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
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ မက်ထရစ်များနှင့် နည်းစနစ်များစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤအကဲဖြတ်မှုနည်းလမ်းများသည် သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိုးတက်မှုအတွက် အလားအလာရှိသော နယ်ပယ်များအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ အသုံးများသော အကဲဖြတ်ခြင်းနည်းပညာအမျိုးမျိုးကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, နိဒါန္း, Python, TensorFlow နှင့် Keras နှင့်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning တွင်၊ စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးချနိုင်သော နည်းပညာများနှင့် မက်ထရစ်များစွာ ရှိပါသည်။ ဒါတွေ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ CNN ကို မည်သို့ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သနည်း၊ ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ယေဘူယျ အကဲဖြတ်မှု အချို့ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Convolutional Neural Network (CNN) ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် အဆင့်များနှင့် နည်းပညာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး CNN မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည့် ဘုံအကဲဖြတ်မှုအချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။ TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ CNN ကို လေ့ကျင့်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပထမဆုံး ဗိသုကာလက်ရာကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, TensorFlow နှင့်အတူ Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM သည် SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ဒေတာနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ မည်သို့စမ်းသပ်မည်နည်း။
Support Vector Machine (SVM) သည် SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ဒေတာမှန်ကန်မှုရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာများသည် SVM မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျဖြစ်နိုင်စွမ်းကို အကဲဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ ထိထိရောက်ရောက် သင်ယူပြီး မမြင်ရသော ဖြစ်ရပ်များအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ကြောင်း သေချာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤအဖြေ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ရှိ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် R-squared ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
R-squared သည် သတ်မှတ်ခြင်း၏ ဖော်ကိန်းဟုလည်း ခေါ်သည် သည် Python တွင် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များသည် စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော အချက်အလက်များနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း ညွှန်ပြပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အံဝင်ခွင်ကျ ကောင်းမွန်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် ဤတိုင်းတာမှုကို ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, R ကိုနှစ်ထပ်သီအိုရီ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ထည့်သွင်းအင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆက်တိုက်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းခြင်းထက် ဒေတာကို သီးခြားအမျိုးအစားများ ခွဲခြားရန် လိုအပ်သည့် အခြေအနေများရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, 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
AutoML Natural Language သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် မည်သည့် အကဲဖြတ်မှု မက်ထရစ်များကို ပေးဆောင်သနည်း။
Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော ကိရိယာဖြစ်သည့် AutoML Natural Language သည် စိတ်ကြိုက်စာသား အမျိုးအစားခွဲခြင်းနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှု အမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအကဲဖြတ်မက်ထရစ်များသည် မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များအကြောင်း အသိပေးနိုင်စေခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, ထုံးစံစာသားခွဲခြားများအတွက် AutoML သဘာဝဘာသာစကား, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Tables တွင် Analyze tab သည် မည်သည့်အချက်အလက်ကို ပေးသနည်း။
AutoML Tables ရှိ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း tab သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံအကြောင်း အမျိုးမျိုးသော အရေးကြီးသော အချက်အလက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ရန်၊ ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် အရင်းခံဒေတာအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိစေမည့် ပြည့်စုံသော ကိရိယာများနှင့် ပုံဖော်ခြင်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ရရှိနိုင်သော အဓိကအချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, AutoML ဇယားများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2