စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
စက်သင်ယူခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်း ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီတွင် အသုံးပြုသူများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများတွင် ပါဝင်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ မေးမြန်းချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို chatbots၊ virtual assistant၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြားအရာများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။ Google Cloud Machine ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
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
ပန်ဒါမော်ဂျူးကို အသုံးပြု၍ အထင်ကရ အချက်အလက်များကို ဇယားဖော်မတ်ဖြင့် သိမ်းဆည်းခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
pandas မော်ဂျူးကို အသုံးပြု၍ ဇယားပုံစံဖြင့် အထင်ကရ အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Google Vision API ဖြင့် အထင်ကရနေရာများကို ရှာဖွေခြင်း၏ နိမိတ်ပုံတွင် အဆင့်မြင့် ရုပ်ပုံနားလည်မှုနယ်ပယ်တွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဒေတာကို ကျွမ်းကျင်စွာ ခြယ်လှယ်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမြင်အာရုံကို ပုံဖော်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး အလုံးစုံ အလုပ်အသွားအလာကို မြှင့်တင်ပေးပြီး တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အထင်ကရနေရာများရှာဖွေရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာသားထုတ်ယူခြင်းအတွက် Google Vision API ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အလားအလာအချို့မှာ အဘယ်နည်း။
Google Vision API သည် ရုပ်ပုံများမှ စာသားများကို နားလည်ရန်နှင့် ထုတ်ယူရန် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏အဆင့်မြင့် စာသားမှတ်သားမှုစွမ်းရည်များဖြင့် API ကို အမျိုးမျိုးသော ဒိုမိန်းများနှင့် လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးချနိုင်ပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ စာသားထုတ်ယူခြင်းအတွက် Google Vision API ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အလားအလာကောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အမြင်အာရုံဒေတာအတွက်စာသားကိုနားလည်ခြင်း, ပုံမှစာသားကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ယူထားသော စာသားကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ဖတ်နိုင်မည်နည်း။
Google Vision API ၏ စာသားရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံများမှ ထုတ်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတွင် ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ယူထားသော စာသားများ၏ ဖတ်ရှုနိုင်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာနှင့် နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်သည် ဒေတာကို ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် ထုတ်ယူထားသော စာသားကို ကြိုတင်စီမံပြီး ပုံစံချရန်အတွက် အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အမြင်အာရုံဒေတာအတွက်စာသားကိုနားလည်ခြင်း, ပုံမှစာသားကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Dataflow နှင့် BigQuery အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
Dataflow နှင့် BigQuery တို့သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာများဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် မတူညီသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးကြပြီး ကွဲပြားသောအင်္ဂါရပ်များရှိသည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုများကြား ခြားနားချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများ၏ ၎င်းတို့၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလိုအပ်ချက်များအတွက် မှန်ကန်သောကိရိယာကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Dataflow သည် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် GCP မှ စီမံဆောင်ရွက်ပေးသော ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP အခြေခံသဘောတရားများ, ဒေတာစီးဆင်းမှု
အခြား ML ဖြေရှင်းချက်မှ ဒေတာများတွင် ဘက်လိုက်မှုကို ရှာဖွေရန် ML ကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
အခြား ML ဖြေရှင်းချက်မှ ဒေတာများတွင် ဘက်လိုက်မှုကို သိရှိရန် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကို အသုံးပြုခြင်းသည် အမှန်တကယ် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ML အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် ဒေတာတွင် ၎င်းတို့တွေ့ရှိသည့် ပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ သို့သော်၊ အဆိုပါ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ပါရှိသည့် ဘက်လိုက်မှုများကို မရည်ရွယ်ဘဲ သင်ယူပြီး တည်မြဲစေသည်။ ထို့ကြောင့် အရေးကြီးလာပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
machine learning သည် data တစ်ခုတည်းကိုသာ ကိုင်တွယ်သည့် algorithms များကိုသာ သက်ဆိုင်သည်ဟု ဆိုနိုင်ပါသလား။ ထို့ကြောင့် အချက်အလက်မှ ဖြစ်ပေါ်လာသော သတင်းအချက်အလက်ကို မကိုင်တွယ်ဘဲ သတင်းအချက်အလက်မှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အသိပညာကို မကိုင်တွယ်တတ်ပါ။
Machine Learning သည် ကွန်ပျူတာများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး ဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေမည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ဖန်တီးရန် အာရုံစိုက်သည့် အတုဉာဏ်ရည်နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ machine learning သည် ဒေတာများကို အဓိကအားဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်မှန်သော်လည်း မည်သည့်အချက်အလက်ကိုမျှ ကိုင်တွယ်ခြင်းမရှိကြောင်း သို့မဟုတ် ၎င်းသည် မှားယွင်းနေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Kaggle kernel တွင် အချက်အလက်များကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သော ပက်ကေ့ဂျ်များကို မည်သို့ ထည့်သွင်းနိုင်မည်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှုဖြင့် 3D convolutional neural network တစ်ခုအတွက် ရည်ရွယ်၍ Kaggle kernel တွင် ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ သီးခြား packages များကို ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤပက်ကေ့ဂျ်များသည် ဒေတာဖတ်ရှုခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဒီအဖြေမှာ လိုအပ်တာတွေကို ဆွေးနွေးပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဖိုင်များကိုဖတ်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
k-means အစုလိုက်အပြုံလိုက် ရည်မှန်းချက်က ဘာလဲ၊ ဘယ်လိုအောင်မြင်လဲ။
k-means အစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာအတွင်း အရင်းခံပုံစံများ သို့မဟုတ် အုပ်စုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် ပေးထားသောဒေတာအစုံကို k ကွဲပြားသောအစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခွဲရန်ဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဒေတာညွှန်ပြမှုတစ်ခုစီကို အနီးဆုံးပျမ်းမျှတန်ဖိုးဖြင့် အစုအဝေးသို့ သတ်မှတ်ပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် အမည် "k-အဓိပ္ပာယ်" ဖြစ်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အစုအဝေးအတွင်းကွဲလွဲမှုကို လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, စိတ်ကြိုက် K ကိုဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်