ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သာမာန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြို့ထိုးမှုများ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ နှင့် လေ့ကျင့်ရေး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆွေးနွေးကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု algorithms ၏ အတိုင်းအတာသည် အဘယ်နည်း။
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အရွယ်အစားမှာ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံလိုက်အရွယ်အစား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာအများအပြားကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် စက်သင်ယူမှုစနစ်၏ စွမ်းရည်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ရာသီဥတုသိပ္ပံတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် ကြီးမားသော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များကို အဘယ်ကြောင့်ရရှိရန် လိုအပ်သနည်း။
ကြီးမားသော ကွန်ပြူတာအရင်းအမြစ်များကို လက်လှမ်းမီခြင်းသည် ပါ၀င်သည့်အလုပ်များ၏ ရှုပ်ထွေးပြီး တောင်းဆိုမှုသဘောသဘာဝကြောင့် ရာသီဥတုသိပ္ပံတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ရာသီဥတု သိပ္ပံသည် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များ၊ ရာသီဥတုပုံစံ သရုပ်ဖော်မှုများနှင့် စူးစမ်းလေ့လာရေးမှတ်တမ်းများ အပါအဝင် များပြားလှသော အချက်အလက်များနှင့် ပတ်သက်ပါသည်။ TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ အကောင်အထည်ဖော်သော နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများသည် အလွန်ကောင်းမွန်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ပြင်းထန်သောရာသီဥတုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဘာသာစကားများကို မှတ်မိနိုင်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဘာသာစကားတစ်ခုမှ အခြားတစ်ခုကို လျှော့ချခြင်းဆိုင်ရာ အယူအဆကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီအရ ဘာသာစကားများ၏ မှတ်မိနိုင်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် ဘာသာစကားတစ်ခုမှ အခြားတစ်ခုကို လျှော့ချခြင်းသဘောတရားကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အသိအမှတ်ပြုထားပြီးဖြစ်သော အခြားဘာသာစကားတစ်ခုတွင် ပြဿနာများကို ပုံဖော်ခြင်းဖြင့် ဘာသာစကားတစ်ခုတွင် ဖြေရှင်းနိုင်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအခက်အခဲကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။