စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဓိကအဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ပစ်မှတ်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမပါသော ဒေတာကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တံဆိပ်မတပ်ထားသောဒေတာမှ လေ့လာသင်ယူထားသော ပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အသစ်၊ မမြင်ရသော ဒေတာများကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော အချက်အလက်အတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လေ့လာမည်ဖြစ်ပြီး ပါဝင်သည့် အဓိကအဆင့်များနှင့် နည်းပညာများကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။
1. ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း-
ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များကို မတည်ဆောက်မီ၊ တံဆိပ်မပါသော အချက်အလက်များကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဆင့်တွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ အစွန်းအထင်းများနှင့် ဆူညံသံများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာကို သန့်စင်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အင်္ဂါရပ်များသည် တစ်သမတ်တည်း အတိုင်းအတာနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုရှိကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် ဒေတာပုံမှန်ဖြစ်အောင် သို့မဟုတ် စံသတ်မှတ်ခြင်းနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
2. လုပ်ဆောင်ချက် ထုတ်ယူခြင်း-
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် ဒေတာအကြမ်းကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်အစုတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်တွင် သက်ဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များကို ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် သင့်လျော်သော ကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်း (ဥပမာ၊ အဓိက အစိတ်အပိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း) သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ချက် အင်ဂျင်နီယာ (ဥပမာ၊ ဒိုမိန်း အသိပညာအပေါ် အခြေခံသည့် အင်္ဂါရပ်အသစ်များ ဖန်တီးခြင်း) ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို တံဆိပ်မကပ်ထားသော ဒေတာမှ အသိသာဆုံးသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် အသုံးချနိုင်ပါသည်။ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းသည် ဒေတာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေသည်။
3. မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု-
သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် တံဆိပ်မကပ်ထားသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ် အမျိုးမျိုးရှိပါသည်၊ တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင်ယူဆချက်၊ အားသာချက်၊ အားနည်းချက်များရှိသည်။ မော်ဒယ်၏ရွေးချယ်မှုသည် တိကျသောပြဿနာ၊ ဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် လိုချင်သောစွမ်းဆောင်ရည်သတ်မှတ်ချက်များအပေါ် မူတည်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်လ်များအတွက် အသုံးများသော မော်ဒယ်များသည် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ၊ မော်ဒယ်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ရာတွင် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှု၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှု၊ နှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးသည်။
4. မော်ဒယ်သင်တန်း-
မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် တံဆိပ်မပါသော အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် အချက်အလက်ရှိ အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာသည်။ ခန့်မှန်းမှုအမှားအယွင်းကို လျှော့ချခြင်း သို့မဟုတ် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အများဆုံးပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော တိကျသောရည်မှန်းချက်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ခန့်မှန်းထားသော ရလဒ်များနှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုများအကြား ကွာဟချက်ကို လျှော့ချရန် မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ချိန်ညှိခြင်းများ ပါဝင်ပါသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဟိုက်ပါပါမီတာများ၏ ရွေးချယ်မှုသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
5. မော်ဒယ် အကဲဖြတ်ခြင်း-
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် ခွဲခြားခြင်းတွင် ၎င်း၏ထိရောက်မှုသေချာစေရန် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1-ရမှတ်များကဲ့သို့သော အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ k-fold cross-validation ကဲ့သို့သော အပြန်အလှန် validation နည်းစနစ်များသည် data ၏ subset များစွာကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် model ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုခိုင်မာသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းသည် အလွန်အကျွံဝတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းကဲ့သို့သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်၏ ပြုပြင်မွမ်းမံမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။
6. မော်ဒယ် ဖြန့်ကျက်မှု-
ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲပြီး အကဲဖြတ်ပြီးသည်နှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်တွင် ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ ပြုလုပ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်အား ထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို ရယူပြီး လိုချင်သောရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် အပလီကေးရှင်း သို့မဟုတ် စနစ်တစ်ခုတွင် ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပါသည်။ ဖြန့်ကျက်ခြင်းတွင် ချဲ့ထွင်နိုင်မှု၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ပေါင်းစပ်မှုကဲ့သို့သော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်နိုင်သည်။ အသုံးပြုထားသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ပြီး ဒေတာအသစ်များ ရရှိလာသည်နှင့်အမျှ မော်ဒယ်ကို အခါအားလျော်စွာ ပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန် သို့မဟုတ် အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်း၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ခြေလှမ်းတိုင်းသည် တိကျပြီး ထိရောက်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များကို လိုက်နာပြီး တံဆိပ်မပါသော ဒေတာ၏ သီးခြားဝိသေသလက္ခဏာများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့်၊ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- မိန့်ခွန်းမှစာသား
- 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။)