ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
ဥာဏ်ရည်တု၏နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အခြေခံကိရိယာများဖြစ်သည်။ classification neural network ၏ output ကို ဆွေးနွေးသောအခါ၊ အတန်းများကြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးခြင်းသဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အဆိုပါ ထုတ်ပြန်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
hot encoding တစ်ခုသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များအကြောင်းတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရေပန်းစားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow တွင်၊ hot encoding တစ်ခုသည် machine learning algorithms ဖြင့်လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်ဖော်မတ်တွင် အမျိုးအစားအလိုက်ဒေတာကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn
ပံ့ပိုးမှု vector ဆိုတာဘာလဲ။
ပံ့ပိုးမှု vector သည် အထူးသဖြင့် support vector machines (SVMs) နယ်ပယ်ရှိ စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ SVM များသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်မှုသင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အစွမ်းထက်သောအတန်းဖြစ်သည်။ ပံ့ပိုးမှု vector တစ်ခု၏ အယူအဆသည် SVMs အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဖြစ်တည်မှု၏ အခြေခံကို ပုံဖော်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်ဆိုတာ ဘာလဲ။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးများသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပေးထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် အရည်အချင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အသုံးပြုသည့် စည်းမျဉ်းအစုံ၏ ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Decision tree သည် data ရှိသည့်အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
IP လိပ်စာများကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကား အဘယ်နည်း။
ကွန်ပြူတာကွန်ရက်နှင့် အင်တာနက်ပရိုတိုကောများ၏ ဆက်စပ်မှုတွင် IP လိပ်စာများကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် IP လိပ်စာများ၏ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ IP (သို့) Internet Protocol သည် အင်တာနက်ပေါ်ရှိ စက်ပစ္စည်းများအကြား ဆက်သွယ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် အခြေခံပရိုတိုကောတစ်ခုဖြစ်သည်။ IP လိပ်စာများသည် ကွန်ရက်တစ်ခုပေါ်ရှိ စက်ပစ္စည်းများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နားလည်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CNF ကွန်ပျူတာကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအချက်များ, အင်တာနက် ပရိုတိုကောများ, IP လိပ်စာများကို မိတ်ဆက်ခြင်း။
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှုအယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များစွာနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန်အတွက်၊ မမြင်နိုင်သောဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် ၎င်းကို စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် မည်သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ သင်ယူမှု algorithms ဖန်တီးခြင်းအတွက် အယ်လ်ဂိုရီသမ်ချဉ်းကပ်နည်းကို ရှင်းပြကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အင်္ဂါရပ်များ ထုတ်ယူခြင်းအတွက် ယေဘူယျ အယ်လဂိုရီသမ် (ဒေတာကြမ်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်အစုတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်) သည် အဘယ်နည်း။
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတွင် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလည်း ပါဝင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် ဒေတာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲရန် ရည်ရွယ်သည့် တိကျသောအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အင်္ဂါရပ်အတွက် အသုံးများသော algorithm တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Support Vector Machine (SVM) ဆိုတာဘာလဲ။
Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် Support Vector Machine (SVM) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ရေပန်းစားသော algorithm တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် SVM ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ အဓိကကျသောအဆင့်များထဲမှတစ်ခုသည် ဒေတာအမှတ်များကို မတူညီသောအတန်းများအဖြစ် အကောင်းဆုံးခွဲခြားနိုင်သည့် ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကိုရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာတွေ့ပြီးနောက်၊ ဒေတာအမှတ်အသစ်ကို အမျိုးအစားခွဲသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, SVM သတ်မှတ်ချက်များ
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် သင့်လျော်ပါသလား။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အမှန်တကယ်ပင် သင့်လျော်ပါသည်။ KNN သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် parametric မဟုတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ရှိပြီးသား သာဓကများနှင့် တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ သာဓကအသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲသည့် စံနမူနာအခြေခံ သင်ယူမှု အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ KNN
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်
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