မော်ဒယ်တစ်ဦးကို စနစ်တကျ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိမရှိ မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။ တိကျမှုသည် သော့ချက်ညွှန်ပြချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် 90% အထက်ဖြစ်သင့်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်ကို မှန်ကန်စွာ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခု ဖြစ်သည်။ တိကျမှုသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော မက်ထရစ် (သို့မဟုတ်) အဓိက မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ကောင်းမွန်စွာ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ တစ်ဦးတည်းသော ညွှန်ပြချက်မဟုတ်ပါ။ 90% အထက် တိကျမှုကို ရရှိခြင်းသည် လူတိုင်းအတွက် မဟုတ်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးတွင် ယခင်ကအသုံးပြုခဲ့သည့် ဒေတာကိုဆန့်ကျင်သည့် ML မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် သင့်လျော်သောအကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်တစ်ခုလား။
စက်သင်ယူမှုတွင် အကဲဖြတ်ခြင်းအဆင့်သည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းပါဝင်သည့် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ၊ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင် မော်ဒယ်မှ မမြင်ရသေးသည့် အချက်အလက်ကို အသုံးပြုရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုထားသည်။ ၎င်းသည် ဘက်မလိုက်ဘဲ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အကဲဖြတ်မှုရလဒ်များကို သေချာစေရန် ကူညီပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ခန့်မှန်းခြင်းထက် စံပြလေ့ကျင့်မှု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုလား?
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ "Inference သည် ခန့်မှန်းခြင်းထက် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်" ဟူသောထုတ်ပြန်ချက်သည် လုံး၀တိကျမှုမရှိပါ။ အနုမာနနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းများသည် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတွင် ကွဲပြားသောအဆင့်များဖြစ်ပြီး တစ်ခုစီသည် မတူညီသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုစီနှင့် ကွဲပြားသောအချက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်လျက်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာစာရွက်စာတမ်း နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန် မည်သည့် ML algorithm သည် သင့်လျော်သနည်း။
ဒေတာစာရွက်စာတမ်း နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် စံနမူနာယူရန် လေ့ကျင့်ရန် သင့်လျော်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှာ ကိုဆိုက်ဆင်တူခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်ဖြစ်သည်။ Cosine တူညီမှုသည် ၎င်းတို့ကြားရှိ ကိုsine ထောင့်ကို တိုင်းတာသည့် အတွင်းထုတ်ကုန်နေရာ၏ သုညမဟုတ်သော ကွက်လပ်နှစ်ခုကြား တူညီမှုအတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စာရွက်စာတမ်းနှိုင်းယှဥ်မှုအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းကိုဆုံးဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
Tensorflow 1 နှင့် Tensorflow 2 ဗားရှင်းများအကြား Iris dataset ကို တင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတွင် အဓိကကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
iris dataset ကို တင်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပေးထားသော မူရင်းကုဒ်သည် TensorFlow 1 အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး TensorFlow 2 နှင့် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပါ။ ဤကွဲလွဲမှုသည် TensorFlow ၏ အသစ်ထွက်ဗားရှင်းတွင် မိတ်ဆက်ထားသော အချို့သော အပြောင်းအလဲများနှင့် အပ်ဒိတ်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်၊၊ သို့သော် နောက်ပိုင်းတွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြသွားပါမည်။ TensorFlow နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်မည့် အကြောင်းအရာများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
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
Google Cloud Machine Learning တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အလုပ်အသွားအလာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများတွင် သင့်ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ သင့်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်းကို လေ့ကျင့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို အသေးစိတ်လေ့လာကြည့်ရအောင်။ 1. ဒေတာကိုပြင်ဆင်ခြင်း- မော်ဒယ်တစ်ခုမဖန်တီးမီ၊ သင်၏ပြင်ဆင်ထားရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
အကဲဖြတ်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် 80% နှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် 20% သည် အဘယ်ကြောင့် ဆန့်ကျင်ဘက်မဟုတ်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အကဲဖြတ်ရန် 80% အလေးချိန်နှင့် 20% အလေးချိန်ကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် ခွဲဝေပေးခြင်းသည် အချက်များစွာအပေါ် အခြေခံ၍ မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖြန့်ဝေမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာအကဲဖြတ်ရန် သေချာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
AI တွင် အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများက အဘယ်နည်း။
အလေးချိန်များနှင့် ဘက်လိုက်မှုများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် လုပ်ဆောင်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အောက်တွင် အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ အရေးပါမှုနှင့် စက်၏ ဆက်စပ်ပုံကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်း ဖြစ်သည်။
- 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