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
သင်တန်းအတွက် ဒေတာ ဘယ်လောက် လိုအပ်လဲ။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင်၊ လေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာမည်မျှလိုအပ်သည်ဟူသောမေးခွန်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် လိုအပ်သော ဒေတာပမာဏသည် ပြဿနာ၏ ရှုပ်ထွေးမှု၊ ကွဲပြားမှုအပါအဝင် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသည့်အင်္ဂါရပ်များသည် ကိန်းဂဏန်းဖော်မတ်များနှင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းသင့်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် cloud ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအခြေအနေတွင်၊ ဒေတာဖော်ပြမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာ၏ တစ်ဦးချင်း တိုင်းတာနိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်သည့် အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်အားဖြင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းထားသည်။ ကနေစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်တွင် ယုံကြည်မှုနှင့် တိကျမှုအကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ရှိ ယုံကြည်မှုနှင့် တိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် ဤစက်သင်ယူမှုနည်းပညာ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN သည် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အသုံးများသော parametric အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အလားတူ သာဓကများ ရှိနိုင်ဖွယ်ရှိသည့် နိယာမအပေါ် အခြေခံထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို၏အကျဉ်းချုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဘက်ပေါင်းစုံရှိ အာကာသအတွင်း အမှတ်နှစ်ခုကြားရှိ ယူကလစ်အကွာအဝေးကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
Euclidean အကွာအဝေးသည် သင်္ချာဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူခြင်းအပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ဘက်ပေါင်းစုံမှ အာကာသအတွင်း အမှတ်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းဖြောင့်အကွာအဝေးကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင်၊ Euclidean အကွာအဝေးကို တူညီမှုအတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ယူကလစ်အကွာအဝေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မတူညီသော algorithms များနှင့် kernels များသည် machine learning တွင် regression model ၏တိကျမှုကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သနည်း။
မတူညီသော algorithms များနှင့် kernels များသည် machine learning တွင် regression model ၏တိကျမှုအပေါ် သိသာထင်ရှားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုတွင်၊ ရည်မှန်းချက်သည် ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်အစုံအပေါ်အခြေခံ၍ စဉ်ဆက်မပြတ်ရလဒ်ကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ algorithm နှင့် kernel ၏ရွေးချယ်မှုသည် model အတွင်းရှိ နောက်ခံပုံစံများကို မည်မျှကောင်းမွန်စွာ ဖမ်းယူသက်ရောက်နိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Smart Wildfire Sensor ဖြင့် 89% တိကျမှုနှုန်းကို ရရှိခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
Smart Wildfire Sensor ဖြင့် 89% တိကျမှုနှုန်းကို ရရှိခြင်းသည် တောမီးများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် စက်သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် အရေးပါပါသည်။ ဤတိကျမှုအဆင့်သည် တောမီးဖြစ်ပွားမှုကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတွင် အာရုံခံကိရိယာ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ဆိုလိုသည်။ Smart Wildfire Sensor သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ အထူးသဖြင့် TensorFlow ကို အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, တောမီးလောင်မှုကိုကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်ရန်စက်ပစ္စည်းအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်နေစဉ် TensorFlow လျှို့ဝှက်ရေးက သုံးစွဲသူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို ကာကွယ်ရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
TensorFlow Privacy သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း သုံးစွဲသူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား ကာကွယ်ရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ခေတ်မီသော လျှို့ဝှက်ရေး-ထိန်းသိမ်းခြင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ရရှိပြီး ထိလွယ်ရှလွယ်အသုံးပြုသူအချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်မှုအန္တရာယ်ကို လျော့ပါးစေပါသည်။ ဤအခြေခံမူဘောင်သည် privacy-aware-aware machine learning အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပံ့ပိုးပေးပြီး သုံးစွဲသူဒေတာကို သေချာစေသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, TensorFlow ၏ privacy, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်