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
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် epochs ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် epochs ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မော်ဒယ်သို့ ထပ်ခါတလဲလဲတင်ပြခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်ဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုအား လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ ခေတ်တစ်ခုစီအတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းရာတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အမှားအယွင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဗိသုကာပညာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အရ အခြေခံလိုင်း၊ အသေး၊ နှင့် ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များအကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
ဗိသုကာပညာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် အခြေခံမျဉ်း၊ အသေး၊ နှင့် ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များအကြား ခြားနားချက်များကို မော်ဒယ်တစ်ခုစီတွင် အသုံးပြုသည့် အလွှာများ၊ ယူနစ်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက် ကွဲပြားမှုများကြောင့် ယူဆနိုင်ပါသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခု၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အဖွဲ့အစည်းနှင့် ၎င်း၏အလွှာများ၏ စီစဉ်မှုကို ရည်ညွှန်းပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရည်ညွှန်းသော်လည်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အရ ဝတ်စားဆင်ယင်မှု လွန်ကဲခြင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းနှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အဖြစ်များသော ပြဿနာနှစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အရ၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာရှိ နောက်ခံပုံစံများကို ဖမ်းယူရန် ရိုးရှင်းလွန်းသဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု တိကျမှု ညံ့ဖျင်းသောအခါတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်တတ်သည်။ တစ်ဖက်တွင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ရှုပ်ထွေးလွန်းသောအခါတွင် အလွန်အကျုံးဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မသင့်လျော်ခြင်း၏သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် အဘယ်ကြောင့်ဖြစ်ပေါ်ကြောင်းရှင်းပြပါ။
မော်ဒယ်သည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူရန် ပျက်ကွက်သည့်အခါ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဖြစ်ပေါ်သည့် ဖြစ်ရပ်ဆန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဘက်လိုက်မှု မြင့်မားခြင်းနှင့် ကွဲလွဲမှု နည်းပါးခြင်းတို့ကြောင့် ဒေတာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို တိကျစွာ ကိုယ်စားပြုရန် ရိုးရှင်းလွန်းသော မော်ဒယ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်၌ငါတို့သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်တွင် အဘယ်သွေဖည်မှုများကို တွေ့ရှိရသနည်း။
မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်မှ သွေဖည်သွားနိုင်သည်။ ယေဘူယျ အမှားအယွင်းများဟုလည်း ခေါ်သော ဤသွေဖည်မှုများသည် မော်ဒယ်နှင့် ဒေတာရှိ အချက်များစွာကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ AutoML Vision ၏အခြေအနေတွင်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်