သင်တန်းမစမီ မည်သည့် ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရမည်နည်း။

လေ့ကျင့်မှုမပြုမီ သင့်လျော်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အောင်မြင်သော AI စနစ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် ဖြေရှင်းချက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သိသိသာသာ ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်၊ အချက်အလက်၏ သဘောသဘာဝ၊ ပြဿနာအမျိုးအစား၊ တွက်ချက်မှုအပါအဝင် အချက်များစွာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ဥပမာ အကြောင်းအရာတစ်ခုတွင် ML ၏ အဆင့် 7 ဆင့်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။

စက်သင်ယူခြင်း၏ အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကို ကျင့်သုံးခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် စနစ်ကျသောချဉ်းကပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ ပြဿနာအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်မှ အသုံးချခြင်းအထိ လိုက်နာနိုင်သည့် စနစ်ကျသော လုပ်ငန်းစဉ်ကို အာမခံပါသည်။ ဤမူဘောင်သည် အလုပ်အသွားအလာကို စီစဉ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်ပြီး အရေးကြီးသောအဆင့်ကို လျစ်လျူမရှုမိကြောင်း သေချာစေသောကြောင့် အစပြုသူများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိ လက်တွေ့သမားများအတွက် အကျိုးပြုပါသည်။ ဒီမှာ,

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

AutoML Tables များကို အဘယ်ကြောင့် ရပ်ဆိုင်းခဲ့ရပြီး ၎င်းတို့ကို မည်သို့အောင်မြင်စေသနည်း။

Google Cloud ၏ AutoML Tables သည် အသုံးပြုသူများအား စနစ်ကျသောဒေတာတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အလိုအလျောက်တည်ဆောက်ပြီး အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ AutoML Tables များကို သမားရိုးကျသဘောအရ ရပ်ဆိုင်းထားခြင်းမဟုတ်ဘဲ ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်များကို Vertex AI တွင် အပြည့်အဝပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုသည် အသုံးပြုခွင့်ကို ဒီမိုကရေစီစနစ်သို့ ပြောင်းလဲစေရန် ရည်ရွယ်သော Google ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော AutoML suite ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

စာဖတ်သည့်ပစ္စည်းများသည် "မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်း" အကြောင်းကို ပြောသောအခါတွင် အခြေခံအားဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အယ်လဂိုရီသမ်များအားလုံး ရှိနေပြီဟု ဆိုလိုပါသလား။ တိကျသောပြဿနာတစ်ခုအတွက် algorithm တစ်ခုသည် "မှန်ကန်သော" တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သိနိုင်သနည်း။

အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများမှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် Artificial Intelligence ၏ဘောင်အတွင်းတွင် "မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်း" ကို ဆွေးနွေးသည့်အခါ၊ ဤရွေးချယ်မှုသည် မဟာဗျူဟာနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်နှစ်ခုစလုံးဖြစ်ကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ယခင်ရှိပြီးသား algorithms စာရင်းမှ ရွေးချယ်ခြင်းမျှသာမဟုတ်ပါ။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

တိကျသောစက်သင်ယူမှုဗျူဟာနှင့် မော်ဒယ်ကို လက်ခံကျင့်သုံးရန်အတွက် လက်မ၏စည်းမျဉ်းများသည် အဘယ်နည်း။

အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် တိကျသောဗျူဟာတစ်ခုအား ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ၊ အခြေခံစည်းမျဉ်းများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ဤလမ်းညွှန်ချက်များသည် ရွေးချယ်ထားသောပုံစံ သို့မဟုတ် နည်းဗျူဟာတစ်ခု၏ သင့်လျော်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုအလားအလာတို့ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေကြောင်း သေချာစေပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

machine learning အခြေခံများကို လေ့လာရန် အချိန်မည်မျှကြာတတ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံများကို သင်ယူခြင်းသည် သင်ယူသူ၏ ပရိုဂရမ်းမင်း၊ သင်္ချာနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံအပြင် လေ့လာမှုပရိုဂရမ်၏ ပြင်းထန်မှုနှင့် အတိမ်အနက်အပါအဝင် အချက်များစွာအပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားသော ဘက်စုံကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ တစ်ဦးချင်းစီသည် အခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခုရရှိရန် ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်မှ လပေါင်းများစွာ မည်သည့်နေရာတွင်မဆို ကုန်ဆုံးရန် မျှော်လင့်နိုင်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , , ,

ဂြိုဟ်သိမ်ဂြိုဟ်မွှားများကို ရှာဖွေရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် မော်ဒယ်တစ်ခု ဖန်တီးရန် စတင်သူအတွက် မည်မျှခက်ခဲသနည်း။

ဂြိုဟ်သိမ်ဂြိုဟ်မွှားများကို ရှာဖွေရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို တီထွင်ခြင်းသည် အမှန်တကယ်ပင် သိသာထင်ရှားသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် စတင်သူတိုင်းအတွက် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးပါသည်။ အဆိုပါလုပ်ငန်းတွင် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ သဘောတရားများနှင့် နက္ခတ္တဗေဒဆိုင်ရာ သီးခြားနယ်ပယ်နှစ်ခုလုံး၏ အခြေခံနားလည်မှု လိုအပ်သည့် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများစွာ ပါဝင်ပါသည်။ သို့သော်၊

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

TensorBoard သည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် အသင့်တော်ဆုံးကိရိယာဖြစ်ပါသလား။

TensorBoard ကို စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်အတွင်း မော်ဒယ်မြင်ယောင်ခြင်းအတွက် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ကျယ်ပြန့်စွာအကြံပြုထားသည်။ Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ၏ စပ်လျဉ်း၍ ၎င်း၏ထင်ရှားမှုသည် အထူးထင်ရှားသည်။ TensorBoard သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် စက်သင်ယူမှု၏စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဝဘ်အက်ပလီကေးရှင်းအစုံအလင်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

TensorFlow.js တွင် တိုက်ရိုက်လေ့ကျင့်ခြင်းထက် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Python ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။

အထူးသဖြင့် TensorFlow.js တွင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် တိုက်ရိုက်ဆန့်ကျင်သောအခါတွင် Python သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ထင်ရှားသောဘာသာစကားတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် Python ကို TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များမှာ ဘက်စုံစုံဖြစ်ပြီး၊ Python တွင်ရရှိနိုင်သော ကြွယ်ဝသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ကိရိယာများ မှ နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အတိုင်းအတာအထိ ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းအထိဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , , ,

ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။

အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးများပြားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲ၏ အရေးပါမှုသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ကြီးလာသောအခါ ၎င်းတွင် ပါရှိသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , ,