စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့သိရှိနိုင်သနည်း၊ ဤဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် တရားမျှတပြီး ကျင့်ဝတ်ရှိသော AI စနစ်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသုံးချမှုတို့အပါအဝင် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်း၏ အမျိုးမျိုးသောအဆင့်များမှ ဘက်လိုက်မှုများသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒိုမိန်းအသိပညာနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အခြား ML ဖြေရှင်းချက်မှ ဒေတာများတွင် ဘက်လိုက်မှုကို ရှာဖွေရန် ML ကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
အခြား ML ဖြေရှင်းချက်မှ ဒေတာများတွင် ဘက်လိုက်မှုကို သိရှိရန် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကို အသုံးပြုခြင်းသည် အမှန်တကယ် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ML အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် ဒေတာတွင် ၎င်းတို့တွေ့ရှိသည့် ပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ သို့သော်၊ အဆိုပါ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ပါရှိသည့် ဘက်လိုက်မှုများကို မရည်ရွယ်ဘဲ သင်ယူပြီး တည်မြဲစေသည်။ ထို့ကြောင့် အရေးကြီးလာပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
အထူးသဖြင့် Python, TensorFlow နှင့် အခြားဆက်စပ်နည်းပညာများဖြင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ chatbots ဖန်တီးခြင်းနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် chatbot ၏စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အားနည်းချက်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် developer များအား chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်တန်းကာလအတွင်း chatbot ၏ output ကိုစောင့်ကြည့်ခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း chatbot ၏ output ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ chatbot သည် တိကျပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသော တုံ့ပြန်မှုများကို သင်ယူပြီး ထုတ်ပေးကြောင်းသေချာစေရန်ဖြစ်သည်။ chatbot ၏ output ကို အနီးကပ်လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် ပြဿနာများ သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းများကို ဖော်ထုတ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ ဤစောင့်ကြည့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်