ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းတို့ကို နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် အဘယ်ကြောင့်ယူဆသနည်း။
ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းကို နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအကြောင်းရင်းများစွာကြောင့် စံပြဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဟု ယူဆပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ဒေတာမောင်းနှင်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေးအတွက်အသုံးပြုသည့် ဒေတာများ၏ အရည်အသွေးနှင့် သင့်လျော်မှုအပေါ် ကြီးမားစွာမှီခိုနေရကြောင်း ဆိုလိုသည်။ တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များရရှိစေရန်အတွက် ပြုလုပ်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, ဒေတာများ, datasets, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း၏အခြေအနေတွင် ၎င်းကို ဟန်ချက်ညီအောင်မချိန်ဆမီ ဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို RNN မော်ဒယ်မှ ထိထိရောက်ရောက်အသုံးချနိုင်သည့် သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ RNN sequence data ကို ဟန်ချက်ညီအောင်ထိန်းညှိခြင်းတွင်၊ အရေးကြီးသောကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများစွာ ရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, RNN sequence ကိုဒေတာဟန်ချက်ညီ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cryptocurrency စျေးနှုန်းများကို ခန့်မှန်းရန် RNN များကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာကို မည်သို့ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မည်နည်း။
ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ကို အသုံးပြု၍ cryptocurrency စျေးနှုန်းများကို ထိထိရောက်ရောက် ခန့်မှန်းနိုင်ရန်၊ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုကောင်းအောင်လုပ်ဆောင်သည့်ပုံစံဖြင့် ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် RNN မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် သင့်လျော်သော ဒေတာအကြမ်းပုံစံသို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် cryptocurrency ကိုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင်ပါ၀င်သော အဆင့်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, Cryptocurrency- ခန့်မှန်း RNN မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာဘောင်မှ ဖိုင်တစ်ခုသို့ ဒေတာရေးရာတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာဘောင်တစ်ခုမှ ဖိုင်တစ်ခုသို့ ဒေတာရေးရန် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot ဖန်တီးခြင်းနှင့် ဒေတာကိုလေ့ကျင့်ရန် ဒေတာဘေ့စ်ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ အောက်ပါအဆင့်များကိုလိုက်နာနိုင်သည်- 1. လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကိုတင်သွင်းပါ- လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကိုတင်သွင်းခြင်းဖြင့်စတင်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှဒေတာဘေ့စ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကြံပြုထားသည့်နည်းလမ်းမှာ အဘယ်နည်း။
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကိုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သောအလုပ်များအတွက် 3D convolutional neural networks (CNNs) ၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အလုံးစုံအောင်မြင်မှုကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်ရှိ "sample_handling" လုပ်ဆောင်ချက်၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
"sample_handling" လုပ်ဆောင်ချက်သည် TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်တွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ထည့်သွင်းဒေတာနမူနာများကို ထပ်မံလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ၎င်းတို့ကို ပြင်ဆင်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် ကိုင်တွယ်စီမံရန်ဖြစ်သည်။ နမူနာများတွင် အမျိုးမျိုးသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ဒေတာသည် သင့်လျော်ကြောင်း သေချာစေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, preprocessing conitnued, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
K အနီးဆုံးအိမ်နီးနားချင်း အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာအတွဲကို ရှင်းလင်းရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာအတွဲကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာအတွဲ၏ အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုသည် KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ဒေတာအတွဲသန့်ရှင်းရေး၏ အရေးပါမှုကို စူးစမ်းလေ့လာမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, 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
မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အဘယ်အဆင့်များ ပါဝင်သနည်း။
မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ ဖော်မတ်ချပြီး စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာဖွင့်ခြင်း၊ ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီသည် တိကျသော မော်ဒယ်သင်တန်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာအတွဲ၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
တံဆိပ်မကပ်ထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် သင့်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အခြားပြဿနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါက သင်ဘာလုပ်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ တံဆိပ်တပ်ထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အခြားပြဿနာများကို ကြုံတွေ့ရသည်မှာ အဆန်းမဟုတ်ပါ။ ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ရာတွင် လူသားအမှား၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဤပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဒါတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ အရေးကြီးတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2