Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
Ensemble learning သည် စနစ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစုလိုက် သင်ယူခြင်း၏ နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံ အယူအဆမှာ မော်ဒယ်များစွာ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ထွက်ပေါ်လာသော မော်ဒယ်သည် မကြာခဏ ပါဝင်သော မော်ဒယ်လ်တစ်ဦးချင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ထက် သာလွန်နိုင်သည် ။ ကွဲပြားခြားနားသောချဉ်းကပ်မှုအများအပြားရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
စုဖွဲ့သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
Ensemble learning သည် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အားနည်းသော သင်ယူသူအများအပြားကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် တစ်ဦးချင်းမော်ဒယ်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော ခိုင်မာသော သင်ယူသူကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည်ဟူသော အယူအဆကို လွှမ်းမိုးထားသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဤချဉ်းကပ်နည်းကို အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Gradient Boosting algorithm ကဘာလဲ။
Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် အမျိုးမျိုးသော algorithms ကိုအသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။ အဆိုပါ algorithm တစ်ခုမှာ Gradient Boosting algorithm ဖြစ်သည်။ Gradient Boosting သည် အားနည်းသော သင်ယူသူ အများအပြားကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အစွမ်းထက်သော အစုလိုက် သင်ယူမှု နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁
မော်ဒယ်တစ်ယောက်လေ့ကျင့်ဖို့ဆိုတာ ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။ မည်သည့်သင်ယူမှုအမျိုးအစား- နက်နဲသော၊ စုဖွဲ့မှု၊ လွှဲပြောင်းမှုသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သနည်း။ သင်ယူခြင်းသည် အကန့်အသတ်မရှိ ထိရောက်မှုရှိပါသလား။
Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် "မော်ဒယ်" လေ့ကျင့်ခြင်းသည် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ထည့်သွင်းဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် algorithm တစ်ခုကို သင်ကြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသောခြေလှမ်းဖြစ်ပြီး၊ မော်ဒယ်သည် နမူနာများမှ သင်ယူကာ မမြင်ရသောဒေတာအတွက် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ၎င်း၏အသိပညာကို ယေဘုယျဖော်ပြသည့်အရာဖြစ်သည်။ ဟိုမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသို့ပြောင်းခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့မြှင့်တင်နိုင်မည်နည်း။
ဖက်ရှင်တွင် စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုနယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲထွက်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ဦး၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ အဓိကအဆင့်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များအပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ကြီးမားသောအောင်မြင်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ အားဖြင့်