ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်မရှိသော်လည်း လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများမပါဘဲ ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာမလိုအပ်ပါ။ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအသုံးပြုခြင်းတွင် မပါဝင်သော်လည်း၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို လေ့လာရန် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာမရှိခြင်းတွင် အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့အကဲဖြတ်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python ဖြင့် Machine Learning တွင်၊ တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာမရှိခြင်းတွင် အစုလိုက်အပြုံလိုက် algorithms များ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ Clustering algorithms များသည် ၎င်းတို့၏ မွေးရာပါ ပုံစံများနှင့် ဆင်တူမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အလားတူ ဒေတာအချက်များအား အတူတကွ အုပ်စုဖွဲ့ရန် ရည်ရွယ်သော ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ကြားရေးနည်းစနစ်များဖြစ်သည်။ တံဆိပ်ကပ်ခြင်း မရှိခြင်း ဒေတာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, K သည်ခြစ်ရာမှဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
k-means နှင့် mean shift clustering algorithms အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
k-means နှင့် mean shift clustering algorithms နှစ်ခုလုံးကို အစုလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် machine learning နယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအမှတ်များကို အစုအဝေးများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း၏ ပန်းတိုင်ကို မျှဝေနေစဉ်တွင် ၎င်းတို့၏ ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် လက္ခဏာများ ကွဲပြားသည်။ K-means သည် ဒေတာကို k ကွဲပြားသောအစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်သည့် အလယ်အလတ်အခြေခံ အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အဲဒါ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, K သည် Titanic Datasets နှင့်အတူဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မတူညီသောအရွယ်အစားအုပ်စုများကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြုလုပ်သည့်အခါ k-means algorithm ၏ကန့်သတ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
k-means algorithm သည် အထူးသဖြင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် စက်သင်ယူခြင်းတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသော အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအချက်များ၏ တူညီမှုကိုအခြေခံ၍ ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို k ကွဲပြားသောအစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် ရည်ရွယ်သည်။ သို့သော်၊ k-means algorithm သည် မတူညီသောအရွယ်အစားအုပ်စုများကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အချို့သောကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ ဤအဖြေကို ကျွန်ုပ်တို့ နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ် ပြောပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, မိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်