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
Chomsky ၏သဒ္ဒါပုံမှန်ပုံစံသည် အမြဲတမ်းဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသလား။
Chomsky Normal Form (CNF) သည် Noam Chomsky မှ မိတ်ဆက်ထားသော ကွန်ပြူတာ-အခမဲ့ သဒ္ဒါပုံစံတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာသီအိုရီနှင့် ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အလွန်အသုံးဝင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနှင့် အဆုံးအဖြတ်နိုင်မှုဆိုင်ရာ အခြေအနေတွင်၊ Chomsky ၏သဒ္ဒါပုံမှန်ပုံစံနှင့် ၎င်း၏ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, စကားအထိခိုက်မခံဘာသာစကားများ, Chomsky ပုံမှန်ပုံစံ
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
ML ဆိုတာဘာလဲ။
Machine Learning (ML) သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိကျပြတ်သားစွာ မလုပ်ဆောင်ဘဲ တွက်ချက်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် algorithms နှင့် မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အာရုံစိုက်သည့် နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ML အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ယင်းအသိပညာကို သိရှိစေရန်အတွက် အသုံးပြုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Python တွင် Euclidean အကွာအဝေးကို မည်သို့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သနည်း။
Euclidean အကွာအဝေးသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး k-အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက်နှင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်အမျိုးမျိုးတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းသည် ဘက်ပေါင်းစုံမှ အာကာသအတွင်း အမှတ်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းဖြောင့်အကွာအဝေးကို တိုင်းတာသည်။ Python တွင်၊ Euclidean အကွာအဝေးကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် အတော်လေးရိုးရှင်းပြီး အခြေခံသင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ တွက်ချက်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ယူကလစ်အကွာအဝေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning algorithm တစ်ခုစီတွင် ပါဝင်မည့် အဆင့်သုံးဆင့်မှာ အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python ဖြင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင်၊ machine learning algorithm တစ်ခုစီကို လွှမ်းခြုံရန်အတွက် ပုံမှန်အားဖြင့် လုပ်ဆောင်ရမည့် အခြေခံအဆင့်သုံးဆင့်ရှိပါသည်။ ဤအဆင့်များသည် machine learning algorithms ကို ထိထိရောက်ရောက် နားလည်သဘောပေါက်ပြီး အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် နည်းစနစ်ကျသော ချဉ်းကပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ လေ့ကျင့်သူများကို ကူညီပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်လွှမ်းခြုံမှုတွင် သီအိုရီအဆင့်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
machine learning algorithm coverage မှ သီအိုရီအဆင့်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ machine learning ၏ အရင်းခံသဘောတရားများနှင့် အခြေခံသဘောတရားများအတွက် နားလည်မှုခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်သည် လက်တွေ့သမားများသည် ၎င်းတို့အသုံးပြုနေသော အယ်လဂိုရီသမ်နောက်ကွယ်ရှိ သီအိုရီကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆုပ်ကိုင်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်ခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ပရိုဂရမ်ကို အသုံးပြု၍ tic-tac-toe ဂိမ်းတွင် အနိုင်ရသူကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
Python ပရိုဂရမ်းမင်းကို အသုံးပြု၍ tic-tac-toe ဂိမ်းတွင် အနိုင်ရသူကို ဆုံးဖြတ်ရန်၊ အလျားလိုက် အနိုင်ရသူကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Tic-tac-toe သည် 3×3 ဇယားကွက်ပေါ်တွင် ကစားသူနှစ်ဦးကစားသည့်ဂိမ်းဖြစ်သည်။ ကစားသမားတိုင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် 'X' သို့မဟုတ် 'O' သင်္ကေတဖြင့် စတုရန်းတစ်ခုကို အလှည့်ကျ အမှတ်အသားပြုသည်။ ရည်ရွယ်ချက်ကတော့ သူတို့ သုံးယောက်ကို ရဖို့ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်, EITC/CP/PPF Python Programming အခြေခံများ, Python မှာတိုးတက်ခြင်း, အလျားလိုက်အနိုင်ရတွက်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ထည့်သွင်းမှုအရွယ်အစားနှင့် အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုကြား ဆက်နွယ်မှုကို ဖော်ပြပါ၊ အသေးနှင့် ကြီးသောထည့်သွင်းမှုအရွယ်အစားများအတွက် မတူညီသော algorithms များသည် မတူညီသောအပြုအမူများကိုပြသနိုင်ပုံကို ဖော်ပြပါ။
ထည့်သွင်းအရွယ်အစားနှင့် အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Time complexity သည် input size ၏ function တစ်ခုအနေဖြင့် ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် algorithm တစ်ခုအတွက် လိုအပ်သော အချိန်ပမာဏကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်ရန် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှ လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များ၏ ခန့်မှန်းခြေကို ပေးဆောင်သည်၊ အထူးသဖြင့် အဆိုပါ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ရှုပ်ထွေး, အချိန်ရှုပ်ထွေးခြင်းနှင့်ကြီးမားသောအိုသင်္ကေတ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2