စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ဤသင်ခန်းစာစီးရီး၏ အဓိကအာရုံမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ဤသင်ခန်းစာစီးရီး၏ အဓိကအာရုံမှာ Python ဖြင့် လက်တွေ့ကျသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နိဒါန်းပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာစီးရီးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်ယူသူများအား Python ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှု algorithms ကိုနားလည်ပြီး လက်တွေ့အသုံးချရန် လိုအပ်သော အခြေခံအသိပညာနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများ ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ Machine Learning သည် နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် vector machines များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် မည်သည့်အချိန်တွင် တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် အသိအမှတ်ပြုလာသနည်း။
Support Vector Machines (SVMs) သည် ရှုပ်ထွေးသော အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းအတွက် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။ SVM များကို 1960s နှင့် 1970s များတွင် Vladimir Vapnik နှင့် Alexey Chervonenki တို့က ပထမဆုံး မိတ်ဆက်ခဲ့သော်လည်း ၎င်းတို့သည် 1990 ခုနှစ်များအထိ သိသာထင်ရှားသော အာရုံစိုက်မှုကို ရရှိခဲ့ပြီး ကျယ်ပြန့်စွာ အသိအမှတ်ပြုလာခဲ့သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဤသင်ခန်းစာစီးရီးနှင့်အတူ လိုက်နာရန် Python 3 ကို အခြေခံနားလည်ရန် အဘယ်ကြောင့် အကြံပြုရသနည်း။
Python 3 ၏ အခြေခံနားလည်မှုရှိခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် Python နှင့် လက်တွေ့စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ဤကျူတိုရီရယ်စီးရီးနှင့်အတူ လိုက်နာရန် အထူးအကြံပြုအပ်ပါသည်။ Python သည် machine learning နှင့် data science နယ်ပယ်တွင် ရေပန်းအစားဆုံး programming language တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှု၊ ဖတ်ရှုနိုင်မှုနှင့် ကျယ်ပြန့်သောစာကြည့်တိုက်များအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning algorithm တစ်ခုစီတွင် ပါဝင်မည့် အဆင့်သုံးဆင့်မှာ အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python ဖြင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင်၊ machine learning algorithm တစ်ခုစီကို လွှမ်းခြုံရန်အတွက် ပုံမှန်အားဖြင့် လုပ်ဆောင်ရမည့် အခြေခံအဆင့်သုံးဆင့်ရှိပါသည်။ ဤအဆင့်များသည် machine learning algorithms ကို ထိထိရောက်ရောက် နားလည်သဘောပေါက်ပြီး အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် နည်းစနစ်ကျသော ချဉ်းကပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ လေ့ကျင့်သူများကို ကူညီပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်လွှမ်းခြုံမှုတွင် သီအိုရီအဆင့်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
machine learning algorithm coverage မှ သီအိုရီအဆင့်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ machine learning ၏ အရင်းခံသဘောတရားများနှင့် အခြေခံသဘောတရားများအတွက် နားလည်မှုခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်သည် လက်တွေ့သမားများသည် ၎င်းတို့အသုံးပြုနေသော အယ်လဂိုရီသမ်နောက်ကွယ်ရှိ သီအိုရီကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆုပ်ကိုင်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်ခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်