ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော Iris ဒေတာအစုံကို မည်သည့်နေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်မည်နည်း။
ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော Iris dataset ကိုရှာဖွေရန် UCI Machine Learning Repository မှတဆင့် ၎င်းကိုဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ Iris dataset သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသောဒေတာအတွဲဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းပြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို သရုပ်ပြရာတွင် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်မှုရှိသော ပညာရေးဆိုင်ရာအခြေအနေများတွင်ဖြစ်သည်။ UCI စက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Tensorflow 1 နှင့် Tensorflow 2 ဗားရှင်းများအကြား Iris dataset ကို တင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတွင် အဓိကကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
iris dataset ကို တင်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပေးထားသော မူရင်းကုဒ်သည် TensorFlow 1 အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး TensorFlow 2 နှင့် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပါ။ ဤကွဲလွဲမှုသည် TensorFlow ၏ အသစ်ထွက်ဗားရှင်းတွင် မိတ်ဆက်ထားသော အချို့သော အပြောင်းအလဲများနှင့် အပ်ဒိတ်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်၊၊ သို့သော် နောက်ပိုင်းတွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြသွားပါမည်။ TensorFlow နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်မည့် အကြောင်းအရာများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
မတူညီသော မျက်ဝန်းပန်းများ အမျိုးအစားခွဲရာတွင် မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကား အဘယ်နည်း။
မတူညီသော မျက်ဝန်းပန်းမျိုးစိတ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ တိကျမှုကို စမ်းသပ်ဒေတာအတွဲတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် ရေပန်းစားသော စံပြဒေတာအတွဲဖြစ်သည့် Iris dataset ၏အခြေအနေတွင်၊ မော်ဒယ်၏တိကျမှုသည် မှန်ကန်စွာခွဲခြားထားသော iris ပန်းများ၏ရာခိုင်နှုန်းကို ရည်ညွှန်းပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်