cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း၏အခြေအနေတွင် ၎င်းကို ဟန်ချက်ညီအောင်မချိန်ဆမီ ဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို RNN မော်ဒယ်မှ ထိထိရောက်ရောက်အသုံးချနိုင်သည့် သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ RNN sequence data ကို ဟန်ချက်ညီအောင်ထိန်းညှိခြင်းတွင်၊ အရေးကြီးသောကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများစွာ ရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, RNN sequence ကိုဒေတာဟန်ချက်ညီ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းအမျိုးအစားခွဲခြားမှု၏တိကျမှုကို မည်သို့မြှင့်တင်နိုင်မည်နည်း။
K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အမျိုးအစားခွဲစက်၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ KNN သည် ၎င်း၏အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းအများစု၏ k အတန်းအစားအပေါ်အခြေခံ၍ ဒေတာအမှတ်၏အတန်းကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုတွင် ရေပန်းစားသော အမျိုးအစားခွဲခြားသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN အမျိုးအစားခွဲခြားမှု၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် အမျိုးမျိုးသော ရှုထောင့်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနှင့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနှင့် အင်ဂျင်နီယာနည်းပညာများသည် အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းများဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ပေးထားသောဒေတာအတွဲမှ အသက်ဆိုင်ဆုံးအင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ရွေးချယ်ခြင်းတို့အပြင် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းစွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် အင်္ဂါရပ်အသစ်များကို ဖန်တီးခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ အင်္ဂါရပ်၏ရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အင်္ဂါရပ်များ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ၊ အသုံးပြုထားသော အင်္ဂါရပ်များ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ အင်္ဂါရပ်များ၏ အရည်အသွေးသည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ တိကျမှုနှင့် အနက်ပြန်ဆိုနိုင်မှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဒီအဖြေမှာ ဘာကြောင့်ဖြစ်ရတဲ့ အကြောင်းရင်းတွေကို လေ့လာကြည့်ပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှနိဒါန်း, 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
machine learning algorithms မှလွဲ၍ scikit-learn မှ ကိရိယာများ ပံ့ပိုးပေးသည့် အလုပ်အချို့မှာ အဘယ်နည်း။
Scikit-learn၊ Python ရှိ နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များထက် ကျယ်ပြန့်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ scikit-learn မှ ပံ့ပိုးပေးသော နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်စရာများမှာ စာကြည့်တိုက်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလုပ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်