စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တစ်ခုရှိ အပိုင်းအရေအတွက်နှင့် ခန့်မှန်းတိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသော အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။ အပိုင်းအရေအတွက်က ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုကို မည်ကဲ့သို့လွှမ်းမိုးကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အလွတ်ကျက်မှတ်ခြင်း၏ အန္တရာယ်ကို တိုးစေသလား။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အမှန်ပင် အလွတ်ကျက်နိုင်ခြေ မြင့်မားစေပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည် ။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ အသေးစိတ်နှင့် ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဒါက ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
ကျောင်းထွက်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်းနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲမှုကို တိုက်ဖျက်ရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
ကျောင်းထွက်ခြင်းသည် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲမှုကို တိုက်ဖျက်ရန်အတွက် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် အသုံးပြုသည့် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသောဒေတာကို ယေဘုယျဖော်ပြရန် ပျက်ကွက်သောအခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ကျောင်းထွက်ခြင်း သည် ကွန်ရက်ရှိ အာရုံကြောများ ၏ ရှုပ်ထွေးသော ပူးပေါင်း လိုက်လျောညီထွေမှု များကို တားဆီးကာ ပိုမိုလေ့လာရန် တွန်းအားပေးခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည် ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နေသော ပြဿနာကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းက မည်သို့ကူညီပေးနိုင်သနည်း။
Regularization သည် မော်ဒယ်များတွင် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲခြင်းပြဿနာကို ထိထိရောက်ရောက်ဖြေရှင်းပေးနိုင်သည့် စက်သင်ယူမှုတွင် အားကောင်းသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာလေ့လာသိရှိနိုင်သောအခါတွင်၊ ၎င်းသည် အထူးပြုလွန်းပြီး မမြင်ရသောဒေတာကို ကောင်းစွာမချုပ်တည်းနိုင်သည့်အခါတွင် Overfitting ဖြစ်ပေါ်သည်။ ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်လုပ်ခြင်းသည် ပြစ်ဒဏ်ကာလကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို လျော့ပါးစေပါသည်။
ဗိသုကာပညာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အရ အခြေခံလိုင်း၊ အသေး၊ နှင့် ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များအကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
ဗိသုကာပညာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် အခြေခံမျဉ်း၊ အသေး၊ နှင့် ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များအကြား ခြားနားချက်များကို မော်ဒယ်တစ်ခုစီတွင် အသုံးပြုသည့် အလွှာများ၊ ယူနစ်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက် ကွဲပြားမှုများကြောင့် ယူဆနိုင်ပါသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခု၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အဖွဲ့အစည်းနှင့် ၎င်း၏အလွှာများ၏ စီစဉ်မှုကို ရည်ညွှန်းပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရည်ညွှန်းသော်လည်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အရ ဝတ်စားဆင်ယင်မှု လွန်ကဲခြင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းနှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အဖြစ်များသော ပြဿနာနှစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အရ၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာရှိ နောက်ခံပုံစံများကို ဖမ်းယူရန် ရိုးရှင်းလွန်းသဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု တိကျမှု ညံ့ဖျင်းသောအခါတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်တတ်သည်။ တစ်ဖက်တွင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ရှုပ်ထွေးလွန်းသောအခါတွင် အလွန်အကျုံးဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုသည် အဘယ်အရာနှင့် ၎င်းသည် အဘယ်ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သနည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် အလွန်ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျမဖော်ပြနိုင်သည့် စက်ပစ္စည်းသင်ယူမှုတွင် လွန်ကဲခြင်းသည် ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ရှုပ်ထွေးလွန်းပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဆူညံသံများနှင့် အစွန်းအထင်းများကို အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို သင်ယူမည့်အစား စတင်အလွတ်ကျက်သောအခါ ဖြစ်ပေါ်သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
multi-hot encoded array ရှိ စကားလုံး ID ၏ အရေးပါပုံသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုတစ်ခုတွင် စကားလုံးများရှိနေခြင်း သို့မဟုတ် မရှိခြင်းနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်သနည်း။
များစွာသော hot encoded array တစ်ခုရှိ စကားလုံး ID သည် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုတစ်ခုတွင် စကားလုံးများရှိနေခြင်း သို့မဟုတ် မရှိခြင်းတို့ကို ကိုယ်စားပြုရာတွင် သိသိသာသာအရေးကြီးပါသည်။ စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင်၊ multi-hot encoded array သည် textual data ကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အသုံးများသောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ encoding အစီအစဉ်တွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရုပ်ရှင်ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်များကို အမျိုးမျိုးသော hot encoded array အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ရုပ်ရှင်သုံးသပ်ချက်များကို အမျိုးမျိုးသော hot encoded array အဖြစ်သို့ပြောင်းလဲခြင်းသည် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲခြင်းနှင့် အံမဝင်သောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်းဆိုင်ရာ အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် စာသားပိုင်းဆိုင်ရာ ရုပ်ရှင်သုံးသပ်ချက်များကို စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိန်းဂဏာန်းကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါ၀င်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေး နှင့် တရားဝင်မှု ဆုံးရှုံးမှု သတ်မှတ်ချက်များတွင် အကျုံးဝင်ခြင်းအား မည်သို့မြင်နိုင်မည်နည်း။
Overfitting သည် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသော စက်များအပါအဝင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အဖြစ်များသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အလွန်ရှုပ်ထွေးလာပြီး အရင်းခံပုံစံများကို သင်ယူမည့်အစား လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို စတင်အလွတ်ကျက်သောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။ ၎င်းသည် ယေဘုယျဖော်ပြမှု ညံ့ဖျင်းပြီး မြင့်မားသောလေ့ကျင့်ရေးတိကျမှုကို ဖြစ်စေသော်လည်း တရားဝင်အတည်ပြုမှု နည်းပါးသည်။ လေ့ကျင့်မှုနှင့် တရားဝင်မှုဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် ဆုံးရှုံးမှု၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2