ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်မရှိသော်လည်း လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများမပါဘဲ ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာမလိုအပ်ပါ။ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအသုံးပြုခြင်းတွင် မပါဝင်သော်လည်း၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို လေ့လာရန် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
machine learning တွင် mean shift clustering ၏ application အချို့ကား အဘယ်နည်း။
Mean shift clustering သည် ကြီးကြပ်မထားသော အစုလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ရေပန်းစားသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ကွန်ပျူတာအမြင်၊ ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်း အပါအဝင် မတူညီသော ဒိုမိန်းများတွင် အမျိုးမျိုးသော အပလီကေးရှင်းများ ရှိသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ စက်သင်ယူမှုတွင် mean shift clustering ၏ အဓိကအသုံးချပရိုဂရမ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, ဆိုလိုတာကပြောင်းကုန်ပြီ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Euclidean အကွာအဝေးဆိုတာ ဘာလဲ၊ စက်သင်ယူမှုမှာ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
Euclidean အကွာအဝေးသည် သင်္ချာဘာသာရပ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး machine learning algorithms တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ယူကလစ် အာကာသအတွင်း အမှတ်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းဖြောင့်အကွာအဝေးကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ Euclidean အကွာအဝေးကို ဒေတာအမှတ်များကြားတွင် တူညီမှု သို့မဟုတ် ကွဲပြားမှုကို တွက်ချက်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ယူကလစ်အကွာအဝေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX သည် ထုတ်လုပ်မှု ML ဖြန့်ကျက်မှုအတွက် ML အင်ဂျင်နီယာတွင် မြေပြင်အမှန်တရားနှင့် အချက်အလက်များကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် စိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့ဖြေရှင်းသနည်း။
TFX (TensorFlow Extended) သည် ထုတ်လုပ်မှု ML ဖြန့်ကျက်ခြင်းအတွက် ML အင်ဂျင်နီယာတွင် မြေပြင်အမှန်တရားနှင့် အချက်အလက်များကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းပေးသည့် အားကောင်းသည့်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ထိထိရောက်ရောက်ကိုင်တွယ်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုတွင် ML မော်ဒယ်များ၏ ချောမွေ့စွာလည်ပတ်မှုကိုသေချာစေရန် ပြည့်စုံသောကိရိယာအစုံနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခု