hyperparameter ချိန်ညှိခြင်း အမျိုးအစားများကား အဘယ်နည်း။
Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများအတွက် အကောင်းဆုံးတန်ဖိုးများကို ရှာဖွေခြင်းပါ၀င်သောကြောင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Hyperparameters များသည် data မှသင်ယူခြင်းမရှိသော parameters များဖြစ်သော်လည်း model ကိုမလေ့ကျင့်မီအသုံးပြုသူမှသတ်မှတ်ပေးသည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး သိသိသာသာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
hyperparameter ချိန်ညှိခြင်း၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင် မသင်ယူရသေးသော ကန့်သတ်ချက်များကို ချိန်ညှိခြင်း ပါ၀င်သော်လည်း လေ့ကျင့်မှုမပြုမီ အသုံးပြုသူမှ သတ်မှတ်ပေးသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိပြီး အကောင်းဆုံးတန်ဖိုးများကို ရှာဖွေပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်သောအခါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ရိုးရှင်းအောင်ပြုလုပ်နိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence - Python, TensorFlow နှင့် Keras - TensorBoard - TensorBoard - TensorBoard ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း - TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ထိရောက်သော စမ်းသပ်ချက်နှင့် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု သေချာစေရန် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာများနှင့် ဗျူဟာများကို ရှာဖွေပါမည်။
AI Platform Training တွင် AI Platform Optimizer နှင့် HyperTune အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
AI Platform Optimizer နှင့် HyperTune တို့သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် Google Cloud AI Platform မှ ပေးဆောင်ထားသော ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ ကွဲပြားသည်။ AI Platform Optimizer သည် အကောင်းဆုံးအစုံကိုရှာဖွေရန် hyperparameter space ကို အလိုအလျောက်စူးစမ်းပေးသည့် အင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ကိုပလက်ဖောင်း Optimizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စမ်းသပ်မှုများတွင် AI Platform Optimizer ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
စမ်းသပ်မှုများတွင် AI Platform Optimizer ၏အခန်းကဏ္ဍသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ Hyperparameters များသည် ဒေတာများမှ သင်ယူခြင်းမရှိသော်လည်း လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ထားသော ဘောင်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိစေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ကိုပလက်ဖောင်း Optimizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်မဟုတ်သော သင်ယူမှုစနစ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် AI Platform Optimizer ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
AI Platform Optimizer သည် စက်မဟုတ်သော သင်ယူမှုစနစ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အဓိကအားဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော်လည်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် Non-ML စနစ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက်လည်း အသုံးချနိုင်သည်။ AI Platform Optimizer ကိုမည်သို့အသုံးပြုနိုင်ကြောင်းနားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ကိုပလက်ဖောင်း Optimizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google AI Team မှ ဖန်တီးထားသော AI Platform Optimizer ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Google AI Team မှ တီထွင်ထားသည့် AI ပလပ်ဖောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) နယ်ပယ်အတွင်း အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ၎င်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်ရေး ML မော်ဒယ်များ၏ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည့် hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ချောမွေ့စေရန်ဖြစ်သည်။ Hyperparameter များသည် အပြုအမူကို ဆုံးဖြတ်ပေးသော ကိန်းရှင်များဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ကိုပလက်ဖောင်း Optimizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
HyperTune ဆိုတာ ဘာလဲ၊ Built-in algorithms တွေနဲ့ AI Platform Training မှာ ဘယ်လိုအသုံးပြုနိုင်မလဲ။
HyperTune သည် hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် Google Cloud AI Platform မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Hyperparameters များသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း model မှသင်ယူခြင်းမရှိသော်လည်း လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ အသုံးပြုသူမှ သတ်မှတ်ပေးသော ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်သည်။ ဤဘောင်များသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, built-in algorithms နှင့်အတူ AI ပလက်ဖောင်းလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို မြှင့်တင်ရာတွင် ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်း၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အတုထောက်လှမ်းရေးနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning တွင်၊ hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် မရှိမဖြစ်အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ hyperparameters များအတွက် အကောင်းဆုံးတန်ဖိုးများကို ရွေးချယ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်