စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်ကို မှန်ကန်စွာ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခု ဖြစ်သည်။ တိကျမှုသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော မက်ထရစ် (သို့မဟုတ်) အဓိက မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ကောင်းမွန်စွာ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ တစ်ဦးတည်းသော ညွှန်ပြချက်မဟုတ်ပါ။ 90% အထက် တိကျမှုရရှိခြင်းသည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအားလုံးအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်တစ်ခုမဟုတ်ပါ။ လက်ခံနိုင်သော တိကျမှုအဆင့်သည် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနေသည့် သီးခြားပြဿနာပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။
တိကျမှုဆိုသည်မှာ ခန့်မှန်းချက်အားလုံးမှ မှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို မော်ဒယ်က မည်မျှကြာကြာ ပြုလုပ်ပေးသည်ကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။ မှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်အရေအတွက်ကို စုစုပေါင်း ခန့်မှန်းချက်အရေအတွက်ဖြင့် ပိုင်းခြားတွက်ချက်သည်။ သို့ရာတွင်၊ တိကျမှုတစ်ခုတည်းသည် မော်ဒယ်တစ်ခုစီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပြည့်အဝပုံမဖော်နိုင်ပေ၊ အထူးသဖြင့် ဒေတာအတွဲမညီမျှသည့်ကိစ္စများတွင်၊ အတန်းတစ်ခုစီ၏ သာဓကအရေအတွက်မှာ သိသာထင်ရှားစွာ ကွာခြားမှုရှိသည်ဟု ဆိုလိုသည်။
တိကျမှုအပြင်၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့သော အခြားသော အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ယေဘူယျအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ အပြုသဘောဆောင်သောကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အားလုံး၏ အချိုးအစားကို တိကျစွာတိုင်းတာပြီး ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုသည် အမှန်တကယ်အပြုသဘောဆောင်သောခန့်မှန်းချက်များ၏အချိုးအစားကို တွက်ချက်ပေးပါသည်။ F1 ရမှတ်သည် တိကျမှုနှင့် ပြန်လည်သိမ်းဆည်းခြင်း၏ ဟာမိုနီဆိုလိုဖြစ်ပြီး မက်ထရစ်နှစ်ခုကြား ချိန်ခွင်လျှာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
မော်ဒယ်တစ်ခုအား မှန်ကန်စွာ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိ၊မရှိ ဆုံးဖြတ်ရာတွင် လက်ထဲတွင်ရှိသော ပြဿနာ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်းလုပ်ငန်းတွင်၊ တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကိုသေချာစေရန်နှင့် မှားယွင်းသောရောဂါရှာဖွေမှုများကိုရှောင်ရှားရန် မြင့်မားသောတိကျမှုရရှိရန်အရေးကြီးပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းအခြေအနေတွင်၊ မှားယွင်းသောအချက်အချို့ကို ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့်ပင် လိမ်လည်မှုများစွာကို တတ်နိုင်သမျှဖမ်းဆီးရမိရန် မြင့်မားသောပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုသည် ပို၍အရေးကြီးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင်သာမက ၎င်း၏ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်များကို အကဲဖြတ်ရန် သီးခြားအတည်ပြုချက်ဒေတာအတွဲတွင်လည်း အကဲဖြတ်သင့်ပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသောဒေတာတွင် ညံ့ဖျင်းပါက၊ အကျုံးဝင်သော မက်ထရစ်များမှတစ်ဆင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲမှုကို လျော့ပါးစေပြီး မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုခိုင်မာသော အကဲဖြတ်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။
တိကျမှုသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်၏ အဓိက ညွှန်ပြချက်ဖြစ်သော်လည်း၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့သော အခြားသော မက်ထရစ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့်အပြင် ပြဿနာဒိုမိန်း၏ တိကျသော လိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် အကျုံးဝင်သော တိကျမှုအတွက် ပုံသေသတ်မှတ်ထားသော အတိုင်းအတာမရှိပါ၊ နှင့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အကဲဖြတ်မှုသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာ လက်တွေ့အသုံးချမှုများတွင် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို သေချာစေရန် အမျိုးမျိုးသော မက်ထရစ်များနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုနည်းစနစ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဖြစ်သင့်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: နိဒါန္း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)