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
AI မော်ဒယ်သို့ ဒေတာကြီးကြီးများကို မည်သို့တင်ရမည်နည်း။
AI မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ ဒေတာကြီးကြီးမားမားတင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် တိကျပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ရလဒ်များကို သေချာစေရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို ထိထိရောက်ရောက်နှင့် ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ အထူးသဖြင့် Google ကိုအသုံးပြု၍ AI မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ ဒေတာကြီးကြီးမားမားတင်ခြင်းတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များနှင့် နည်းပညာများကို လေ့လာပါမည်။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကြံပြုထားသော အတွဲအရွယ်အစားမှာ အဘယ်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကြံပြုထားသော အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် ရရှိနိုင်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မော်ဒယ်၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားစသည့် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုမှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ တရားဝင်အတည်ပြုရန်အတွက် ဒေတာမည်မျှကို ယေဘုယျအားဖြင့် ခွဲဝေပေးသနည်း။
ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် convolutional neural networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို အကဲဖြတ်နိုင်စေသည့်အပြင် အကျုံးဝင်မှုကိုလည်း ကာကွယ်နိုင်စေပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ အချို့သောအပိုင်းကို ခွဲဝေချထားခြင်းသည် ဘုံအလေ့အကျင့်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်ယူမှုနှုန်းသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည့် အဆင့်အရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။ မော်ဒယ်၏ ပေါင်းစည်းမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် သင့်လျော်သော သင်ယူမှုနှုန်းကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard ကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည့် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ အချို့သော ကဏ္ဍများကား အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် နက်နဲသော ရှုထောင့်အချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် တရားဝင်ဆုံးရှုံးမှု မက်ထရစ်သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
မှန်ကန်သောဆုံးရှုံးမှုမက်ထရစ်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု၊ hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းနှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုတို့အကြောင်း အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့ပညာရှင်များကို ကူညီပေးသည့် မော်ဒယ်လ်သည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။ တရားဝင်ဆုံးရှုံးမှုကိုစောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်ပုံစံများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အလွှာအရေအတွက်၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ node အရေအတွက်နှင့် neural network model တွင် output size ကို ချိန်ညှိခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
အလွှာအရေအတွက်၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ node အရေအတွက်နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်ရှိ အထွက်အရွယ်အစားကို ချိန်ညှိခြင်းသည် အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning နယ်ပယ်တွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဤပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် သင်ယူနိုင်စွမ်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Soft Margin SVM တွင် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း ကန့်သတ်ဘောင် (C) ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
C ဟုရည်ညွှန်းထားသော ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကန့်သတ်ဘောင်သည် Soft Margin Support Vector Machine (SVM) တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာအကျိုးသက်ရောက်စေသည်။ C ၏အခန်းကဏ္ဍကိုနားလည်ရန်အတွက် Soft Margin SVM ၏သဘောတရားနှင့် ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကို ဦးစွာသုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ Soft Margin SVM သည် မူရင်း Hard Margin SVM ၏ တိုးချဲ့မှု၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, Soft margin SVM နှင့် CVXOPT နှင့်အတူ kernels, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်