အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုနည်းစနစ်များနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
Clustering သည် ၎င်းတို့၏ မွေးရာပါ သွင်ပြင်လက္ခဏာများနှင့် ပုံစံများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အလားတူ ဒေတာအချက်များ အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း ပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ကြားရေးနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်မှုအတွက် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်မလိုအပ်ကြောင်း ဆိုလိုသည်။ ယင်းအစား၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သဘာဝကို သိရှိနိုင်ရန် ဒေတာအတွင်း ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, K သည်ခြစ်ရာမှဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပံ့ပိုးမှု vector စက်များ (SVM) တွင် kernels ကိုအသုံးပြုရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ပံ့ပိုးမှု vector စက်များ (SVMs) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲသည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ ရေပန်းစားပြီး အားကောင်းသည့် အတန်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏အောင်မြင်မှုအတွက် အဓိကအကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ သွင်းသွင်းအင်္ဂါရပ်များနှင့် အထွက်အညွှန်းများကြားတွင် ရှုပ်ထွေးပြီး လိုင်းမဟုတ်သော ဆက်ဆံရေးများကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ SVMs တွင် kernels များအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် ၎င်းကို အောင်မြင်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, kernels အတွက်အကြောင်းရင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတွင်းထုတ်ကုန်လုပ်ငန်းများနှင့် SVM တွင် kernels အသုံးပြုမှုကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ပံ့ပိုးမှု vector စက်များ (SVM) ၏အခြေအနေတွင်၊ kernels အသုံးပြုမှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အတွင်းထုတ်ကုန်လုပ်ငန်းများနှင့် SVM တွင် kernels အသုံးပြုခြင်းကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ရန်၊ သဘောတရားများကို ဦးစွာနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, Kernels မိတ်ဆက်စကား, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အကွာအဝေးများကို စီစစ်ပြီး K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်ရှိ ထိပ်တန်း K အကွာအဝေးများကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အကွာအဝေးများကိုစီရန်နှင့် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ရှိ ထိပ်တန်း K အကွာအဝေးများကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ K ၏ အနီးဆုံးဒေတာအမှတ်များကို ပေးထားသည့်မေးမြန်းချက်အမှတ်သို့ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု၏အခြေအနေတွင် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပြုလုပ်ရန်အတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ KNN မှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အမျိုးအစားအောက်တွင် ပါ၀င်သော လူကြိုက်များပြီး အသုံးများသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အရင်းခံဒေတာဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ပတ်သက်၍ မည်သည့်ယူဆချက်မျှမပြုလုပ်ပါ။ KNN ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အဓိကအသုံးပြုသော်လည်း ဆုတ်ယုတ်ခြင်းအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတန်းနှစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သော ဒေတာအစုံကို သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အတန်းနှစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်သော အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သော ဒေတာအစုံကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကဲ့သို့ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်အခါတွင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အခြေခံမူများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် ဤရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်နိုင်ပါသည်။ Machine learning algorithms များကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို K သတ်မှတ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ Regression သည် မှီခိုနေသောကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို နမူနာယူရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားရေးနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ နိမိတ်ပုံတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုအင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများသည် အဘယ်နည်း။
Python ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ဆုတ်ယုတ်မှုအင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကိုတည်ဆောက်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ Regression သည် input variable တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော input variable များကို အခြေခံ၍ စဉ်ဆက်မပြတ်ရလဒ်ကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းရန် ရည်ရွယ်သည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားရေးနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အင်္ဂါရပ်များ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းသူများ သို့မဟုတ် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များဟုလည်း လူသိများသော အင်္ဂါရပ်များသည် ထည့်သွင်းအသုံးပြုသည့် ကိန်းရှင်များဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression အင်္ဂါရပ်များနှင့်တံဆိပ်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်လွှမ်းခြုံမှုတွင် သီအိုရီအဆင့်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
machine learning algorithm coverage မှ သီအိုရီအဆင့်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ machine learning ၏ အရင်းခံသဘောတရားများနှင့် အခြေခံသဘောတရားများအတွက် နားလည်မှုခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်သည် လက်တွေ့သမားများသည် ၎င်းတို့အသုံးပြုနေသော အယ်လဂိုရီသမ်နောက်ကွယ်ရှိ သီအိုရီကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆုပ်ကိုင်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်ခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အပလီကေးရှင်းတွင် မော်ဒယ်ကို မည်သို့လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သနည်း၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မည်သည့်ကိရိယာများကို အသုံးပြုခဲ့သနည်း။
နယ်စည်းမခြားဆရာဝန်များအဖွဲ့မှ ဝန်ထမ်းများအား ရောဂါပိုးကူးစက်မှုများအတွက် ပဋိဇီဝဆေးများ ညွှန်းပေးရာတွင် ကူညီပေးရန်အတွက် အသုံးပြုသည့်ပုံစံကို ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းစနစ်များပေါင်းစပ်အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခဲ့ပါသည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် ထည့်သွင်းဒေတာနှင့် သက်ဆိုင်ရာ မှန်ကန်သောအထွက်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ စံပြလေ့ကျင့်မှုတွင် ပါဝင်ပါသည်။ တစ်ဖက်တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, နယ်စည်းမခြားဆရာ ၀ န်များ ၀ န်ထမ်းများကိုရောဂါကူးစက်မှုအတွက်ပantibိဇီဝဆေးများကိုညွှန်ကြားသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်