စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်း၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow Playground သည် သုံးစွဲသူများအား အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံများကို စူးစမ်းနားလည်နိုင်စေရန် Google မှ ဖန်တီးထားသည့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဝဘ်အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် အသုံးပြုသူများသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်လေ့လာရန် မတူညီသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများ၊ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများကို စမ်းသပ်နိုင်သည့် အသွင်အပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Playground သည် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးများပြားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲ၏ အရေးပါမှုသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ကြီးလာသောအခါ ၎င်းတွင် ပါရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများသည် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ထားသော ဘောင်များဖြစ်သည်။ သင်တန်းကာလတွင် သင်ယူလေ့မရှိပေ။ အဲဒီအစား သူတို့ဟာ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကိုယ်တိုင်ထိန်းချုပ်ပါတယ်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ အလေးများကဲ့သို့သော လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်ဘောင်များကို သင်ယူသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Google Vision API တွင် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud ၏ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော Google Vision API သည် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအပါအဝင် အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံနားလည်နိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အရာဝတ္တုအသိအမှတ်ပြုခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ရုပ်ပုံများအတွင်းရှိအရာဝတ္တုများကိုတိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် API သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအမျိုးအစားအုပ်စုများကိုအသုံးပြုသည်။ ဤကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် API ၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများအတွက် ရည်ညွှန်းအချက်များအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း
Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
Ensemble learning သည် စနစ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစုလိုက် သင်ယူခြင်း၏ နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံ အယူအဆမှာ မော်ဒယ်များစွာ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ထွက်ပေါ်လာသော မော်ဒယ်သည် မကြာခဏ ပါဝင်သော မော်ဒယ်လ်တစ်ဦးချင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ထက် သာလွန်နိုင်သည် ။ ကွဲပြားခြားနားသောချဉ်းကပ်မှုအများအပြားရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင်၊ မည်သည့်ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုအတွက်မဆို သင့်လျော်သော algorithm တစ်ခုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ရွေးချယ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်သည် သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် မသင့်လျော်သည့်အခါ၊ ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးရလဒ်များ၊ တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်များ တိုးလာခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ရှိရန် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
TensorFlow.js တွင်လည်ပတ်နေသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏နယ်ပယ်တွင်၊ အပြိုင်အဆိုင်သင်ယူခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် လုံးဝမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော်လည်း ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ Asynchronous သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း
စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တစ်ခုရှိ အပိုင်းအရေအတွက်နှင့် ခန့်မှန်းတိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသော အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။ အပိုင်းအရေအတွက်က ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုကို မည်ကဲ့သို့လွှမ်းမိုးကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API pack သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်ပေးရာတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ချက်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း