Colab သည် ဒေတာသိပ္ပံပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
Google Colaboratory ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော Colab သည် ဒေတာသိပ္ပံပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်သူများအတွက် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည့် အင်္ဂါရပ်များနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် Colab သည် ဤရိုးရှင်းမှုကို မည်သို့အောင်မြင်ကြောင်း စူးစမ်းပြီး ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Colab နှင့်အတူဝဘ်ပေါ်တွင်ဂျူပီတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုများအတွက် Colab ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
Google Colaboratory ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော Colab သည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးစွမ်းနိုင်သော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား Python ကုဒ်ရေးသားရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန်၊ အခြားသူများနှင့် ပူးပေါင်းကာ၊ ကျယ်ပြန့်သော စာကြည့်တိုက်များနှင့် အရင်းအမြစ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးသည့် Jupyter မှတ်စုစာအုပ်များမှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ဝဘ်အခြေခံပတ်ဝန်းကျင်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ဒီအဖြေကို ပေးမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Colab နှင့်အတူဝဘ်ပေါ်တွင်ဂျူပီတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"scikit-learn" ဟူသောအမည်၏ မူလဇစ်မြစ်ကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်အမျှ မည်သို့ကျော်ကြားလာသနည်း။
"scikit-learn" ဟူသောအမည်သည် Python ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တို့မှ မူလအစရှိသည်။ "scikit" ဟူသော အသုံးအနှုန်းသည် Python ရှိ သိပ္ပံနည်းကျတွက်ချက်ခြင်းအတွက် open-source software အစုအဝေးကို ရည်ညွှန်းသည့် "SciPy Toolkit" ၏ အတိုကောက်ပုံစံဖြစ်သည်။ "လေ့လာရန်" ဟူသော စကားလုံးသည် စာကြည့်တိုက်၏ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ ၎င်းမှာ စာကြည့်တိုက်တစ်ခု ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအတွက် AutoML Vision ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
AutoML Vision သည် သုံးစွဲသူများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လွယ်ကူစွာ လေ့ကျင့်အသုံးချနိုင်စေရန် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အဖိုးတန်ပစ္စည်းတစ်ခုဖြစ်စေသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအားသာချက်များကို အသေးစိပ်လေ့လာ၍ ပေးဆောင်ပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များကို Kaggle တွင် မည်သို့သိမ်းဆည်းနိုင်၊ မျှဝေနိုင်ပြီး လူသိရှင်ကြားဖြစ်စေနိုင်သနည်း၊ မျှဝေထားသောပရောဂျက်များတွင် အခြားသူများနှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ရန် ရွေးချယ်စရာများကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များကို ပလက်ဖောင်းမှပံ့ပိုးပေးသည့် အင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုကာ Kaggle တွင် သိမ်းဆည်းနိုင်၊ မျှဝေနိုင်ပြီး အများသူငှာပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ Kaggle သည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုကို နှစ်သက်သူများအတွက် ရေပန်းစားသော အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအတွဲများ၊ ပြိုင်ဆိုင်မှုများနှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့်ကိရိယာများစွာကို ပေးဆောင်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ကယ်တင်ရမည်ကို လေ့လာမည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kaggle နှင့်အတူဒေတာသိပ္ပံစီမံကိန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အလားအလာကိုပြသရန် Kaggle ပေါ်ရှိ kernel တစ်ခုကို ဖန်တီးရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း၊ နှင့် kernel တစ်ခုကို ထုတ်ဝေခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အလားအလာကိုပြသရန် Kaggle ပေါ်ရှိ kernel တစ်ခုကို ဖန်တီးရာတွင် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း၊ မော်ဒယ်သင်တန်း၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် နောက်ဆုံးတွင် kernel ကို ထုတ်ဝေခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်တစ်ခုစီသည် အချက်အလက်အစုံလိုက်နှင့် အမြင်အာရုံဖြင့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဒေတာအတွဲ၏ အလားအလာကို ပြသခြင်း၏ အလုံးစုံရည်မှန်းချက်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kaggle နှင့်အတူဒေတာသိပ္ပံစီမံကိန်း, 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
Kaggle သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မည်သို့ပံ့ပိုးကူညီသနည်း၊ ဒေတာအတွဲများနှင့် kernels များတွင် အတူတကွလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာသိပ္ပံပြိုင်ပွဲများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများအတွက် ကျော်ကြားသော အွန်လိုင်းပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် Kaggle သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် အင်္ဂါရပ်များနှင့် ကိရိယာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် အသိပညာမျှဝေခြင်းနှင့် အဖွဲ့လိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရုံသာမက အလုံးစုံသင်ယူမှုအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ Kaggle ရှိ datasets များနှင့် kernels များပေါ်တွင် အတူတကွလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း၊ ကွဲပြားခြင်းအပါအဝင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kaggle နှင့်အတူဒေတာသိပ္ပံစီမံကိန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle သည် ဒေတာအတွဲများနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို ပေးဆောင်သည့် အင်္ဂါရပ်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် ရေပန်းစားသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် Kaggle သည် datasets များနှင့် အလုပ်လုပ်ရန်နှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဆောင်ရာတွင် အဆင်ပြေချောမွေ့စေရန် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အဖိုးတန်ကိရိယာများနှင့် အရင်းအမြစ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ Kaggle က ဒေတာအတွက် ပေးဆောင်သည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kaggle နှင့်အတူဒေတာသိပ္ပံစီမံကိန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Open Images ဒေတာအတွဲက ဘာလဲ၊ ဘယ်လိုမေးခွန်းမျိုးတွေကို ဖြေပေးနိုင်မလဲ။
Open Images ဒေတာအတွဲသည် Google မှ လူသိရှင်ကြားပြသထားသည့် မှတ်စုပုံများ အကြီးစားစုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် အလုပ်လုပ်နေသော သုတေသီများ၊ developer များနှင့် machine learning practitioners များအတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဒေတာအတွဲတွင် ပုံတစ်ပုံချင်းစီတွင် သန်းပေါင်းများစွာသော ပုံများပါရှိသည်၊ တစ်ခုစီတွင် ၎င်းကိုဖော်ပြသော အညွှန်းအစုတစ်ခုဖြင့် မှတ်သားထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်