အလွန်ပြောင်းလဲနိုင်သော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းမှုပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်ပါသလား။ ဒေတာပမာဏအလိုက် မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို ဆုံးဖြတ်ပါသလား။
ကွဲပြားနိုင်သော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အမှန်တကယ် ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် ထိုကဲ့သို့သော မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို ပေးဆောင်သည့် ဒေတာပမာဏဖြင့် တစ်ခုတည်းကိုသာ ဆုံးဖြတ်မည်မဟုတ်ပါ။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤထုတ်ပြန်ချက်နောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများနှင့် စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
မတူညီသောလူမျိုးစုများမှ စုဆောင်းထားသော ဒေတာအတွဲများ ဥပမာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ML တွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင်၊ မတူညီသောလူမျိုးစုများမှ စုဆောင်းထားသော ဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းသည် မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် တရားမျှတမှု၊ တိကျမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုကို သေချာစေရန် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် ၎င်းတို့ရှိဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော နှင့် အားဖြည့်သင်ကြားရေးချဉ်းကပ်မှုကြား ခြားနားချက်များကား အဘယ်နည်း။
ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိခြင်းနှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှုတို့သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကွဲပြားသောချဉ်းကပ်မှုသုံးရပ်ဖြစ်သည်။ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုစီသည် မတူညီသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် တိကျသောရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် မတူညီသောနည်းပညာများနှင့် algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ ဤချဉ်းကပ်ပုံများကြား ခြားနားချက်များကို စူးစမ်းလေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏ ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အသုံးချမှုများ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးကြပါစို့။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်ဆိုတာ ဘာလဲ။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးများသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပေးထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် အရည်အချင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အသုံးပြုသည့် စည်းမျဉ်းအစုံ၏ ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Decision tree သည် data ရှိသည့်အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
မည်သည့် algorithm သည် အခြားတစ်ခုထက် ဒေတာပိုလိုအပ်သည်ကို မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ မတူညီသော algorithms များမှ လိုအပ်သော ဒေတာပမာဏသည် ၎င်းတို့၏ ရှုပ်ထွေးမှု၊ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှု၊ နှင့် ဖြေရှင်းနေသည့် ပြဿနာ၏ သဘောသဘာဝပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ မည်သည့် algorithm သည် အခြားအရာများထက် ဒေတာပိုလိုအပ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုစနစ်တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော အကြောင်းတရားများကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး အတွက် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းနည်းများကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံလေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းရန်အတွက် နည်းလမ်းများစွာရှိသည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသောကြောင့် အဆိုပါနည်းလမ်းများသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လက်ဖြင့်ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဝဘ်အပါအဝင် ဒေတာအစုံစုဆောင်းခြင်းအတွက် ချဉ်းကပ်နည်းအမျိုးမျိုးကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
သင်တန်းအတွက် ဒေတာ ဘယ်လောက် လိုအပ်လဲ။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင်၊ လေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာမည်မျှလိုအပ်သည်ဟူသောမေးခွန်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် လိုအပ်သော ဒေတာပမာဏသည် ပြဿနာ၏ ရှုပ်ထွေးမှု၊ ကွဲပြားမှုအပါအဝင် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်က ဘယ်လိုပုံစံနဲ့ အဲဒါကို ဘယ်သူလုပ်ဆောင်သလဲ။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းတွင် ဒေတာအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိပြီး သက်ဆိုင်ရာ တဂ်များ သို့မဟုတ် မှတ်ချက်များကို သတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်အား လေ့လာရန်နှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပုံမှန်အားဖြင့် လူ့မှတ်ကျောက်တင်သူများမှ လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အထွက်တံဆိပ်များ၊ ပစ်မှတ်တန်ဖိုးများနှင့် ရည်ညွှန်းချက်များသည် အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဉာဏ်ရည်တု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် ဒေတာရှိပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးအပေါ်အခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မှုများပြုလုပ်ရန် လေ့ကျင့်မှုပုံစံများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ အထွက်တံဆိပ်များ၊ ပစ်မှတ်တန်ဖိုးများနှင့် ရည်ညွှန်းချက်များသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ပစ်မှတ်တံဆိပ်များ သို့မဟုတ် အတန်းတံဆိပ်များဟုလည်း လူသိများသော အထွက်အညွှန်းများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အခြားဒေတာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အပိုဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းသည် အမှန်တကယ်ပင် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတည်းကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ အခြားသော ဒေတာများ ပါဝင်ခြင်းကြောင့် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို များစွာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် ဤသည်မှာ မှန်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ