တံဆိပ်ကုဒ်သွင်းခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ဂဏန်းမဟုတ်သောဒေတာကို ကိန်းဂဏန်းပုံစံသို့ မည်သို့ပြောင်းလဲသနည်း။
Label encoding သည် ဂဏန်းမဟုတ်သော ဒေတာကို ဂဏန်းပုံစံသို့ ပြောင်းလဲရန် စက်သင်ယူမှုတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွဲပြားသောတန်ဖိုးများစွာကို ကန့်သတ်ထားသော ကိန်းရှင်များဖြစ်သည့် categorical variable များနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ အညွှန်းကုဒ်ကုဒ်သည် အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် သီးသန့်ဂဏန်းအညွှန်းတစ်ခုကို သတ်မှတ်ပေးသည်၊၊ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ခွင့်ပြုသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, ကိန်းဂဏန်းမဟုတ်သောအချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX ရှိ ML ပိုက်လိုင်း၏ မတူညီသော အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow Extended (TFX) သည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် machine learning (ML) မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အားကောင်းသည့် open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် end-to-end ML ပိုက်လိုင်းများ တည်ဆောက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤပိုက်လိုင်းများသည် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုစီနှင့် ပါဝင်ပံ့ပိုးပေးသည့် ကွဲပြားသည့်အဆင့်များစွာပါ၀င်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX ဆိုတာဘာလဲ, 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
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