စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူနိုင်သည်။ တံဆိပ်မပါသော အချက်အလက်များ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဘယ်အရာပါဝင်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဓိကအဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ပစ်မှတ်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမပါသော ဒေတာကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရနိုင်သောပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အသစ်၊ မမြင်ရသော ဒေတာများကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
machine learning တွင် model တစ်ခု၏အဓိပ္ပါယ်ကဘာလဲ။
စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုသည် တိကျပြတ်သားစွာ အစီအစဉ်မချဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည့် သင်္ချာဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှု သို့မဟုတ် အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းမှ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအထိ အမျိုးမျိုးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
K ၏ရွေးချယ်မှုသည် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများတွင် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းရလဒ်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) တွင် K ၏ရွေးချယ်မှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုရလဒ်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ K သည် ဒေတာအချက်အသစ်တစ်ခုကို အမျိုးအစားခွဲရန်အတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားသည့် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းအရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းသည် ဘက်လိုက်မှု-ကွဲလွဲမှုအပေးအယူ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်နှင့် KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သည်။ K တန်ဖိုးကို ရွေးတဲ့အခါ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများနှင့်အတူခွဲခြားဖို့နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX ရှိ အကဲဖြတ်သူ အစိတ်အပိုင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow Extended အတွက် အတိုကောက် TFX ရှိ အကဲဖြတ်သူ အစိတ်အပိုင်းသည် စက်သင်ယူမှု ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ ထိရောက်မှုဆိုင်ရာ တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးရန် ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို မြေပြင်အမှန်တရား အညွှန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်၊ အကဲဖြတ်သူ အစိတ်အပိုင်းကို ဖွင့်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ML အက်ပလီကေးရှင်းကို တီထွင်သည့်အခါ ML ၏ သီးခြားထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကား အဘယ်နည်း။
machine learning (ML) application တစ်ခုကို တီထွင်သောအခါတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သော ML-specific ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများစွာ ရှိပါသည်။ ML မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ developer များအနေဖြင့် သတိပြုသင့်သည့် အဓိက ML-တိကျသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX ဆိုတာဘာလဲ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရာတွင် အကဲဖြတ်ဒေတာ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည် မည်မျှ ကောင်းမွန်ကြောင်းကို အဖိုးတန် ထိုးထွင်းသိမြင်မှု ပေးဆောင်ပြီး ပေးထားသော ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ Google Cloud Machine Learning နှင့် Machine Learning အတွက် Google ကိရိယာများ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များ၏ အောင်မြင်မှုကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် ၎င်းတို့၏ အောင်မြင်မှုကို သိသိသာသာ အထောက်အကူပြုသည့် စက်သင်ယူမှု ပရောဂျက်များ၏ အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning နှင့် စက်သင်ယူမှုအတွက် Google ကိရိယာများအကြောင်းတွင်၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း၏အရေးပါမှုကို နားလည်ရန်မှာ တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များရရှိရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning workflow တွင် ပါဝင်သော အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် မရှိမဖြစ်အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များသည် မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုပေးစွမ်းသည့် ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning နဲ့ အလုပ်လုပ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်မှာ အဓိကကျတဲ့ အဆင့်တွေက ဘာတွေလဲ။
စက်သင်ယူမှုနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အောင်မြင်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် အရေးပါသော အဓိကခြေလှမ်းများ ဆက်တိုက်ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များကို ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်း၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် တရားဝင်အတည်ပြုခြင်း၊ မော်ဒယ်အသုံးချခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ကို ကျယ်ပြန့်စွာ အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။ ခြေလှမ်းတိုင်းသည် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင့်စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရွေးချယ်သနည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် AI စနစ်တစ်ခု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျသေချာစေရန်အတွက် အမျိုးမျိုးသောအချက်များကို ဂရုတစိုက်ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ အသေးစိတ်နှင့် ပြည့်စုံသော သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ရာတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်