စက်သင်ယူခြင်း၏ နောက်ထပ်အသေးစိတ်အဆင့်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုအဆင့်များသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ခြင်း၊ အသုံးချခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းအတွက် နည်းစနစ်ကျသောချဉ်းကပ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤအဆင့်များသည် စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို စနစ်တကျ၊ မျိုးပွားနိုင်သော၊ နှင့် အတိုင်းအတာအထိ ဆောင်ရွက်နိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ကဏ္ဍများသည် အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ပေးဆောင်ထားပြီး အဓိကလုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ပါဝင်ပတ်သက်သည့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကို အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။
1. ပြဿနာ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် ဒေတာ စုဆောင်းခြင်း။
ပြဿနာအဓိပ္ပာယ်
ကနဦးအဆင့်တွင် machine learning model မှ ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်ထားသော ပြဿနာကို ရှင်းလင်းစွာ သတ်မှတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းတွင် လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များကို နားလည်ပြီး ၎င်းတို့ကို စက်သင်ယူမှုပြဿနာအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လုပ်ငန်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဖောက်သည် လှည့်စားမှုကို လျှော့ချရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ သက်ဆိုင်သည့် စက်သင်ယူမှုပြဿနာသည် သမိုင်းအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံ၍ မည်သည့်ဖောက်သည်များ လှည့်စားနိုင်ဖွယ်ရှိသည်ကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ဒေတာများစုစည်းမှု
ပြဿနာကို သတ်မှတ်ပြီးသည်နှင့် နောက်တစ်ဆင့်မှာ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန် ဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှုတွင် ဒေတာဘေ့စ်များ၊ API များ၊ ဝဘ်ခြစ်ခြင်း နှင့် ပြင်ပကုမ္ပဏီဒေတာအတွဲများကဲ့သို့သော ရင်းမြစ်အမျိုးမျိုး ပါဝင်နိုင်သည်။ စုဆောင်းရရှိသည့် ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို လွှမ်းမိုးသည့် အရေးကြီးသောအချက်များဖြစ်သည်။2. ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း။
ဒေတာများသန့်ရှင်းရေး
ဒေတာအကြမ်းသည် မကြာခဏ ဆူညံနေပြီး ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် ကိုက်ညီမှုမရှိသော တန်ဖိုးများပါရှိသည်။ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ ထပ်နေသည့်အရာများကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် ရှေ့နောက်မညီမှုများကို ပြုပြင်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ imputation၊ interpolation နှင့် outlier detection ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ဤအဆင့်တွင် အသုံးများသည်။ဒေတာပြောင်းလဲခြင်း
ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းတွင် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်းနှင့် ကုဒ်သွင်းခြင်း စသည့် အမျိုးအစားအလိုက် ပြောင်းလဲနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်သည်။ ဤအသွင်ပြောင်းမှုများသည် ဒေတာသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် သင့်လျော်သောပုံစံတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သေချာစေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိန်းဂဏာန်းအင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်းသည် gradient-based algorithms များ၏ ပေါင်းစည်းမှုနှုန်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေနိုင်သည်။Data ပိုင်းခြားခြင်း။
ဒေတာအတွဲကို ပုံမှန်အားဖြင့် လေ့ကျင့်မှု၊ အတည်ပြုမှု၊ နှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအစုံကို မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်၊ တရားဝင်သတ်မှတ်မှုအား ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းအတွက် အသုံးပြုပြီး စမ်းသပ်မှုအစုံကို မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ တူညီသော အချိုးအစားသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် 70%၊ အတည်ပြုခြင်းအတွက် 15% နှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် 15% ဖြစ်သည်။၄.၃။ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ
အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု
အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုတွင် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားကို အထောက်အကူပြုသည့် အသက်ဆိုင်ဆုံးသော အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အပြန်အလှန်အချက်အလက်များနှင့် သစ်ပင်အခြေခံမော်ဒယ်များမှ အင်္ဂါရပ်များဆိုင်ရာ အရေးပါမှုရမှတ်များကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အင်္ဂါရပ်များကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ထုတ်ယူခြင်းအင်္ဂါရပ်
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းတွင် ရှိပြီးသားအရာများမှ အင်္ဂါရပ်အသစ်များ ဖန်တီးခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်း၊ များပြားလှသော အင်္ဂါရပ်များကို ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောအင်္ဂါရပ်များဖန်တီးရန် ဒိုမိန်းအလိုက် အသိပညာကို အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချိန်စီးရီးဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင်၊ ပျမ်းမျှရွေ့လျားမှု သို့မဟုတ် နောက်ကျနေသောတန်ဖိုးများကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူနိုင်သည်။4. မော်ဒယ်ရွေးချယ်ရေးနှင့် လေ့ကျင့်ရေး
မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု
စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်အောင်မြင်မှုအတွက် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်၏ ရွေးချယ်မှုသည် ပြဿနာ၏ သဘောသဘာဝ၊ ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစားနှင့် အမျိုးအစားနှင့် ရရှိနိုင်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ တူညီသော အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်ခြင်း၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ၊ ပံ့ပိုးပေးသည့် vector စက်များနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ ပါဝင်သည်။မော်ဒယ်သင်တန်း
စံပြလေ့ကျင့်မှုတွင် အခြေခံပုံစံများကို လေ့လာရန် ရွေးချယ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ဖြည့်သွင်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်တွင်၊ ခန့်မှန်းထားသော နှင့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများကြား ခြားနားချက်ကို တိုင်းတာသည့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် မော်ဒယ်၏ ဘောင်များကို ချိန်ညှိထားသည်။ gradient ဆင်းသက်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။5. Hyperparameter Tuning
ဂရစ်ရှာ
ဇယားကွက်ရှာဖွေမှုတွင် တရားဝင်သတ်မှတ်ထားသော အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို ထုတ်ပေးသည့် ပေါင်းစပ်မှုကို ရှာဖွေရန် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများမှတဆင့် လုံးလုံးလျားလျား ရှာဖွေခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် တွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးသော်လည်း အသေးစားနှင့် အလတ်စားဒေတာအတွဲများအတွက် ထိရောက်သည်။ကျပန်းရှာဖွေမှု
ကျပန်းရှာဖွေမှုတွင် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ဖြန့်ဖြူးမှုမှ ကျပန်းနမူနာများပါ၀င်သည်။ အချိန်တိုတိုအတွင်း ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းဖြင့် ဤနည်းလမ်းသည် ဇယားကွက်ရှာဖွေမှုထက် ပိုမိုထိရောက်သည်။Bayesian Optimization
Bayesian optimization သည် hyperparameter များကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ရည်မှန်းချက်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် အကြမ်းဖျင်းပုံစံတစ်ခုတည်ဆောက်ပြီး မည်သည့် hyperparameters များကို နောက်အကဲဖြတ်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ဤပုံစံကို အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များအတွက် ဂရစ်နှင့်ကျပန်းရှာဖွေခြင်းထက် ပိုမိုထိရောက်သည်။6. မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း။
စွမ်းဆောင်ရည် မက်ထရစ်များ
မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းတွင် ၎င်း၏ တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှု၊ F1-ရမှတ် နှင့် အခြားသက်ဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များကို တိုင်းတာရန် အမျိုးမျိုးသော မက်ထရစ်များကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ မက်ထရစ်များ၏ ရွေးချယ်မှုသည် သီးခြားပြဿနာပေါ် မူတည်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းပြဿနာတစ်ခုတွင် တိကျမှုနှင့် F1-score ကို အများအားဖြင့်အသုံးပြုကြပြီး၊ ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာတွင်၊ ဆိုလိုရင်းနှစ်ထပ်အမှားအယွင်း (MSE) နှင့် R-squared တို့သည် ပို၍သင့်လျော်သည်။အပြန်အလှန်အတည်ပြုချက်
Cross-validation တွင် dataset ကို အပိုင်းများစွာခွဲ၍ data ၏ မတူညီသော အစုခွဲများတွင် model ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤနည်းပညာသည် ရထား-စမ်းသပ်မှုခွဲခြမ်းတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသော ကွဲလွဲမှုကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုခိုင်မာသော ခန့်မှန်းချက်ကို ပေးပါသည်။ အသုံးများသောနည်းလမ်းများတွင် k-fold cross-validation နှင့် stratified cross-validation တို့ ပါဝင်သည်။7. Model Deployment
Model Serialization
မော်ဒယ်အမှတ်စဉ်သတ်မှတ်ခြင်းတွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ဖိုင်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းခြင်းပါဝင်ပြီး ၎င်းကို နောက်ပိုင်းတွင် ခန့်မှန်းချက်များအတွက် တင်၍ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ တူညီသော နံပါတ်စဉ်ဖော်မတ်များတွင် Python မော်ဒယ်များအတွက် pickle နှင့် မတူညီသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် အသုံးပြုရန်လိုအပ်သည့် မော်ဒယ်များအတွက် ONNX ပါဝင်သည်။Model ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။
မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရာတွင် ထည့်သွင်းဒေတာနှင့် ပြန်ခန့်မှန်းချက်များကို လက်ခံနိုင်သည့် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် အသုံးချခြင်းပါဝင်သည်။ ၎င်းကို REST APIs၊ microservices သို့မဟုတ် Google Cloud AI Platform၊ AWS SageMaker နှင့် Azure Machine Learning ကဲ့သို့သော cloud-based ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။8. စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်း။
စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း
မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီးသည်နှင့် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် latency၊ throughput နှင့် error rates ကဲ့သို့သော ခြေရာခံမက်ထရစ်များ ပါဝင်ပါသည်။ Prometheus၊ Grafana နှင့် cloud-native solutions ကဲ့သို့သော စောင့်ကြည့်ကိရိယာများကို ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။မော်ဒယ်ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်း။
အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ concept drift ဟုခေါ်သော ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည့် နောက်ခံဒေတာဖြန့်ဝေမှုတွင် အပြောင်းအလဲများကြောင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည် ကျဆင်းသွားနိုင်သည်။ အချက်အလက်အသစ်များဖြင့် မော်ဒယ်ကို ပုံမှန်ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်းသည် ၎င်း၏တိကျမှုနှင့် ဆက်စပ်မှုကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန် အလိုအလျောက် ပိုက်လိုင်းများ တည်ဆောက်နိုင်သည်။A/B စမ်းသပ်ခြင်း
A/B စမ်းသပ်ခြင်းတွင် မော်ဒယ်၏ ဗားရှင်းများစွာကို အသုံးပြုပြီး အကောင်းဆုံးကို ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤနည်းပညာသည် မော်ဒယ်မွမ်းမံမှုများနှင့် တိုးတက်မှုများအတွက် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။9. စာရွက်စာတမ်းနှင့် အစီရင်ခံခြင်း။
မော်ဒယ်မှတ်တမ်း
၎င်း၏ဗိသုကာပညာ၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များအပါအဝင် မော်ဒယ်၏ပြည့်စုံသောစာရွက်စာတမ်းများသည် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ Jupyter Notebooks၊ Sphinx နှင့် MkDocs ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသေးစိတ် စာရွက်စာတမ်းများ ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။သတင်းပို့ခြင်း
မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ အပ်ဒိတ်များနှင့် ကြုံတွေ့ရသည့် ပြဿနာများဆိုင်ရာ ပုံမှန်အစီရင်ခံစာများကို သက်ဆိုင်သူများထံ အကြောင်းကြားသင့်သည်။ ၎င်းသည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို သေချာစေပြီး အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို လွယ်ကူစေသည်။ဥပမာ- ဖောက်သည်လှည့်ခြင်းကို ခန့်မှန်းခြင်း။
စက်သင်ယူခြင်း၏ အဆင့်များကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်ရေးကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် ဖောက်သည်လှည့်စားမှုကို ခန့်မှန်းသည့် ဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
1. ပြဿနာအဓိပ္ပာယ်: လုပ်ငန်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဖောက်သည် လှည့်စားမှုကို လျှော့ချရန် ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပြဿနာမှာ ၎င်းတို့၏အသုံးပြုမှုပုံစံများ၊ လူဦးရေစာရင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုမှတ်တမ်းများအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည့်ဖောက်သည်များ လှည့်စားနိုင်ဖွယ်ရှိမည်ကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။
2. ဒေတာများစုစည်းမှု: ဖောက်သည်ဒေတာဘေ့စ်များ၊ အသုံးပြုမှုမှတ်တမ်းများနှင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုမှတ်တမ်းများအပါအဝင် အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှဒေတာများကို စုဆောင်းပါသည်။
3. ဒေတာများကိုပြင်ဆင်မှု: ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများနှင့် ရှေ့နောက်မညီမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ဒေတာကို သန့်စင်ထားသည်။ လစဉ်အသုံးပြုမှု၊ သုံးစွဲသူသက်တမ်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုတိုင်ကြားချက်များကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ပြီး ကုဒ်လုပ်ထားသည်။
4. အင်ဂျင်နီယာအင်္ဂါရပ်: လှည့်ပတ်မှုနှင့် ၎င်းတို့၏ဆက်စပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ သက်ဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကို ရွေးချယ်ထားသည်။ ပျမ်းမျှခေါ်ဆိုမှုကြာချိန်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုတိုင်ကြားမှုအကြိမ်ရေကဲ့သို့သော ဝန်ဆောင်မှုအသစ်များကို ထုတ်ယူထားပါသည်။
5. မော်ဒယ်ရွေးချယ်လေ့ကျင့်ရေး: ၎င်း၏အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုအတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို ရွေးချယ်ထားသည်။ လှည့်ပတ်မှုနှင့် ဆက်စပ်သည့် ပုံစံများကို လေ့လာရန် လေ့ကျင့်မှုဒေတာအတွဲတွင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ထားသည်။
6. Hyperparameter ဖြတ်တောက်ခြင်း။: အရွက်တစ်ရွက်လျှင် အများဆုံး အတိမ်အနက်နှင့် အနည်းဆုံးနမူနာများကဲ့သို့သော ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်အတွက် အကောင်းဆုံး ဟိုက်ပါပါမီတာများကို ရှာရန် ဇယားကွက်ရှာဖွေမှုကို အသုံးပြုသည်။
7. မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း။: မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1-ရမှတ်တို့ကို အသုံးပြု၍ အကဲဖြတ်ပါသည်။ ခိုင်ခံ့မှုရှိစေရန်အတွက် အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။
8. မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်း။: လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို နံပါတ်စဉ် ခွဲခြားထားပြီး ၎င်းသည် ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို လက်ခံရရှိကာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ရယူနိုင်သည့် cloud-based ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသို့ ဖြန့်ကျက်ထားသည်။
9. စောင့်ကြည့်ထိန်းသိမ်းခြင်း။: မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်သည်။ ပုံမှန်ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်းသည် ဒေတာအသစ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး တိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် စီစဉ်ထားသည်။ မတူညီသော မော်ဒယ်ဗားရှင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် A/B စမ်းသပ်ခြင်းကို ပြုလုပ်ပါသည်။
10 ။ မှတ်တမ်းပြုစုခြင်းနှင့် အစီရင်ခံခြင်း။: ၎င်း၏ဗိသုကာပညာ၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များအပါအဝင် မော်ဒယ်၏ အသေးစိတ်စာရွက်စာတမ်းများကို ဖန်တီးထားသည်။ ပုံမှန်အစီရင်ခံစာများကို ထုတ်ပေးပြီး သက်ဆိုင်သူများထံ မျှဝေပါသည်။
ဤအဆင့်များတွင်ဖော်ပြထားသောဖွဲ့စည်းပုံနည်းလမ်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံကိုစနစ်တကျဖွံ့ဖြိုးစေရန်၊ ထိရောက်စွာအသုံးချကာ၊ ထိရောက်စွာထိန်းသိမ်းထားနိုင်စေရန်၊ နောက်ဆုံးတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်သောစီးပွားရေးရလဒ်များဆီသို့ဦးတည်ကြောင်းသေချာစေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- linear regression၊ decision tree ကဲ့သို့သော algorithm အမျိုးအစားများစွာကို သင်ဖော်ပြခဲ့သည်။ ဤအရာအားလုံးသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များလား။
- မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း မက်ထရစ်များသည် အဘယ်နည်း။
- linear regression ဆိုတာ ဘာလဲ။
- မတူညီသော ML မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး master AI တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
- စက်သင်ယူမှုတွင် အသုံးအများဆုံး အယ်လဂိုရီသမ်အချို့က အဘယ်နည်း။
- မော်ဒယ်ဗားရှင်းကို ဘယ်လိုဖန်တီးမလဲ။
- ဥပမာ အကြောင်းအရာတစ်ခုတွင် ML ၏ အဆင့် 7 ဆင့်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- ခွင့်ပြုထားသောဒေတာတည်ဆောက်ခြင်းတွင် စက်သင်ယူမှုကို မည်သို့အသုံးချနိုင်သနည်း။
- AutoML Tables များကို အဘယ်ကြောင့် ရပ်ဆိုင်းခဲ့ရပြီး ၎င်းတို့ကို မည်သို့အောင်မြင်စေသနည်း။
- AI ၏အကြောင်းအရာတွင် ကစားသမားများရေးဆွဲထားသော doodle များကို ဘာသာပြန်ခြင်း၏တာဝန်ကား 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။)