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
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
မသင့်လျော်ခြင်း၏သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် အဘယ်ကြောင့်ဖြစ်ပေါ်ကြောင်းရှင်းပြပါ။
မော်ဒယ်သည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူရန် ပျက်ကွက်သည့်အခါ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဖြစ်ပေါ်သည့် ဖြစ်ရပ်ဆန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဘက်လိုက်မှု မြင့်မားခြင်းနှင့် ကွဲလွဲမှု နည်းပါးခြင်းတို့ကြောင့် ဒေတာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို တိကျစွာ ကိုယ်စားပြုရန် ရိုးရှင်းလွန်းသော မော်ဒယ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်၌ငါတို့သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များတွင် အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်နေသည့်အရာ နှင့် ၎င်းကို မည်သို့ ဖော်ထုတ်နိုင်သနည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် အလွန်ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသောဒေတာကို ကောင်းစွာမချုပ်နိုင်သောအခါတွင် Overfitting သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အဖြစ်များသောပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဆူညံသံ သို့မဟုတ် ကျပန်းအတက်အကျများကို ဖမ်းယူရာတွင် အရင်းခံပုံစံများကို လေ့လာခြင်းထက် သို့မဟုတ် အရင်းခံပုံစံများကို သင်ယူခြင်းထက် မော်ဒယ်သည် အလွန်ထူးခြားလာပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်