သင့်စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရွေးချယ်သနည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် AI စနစ်တစ်ခု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုသေချာစေရန် အမျိုးမျိုးသောအချက်များကို ဂရုတစိုက်ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ရာတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ဆွေးနွေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ အချက်အလက်ဆိုင်ရာ အသိပညာကို အခြေခံ၍ အသေးစိတ်နှင့် ပြည့်စုံသော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခု ပေးမည်ဖြစ်သည်။
1. ပြဿနာကို သတ်မှတ်ပါ- ပထမအဆင့်မှာ စက်သင်ယူမှုဖြင့် သင်ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားနေသော ပြဿနာကို ရှင်းလင်းစွာ သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အလုပ်အမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ခြင်း (အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်း စသည်) နှင့် ပရောဂျက်၏ သီးခြားပန်းတိုင်များနှင့် လိုအပ်ချက်များ ပါဝင်သည်။
2. ဒေတာစုဆောင်းပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း- သင့်စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သက်ဆိုင်ရာဒေတာကို စုဆောင်းပြီး လေ့ကျင့်မှုနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သေချာစေရန် ၎င်းကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပါ။ ၎င်းတွင် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ ပုံမှန်လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် စံနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို လေ့ကျင့်ခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းတာဝန်များ ပါဝင်သည်။
3. ဒေတာကို နားလည်ပါ- သင်စုဆောင်းထားသောဒေတာကို နက်နဲစွာနားလည်မှုရယူပါ။ ၎င်းတွင် အင်္ဂါရပ်များ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာအတွဲ၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စိန်ခေါ်မှုများ သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ချက်များကို ရှာဖွေခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
4. အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ပါ- သင်၏ သီးခြားပြဿနာအတွက် သင့်လျော်သော အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများကို ဆုံးဖြတ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းကို လုပ်ဆောင်နေပါက၊ တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များသည် ဆက်စပ်မှုရှိနိုင်သည်။ သင့်ပရောဂျက်၏ပန်းတိုင်များနှင့် လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီမည့် မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ပါ။
5. အခြေခံစံနမူနာကို ရွေးချယ်ပါ- ရိုးရှင်းပြီး အကောင်အထည်ဖော်ရန် လွယ်ကူသော အခြေခံမျဥ်းပုံစံကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် စတင်ပါ။ ၎င်းသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် စံညွှန်းတစ်ခု ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ပြဿနာအမျိုးအစားနှင့် ဒေတာ၏ သဘောသဘာဝအပေါ် အခြေခံ၍ အခြေခံမျဉ်းပုံစံကို ရွေးချယ်သင့်သည်။
6. မတူညီသော မော်ဒယ်များကို ရှာဖွေပါ- သင့်ပြဿနာနှင့် အကိုက်ညီဆုံးကို ရှာဖွေရန် မတူညီသော မော်ဒယ်များနှင့် စမ်းသပ်ပါ။ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၊ ကျပန်းသစ်တောများ၊ vector စက်များ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များ သို့မဟုတ် အုပ်စုလိုက်နည်းလမ်းများကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ မော်ဒယ်တစ်ခုစီတိုင်းတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ ရှိကြပြီး ရွေးချယ်မှုသည် သင့်လုပ်ငန်း၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များပေါ်တွင် မူတည်မည်ဖြစ်သည်။
7. လေ့ကျင့်ပြီး မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ပါ- ရွေးချယ်ထားသော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ပေးကာ မှန်ကန်သည့် သတ်မှတ်ပုံစံကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ပါ။ ရွေးချယ်ထားသော အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။ တိကျမှု၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှု၊ လေ့ကျင့်ချိန်နှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်သည့် အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
8. မော်ဒယ်ကို သေချာချိန်ညှိပါ- အလားအလာရှိသော မော်ဒယ်ကို သင်တွေ့ရှိပြီးသည်နှင့် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ၎င်း၏ ဟိုက်ပါပါမီတာများကို ချိန်ညှိပါ။ ဇယားကွက်ရှာဖွေမှု၊ ကျပန်းရှာဖွေမှု သို့မဟုတ် Bayesian ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များဖြင့် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အကောင်းမွန်ဆုံးဖွဲ့စည်းပုံကိုရှာဖွေရန် တရားဝင်အတည်ပြုခြင်းရလဒ်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိပါ။
9. Final Model ကို စမ်းသပ်ပါ- ကောင်းစွာချိန်ညှိပြီးနောက်၊ ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဘက်မလိုက်ဘဲ တိုင်းတာပေးသည့် စမ်းသပ်မှုအစုံရှိ နောက်ဆုံးမော်ဒယ်ကို အကဲဖြတ်ပါ။ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသော ဒေတာများကို ကောင်းစွာ ယေဘုယျဖော်ပြကြောင်း သေချာစေရန် ဤအဆင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။
10. ထပ်ခါထပ်ခါ မြှင့်တင်ပါ- စက်သင်ယူခြင်းသည် ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး သင်၏ မော်ဒယ်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပြုပြင်ပြီး မြှင့်တင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ရလဒ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အမှားအယွင်းများမှ သင်ခန်းစာယူကာ လိုအပ်ပါက မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်လောင်းပါ။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ရာတွင် ပြဿနာကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ ဒေတာကို နားလည်ခြင်း၊ အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ အခြေခံစံနမူနာကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ မတူညီသော မော်ဒယ်များကို ရှာဖွေခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ကို ပြုပြင်ညှိုနှိုင်းခြင်း၊ နောက်ဆုံးစမ်းသပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ မော်ဒယ်နှင့် ရလဒ်များကို တိုးတက်စေရန် ထပ်လောင်းလုပ်ပါ။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို တစ်ချိန်တည်းတွင် အကောင်အထည်ဖော်သည့် AI စံပြလေ့ကျင့်မှု အမျိုးအစားရှိပါသလား။
- ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုစနစ်များတွင် သင်ယူမှုသည် မည်သို့ဖြစ်သနည်း။
- Google Cloud Machine Learning/AI Platform တွင် Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းအတွက် မည်သည့် algorithms အမျိုးအစားများရှိပြီး ၎င်းတို့ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
- kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊
- ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော NLG မော်ဒယ်လ်ဂျစ်ကို NLG မှလွဲ၍ အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
- စက်သင်ယူခြင်း၏ နောက်ထပ်အသေးစိတ်အဆင့်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
- TensorBoard သည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် အသင့်တော်ဆုံးကိရိယာဖြစ်ပါသလား။
- ဒေတာကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်တဲ့အခါ ဒေတာကို ဘက်လိုက်မှုမရှိအောင် ဘယ်လိုလုပ်နိုင်မလဲ။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။