ဆာဗာမဲ့ ခန့်မှန်းချက်များအတွက် Google Cloud တွင် AI မော်ဒယ်လ်များကို မည်သို့စတင်နိုင်မည်နည်း။
ဆာဗာမဲ့ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် Google Cloud Machine Learning ကိုအသုံးပြု၍ အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) မော်ဒယ်များဖန်တီးခြင်းခရီးစဉ်ကို စတင်ရန်အတွက်၊ တစ်ဦးသည် အဓိကကျသောအဆင့်များစွာပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနည်းလမ်းကို လိုက်နာရမည်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံများကို နားလည်ခြင်း၊ Google Cloud ၏ AI ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်စေရန်၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
Google Cloud Machine Learning တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အလုပ်အသွားအလာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများတွင် သင့်ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ သင့်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်းကို လေ့ကျင့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို အသေးစိတ်လေ့လာကြည့်ရအောင်။ 1. ဒေတာကိုပြင်ဆင်ခြင်း- မော်ဒယ်တစ်ခုမဖန်တီးမီ၊ သင်၏ပြင်ဆင်ထားရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
အကဲဖြတ်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် 80% နှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် 20% သည် အဘယ်ကြောင့် ဆန့်ကျင်ဘက်မဟုတ်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အကဲဖြတ်ရန် 80% အလေးချိန်နှင့် 20% အလေးချိန်ကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် ခွဲဝေပေးခြင်းသည် အချက်များစွာအပေါ် အခြေခံ၍ မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖြန့်ဝေမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာအကဲဖြတ်ရန် သေချာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
TensorFlow.js မော်ဒယ်များဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js မော်ဒယ်များဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတို့သည် ဘရောင်ဇာတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ မော်ဒယ်ဖန်တီးမှု၊ လေ့ကျင့်မှု၊ နှင့် ခန့်မှန်းချက်တို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်ကာ ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ 1. ဒေတာပြင်ဆင်မှု- အဆိုပါ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရထားနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံအတွက် အဘိဓာန်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ထည့်သွင်းရမည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် Python ကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ရထားနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံအတွက် အဘိဓာန်များကို ဖြည့်သွင်းရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် စနစ်တကျချဉ်းကပ်မှုကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို KNN အယ်လဂိုရီသမ်မှ အသုံးပြုနိုင်သည့် သင့်လျော်သောဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းပါဝင်သည်။ ပထမဦးစွာနားလည်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုခန့်မှန်းချက်အတွက် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အဆုံးတွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းထည့်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုခန့်မှန်းချက်အတွက် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏အဆုံးတွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် သမိုင်းအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကိုထုတ်ပေးရန် ရည်ရွယ်သည့်အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ Regression forecasting သည် အမှီအခိုကင်းသော နှင့် မှီခိုကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းနိုင်စေမည့် စက်သင်ယူမှုအတွင်း နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကိစ္စရပ်တွင် ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာအစုံကို စနစ်တကျပြင်ဆင်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
ဒေတာအတွဲကို မှန်ကန်စွာပြင်ဆင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာလေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် ထိရောက်စွာ လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေရန် ကောင်းစွာပြင်ဆင်ထားသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုက သေချာစေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းအပါအဝင် အဓိကအဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ အခြေခံအုတ်မြစ်ကိုထောက်ပံ့ပေးသောကြောင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, စက်သင်ယူမှုများအတွက် Datasets ပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning model ကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning (NSL) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုစီသည် ခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့် 1: ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း ပထမအဆင့်သည် စုဆောင်းရန်နှင့် စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို AutoML Tables အတွင်းသို့ မည်သို့တင်သွင်းနိုင်သနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို AutoML Tables အတွင်းသို့ တင်သွင်းရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ဖန်တီးခြင်းနှင့် AutoML Tables ဝန်ဆောင်မှုသို့ ဒေတာကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်း စသည့် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ AutoML Tables သည် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော စက်သင်ယူခြင်းဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး သုံးစွဲသူများအား စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးကာ အသုံးချနိုင်စေမည့် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, AutoML ဇယားများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အဘယ်အဆင့်များပါဝင်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်မှုအောင်မြင်ရန်အတွက် ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာဖွင့်ခြင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ပထမခြေလှမ်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2