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
စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တစ်ခုရှိ အပိုင်းအရေအတွက်နှင့် ခန့်မှန်းတိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသော အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။ အပိုင်းအရေအတွက်က ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုကို မည်ကဲ့သို့လွှမ်းမိုးကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
batch အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲ အရွယ်အစားသည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ အားလုံးဖြစ်ပါသလား။
အသုတ်အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍများဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် hyperparameters များအဖြစ် ရည်ညွှန်းကြသည်။ ဤသဘောတရားကို နားလည်ရန် ဝေါဟာရတစ်ခုစီကို တစ်ဦးချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြည့်ကြပါစို့။ အစုလိုက်အရွယ်အစား- အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အလေးချိန်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဇာတ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ML tuning parameters နှင့် hyperparameter များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ဆက်စပ်နေသနည်း။
Tuning parameters နှင့် hyperparameter များသည် machine learning နယ်ပယ်တွင် ဆက်စပ်နေသော သဘောတရားများဖြစ်သည်။ ချိန်ညှိခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုအတွက် သီးသန့်ဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ hyperparameters များသည် data မှသင်ယူခြင်းမရှိသော်လည်း၎င်းမတိုင်မီသတ်မှတ်ထားသော parameters များဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
hyperparameters တွေက ဘာတွေလဲ။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် Hyperparameter များသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ hyperparameter များကိုနားလည်ရန်၊ machine learning ၏သဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရန်အရေးကြီးပါသည်။ Machine Learning သည် ဒေတာနှင့် သင်ယူနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ဖန်တီးရန် အာရုံစိုက်သည့် ဉာဏ်ရည်တု၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Gradient Boosting algorithm ကဘာလဲ။
Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် အမျိုးမျိုးသော algorithms ကိုအသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။ အဆိုပါ algorithm တစ်ခုမှာ Gradient Boosting algorithm ဖြစ်သည်။ Gradient Boosting သည် အားနည်းသော သင်ယူသူ အများအပြားကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အစွမ်းထက်သော အစုလိုက် သင်ယူမှု နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁
ပိုမိုတိကျမှုရရှိစေရန်အတွက် machine learning algorithms ၏အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နက်ရှိုင်းစွာလုပ်ဆောင်ရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန်၊ ၎င်းတို့၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ပိုင်းခြားသိမြင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ရှုပ်ထွေးသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ဂိမ်းကစားခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဤသည်မှာ အထူးမှန်ပါသည်။ ဤ algorithms များ၏ အရင်းခံ ယန္တရားများနှင့် အခြေခံမူများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ အသိပေးနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI Platform Optimizer ကိုအသုံးပြုရန် နားလည်ထားရမည့် ဝေါဟာရသုံးရပ်ကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud AI Platform ရှိ AI Platform Optimizer ကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချရန်၊ လေ့လာခြင်း၊ အစမ်းသုံးခြင်းနှင့် တိုင်းတာခြင်း ဟူသော အဓိက ဝေါဟာရသုံးချက်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းများသည် AI Platform Optimizer ၏စွမ်းရည်များကို နားလည်ပြီး အသုံးချခြင်းအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ လေ့လာမှုတစ်ခုသည် တစ်ဦးကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် ရည်ရွယ်၍ ကြိုးကိုင်ထားသည့် စမ်းသပ်မှုအစုတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။
- 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
တံဆိပ်မကပ်ထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် သင့်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အခြားပြဿနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါက သင်ဘာလုပ်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ တံဆိပ်တပ်ထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အခြားပြဿနာများကို ကြုံတွေ့ရသည်မှာ အဆန်းမဟုတ်ပါ။ ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ရာတွင် လူသားအမှား၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဤပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဒါတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ အရေးကြီးတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2