ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးများပြားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲ၏ အရေးပါမှုသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ကြီးလာသောအခါ ၎င်းတွင် ပါရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး အတွက် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းနည်းများကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံလေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းရန်အတွက် နည်းလမ်းများစွာရှိသည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသောကြောင့် အဆိုပါနည်းလမ်းများသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လက်ဖြင့်ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဝဘ်အပါအဝင် ဒေတာအစုံစုဆောင်းခြင်းအတွက် ချဉ်းကပ်နည်းအမျိုးမျိုးကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအစုံရှိခြင်းက နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏လေ့ကျင့်မှုကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
ကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအစုံရှိခြင်းသည် ၎င်း၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို များစွာအထောက်အကူပြုသောကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ကွဲပြားမှုသည် အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot dataset buffering လုပ်ငန်းစဉ်တွင် `row_counter` နှင့် `paired_rows` ကောင်တာများကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့စတင်နိုင်မည်နည်း။
chatbot dataset buffering လုပ်ငန်းစဉ်တွင် `row_counter` နှင့် `paired_rows` ကောင်တာများကို အစပြုရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်မှုကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤကောင်တာများကို အစပြုခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အတန်းအရေအတွက်နှင့် dataset အတွင်းရှိဒေတာအတွဲအရေအတွက်ကို ခြေရာခံရန်ဖြစ်သည်။ ဤအချက်အလက်သည် ဒေတာကဲ့သို့သော အလုပ်အမျိုးမျိုးအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot သင်တန်းအတွက် Reddit dataset ကိုရယူရန် ရွေးချယ်စရာများကား အဘယ်နည်း။
Reddit ပလပ်ဖောင်းပေါ်ရှိ နက်နဲသော သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ chatbot တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် dataset တစ်ခုကို ရယူခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ သုတေသီများနှင့် developer များအတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Reddit သည် အကြောင်းအရာများစွာအတွက် ဆွေးနွေးမှုများကို လက်ခံကျင်းပပေးသည့် ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွက် စံပြအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတန်းနှစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သော ဒေတာအစုံကို သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အတန်းနှစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်သော အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သော ဒေတာအစုံကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကဲ့သို့ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်အခါတွင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အခြေခံမူများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် ဤရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်နိုင်ပါသည်။ Machine learning algorithms များကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို K သတ်မှတ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Diagnostic Wisconsin ရင်သားကင်ဆာဒေတာဘေ့စ်ရှိ ဆဲလ်တစ်ခုလျှင် အင်္ဂါရပ်မည်မျှထုတ်နုတ်သနည်း။
Diagnostic Wisconsin ရင်သားကင်ဆာဒေတာဘေ့စ် (DWBCD) သည် ဆေးသုတေသနနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသောဒေတာအတွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ရင်သားထုထည်များကို ညင်သာပျော့ပျောင်းသော သို့မဟုတ် ဆိုးဆိုးရွားရွားဖြစ်စေရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ရင်သားထုထည်၏ fine needle aspirates (FNAs) ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံသဏ္ဍာန်မှ ထုတ်နုတ်ထားသော အင်္ဂါရပ်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ အဆောက်အဦး၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, Colab တွင် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အရာဝတ္ထုများကိုမှတ်မိရန် ကွန်ပျူတာကိုလေ့ကျင့်ရာတွင် Fashion MNIST dataset ကိုအသုံးပြုရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အရာဝတ္ထုများကိုမှတ်မိစေရန်ကွန်ပျူတာကိုလေ့ကျင့်ရာတွင် Fashion MNIST dataset ကိုအသုံးပြုရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်ရှိ machine learning algorithms နှင့် model များ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ရန်အတွက် စံပြုပြီး အများလက်ခံထားသောစံနှုန်းတစ်ခုပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသော ရိုးရာ MNIST ဒေတာအတွဲအတွက် အစားထိုးတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, ML နှင့်အတူအခြေခံကွန်ပျူတာရူပါရုံကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Storage သို့ အပ်လုဒ်တင်ထားသော ဖိုင်ကို အသုံးပြု၍ BigQuery တွင် ဇယားတစ်ခု ဖန်တီးရန် အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud Storage သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ထားသော ဖိုင်ကို အသုံးပြု၍ BigQuery တွင် ဇယားတစ်ခု ဖန်တီးရန်၊ အဆင့်များ ဆက်တိုက် လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် သင့်အား Google Cloud Platform ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်ပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် BigQuery ၏စွမ်းရည်များကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ BigQuery တွင် ဒေသဆိုင်ရာဒေတာကို တင်ခြင်းဖြင့်၊ သင့်အား ထိထိရောက်ရောက် စီမံခန့်ခွဲပြီး မေးမြန်းနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, Web UI ကို အသုံးပြု၍ ဒေသဆိုင်ရာဒေတာများကို BigQuery သို့တင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery တွင် ဒေတာအစုံအသစ်တစ်ခုကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
Google Cloud Platform (GCP) ရှိ Web UI ကိုအသုံးပြု၍ BigQuery တွင် ဒေတာအစုံအသစ်ဖန်တီးရန်၊ သင့်ဒေတာများကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေမည့် အဆင့်များအတိုင်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ BigQuery သည် ဒေတာအစုံလိုက်များကို လျင်မြန်စွာ၊ SQL နှင့်တူသော မေးမြန်းမှုများကို အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော ဆာဗာမဲ့ဒေတာဂိုဒေါင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, Web UI ကို အသုံးပြု၍ ဒေသဆိုင်ရာဒေတာများကို BigQuery သို့တင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်