စက်သင်ယူမှုတွင် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတို့သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံအလုပ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ နှစ်မျိုးလုံးသည် ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရာတွင် ပါဝင်နေသော်လည်း ၎င်းတို့၏ ရည်မှန်းချက်များနှင့် ၎င်းတို့ထုတ်လုပ်သည့် ထုတ်ကုန်၏ သဘောသဘာဝမှာ ကွဲပြားသည်။ Regression သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ကိန်းဂဏာန်းတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် ရည်ရွယ်သည့် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုဆိုင်ရာ သင်ကြားရေးတာဝန်ဖြစ်သည်။ လုပ်တဲ့ အခါမှာ သုံးပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, ဆုတ်ယုတ်မှုပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းရန် TensorFlow ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning သည် မော်ဒယ်၏တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဂရပ်ပုံတည်ဆောက်ပုံဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နမူနာများကြားတွင် ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများပါရှိသော အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ NSL သည် မော်ဒယ်အား ကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြရန် အားပေးသည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရိုးရာလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးချဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းသည် သဘာဝဘာသာစကားကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
စက်သင်ယူခြင်းသည် လူသားဘာသာစကားကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် နားလည်ရန် လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားထုတ်လုပ်ခြင်း (NLG) ကို ပံ့ပိုးပေးရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NLG သည် ပေးထားသော ထည့်သွင်းမှု သို့မဟုတ် ဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ လူသားနှင့်တူသော စာသား သို့မဟုတ် အပြောအဆိုများကို ဖန်တီးရန် အာရုံစိုက်သည့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်