ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ Regression သည် မှီခိုနေသောကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို နမူနာယူရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားရေးနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့အကဲဖြတ်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python ဖြင့် Machine Learning တွင်၊ regression training နှင့် testing တွင် classifier ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ၎င်း၏ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ပေးထားသောအလုပ်အတွက် ၎င်း၏သင့်လျော်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အကဲဖြတ်ခြင်းတွင် ခန့်မှန်းတွက်ချက်ခြင်းကဲ့သို့သော စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများကို တိကျစွာခန့်မှန်းရန် ၎င်း၏စွမ်းရည်ကို တိုင်းတာခြင်းပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ထည့်သွင်းအင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆက်တိုက်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းခြင်းထက် ဒေတာကို သီးခြားအမျိုးအစားများ ခွဲခြားရန် လိုအပ်သည့် အခြေအနေများရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မတူညီသော algorithms များနှင့် kernels များသည် machine learning တွင် regression model ၏တိကျမှုကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သနည်း။
မတူညီသော algorithms များနှင့် kernels များသည် machine learning တွင် regression model ၏တိကျမှုအပေါ် သိသာထင်ရှားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုတွင်၊ ရည်မှန်းချက်သည် ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်အစုံအပေါ်အခြေခံ၍ စဉ်ဆက်မပြတ်ရလဒ်ကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ algorithm နှင့် kernel ၏ရွေးချယ်မှုသည် model အတွင်းရှိ နောက်ခံပုံစံများကို မည်မျှကောင်းမွန်စွာ ဖမ်းယူသက်ရောက်နိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် တိကျမှုရမှတ်၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် တိကျသောရမှတ်သည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် မှီခိုကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုကို နမူနာယူရန် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ငွေကြေး၊ စီးပွားရေး၊ လူမှုရေးသိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာတို့အပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးချလျက် ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရမှတ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ပေးအပ်သောလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် ၎င်း၏ထိရောက်မှုနှင့် သင့်လျော်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် ချဉ်းကပ်နည်းမှာ ရမှတ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ ရမှတ်လုပ်ဆောင်ချက်သည် မော်ဒယ်နှင့် ကိုက်ညီမှု မည်မျှ ကောင်းမွန်ကြောင်း အရေအတွက် တိုင်းတာမှုကို ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံများကို ဖန်တီးရန် train_test_split လုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
train_test_split လုပ်ဆောင်ချက်သည် လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် မှီခိုကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုကို နမူနာယူရန် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ငွေကြေး၊ စီးပွားရေး၊ လူမှုရေးသိပ္ပံ၊ နှင့် အင်ဂျင်နီယာ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် အမျိုးမျိုးသော နယ်ပယ်များတွင် အများအားဖြင့် အလုပ်ခန့်လေ့ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှု လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အင်္ဂါရပ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှု လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် အင်္ဂါရပ်များကို အတိုင်းအတာ ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များရရှိရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ စကေးချဲ့ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ၎င်းတို့သည် အလားတူစကေးပေါ်တွင်ရှိပြီး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံအပေါ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေရန်၊ အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန်ဖြစ်သည်။ ပေါင်းစည်းမှုကို တိုးတက်စေခြင်းအပါအဝင် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးအတွက် ပုံမှန်ဖြစ်စေရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်