Python သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှု၊ ဘက်စုံသုံးနိုင်မှုနှင့် ML လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များ အများအပြားရရှိနိုင်ခြင်းကြောင့် Machine Learning (ML) နယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ML အတွက် Python ကိုအသုံးပြုရန် လိုအပ်ချက်မဟုတ်သော်လည်း၊ ၎င်းကို နယ်ပယ်တွင်းရှိ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနှင့် သုတေသီများစွာတို့က သဘောကျနှစ်သက်ကြသည်။
EITC/AI/GCML အသိအမှတ်ပြုပရိုဂရမ်တစ်ခုလုံးသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် စံနမူနာပြ Python နှင့် TensorFlow လမ်းညွှန်ချက်များကို ကိုးကားချက်အဖြစ်သာ ဆောင်ရွက်သည် (အဓိကအားဖြင့် သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် ပါဝင်သော ရိုးရိုးနှင့် ရိုးရိုးခန့်မှန်းသူများအတွက်သာ)။ Python တွင် TensorFlow ကိုအသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ အသေးစိတ်လမ်းညွှန်ချက်များကို နောက်ဆက်တွဲသင်ရိုးညွှန်းတမ်းများတွင် လိုက်နာဆောင်ရွက်ပါမည်။ EITC/AI/GCML တွင် ၎င်းသည် မလိုအပ်သောကြောင့် Python နှင့် TensorFlow ကို စူးစမ်းရန် မလိုအပ်ပါ။
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ Python ၏ရိုးရှင်းမှုသည် ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အသိပညာတစ်စုံတစ်ရာမရှိဘဲ AI နှင့်အလုပ်လုပ်သည့်အဆင့်အသစ်သို့ တက်လှမ်းနိုင်စေပါသည်။ Python သည် NumPy၊ Pandas၊ Scikit-learn၊ TensorFlow နှင့် PyTorch ကဲ့သို့သော များပြားလှသော ဂေဟစနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကဲ့သို့သော ML လုပ်ဆောင်စရာအမျိုးမျိုးအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ML အသိုင်းအဝိုင်းတွင် Python ၏ကျော်ကြားမှုသည် အကြောင်းရင်းများစွာကြောင့်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ Python သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ရိုးရှင်းပြီး ဖတ်နိုင်သော syntax ပါရှိသောကြောင့် စတင်လေ့လာသူများအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသော အယ်ဂိုရီသမ်များနှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်သည့် ML တွင် ဤလက္ခဏာသည် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ Python တွင် ML စာကြည့်တိုက်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် တက်ကြွစွာပါဝင်ကူညီပြီး ဖိုရမ်များ၊ ဘလော့ဂ်များနှင့် ကျူတိုရီရယ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့၏ အသိပညာများကို မျှဝေပေးသည့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ အများအပြားရှိသည်။ ၎င်းတို့၏ ML ပရောဂျက်များတွင် အကူအညီနှင့် လမ်းညွှန်မှုရယူလိုသူများအတွက် ဤအသိုင်းအဝိုင်း၏ပံ့ပိုးမှုသည် အဖိုးမဖြတ်နိုင်ပါ။
ထို့အပြင်၊ Python ၏ မတူညီသောလည်ပတ်မှုစနစ်များနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှုရှိပြီး C/C++ နှင့် Java ကဲ့သို့သော အခြားဘာသာစကားများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်မှုသည် ML ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် စွယ်စုံရရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ TensorFlow နှင့် PyTorch ကဲ့သို့သော လူကြိုက်များသော ML framework အများအပြားတွင် Python ပရိုဂရမ်းမင်း၏ ရိုးရှင်းမှုကို ခံစားရင်း အသုံးပြုသူများသည် ဤဘောင်များ၏ စွမ်းအားကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေမည့် Python APIs များရှိသည်။
Python သည် ML အတွက် ဦးစားပေးဘာသာစကားဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် တစ်ခုတည်းသောရွေးချယ်ခွင့်မဟုတ်ပါ။ R၊ Java နှင့် Julia ကဲ့သို့သော အခြားသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားများကို ML အလုပ်များအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ဤဘာသာစကားများသည် ML ၏အကြောင်းအရာတွင် Python ကဲ့သို့တူညီသောပံ့ပိုးမှုနှင့်အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့ကိုပေးစွမ်းနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ထို့ကြောင့်၊ ML တွင်အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းတစ်ခုစတင်ရန် သို့မဟုတ် ML ပရောဂျက်များတွင်အလုပ်လုပ်ရန်ရှာဖွေနေသူများအတွက်၊ Python ကိုလေ့လာခြင်းသည် ML ဂေဟစနစ်တွင်ရရှိနိုင်သည့်အရင်းအမြစ်များနှင့်ကိရိယာများ၏အပြည့်အဝအားသာချက်ကိုရယူရန် အကြံပြုထားသည်။
Python သည် ML အတွက် လိုအပ်ချက်မဟုတ်သော်လည်း ၎င်း၏ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်မွေးစားခြင်း၊ ကြွယ်ဝသောစာကြည့်တိုက်ဂေဟစနစ်၊ အသိုင်းအဝိုင်းပံ့ပိုးမှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းတို့သည် Machine Learning တွင် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းအလုပ်ရှာဖွေလိုသူများအတွက် စံပြရွေးချယ်မှုဖြစ်လာစေသည်။
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။)