အကယ်၍ တစ်ဦးတစ်ယောက်သည် Google မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုပြီး ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဥပမာတွင် လေ့ကျင့်နေပါက လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှရရှိသောတိုးတက်မှုများကို Google က ထိန်းသိမ်းထားပါသလား။

Google မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး သင့်ကိုယ်ပိုင်ဥပမာတွင် ၎င်းကို လေ့ကျင့်သည့်အခါ၊ သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှရရှိသော တိုးတက်မှုများကို Google က ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားခြင်း ရှိ၊ မရှိ၊ သင်အသုံးပြုနေသည့် သီးခြား Google ဝန်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် ကိရိယာနှင့် အဆိုပါကိရိယာနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများအပါအဝင် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ Google Cloud ၏ စက်နှင့် ဆက်စပ်နေသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

သင်တန်းမစမီ မည်သည့် ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရမည်နည်း။

လေ့ကျင့်မှုမပြုမီ သင့်လျော်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အောင်မြင်သော AI စနစ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် ဖြေရှင်းချက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သိသိသာသာ ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်၊ အချက်အလက်၏ သဘောသဘာဝ၊ ပြဿနာအမျိုးအစား၊ တွက်ချက်မှုအပါအဝင် အချက်များစွာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် အထူးသဖြင့် နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါ (CHD) ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော နယ်ပယ်တွင် စက်ပစ္စည်းသင်ယူခြင်းအား အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါသည် plaque များစုပုံခြင်းကြောင့် သွေးကြောများကျဉ်းသွားခြင်း၏လက္ခဏာရပ်ဖြစ်ပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ရောဂါဖြစ်ပွားမှုနှင့် သေဆုံးမှု၏ အဓိကအကြောင်းရင်းတစ်ခုအဖြစ် ကျန်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ အကဲဖြတ်ရန် အစဉ်အလာ ချဉ်းကပ်မှု

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း မက်ထရစ်များသည် အဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေမည့် အရေးကြီးသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်မှု တိုင်းတာမှု များသည် ကွဲပြားကြပြီး ဖြေရှင်းသည့် ပြဿနာ အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ရွေးချယ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

linear regression ဆိုတာ ဘာလဲ။

Linear regression သည် အထူးသဖြင့် ကြီးကြပ်သင်ကြားရေး လုပ်ငန်းများတွင် machine learning ၏ နယ်ပယ်အတွင်း အကျယ်တဝင့် အသုံးပြုသည့် အခြေခံ ကိန်းဂဏန်း ကိန်းဂဏန်း နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များအပေါ် အခြေခံ၍ စဉ်ဆက်မပြတ်မှီခိုသောကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အခြေခံအယ်လ်ဂိုရီသမ်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ linear regression ၏အခြေခံမှာ variables များကြား linear relationship တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်ဖြစ်သည်၊

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

မတူညီသော ML မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး master AI တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ကာ ပိုမိုခိုင်မာပြီး ထိရောက်သော စနစ်တစ်ခု ဖန်တီးရန်၊ အစုအဖွဲ့တစ်ခု သို့မဟုတ် "မာစတာ AI" ဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် ကောင်းမွန်စွာတည်ဆောက်ထားသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ရန်နှင့် အလုံးစုံယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာ၏ အားသာချက်များကို အသုံးချသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

စက်သင်ယူမှုတွင် အသုံးအများဆုံး အယ်လဂိုရီသမ်အချို့က အဘယ်နည်း။

ဉာဏ်ရည်တု၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် တိကျပြတ်သားသော ညွှန်ကြားချက်များမပါဘဲ အလုပ်များကို ကွန်ပျူတာများ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤဒိုမိန်းအတွင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းမှ အစုလိုက်အပြုံလိုက်နှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းအထိ အမျိုးမျိုးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် algorithms အများအပြားကို တီထွင်ထားပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ခွင့်ပြုထားသောဒေတာတည်ဆောက်ခြင်းတွင် စက်သင်ယူမှုကို မည်သို့အသုံးချနိုင်သနည်း။

စက်သင်ယူမှု (ML) သည် မြို့ပြစီမံကိန်းနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည့် အဆောက်အအုံခွင့်ပြုချက်ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ကို ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် ကြီးမားသော အလားအလာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤဒိုမိန်းတွင် ML ကို အသုံးချခြင်းသည် ထိရောက်မှု၊ တိကျမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ ခွင့်ပြုမိန့်တည်ဆောက်ခြင်းတွင် စက်သင်ယူခြင်းအား မည်ကဲ့သို့ ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်သည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

စာဖတ်သည့်ပစ္စည်းများသည် "မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်း" အကြောင်းကို ပြောသောအခါတွင် အခြေခံအားဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အယ်လဂိုရီသမ်များအားလုံး ရှိနေပြီဟု ဆိုလိုပါသလား။ တိကျသောပြဿနာတစ်ခုအတွက် algorithm တစ်ခုသည် "မှန်ကန်သော" တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သိနိုင်သနည်း။

အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများမှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် Artificial Intelligence ၏ဘောင်အတွင်းတွင် "မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်း" ကို ဆွေးနွေးသည့်အခါ၊ ဤရွေးချယ်မှုသည် မဟာဗျူဟာနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်နှစ်ခုစလုံးဖြစ်ကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ယခင်ရှိပြီးသား algorithms စာရင်းမှ ရွေးချယ်ခြင်းမျှသာမဟုတ်ပါ။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

machine learning တွင်အသုံးပြုသော hyperparameter များသည် အဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် hyperparameter များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဆုံးအဖြတ်ပေးပြီး machine learning algorithms ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို လွှမ်းမိုးသော မော်ဒယ်၏ အပြင်ဘက်တွင် ဆက်တင်များ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံများဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ဘောင်များနှင့်မတူဘဲ၊

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,