စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့သိရှိနိုင်သနည်း၊ ဤဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
ကြာသပတေးနေ့, 07 မတ်လ 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် တရားမျှတပြီး ကျင့်ဝတ်ရှိသော AI စနစ်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသုံးချမှုတို့အပါအဝင် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်း၏ အမျိုးမျိုးသောအဆင့်များမှ ဘက်လိုက်မှုများသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒိုမိန်းအသိပညာနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
AI ကျင့်ဝတ်, ဉာဏ်ရည်တု, ဘက်လိုက်မှု ထောက်လှမ်းခြင်း။, ဒေတာကို Preprocessing, ML တွင် တရားမျှတမှု, မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း။