မျဉ်းနမူနာပုံစံမှ နက်နဲသောသင်ယူမှုသို့ ပြောင်းရန် အချိန်တန်ပြီဖြစ်ကြောင်း မည်သည့်ဘောင်များက ညွှန်ပြသနည်း။
မျဉ်းနမူနာပုံစံမှ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံသို့ မည်သည့်အချိန်တွင် ကူးပြောင်းရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆုံးဖြတ်ချက်သည် အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှု၊ ဒေတာရရှိနိုင်မှု၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များနှင့် ရှိပြီးသားပုံစံ၏စွမ်းဆောင်ရည်တို့ပါ၀င်သည့်အချက်များစွာအပေါ်တွင် မူတည်သည်။
linear regression သို့မဟုတ် logistic regression ကဲ့သို့သော linear model များသည် ၎င်းတို့၏ ရိုးရှင်းမှု၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကြောင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများစွာအတွက် ပထမဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ထည့်သွင်းအင်္ဂါရပ်များနှင့် ပစ်မှတ်များကြား ဆက်စပ်မှုဟု ယူဆချက်အပေါ် အခြေခံထားသည်။ သို့ရာတွင်၊ ဤယူဆချက်သည် အရင်းခံဆက်ဆံရေးများသည် ပုံသေမဟုတ်သည့် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် သိသာထင်ရှားသောကန့်သတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။
1. Task ၏ရှုပ်ထွေးမှု: linear model မှ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံသို့ပြောင်းရန် အချိန်တန်ပြီဟူသော အဓိကညွှန်ပြချက်တစ်ခုမှာ လက်ထဲတွင်ရှိသော အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်သည်။ ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုများသည် ရိုးရှင်းပြီး မျဉ်းသားသည့်သဘောရှိသော အလုပ်များတွင် လိုင်းနားပုံစံများသည် ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသော၊ မျဉ်းမဟုတ်သော ဆက်ဆံရေးပုံစံများကို ပုံဖော်ရန် လိုအပ်သောအလုပ်များအတွက်၊ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၊ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် မကြာခဏ ပို၍သင့်လျော်ပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ နက်နဲသော ဗိသုကာလက်ရာများနှင့် လိုင်းမဟုတ်သော အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်မှုများကြောင့် ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် အထက်တန်းများကို ဖမ်းယူနိုင်စွမ်းရှိသည်။
2. လက်ရှိ Model ၏ စွမ်းဆောင်ရည်- လက်ရှိ linear model ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် နောက်ထပ် အရေးကြီးသော အချက်ဖြစ်သည်။ လိုင်းနားမော်ဒယ်သည် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ပါက၊ ၎င်းတွင် ဘက်လိုက်မှုမြင့်မားပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာမကိုက်ညီပါက ဆိုလိုသည်မှာ၊ ၎င်းသည် အလုပ်အတွက် ရိုးရှင်းလွန်းကြောင်း ညွှန်ပြနိုင်သည်။ ဤအခြေအနေမျိုးကို မသင့်လျော်ဟု မကြာခဏ ရည်ညွှန်းသည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများသည် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်ယူနိုင်စွမ်းရှိသဖြင့် ဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချနိုင်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ သို့သော်၊ စွမ်းဆောင်ရည်ညံ့ဖျင်းခြင်းမှာ ဒေတာမလုံလောက်ခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ မှားယွင်းသောအင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် မသင့်လျော်သော မော်ဒယ်ဘောင်ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော ပြဿနာများကြောင့်မဟုတ်ကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။
3. ဒေတာရရှိနိုင်မှု: နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ယေဘူယျအားဖြင့် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် ဒေတာအမြောက်အမြား လိုအပ်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဤမော်ဒယ်များသည် data မှသင်ယူရန်လိုအပ်သော parameter အများအပြားရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဒေတာအလုံအလောက်ရရှိနိုင်ပါက၊ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကိုလေ့လာရန် ၎င်းကို အသုံးချနိုင်သည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ ဒေတာအကန့်အသတ်ရှိပါက၊ လိုင်းနားမော်ဒယ် သို့မဟုတ် ရိုးရှင်းသော စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် သေးငယ်သောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည့်အခါ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်သောကြောင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။
4. ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ: တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်သည် အခြားအရေးကြီးသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၊ အထူးသဖြင့် အလွှာများနှင့် နျူရွန်များစွာရှိသော သူများသည် အထူးသဖြင့် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း များပြားလှသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းအားနှင့် မှတ်ဉာဏ် လိုအပ်ပါသည်။ GPU များ သို့မဟုတ် TPU များကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သော ဟာ့ဒ်ဝဲများကို အသုံးပြုခွင့်သည် ဤမော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန် မကြာခဏ လိုအပ်ပါသည်။ ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို ကန့်သတ်ထားပါက၊ လိုင်းနားမော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် အခြားသော ကွန်ပြူတာနည်းသော မော်ဒယ်များကို မှီဝဲခြင်းသည် ပိုမိုလက်တွေ့ဖြစ်နိုင်ပါသည်။
5. မော်ဒယ်အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်မှု: စကားပြန်ဆိုနိုင်မှုသည် အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် အထူးသဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု အရေးကြီးသည့် နယ်ပယ်တစ်ခုခုတွင် အဓိကကျသောအချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ ရိုးရှင်းသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုကြောင့် ဤအခြေအနေများတွင် မျဉ်းသားမော်ဒယ်များကို မကြာခဏ ဦးစားပေးလေ့ရှိသည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများသည် အားကောင်းသော်လည်း၊ ၎င်းတို့၏ ရှုပ်ထွေးသော ဗိသုကာလက်ရာများကြောင့် "သေတ္တာနက်များ" ဟု ယူဆကြပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို နားလည်ရန် ခက်ခဲစေသည်။ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုသည် အရေးကြီးသောလိုအပ်ချက်ဖြစ်ပါက၊ ၎င်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်နိုင်သည်။
6. Task-Specific Requirements: အချို့သောလုပ်ငန်းတာဝန်များသည် ၎င်းတို့၏သဘောသဘာဝကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ သို့မဟုတ် စာသားကဲ့သို့သော ဘက်ပေါင်းစုံမှ မြင့်မားသောဒေတာများပါ ၀ င်သည့်အလုပ်များသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုချဉ်းကပ်မှုမှ အကျိုးများလေ့ရှိသည်။ Convolutional Neural Networks (CNNs) သည် ရုပ်ပုံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အထူးထိရောက်သော်လည်း၊ Recurrent Neural Networks (RNNs) နှင့် Long-Term Memory (LSTM) ကွန်ရက်များသည် စာသား သို့မဟုတ် အချိန်စီးရီးကဲ့သို့ ဆက်တိုက်ဒေတာအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။
7. လက်ရှိစံနှုန်းများနှင့် သုတေသန: နယ်ပယ်ရှိ ရှိပြီးသား သုတေသနနှင့် စံနှုန်းများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းသည် နက်နဲသော သင်ယူမှုချဉ်းကပ်မှုအား အာမခံချက်ရှိမရှိအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးနိုင်ပါသည်။ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြု၍ ဒိုမိန်းတစ်ခုတွင် ခေတ်မီသောရလဒ်များ အောင်မြင်ပါက၊ ၎င်းသည် ဤပုံစံများသည် လုပ်ငန်းတာဝန်နှင့် ကိုက်ညီကြောင်း ညွှန်ပြနေပေမည်။
8. စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ပုံတူရိုက်ခြင်းနောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ လက်တွေ့စမ်းသပ်ခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ သင့်လျော်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ရှေ့ပြေးပုံစံများကို တီထွင်ခြင်းနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုချဉ်းကပ်နည်းသည် linear model တစ်ခုထက် သိသာထင်ရှားသော စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်မှုများကို ပေးဆောင်ခြင်းရှိမရှိ အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းတွင် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှု၊ F1-ရမှတ် နှင့် အလုပ်နှင့်သက်ဆိုင်သည့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
လက်တွေ့တွင်၊ linear model မှ deep learning model သို့ပြောင်းရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် ဤအချက်များပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် လမ်းညွှန်လေ့ရှိသည်။ ရှုပ်ထွေးမှုများ၊ အရင်းအမြစ်လိုအပ်ချက်များနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင်ပါ၀င်သော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုကို လျှော့ချခြင်းများနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော တိုးတက်ကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်များ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ချိန်ဆရန် အရေးကြီးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ:
- တိကျသောစက်သင်ယူမှုဗျူဟာနှင့် မော်ဒယ်ကို လက်ခံကျင့်သုံးရန်အတွက် လက်မ၏စည်းမျဉ်းများသည် အဘယ်နည်း။
- 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။