စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူနိုင်သည်။ တံဆိပ်မပါသော အချက်အလက်များ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဘယ်အရာပါဝင်သနည်း။
ကြာသပတေးနေ့၊ Augustဂုတ် ၁၄ ရက်
by Wojciech Cieslisnki
စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဓိကအဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ပစ်မှတ်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမပါသော ဒေတာကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရနိုင်သောပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အသစ်၊ မမြင်ရသော ဒေတာများကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, ဒေတာကို Preprocessing, ထုတ်ယူခြင်းအင်္ဂါရပ်, စက်သင်ယူ, မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်း။, မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း။, မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု, မော်ဒယ်သင်တန်း, ခန့်မှန်းခြေပုံစံများ, တံဆိပ်မပါသောဒေတာ