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
algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများသည် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ထားသော ဘောင်များဖြစ်သည်။ သင်တန်းကာလတွင် သင်ယူလေ့မရှိပေ။ အဲဒီအစား သူတို့ဟာ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကိုယ်တိုင်ထိန်းချုပ်ပါတယ်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ အလေးများကဲ့သို့သော လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်ဘောင်များကို သင်ယူသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင်၊ မည်သည့်ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုအတွက်မဆို သင့်လျော်သော algorithm တစ်ခုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ရွေးချယ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်သည် သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် မသင့်လျော်သည့်အခါ၊ ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးရလဒ်များ၊ တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်များ တိုးလာခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ရှိရန် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Google Vision API သည် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းကို ဖွင့်ပေးပါသလား။
Google Cloud Vision API သည် ရုပ်ပုံများအတွင်း မျက်နှာများကို ထောက်လှမ်းသိရှိခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် လက်ထဲတွင်ရှိသော မေးခွန်းကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် မျက်နှာထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းကြား ခြားနားချက်ကို ရှင်းလင်းရန်မှာ အရေးကြီးပါသည်။ Facial detection သည် face detection ဟုခေါ်သော လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ရုပ်ပုံများကိုနားလည်ခြင်း, မျက်နှာများရှာဖွေတွေ့ရှိ
machine learning လုပ်တဲ့ AI model ကို ဘယ်လိုအကောင်အထည်ဖော်မလဲ။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် AI မော်ဒယ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်၊ စက်သင်ယူမှုတွင် ပါဝင်သော အခြေခံသဘောတရားများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို နားလည်ရပါမည်။ စက်သင်ယူခြင်း (ML) သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး စနစ်များကို တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ အတွေ့အကြုံမှ သင်ယူရန်နှင့် တိုးတက်စေရန် လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ Google Cloud Machine Learning သည် ပလပ်ဖောင်းနှင့် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်တန်းကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူခြင်းများသည် ဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် လက်ရှိအလုပ်၏ ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်း၏ အခြေခံအမျိုးအစား နှစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော လေ့ကျင့်မှုကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤနည်းလမ်းနှစ်ခုအကြား ရွေးချယ်မှုမှာမူတည်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
မော်ဒယ်တစ်ဦးကို စနစ်တကျ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိမရှိ မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။ တိကျမှုသည် သော့ချက်ညွှန်ပြချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် 90% အထက်ဖြစ်သင့်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်ကို မှန်ကန်စွာ လေ့ကျင့်ထားခြင်း ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခု ဖြစ်သည်။ တိကျမှုသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော မက်ထရစ် (သို့မဟုတ်) အဓိက မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ကောင်းမွန်စွာ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ တစ်ဦးတည်းသော ညွှန်ပြချက်မဟုတ်ပါ။ 90% အထက် တိကျမှုကို ရရှိခြင်းသည် လူတိုင်းအတွက် မဟုတ်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
machine learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
Machine Learning သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာများကို လေ့လာသင်ယူနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိကျပြတ်သားစွာ မလုပ်ဆောင်ဘဲ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အာရုံစိုက်သည့် နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို အလိုအလျောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန်၊ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းသည် အသုံးပြုထားသောဒေတာ၏အရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသလား။
Artificial Intelligence ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Machine Learning တွင် အသုံးပြုထားသော ဒေတာအရည်အသွေးကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ စက်များကို ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်စေပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည့် နည်းစနစ်အမျိုးမျိုးနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းကို အောင်မြင်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ဤနည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Python နှင့် Vision API ကို အသုံးပြု၍ ပုံများမှ အညွှန်းများကို မည်သို့ ပရိုဂရမ်ကျကျ ထုတ်ယူနိုင်သနည်း။
Python နှင့် Vision API ကို အသုံးပြုထားသော ပုံများမှ အညွှန်းများကို ပရိုဂရမ်ကျကျ ထုတ်ယူရန်၊ သင်သည် Google Cloud Vision API ၏ အစွမ်းထက်သောစွမ်းရည်များကို အသုံးချနိုင်သည်။ Vision API သည် ပုံများမှ အညွှန်းများကို အလိုအလျောက်ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်စေမည့် အညွှန်းရှာဖွေခြင်းအပါအဝင် ပြည့်စုံသောရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်္ဂါရပ်အစုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စတင်ရန်၊ သင်လိုအပ်လိမ့်မည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ပုံများတံဆိပ်ကပ်ခြင်း, တံဆိပ်ကပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်