သင်တန်းမစခင် Data တွေကို ဘယ်လိုပြင်ဆင်ပြီး သန့်ရှင်းရေးလုပ်ရမလဲ။

စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းသည် သင်ထုတ်လုပ်သည့် မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်စေသည့် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်၊ တစ်ခုစီတွင် လေ့ကျင့်ရေးအတွက်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် အရည်အသွေးမြင့်မားပြီး သက်ဆိုင်ရာနှင့် ရည်ရွယ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်ကြောင်း သေချာစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းခြင်းတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို သုံးသပ်ကြည့်ကြစို့။

ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းခြင်း၏ အရေးပါမှုကို နားလည်ခြင်း။

ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေးသည် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတွင် အခြေခံအဆင့်များဖြစ်သည်။ သင့်ဒေတာအရည်အသွေးသည် သင့်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာလွှမ်းမိုးနိုင်သည်။ ညံ့ဖျင်းသောပြင်ဆင်ထားသည့်ဒေတာသည် မတိကျသောမော်ဒယ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်ပြီး ကောင်းမွန်စွာပြင်ဆင်ထားသည့်ဒေတာသည် မော်ဒယ်တိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး လေ့ကျင့်ချိန်ကို လျှော့ချကာ ရလဒ်များ၏အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဒေတာပြင်ဆင်မှုနှင့် သန့်ရှင်းရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် ထပ်ခါတလဲလဲဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝစက်ဝန်းတစ်လျှောက် အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ပြန်လည်ကြည့်ရှုရန် လိုအပ်နိုင်သည်။

ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေးအတွက် အဆင့်များ

1. ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်း။

ဒေတာပြင်ဆင်မှု၏ ကနဦးအဆင့်မှာ အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာဘေ့စ်များ၊ ဇယားကွက်များ၊ API များ၊ ဝဘ်ခြစ်ခြင်း၊ IoT စက်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်နိုင်သည်။ စုဆောင်းပြီးသည်နှင့် ဒေတာကို ဒေတာအတွဲတစ်ခုထဲသို့ ပေါင်းစည်းရပါမည်။ ပေါင်းစည်းမှုအတွင်း၊ မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများသည် သဟဇာတဖြစ်ပြီး တသမတ်တည်းဖြစ်ကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် မတူညီသော ဒေတာဖော်မတ်များ၊ တိုင်းတာမှုယူနစ်များနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားများကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။

ဥပမာ- အရောင်း၊ ပံ့ပိုးမှု၊ နှင့် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းစသည့် ဌာနပေါင်းစုံမှ အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ဝယ်ယူသူအလှည့်အပြောင်းအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်ပုံစံကို သင်တည်ဆောက်နေသည်ဆိုပါစို့။ ဤဒေတာအတွဲများကို ဖောက်သည်ခရီး၏ အလုံးစုံအမြင်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွဲအဖြစ် ပေါင်းစည်းရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

2. ဒေတာများသန့်ရှင်းရေး

ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းတွင် ဒေတာအတွဲအတွင်းရှိ အမှားအယွင်းများနှင့် မကိုက်ညီမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်သည် အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာရှင်းလင်းရေး လုပ်ဆောင်စရာများ ပါဝင်သည်-

- ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း။: ဒေတာထည့်သွင်းမှု အမှားအယွင်းများ၊ စက်ချွတ်ယွင်းမှု၊ သို့မဟုတ် ဒေတာယိုယွင်းမှုစသည့် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ပျောက်ဆုံးနေသော ဒေတာများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ရန် ဘုံမဟာဗျူဟာများ ပါဝင်သည်-
- ကိုပယ်ဖျက်: ၎င်းတို့သည် နည်းပါးပြီး ဒေတာအတွဲကို သိသိသာသာ မထိခိုက်စေပါက ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများပါ မှတ်တမ်းများကို ဖယ်ရှားခြင်း။
- တွက်ချက်မှု: ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ် သို့မဟုတ် မုဒ်ကဲ့သို့ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ဖြည့်ခြင်း သို့မဟုတ် အနီးဆုံး K-အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ သို့မဟုတ် ဆုတ်ယုတ်မှုသတ်မှတ်ခြင်းကဲ့သို့ ပိုမိုခေတ်မီသောနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်း။

- ထပ်တူများကို ဖယ်ရှားခြင်း။: မိတ္တူပွားနေသောမှတ်တမ်းများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လှည့်စားနိုင်ပြီး ဖော်ထုတ်ဖယ်ရှားသင့်သည်။ မှတ်တမ်းတစ်ခုစီသည် ထူးခြားသည့်အရာတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုသင့်သည့် ဒေတာအတွဲများတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။

- မကိုက်ညီမှုများကို ပြုပြင်ခြင်း။− ၎င်းတွင် ရက်စွဲဖော်မတ်များ၊ အမျိုးအစားခွဲခြားထားသော အညွှန်းများ သို့မဟုတ် စာသားကိစ္စများကဲ့သို့ တစ်ပြေးညီဖြစ်သင့်သည့် ဒေတာထည့်သွင်းမှုများတွင် စံသတ်မှတ်ခြင်းပါဝင်ပါသည်။

ဥပမာ- ဖောက်သည်အချက်အလက်ပါရှိသော ဒေတာအတွဲတွင် 'အသက်' ကော်လံတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားရန် ဤပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ဒေတာအတွဲ၏ ပျမ်းမျှအသက်နှင့် ဖြည့်စွက်ရန် သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။

3. ဒေတာပြောင်းလဲခြင်း

ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် သင့်လျော်သော ဒေတာကို ဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်တွင်-

- Normalization နှင့် Standardization: ဤနည်းပညာများကို ကိန်းဂဏန်းအင်္ဂါရပ်များကို ဘုံအကွာအဝေး သို့မဟုတ် ဖြန့်ဖြူးမှုသို့ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အသုံးပြုသည်၊ ၎င်းသည် ပံ့ပိုးမှု Vector စက်များ သို့မဟုတ် K-Means အစုအဝေးကဲ့သို့ အင်္ဂါရပ်စကေးချဲ့ခြင်းအတွက် အထူးအရေးကြီးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အထူးအရေးကြီးပါသည်။

- ပုံမှန်: အနိမ့်ဆုံး အတိုင်းအတာကို အသုံးပြု၍ [0၊ 1] အပိုင်းအခြားတစ်ခုသို့ အင်္ဂါရပ်များကို ပြန်လည် ချဲ့ထွင်ခြင်း။
- standardization: ဆိုလိုရင်း၏ 0 နှင့် စံသွေဖည်မှု 1 ရှိရန် အင်္ဂါရပ်များကို အသွင်ပြောင်းခြင်း။

- Categorical Variables များကို ကုဒ်လုပ်ခြင်း။: စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဂဏန်းထည့်သွင်းမှု လိုအပ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်းရှင်များကို ဂဏန်းတန်ဖိုးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရပါမည်။ နည်းပညာများပါဝင်သည်-
- အညွှန်းြဖစ်သည်။: အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် သီးသန့်ကိန်းပြည့်ကို သတ်မှတ်ပေးခြင်း။
- One-Hotြဖစ်သည်။: အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် ဒွိကော်လံများကို ဖန်တီးခြင်း၊

- အင်ဂျင်နီယာအင်္ဂါရပ်: မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဝန်ဆောင်မှုအသစ်များ ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားအရာများကို ပြုပြင်ခြင်း။ ၎င်းတွင် ပါဝင်နိုင်သည်-
- Polynomial အင်္ဂါရပ်များ− ရှိပြီးသားအင်္ဂါရပ်များမှ အပြန်အလှန်အသုံးအနှုန်းများ သို့မဟုတ် အများကိန်းအသုံးအနှုန်းများကို ထုတ်ပေးခြင်း။
- binning: ဆက်တိုက်ကိန်းရှင်များကို bins များအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့် အမျိုးအစားအလိုက် အမျိုးအစားများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း။

ဥပမာ- အမျိုးအစားအလိုက်ဒေတာများပါရှိသော 'မြို့' ကော်လံတစ်ခုရှိ ဒေတာအတွဲတွင်၊ မြို့တစ်ခုစီအတွက် ဒွိကော်လံများဖန်တီးရန် မော်ဒယ်ကို ကိန်းဂဏာန်းထည့်သွင်းမှုများအဖြစ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်စေမည့် တစ်ခုတည်းသော hot encoding ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

4. ဒေတာကိုလျှော့ချရေး

၎င်း၏ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဒေတာပမာဏကို လျှော့ချရန်အတွက် ဒေတာလျှော့ချရေးနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ နည်းလမ်းများ ပါဝင်သည်-

- Dimensionality လျှော့ချရေး: Principal Component Analysis (PCA) သို့မဟုတ် t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ဒေတာအတွင်း ကွဲလွဲမှု သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။
- အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု: ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုများ၊ ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သို့မဟုတ် မော်ဒယ်အခြေခံအရေးပါမှုအစီအမံများအပေါ် အခြေခံ၍ အသက်ဆိုင်ဆုံးသောအင်္ဂါရပ်များကိုသာ ဖော်ထုတ်ထိန်းသိမ်းခြင်း။

ဥပမာ- ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် အင်္ဂါရပ် 100 ပါ၀င်ပါက၊ ကွဲလွဲမှုအများစုကို ဖမ်းယူနိုင်သော သေးငယ်သောအဓိကအစိတ်အပိုင်းများအဖြစ်သို့ လျှော့ချရန် PCA ကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး မော်ဒယ်ကို သိသာထင်ရှားသောအချက်အလက်များဆုံးရှုံးမှုမရှိဘဲ ရိုးရှင်းစေသည်။

5. Data ပိုင်းခြားခြင်း။

စက်သင်ယူမှုပုံစံကို မလေ့ကျင့်မီ၊ လေ့ကျင့်ခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် ဒေတာများကို သီးခြားအစုများအဖြစ် ခွဲထားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မမြင်ရသောဒေတာတွင် အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး အလွန်အကျွံဝတ်ဆင်နိုင်ခြေကို လျှော့ချနိုင်စေပါသည်။

- လေ့ကျင့်ရေးအစုံ: မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာအပိုင်း။
- အတည်ပြုသတ်မှတ်ခြင်း။: မော်ဒယ်ဘောင်များကို ချိန်ညှိရန်နှင့် မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့်ပတ်သက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် အသုံးပြုသည့် သီးခြားခွဲခွဲတစ်ခု။
- စမ်းသပ်သတ်မှတ်: သင်တန်းနှင့် အတည်ပြုပြီးနောက် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် နောက်ဆုံးအုပ်စုခွဲ။

ယေဘူယျအလေ့အကျင့်တစ်ခုသည် 70-15-15 ခွဲခြမ်းကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားနှင့် ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။

6. ဒေတာမြှင့်တင်ခြင်း။

အချို့သောဒေတာအမျိုးအစားများအတွက်၊ အထူးသဖြင့် ရုပ်ပုံများနှင့် စာသားများအတွက်၊ ရှိပြီးသားဒေတာ၏မွမ်းမံထားသောဗားရှင်းများကိုဖန်တီးခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားကို အတုအယောင်တိုးမြှင့်ရန်အတွက် ဒေတာတိုးမြင့်ခြင်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျဖြစ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ နည်းပညာများပါဝင်သည်-

- ရုပ်ပုံမြှင့်တင်ခြင်း။လေ့ကျင့်မှုနမူနာအသစ်များဖန်တီးရန်အတွက် လှည့်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာ၊ လှန်ခြင်း၊ နှင့် အရောင်ချိန်ညှိခြင်းကဲ့သို့သော အသွင်ပြောင်းမှုများကို အသုံးပြုခြင်း။
- စာသားမြှင့်တင်ခြင်း။: တူညီသော အစားထိုးခြင်း၊ ကျပန်းထည့်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် နောက်ကြောင်းပြန်ဆိုခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ စာသားဒေတာအသစ်များထုတ်ပေးရန်။

ဥပမာ- ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင်၊ သင်သည် ကျပန်းလှည့်ခြင်းနှင့် ပုံများကိုလှန်၍ ကွဲပြားသောလေ့ကျင့်မှုအစုံကိုဖန်တီးရန်၊ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသောဒေတာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ယေဘူယျဖြစ်အောင် ကူညီပေးနိုင်သည်။

ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေးအတွက် ကိရိယာများနှင့် ပလပ်ဖောင်းများ

Google Cloud သည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုနှင့် သန့်ရှင်းရေးကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်သည်-

- Google Cloud Dataprep: ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အချက်အလက်ရှာဖွေရန်၊ သန့်ရှင်းရေးနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် အမြင်အာရုံကိရိယာတစ်ခု။ ၎င်းသည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန် ပင်ကိုယ်အင်တာဖေ့စ်နှင့် အလိုအလျောက် အကြံပြုချက်များကို ပေးဆောင်သည်။

- BigQuery တွင်: ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လျင်မြန်သော SQL မေးမြန်းမှုများကို ခွင့်ပြုသည့် အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲပြီး ဆာဗာမဲ့ဒေတာဂိုဒေါင်။ ၎င်းကို စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ထည့်သွင်းခြင်းမပြုမီ ဒေတာကို ကြိုတင်စီမံပြီး သန့်ရှင်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

- Cloud Datalab: Python နှင့် SQL တို့ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာများကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မြင်ယောင်ထင်မြင်ခြင်းအတွက် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသောကိရိယာတစ်ခု။

- Cloud ဒေတာစီးဆင်းမှု: ရှုပ်ထွေးသောဒေတာပြင်ဆင်မှုပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် stream နှင့် batch data processing အတွက် အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲသည့်ဝန်ဆောင်မှု။

ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာ၏ အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေး၊ အသွင်ပြောင်းခြင်း၊ လျှော့ချခြင်း၊ ပိုင်းခြားခြင်းနှင့် တိုးမြှင့်ခြင်းအပါအဝင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ အဆင့်တစ်ခုစီတိုင်းသည် ဒေတာအရည်အသွေးမြင့်မားပြီး လေ့ကျင့်ရန် ကြံ့ခိုင်ပြီး တိကျသောစက်သင်ယူမှုပုံစံများအတွက် သင့်လျော်ကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် သင့်လျော်သောနည်းစနစ်များကို ဂရုတစိုက်ထည့်သွင်းအသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ Google Cloud မှ ပေးဆောင်သည့် ကိရိယာများနှင့် ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများသည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• အကယ်၍ တစ်ဦးတစ်ယောက်သည် Google မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုပြီး ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဥပမာတွင် လေ့ကျင့်နေပါက လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှရရှိသောတိုးတက်မှုများကို Google က ထိန်းသိမ်းထားပါသလား။
• သင်တန်းမစမီ မည်သည့် ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရမည်နည်း။
• ဆုတ်ယုတ်မှုတာဝန်ဆိုတာ ဘာလဲ။
• Vertex AI နှင့် AutoML ဇယားများအကြား မည်သို့ကူးပြောင်းနိုင်သနည်း။
• R-squared၊ ARIMA သို့မဟုတ် GARCH ကဲ့သို့သော econometric မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ငွေကြေးဒေတာကို အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် Kaggle ကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
• နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
• Google Cloud Machine Learning ကို Vertex AI အဖြစ် အမည်ပြောင်းခြင်းအတွက် အမှန်တကယ် အပြောင်းအလဲများကား အဘယ်နည်း။
• မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း မက်ထရစ်များသည် အဘယ်နည်း။
• linear regression ဆိုတာ ဘာလဲ။
• မတူညီသော ML မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး master AI တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

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။)