စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံစံများကိုလေ့လာရန်နှင့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခုစီအတွက် အထူးတလည်ပရိုဂရမ်မပါဝင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် ဒေတာအများအပြားကို ထုတ်ဖော်ပြသခြင်းပါဝင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ချိန်ညှိပေးသည့် ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်မှုများ ပြုလုပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှု၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ပေးထားသော ထည့်သွင်းဒေတာအချက်၏ အမျိုးအစား သို့မဟုတ် အတန်းကို ခန့်မှန်းရန် လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မမြင်ရသောဒေတာအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကိုပြုလုပ်ရန် အညွှန်းတပ်ထားသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ algorithm သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Classifiers များကို အမျိုးမျိုးသော application များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်တန်းကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူခြင်းများသည် ဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် လက်ရှိအလုပ်၏ ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်း၏ အခြေခံအမျိုးအစား နှစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော လေ့ကျင့်မှုကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤနည်းလမ်းနှစ်ခုအကြား ရွေးချယ်မှုမှာမူတည်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
machine learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
Machine Learning သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာများကို လေ့လာသင်ယူနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိကျပြတ်သားစွာ မလုပ်ဆောင်ဘဲ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အာရုံစိုက်သည့် နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို အလိုအလျောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန်၊ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာဟူသည် အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏ ဒိုမိန်းတွင် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာသည် မှတ်သားထားသော သို့မဟုတ် သီးခြားတံဆိပ်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများဖြင့် အမှတ်အသားပြုထားသော ဒေတာအတွဲကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤအညွှန်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အခြေခံအမှန်တရား သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းတို့နှင့် ဒေတာအချက်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းသည် အသုံးပြုထားသောဒေတာ၏အရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသလား။
Artificial Intelligence ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Machine Learning တွင် အသုံးပြုထားသော ဒေတာအရည်အသွေးကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ စက်များကို ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်စေပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည့် နည်းစနစ်အမျိုးမျိုးနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းကို အောင်မြင်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ဤနည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော နှင့် အားဖြည့်သင်ကြားရေးချဉ်းကပ်မှုကြား ခြားနားချက်များကား အဘယ်နည်း။
ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိခြင်းနှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှုတို့သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကွဲပြားသောချဉ်းကပ်မှုသုံးရပ်ဖြစ်သည်။ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုစီသည် မတူညီသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် တိကျသောရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် မတူညီသောနည်းပညာများနှင့် algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ ဤချဉ်းကပ်ပုံများကြား ခြားနားချက်များကို စူးစမ်းလေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏ ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အသုံးချမှုများ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးကြပါစို့။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ML ဆိုတာဘာလဲ။
Machine Learning (ML) သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိကျပြတ်သားစွာ မလုပ်ဆောင်ဘဲ တွက်ချက်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် algorithms နှင့် မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အာရုံစိုက်သည့် နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ML အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ယင်းအသိပညာကို သိရှိစေရန်အတွက် အသုံးပြုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ML တွင် ပြဿနာတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ယေဘူယျ အယ်လဂိုရီသမ်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှု (ML) တွင် ပြဿနာတစ်ခုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရာတွင် ML နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ဖြေရှင်းနိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် လက်၌ရှိသော အလုပ်တစ်ခုကို ပုံဖော်ရန် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ပါဝင်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအထိ ML ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချပေးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ အကြမ်းဖျဉ်းဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကို ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွန်ရက်ကို သင်ယူနိုင်သည့် မတူကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်အဖြစ် ဥပမာများပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဟုလည်း လူသိများသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သင်ကြားရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်