စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့သိရှိနိုင်သနည်း၊ ဤဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် တရားမျှတပြီး ကျင့်ဝတ်ရှိသော AI စနစ်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသုံးချမှုတို့အပါအဝင် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်း၏ အမျိုးမျိုးသောအဆင့်များမှ ဘက်လိုက်မှုများသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒိုမိန်းအသိပညာနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
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
TensorBoard ကို အွန်လိုင်းမှာ သုံးလို့ရပါသလား။
ဟုတ်တယ်၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တွေကို မြင်ယောင်ဖို့အတွက် TensorBoard အွန်လိုင်းကို သုံးနိုင်ပါတယ်။ TensorBoard သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော နာမည်ကြီး open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ပါ၀င်သည့် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ဂရပ်များ၊ လေ့ကျင့်ရေးမက်ထရစ်များနှင့် မြှပ်နှံမှုများကဲ့သို့သော သင့်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို ခြေရာခံပြီး မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ဒါတွေကို မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်းအားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်
ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော Iris ဒေတာအစုံကို မည်သည့်နေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်မည်နည်း။
ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော Iris dataset ကိုရှာဖွေရန် UCI Machine Learning Repository မှတဆင့် ၎င်းကိုဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ Iris dataset သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသောဒေတာအတွဲဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းပြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို သရုပ်ပြရာတွင် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်မှုရှိသော ပညာရေးဆိုင်ရာအခြေအနေများတွင်ဖြစ်သည်။ UCI စက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Generative Pre-trained Transformer (GPT) မော်ဒယ်ဆိုတာ ဘာလဲ။
Generative Pre-trained Transformer (GPT) သည် လူနှင့်တူသော စာသားများကို နားလည်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည့် ဉာဏ်ရည်တုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ GPT မော်ဒယ်များသည် များပြားလှသော စာသားဒေတာအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီး စာသားဖန်တီးမှု၊ ဘာသာပြန်မှု၊ အကျဉ်းချုပ်နှင့် အမေးအဖြေများကဲ့သို့သော သီးခြားလုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သည်။ machine learning ၏အခြေအနေတွင်၊ အထူးသဖြင့်အတွင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Machine Learning အတွက် Python လိုအပ်ပါသလား။
Python သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှု၊ ဘက်စုံသုံးနိုင်မှုနှင့် ML လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များ အများအပြားရရှိနိုင်ခြင်းကြောင့် Machine Learning (ML) နယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ML အတွက် Python ကိုအသုံးပြုရန် လိုအပ်ချက်မဟုတ်သော်လည်း၊ ၎င်းကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများနှင့် သုတေသီအများအပြားက သဘောကျနှစ်သက်ကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
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
Semi-supervised learning ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Semi-supervised learning သည် ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှု (ဒေတာအားလုံးကို အညွှန်းတပ်ထားသည့်) နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု (ဒေတာတံဆိပ်မတပ်ထားသော) အကြားတွင် ကျရောက်နေသော စက်သင်ယူမှု ပါရာဒိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ပိုင်းကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာပမာဏအနည်းငယ်နှင့် တံဆိပ်မတပ်ထားသောဒေတာပမာဏများစွာကို ပေါင်းစပ်မှုမှ သင်ယူသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုရယူသည့်အခါ အထူးအသုံးဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်တန်းကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူခြင်းများသည် ဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် လက်ရှိအလုပ်၏ ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်း၏ အခြေခံအမျိုးအစား နှစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော လေ့ကျင့်မှုကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤနည်းလမ်းနှစ်ခုအကြား ရွေးချယ်မှုမှာမူတည်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
မော်ဒယ်တစ်ဦးကို စနစ်တကျ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိမရှိ မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။ တိကျမှုသည် သော့ချက်ညွှန်ပြချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် 90% အထက်ဖြစ်သင့်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်ကို မှန်ကန်စွာ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခု ဖြစ်သည်။ တိကျမှုသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော မက်ထရစ် (သို့မဟုတ်) အဓိက မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ကောင်းမွန်စွာ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ တစ်ဦးတည်းသော ညွှန်ပြချက်မဟုတ်ပါ။ 90% အထက် တိကျမှုကို ရရှိခြင်းသည် လူတိုင်းအတွက် မဟုတ်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ