CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Max pooling သည် အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေးတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏အခြေအနေတွင်၊ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကိုနမူနာချရန်အတွက် ပေါင်းစပ်အလွှာများပြီးနောက် max pooling ကို အသုံးပြုသည်၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ အဓိကရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တစ်ခုရှိ အပိုင်းအရေအတွက်နှင့် ခန့်မှန်းတိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသော အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။ အပိုင်းအရေအတွက်က ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုကို မည်ကဲ့သို့လွှမ်းမိုးကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အလွတ်ကျက်မှတ်ခြင်း၏ အန္တရာယ်ကို တိုးစေသလား။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အမှန်ပင် အလွတ်ကျက်နိုင်ခြေ မြင့်မားစေပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည် ။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ အသေးစိတ်နှင့် ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဒါက ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ကိန်းရှင် 30 ဘီလီယံနီးပါးရှိသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် အမှန်တကယ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်ကို နားလည်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် ကန့်သတ်ဘောင်များစွာရှိခြင်း၏ သက်ရောက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ Neural Networks များသည် မှုတ်သွင်းထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အတန်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
စက်သင်ယူမှုတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သောကြောင့် နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ပိုမိုမြန်ဆန်သော လေ့ကျင့်ချိန်များကို ရရှိစေသောကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်နက်နဲသော သင်ယူမှုတွင်၊ ခေတ်မီသော ရလဒ်များရရှိရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ လျှောက်ထားရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, optimization, စက်သင်ယူမှုများအတွက် optimization
ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သာမာန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြို့ထိုးမှုများ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ နှင့် လေ့ကျင့်ရေး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆွေးနွေးကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
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
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အခြားဒေတာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အပိုဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းသည် အမှန်တကယ်ပင် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတည်းကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ အခြားသော ဒေတာများ ပါဝင်ခြင်းကြောင့် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို များစွာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် ဤသည်မှာ မှန်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာအတွဲသည် ကြီးမားပါက အကဲဖြတ်ရန် နည်းရန် လိုအပ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အပိုင်းကို ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာခြင်းဖြင့် လျော့သွားနိုင်သည် မှန်ကန်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားနှင့် အကဲဖြတ်မှုလိုအပ်ချက်များကြား ဆက်စပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲ၏အပိုင်းအစများသည် ယေဘူယျအားဖြင့် မှန်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ထိုမော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံဖြစ်နေကြောင်း မည်သို့အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်နည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်မဖြစ်ကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်း၏ သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရပါမည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျမဖော်ပြသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းမှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ