ TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာအစုံအလင်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်
ထိုမော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံဖြစ်နေကြောင်း မည်သို့အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်နည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်မဖြစ်ကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်း၏ သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရပါမည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျမဖော်ပြသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းမှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု algorithms ၏ အတိုင်းအတာသည် အဘယ်နည်း။
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အရွယ်အစားမှာ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံလိုက်အရွယ်အစား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာအများအပြားကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် စက်သင်ယူမှုစနစ်၏ စွမ်းရည်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှုအယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များစွာနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန်အတွက်၊ မမြင်နိုင်သောဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် ၎င်းကို စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် မည်သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ သင်ယူမှု algorithms ဖန်တီးခြင်းအတွက် အယ်လ်ဂိုရီသမ်ချဉ်းကပ်နည်းကို ရှင်းပြကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ဒေတာကိုအခြေခံ၍ လေ့လာရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
ဒေတာကို အခြေခံ၍ လေ့လာရန်၊ ရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများပါဝင်ပြီး ၎င်းတို့အား ပုံစံများကို ယေဘုယျဖော်ပြရန်နှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud Machine ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ