ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွဲရှိ ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် လမ်းကြောင်းနှင့် အညွှန်းကို ဖော်ပြသည့် CSV ဖိုင်ကို ဖန်တီးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဘယ်နည်း။
ဒေတာအတွဲတစ်ခုစီရှိ ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် လမ်းကြောင်းနှင့် အညွှန်းကို ဖော်ပြသည့် CSV ဖိုင်ကို ဖန်တီးခြင်းသည် အထူးသဖြင့် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံများကို စုစည်းခြင်း၊ ၎င်းတို့၏ လမ်းကြောင်းများနှင့် အညွှန်းများကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ဒေတာကို CSV ဖိုင်အဖြစ် ဖော်မတ်ချခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ စတင်ရန်,
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအတွဲများကို Kaggle တွင် မည်သို့ထိရောက်စွာ မှတ်တမ်းတင်နိုင်သနည်း၊ ဒေတာအတွဲမှတ်တမ်းပြုစုခြင်း၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းအချို့ကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာအစုံမှတ်တမ်းပြုစုခြင်းအတွက် အဓိကကျသောဒြပ်စင်အစုများကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် Kaggle တွင် ၎င်းတို့၏ဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာမှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ ဒေတာအတွဲ၊ ၎င်း၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ၎င်း၏အလားအလာအသုံးပြုမှုများကို အခြားဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ နားလည်စေရန် ကူညီပေးသောကြောင့် မှန်ကန်သောစာရွက်စာတမ်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေသည် Kaggle ရှိ dataset documentation ၏ အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းများကို အသေးစိတ်ရှင်းပြပေးပါမည်။ ၁။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kaggle နှင့်အတူဒေတာသိပ္ပံစီမံကိန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အချိန်နှင့် အားစိုက်ထုတ်မှုကို မည်သို့သက်သာစေနိုင်သနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် အရည်အသွေးမြင့်၊ ဆီလျော်ပြီး မှန်ကန်စွာဖော်မတ်ထားကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့် ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် ဒေတာအပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်ကာ ဤအကျိုးကျေးဇူးများကို မည်သို့အောင်မြင်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning workflow တွင် ပါဝင်သော အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် မရှိမဖြစ်အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များသည် မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုပေးစွမ်းသည့် ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းဖြစ်သနည်း။
ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အခြေခံအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ဒေတာများ၏ အရည်အသွေးနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံသည် တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုအပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည့် machine learning မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသောကြောင့် ဤအဆင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2