ML တွင် ပြဿနာတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ယေဘူယျ အယ်လဂိုရီသမ်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
ကြာသပတေးနေ့၊ Augustဂုတ် ၁၄ ရက်
by Wojciech Cieslisnki
စက်သင်ယူမှု (ML) တွင် ပြဿနာတစ်ခုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရာတွင် ML နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ဖြေရှင်းနိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် လက်၌ရှိသော အလုပ်တစ်ခုကို ပုံဖော်ရန် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ပါဝင်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအထိ ML ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချပေးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ အကြမ်းဖျဉ်းဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, စက်သင်ယူ, ပြဿနာအဓိပ္ပာယ်, အားဖြည့်သင်ယူခြင်း, ကြီးကြပ်သင်ယူမှု, မကြီးကြပ်တဲ့သင်ယူမှု
စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမခြေလှမ်းမှာ အဘယ်နည်း။
ဗုဒ္ဓဟူးနေ့၊ Augustဂုတ်လ ၁၉ ရက်၊
by EITCA အကယ်ဒမီ
စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမအဆင့်မှာ ပြဿနာကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချပေးသည့်အတွက် ဤကနဦးခြေလှမ်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ လက်ထဲတွင်ရှိသော ပြဿနာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုမည့် machine learning algorithm အမျိုးအစားနှင့် တို့ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။, ဒေတာအရည်အသွေး, ဒေတာများကိုကိုယ်စားပြုခြင်း, စက်သင်ယူ, ပြဿနာအဓိပ္ပာယ်