စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်း၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခု

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းသည် အသုံးပြုထားသောဒေတာ၏အရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသလား။

Artificial Intelligence ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Machine Learning တွင် အသုံးပြုထားသော ဒေတာအရည်အသွေးကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ စက်များကို ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်စေပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည့် နည်းစနစ်အမျိုးမျိုးနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းကို အောင်မြင်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ဤနည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ပြင်းထန်သော ရာသီဥတု အဖြစ်အပျက်များကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းရာတွင် ကြုံတွေ့ရသည့် စိန်ခေါ်မှုအချို့မှာ အဘယ်နည်း။

ပြင်းထန်သော ရာသီဥတု အဖြစ်အပျက်များကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းခြင်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သော စိန်ခေါ်မှု အလုပ်ဖြစ်သည်။ TensorFlow ကိုအသုံးပြုထားသည့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်တွင် အလားအလာရှိသောရလဒ်များကိုပြသထားသော်လည်း ဤခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုကိုတိုးတက်စေရန်အတွက်ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အခက်အခဲများစွာရှိပါသည်။ တယော

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

TFX သည် ပိုက်လိုင်းများအတွင်း ဒေတာအရည်အသွေးကို စုံစမ်းရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း၊ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် မည်သည့်အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာများကို ရနိုင်သနည်း။

TFX သို့မဟုတ် TensorFlow Extended သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ ပိုက်လိုင်းများအတွင်း ဒေတာအရည်အသွေးကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရန် ကူညီပေးသည့် အားကောင်းသည့်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဤရည်ရွယ်ချက်ကိုဖြေရှင်းရန် အထူးထုတ်လုပ်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဒေတာအရည်အသွေးကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရာတွင် TFX က မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးကြောင်းနှင့် အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာအမျိုးမျိုးကို ဆွေးနွေးပါမည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , ,

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအတွဲများကို Kaggle တွင် မည်သို့ထိရောက်စွာ မှတ်တမ်းတင်နိုင်သနည်း၊ ဒေတာအတွဲမှတ်တမ်းပြုစုခြင်း၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းအချို့ကား အဘယ်နည်း။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာအစုံမှတ်တမ်းပြုစုခြင်းအတွက် အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းများကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် Kaggle တွင် ၎င်းတို့၏ ဒေတာအတွဲများကို ထိထိရောက်ရောက် မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ အခြားဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာအတွဲ၊ ၎င်း၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ၎င်း၏အလားအလာအသုံးပြုမှုများကို နားလည်စေရန် ကူညီပေးသောကြောင့် သင့်လျော်သောစာရွက်စာတမ်းများသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေသည် Kaggle ရှိ dataset documentation ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကို အသေးစိတ်ရှင်းပြပေးပါမည်။ ၁။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အချိန်နှင့် အားစိုက်ထုတ်မှုကို မည်သို့သက်သာစေနိုင်သနည်း။

လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် အရည်အသွေးမြင့်၊ ဆီလျော်ပြီး မှန်ကန်စွာ ဖော်မတ်ပြုလုပ်ထားကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့် ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် ဒေတာအပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်ကာ ဤအကျိုးကျေးဇူးများကို မည်သို့အောင်မြင်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမခြေလှမ်းမှာ အဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမအဆင့်မှာ ပြဿနာကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချပေးသည့်အတွက် ဤကနဦးခြေလှမ်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ လက်ထဲတွင်ရှိသော ပြဿနာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုမည့် machine learning algorithm အမျိုးအစားနှင့် တို့ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,