စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို တပ်ဆင်ခြင်း၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခုမှာ ဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုများပြားသော လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် မန်မိုရီကို လိုအပ်ပြီး ၎င်းသည် အရင်းအမြစ်အကန့်အသတ်ရှိသော စနစ်များအတွက် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲသည် ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစားကို ထိထိရောက်ရောက် မကိုင်တွယ်နိုင်ပါက လေ့ကျင့်ချိန်ပိုကြာခြင်း၊ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ဆက်စပ်သော ကုန်ကျစရိတ်များ တိုးလာခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
Memory ကန့်သတ်ချက်များသည် ပိုမိုကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါတွင် သိသာထင်ရှားသော ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်သည်။ မန်မိုရီထဲတွင် ဒေတာအများအပြားကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်အသုံးပြုခြင်းသည် အထူးသဖြင့် လည်ပတ်ရန်အတွက် များပြားလှသော မှတ်ဉာဏ်ပမာဏလိုအပ်သည့် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့်အခါတွင် တောင်းဆိုနိုင်သည်။ မမ်မိုရီခွဲဝေမှု မလုံလောက်ပါက မမ်မိုရီပြင်ပ အမှားအယွင်းများ၊ စွမ်းဆောင်ရည် နှေးကွေးခြင်းနှင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးကို တစ်ကြိမ်တည်း မလုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းကြောင့် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ဒေတာအရည်အသွေးသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးပြီး ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများသည် ဒေတာသန့်ရှင်းမှု၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ အစွန်းအထင်းများနှင့် ဆူညံသံတို့နှင့်ပတ်သက်သည့် စိန်ခေါ်မှုများကို မကြာခဏတင်ပြနိုင်သည်။ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို သန့်ရှင်းရေးနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အချိန်ကုန်နိုင်ပြီး အရင်းအမြစ်-အသုံးများနိုင်ပြီး ဒေတာများတွင် အမှားအယွင်းများသည် ၎င်းတို့တွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို ဆိုးရွားစွာ ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သော ဘက်လိုက်မှုများနှင့် မှားယွင်းမှုများကို ရှောင်ရှားရန် ပိုမိုကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ဒေတာအရည်အသွေးကို အာမခံခြင်းသည် ပို၍အရေးကြီးပါသည်။
မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုသည် ပိုမိုကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အခြားသော ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်သည်။ ပိုမိုများပြားသောဒေတာသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် အလွန်အကျွံဝတ်ဆင်နိုင်ခြေကို တိုးလာစေနိုင်သည်။ အရင်းခံပုံစံများထက် မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ မမြင်ရသည့်ဒေတာအတွက် ယေဘုယျသတ်မှတ်မှု ညံ့ဖျင်းမှုကို ဖြစ်စေသည်။ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲများတွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန်နှင့် ကြံ့ခိုင်သောစွမ်းဆောင်ရည်ကိုသေချာစေရန် ဂရုတစိုက်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းများ လိုအပ်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါတွင် အဓိကထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်ဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အလျှော့မပေးဘဲ ဒေတာပမာဏ တိုးလာမှုကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည့် အတိုင်းအတာနှင့် ထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် အလုပ်အသွားအလာများကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာဘောင်များကို အသုံးချခြင်း၊ အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများနှင့် cloud-based ဖြေရှင်းချက်များသည် အရွယ်အစားကြီးနိုင်မှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိကျပြီး ကြံ့ခိုင်သော မော်ဒယ်များအတွက် အလားအလာကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ဂရုတစိုက် စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာကိုလည်း တင်ပြထားသည်။ ကွန်ပြူတာရင်းမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေး၊ မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အရွယ်အစားဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို နားလည်ခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ၏တန်ဖိုးကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။