စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှိပြီးသားဒေတာမှသင်ယူထားသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် နမူနာအသစ်များကို ခန့်မှန်းနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Cloud Computing နှင့် အထူးသဖြင့် Google Cloud Platform (GCP) ဓာတ်ခွဲခန်းများအတွင်း၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို Cloud ML Engine ဖြင့် အစွမ်းထက်သော Machine Learning မှ စီစဉ်ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။
ဥပမာအသစ်များအတွက် machine learning သည် ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သို့ပြုလုပ်သည်ကို နားလည်ရန်၊ ပါဝင်သည့် အခြေခံအဆင့်များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသည်-
1. ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်း- ပထမအဆင့်မှာ ပြဿနာကိုကိုယ်စားပြုသည့် သက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။ ဤဒေတာကို ဒေတာဘေ့စ်များ၊ API များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာများကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။ စုဆောင်းပြီးသည်နှင့်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ၎င်း၏အရည်အသွေးနှင့် သင့်လျော်မှုရှိစေရန်အတွက် ဒေတာကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ပြီး သန့်စင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
2. အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ရွေးချယ်ခြင်း- တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်ရန်၊ စုဆောင်းထားသော ဒေတာများမှ အသက်ဆိုင်ဆုံးသော အင်္ဂါရပ်များကို ဖော်ထုတ်ပြီး ထုတ်ယူရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံအတွက် သွင်းအားစုများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းစွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်း သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာကဲ့သို့ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
3. မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး- ပြင်ဆင်ထားသည့်ဒေတာနှင့် ရွေးချယ်ထားသောအင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူ၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်ကို သင့်လျော်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် ခန့်မှန်းထားသည့် ရလဒ်များနှင့် လက်တွေ့ရလဒ်များကြား ကွာခြားချက်ကို အနည်းဆုံးလျှော့ချရန် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ချိန်ညှိကာ ဒေတာအတွင်း အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မော်ဒယ်သည် ဒေတာကို အကြိမ်များစွာ ထိတွေ့ပြီး ၎င်း၏ ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းရည်များကို တဖြည်းဖြည်း မြှင့်တင်ပေးသည့် ထပ်ကာထပ်ကာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း ပါဝင်ပါသည်။
4. မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း- လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ၎င်း၏တိကျမှုနှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့် ၎င်းသည် ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး စမ်းသပ်မှုအစုံကို မမြင်ရသော နမူနာများတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုပါသည်။ မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းအရည်အသွေးကို တွက်ချက်ရန်အတွက် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှု သို့မဟုတ် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့သော အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
5. နမူနာအသစ်များအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း- လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်သည် အကဲဖြတ်သည့်အဆင့်ကို ကျော်သွားသည်နှင့် မမြင်ရသော နမူနာအသစ်များအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်၊ မော်ဒယ်သည် နမူနာအသစ်၏ ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များနှင့် သင်ယူထားသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို အသုံးချသည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ချိန်ညှိထားသည့် မော်ဒယ်၏ အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ပံ့ပိုးပေးထားသည့် သွင်းအားစုများအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်၏ ရလဒ်သည် နမူနာအသစ်တစ်ခုစီနှင့် ဆက်စပ်နေသော ခန့်မှန်းရလဒ် သို့မဟုတ် အတန်းတံဆိပ်ဖြစ်သည်။
နမူနာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များ တိကျမှုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေး၊ အင်္ဂါရပ်များ၏ ကိုယ်စားပြုမှုနှင့် နောက်ခံပုံစံများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုတို့အပေါ် များစွာမူတည်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်သင်ယူခြင်း၊ မော်ဒယ်ချိန်ညှိခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်လာနိုင်ပါသည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ လက်တွေ့ကျသော ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ၎င်းတို့၏ အသက်၊ ကျား၊ မနှင့် ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းအပါအဝင် သုံးစွဲသူများအကြောင်း အချက်အလက်များပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖောက်သည်တစ်ဦး တုန်လှုပ်ဖွယ်ရှိမရှိကို ခန့်မှန်းပေးသည့် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို တည်ဆောက်လိုပါသည် (ဆိုလိုသည်မှာ ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအား အသုံးပြုခြင်းကို ရပ်ရန်)။ ဒေတာကို စုဆောင်းပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပြီးနောက်၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှု၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ သို့မဟုတ် အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ပြီးသည်နှင့်၊ ဖောက်သည်အသစ်များအတွက် ၎င်းတို့၏ အသက်၊ ကျား၊ မနှင့် ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းတို့အပေါ် အခြေခံ၍ အလှည့်ကျဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Machine learning သည် ရှိပြီးသားဒေတာမှသင်ယူခဲ့သော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် နမူနာအသစ်များကို ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ရွေးချယ်ခြင်း၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် နောက်ဆုံးတွင် နမူနာအသစ်များကို ခန့်မှန်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များကို လိုက်နာပြီး Google Cloud ML Engine ကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ဒိုမိန်းများနှင့် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် Android မိုဘိုင်းအက်ပ်ရှိပါသလား။
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။
- Cloud computing ဆိုတာဘာလဲ။
- Bigquery နှင့် Cloud SQL အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
- cloud SQL နှင့် cloud spanner အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
- GCP App Engine ဆိုတာဘာလဲ။
- cloud run နှင့် GKE အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ
- AutoML နှင့် Vertex AI အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
- containerized application ဆိုတာ ဘာလဲ။
- Dataflow နှင့် BigQuery အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။