တိကျသောစက်သင်ယူမှုဗျူဟာနှင့် မော်ဒယ်ကို လက်ခံကျင့်သုံးရန်အတွက် လက်မ၏စည်းမျဉ်းများသည် အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် တိကျသောဗျူဟာတစ်ခုအား ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ၊ အခြေခံစည်းမျဉ်းများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။
ဤလမ်းညွှန်ချက်များသည် ရွေးချယ်ထားသော မော်ဒယ် သို့မဟုတ် နည်းဗျူဟာတစ်ခု၏ သင့်လျော်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုအလားအလာတို့ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး မော်ဒယ်၏ရှုပ်ထွေးမှုသည် ပြဿနာ၏လိုအပ်ချက်များနှင့် ရရှိနိုင်သည့်ဒေတာများနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေပါသည်။
1. Problem Domain ကို နားလည်ပါ။: နည်းဗျူဟာတစ်ခုကို မရွေးချယ်မီ၊ ပြဿနာဒိုမိန်းကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်ရန် အရေးကြီးသည်။ ၎င်းတွင် ပြဿနာအမျိုးအစား (ဥပမာ၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက်) နှင့် ဒေတာ၏ သဘောသဘာဝကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများသည် convolutional neural networks (CNNs) မှ အကျိုးကျေးဇူး ရရှိနိုင်သော်လည်း time series ကဲ့သို့ ဆက်တိုက်ဒေတာများသည် ထပ်တလဲလဲ neural networks (RNNs) သို့မဟုတ် long-term memory networks (LSTMs) လိုအပ်ပါသည်။
2. ဒေတာရရှိနိုင်မှုနှင့် အရည်အသွေး: ဒေတာ၏ ထုထည်နှင့် အရည်အသွေးသည် အရေးကြီးသောအချက်များဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့သော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်ရန် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ လိုအပ်သည်။ ဒေတာရှားပါးပါက၊ မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသောပုံစံများသည် ပို၍သင့်လျော်ပေမည်။ ထို့အပြင် ဒေတာထဲတွင် ဆူညံသံများ၊ ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများနှင့် အစွန်းအထင်းများ ရှိနေခြင်းသည် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် တိုးမြှင့်ခြင်းစသည့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်များကို ဒေတာအရည်အသွေးမြှင့်တင်ရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။
3. မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အဓိပ္ပါယ်ပြန်ဆိုနိုင်မှု: မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုတို့ကြား အပေးအယူ မကြာခဏ ရှိသည်။ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များသည် ဒေတာအတွင်း အနုစိတ်ပုံစံများကို ဖမ်းယူနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် ရိုးရှင်းသော မော်ဒယ်များထက် မကြာခဏ အဓိပ္ပါယ်ပြန်နည်းပါသည်။ မော်ဒယ်၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါက၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သို့မဟုတ် ဘဏ္ဍာရေးတွင်ကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းအတွက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုသည် အရေးကြီးပါက၊ ရိုးရှင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ သို့မဟုတ် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသော မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် နည်းပညာများကို ဦးစားပေးပါမည်။
4. ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ- လုပ်ဆောင်ခြင်းပါဝါနှင့် မှတ်ဉာဏ်အပါအဝင် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ ရရှိနိုင်မှုသည် သိသာထင်ရှားသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ကွန်ပြူတာတွင် လွန်ကဲပြီး Google Cloud ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများတွင် ရရှိနိုင်သော GPU သို့မဟုတ် TPU ကဲ့သို့သော အထူးပြုဟာ့ဒ်ဝဲများ လိုအပ်နိုင်သည်။ အရင်းအမြစ်များ ကန့်သတ်ထားပါက ရရှိနိုင်သော အခြေခံအဆောက်အအုံများတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ထိရောက်စွာအသုံးချနိုင်သည့် ရှုပ်ထွေးနည်းသော မော်ဒယ်များကို ရွေးချယ်ရန် အထိုက်အလျောက်ရှိပေမည်။
5. အကဲဖြတ်ခြင်း မက်ထရစ်များနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်− မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် ပြဿနာနှင့် အကိုက်ညီဆုံးဖြစ်သော အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများနှင့် ကိုက်ညီသင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တိကျမှု၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှု သို့မဟုတ် F1-ရမှတ်သည် မညီမျှသောဒေတာအတွဲများအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်သော်လည်း တိကျမှုဖြစ်နိုင်သည်။ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပြန်အလှန်အတည်ပြုခြင်းနှင့် မမြင်ရသောဒေတာများကို စမ်းသပ်ခြင်းများမှတဆင့် အကဲဖြတ်သင့်သည်။ ပိုရိုးရှင်းသောမော်ဒယ်သည် စွမ်းဆောင်ရည်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီပါက၊ ပိုမိုဆန်းပြားသောမော်ဒယ်၏ ထပ်လောင်းရှုပ်ထွေးမှုသည် တရားမျှတမည်မဟုတ်ပါ။
6. Scalability နှင့် Deployment: မော်ဒယ်၏ အတိုင်းအတာနှင့် အသုံးချမှု လိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ အချို့သော မော်ဒယ်များသည် ထိန်းချုပ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း အတိုင်းအတာဖြင့် အသုံးပြုသည့်အခါ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။ Google Cloud သည် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များ၏ အရွယ်အစားကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည့် AI Platform ကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးချရန်အတွက် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးပါသည်။ သို့သော်၊ တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု လွယ်ကူမှုသည် မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် ချိန်ဆသင့်သည်။
7. စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ထပ်ကာထပ်ကာ: စက်သင်ယူခြင်းသည် ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အသင့်တော်ဆုံးဗျူဟာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မတူညီသော မော်ဒယ်များနှင့် hyperparameter များကို မကြာခဏ စမ်းသပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Google Cloud ၏ AI Platform ကဲ့သို့ ကိရိယာများသည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် အလိုအလျောက် စက်သင်ယူခြင်း (AutoML) အတွက် စွမ်းရည်များ ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် ဒေတာအသစ်များကို ကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြကြောင်း သေချာစေရန် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုနှင့် အလွန်အကျွံ ချိန်ခွင်လျှာကို ထိန်းသိမ်းထားရန် အရေးကြီးပါသည်။
8. Domain ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း- ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းသည် ပြဿနာအတွက် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ပေးနိုင်သည်။ ဒိုမိန်းအသိပညာသည် အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် ရလဒ်များ၏အနက်ကို အကြောင်းကြားနိုင်သည်။ သက်ဆိုင်သူများနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံခြင်းသည် မော်ဒယ်သည် လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များနှင့် သုံးစွဲသူများ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေနိုင်သည်။
9. စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ: အချို့သော ဒိုမိန်းများတွင် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများသည် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုရှိနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဘဏ္ဍာရေး သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဲ့သို့သော တင်းကျပ်သောစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာသောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်၊ မော်ဒယ်၏ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တရားမျှတမှုသည် ၎င်း၏ခန့်မှန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကဲ့သို့ အရေးကြီးပါသည်။ စံပြဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဘက်လိုက်မှုနှင့် တရားမျှတမှုကဲ့သို့သော ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသင့်သည်။
10 ။ ကုန်ကျစရိတ်နှင့်အကျိုးခံစားခွင့်သုံးသပ်ခြင်း: နောက်ဆုံးတွင်၊ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောပုံစံကို အသုံးပြုခြင်းမှ ရရှိလာသော အကျိုးအမြတ်များသည် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များနှင့် အားထုတ်မှုများကို မျှတမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် စေ့စေ့စပ်စပ် ကုန်ကျစရိတ်-အကျိုးခံစားခွင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်သင့်သည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှု သို့မဟုတ် ထိရောက်မှုကဲ့သို့ မြင်သာထင်သာသော အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ဖောက်သည်စိတ်ကျေနပ်မှု တိုးမြှင့်ခြင်း သို့မဟုတ် မဟာဗျူဟာမြောက် အားသာချက်များကဲ့သို့သော မမြင်နိုင်သော အကျိုးကျေးဇူးများ နှင့် ထိတွေ့နိုင်သော အကျိုးခံစားခွင့်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။
ဤလက်မ၏ စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာပြီး ပြဿနာ၏ သတ်သတ်မှတ်မှတ် ဘောင်များကို ဂရုတစိုက် အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွမ်းကျင်သူများသည် တိကျသော နည်းဗျူဟာကို ချမှတ်ရမည့် အချိန်နှင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်ကို အာမခံထားခြင်း ရှိ၊
ပန်းတိုင်သည် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လက်တွေ့ကျမှုတို့အကြား ဟန်ချက်ညီစေရန်ဖြစ်ပြီး၊ ရွေးချယ်ထားသောချဉ်းကပ်မှုမှ ပြဿနာကို ထိထိရောက်ရောက် ဖြေရှင်းပေးကြောင်း သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ:
- မျဉ်းနမူနာပုံစံမှ နက်နဲသောသင်ယူမှုသို့ ပြောင်းရန် အချိန်တန်ပြီဖြစ်ကြောင်း မည်သည့်ဘောင်များက ညွှန်ပြသနည်း။
- XAI (ရှင်းပြနိုင်သော Artificial Intelligence) အတွက် မည်သည့်ကိရိယာများ ရှိနေသနည်း။
- နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသလား။
- Google ၏ TensorFlow မူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်နိုင်ပါသလား (ဥပမာ- ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးခြင်း)။
- ဒေတာအတွဲသည် ကြီးမားပါက အကဲဖြတ်ရန် နည်းရန် လိုအပ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အပိုင်းကို ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာခြင်းဖြင့် လျော့သွားနိုင်သည် မှန်ကန်ပါသလား။
- နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ၏ လျှို့ဝှက်အငြင်းပွားမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွှာတစ်ခုချင်းစီရှိ အလွှာအရေအတွက်နှင့် နံပါတ်များကို (ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်) အလွယ်တကူ ထိန်းချုပ်နိုင်မည်နည်း။
- ထိုမော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံဖြစ်နေကြောင်း မည်သို့အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်နည်း။
- အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကား အဘယ်နည်း။
- နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အဘယ်ကြောင့် နက်ရှိုင်းစွာ ခေါ်ဝေါ်သနည်း။
- DNN သို့ နောက်ထပ် node များထည့်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
Deep neural networks နှင့် estimators များတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။