ကျွန်တော့်ရဲ့ dataset ဟာ ဘက်လိုက်မှုမရှိဘဲ ကျယ်ပြန့်တဲ့ အချက်အလက်တွေနဲ့ မော်ဒယ်တစ်ခု တည်ဆောက်ဖို့ လုံလောက်တဲ့ ကိုယ်စားပြုမှု ရှိမရှိ ဘယ်လိုသိနိုင်မလဲ။
အင်္ဂါနေ့, 20 ဇန်နဝါရီ 2026
by အဒရီယာ ဆန်ချီစ် ရောက်လာသည်
ဒေတာစုတစ်ခု၏ ကိုယ်စားပြုမှုသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ဘက်မလိုက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ကိုယ်စားပြုမှုဆိုသည်မှာ ဒေတာစုတစ်ခုသည် မော်ဒယ်က လေ့လာရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာလူဦးရေ သို့မဟုတ် ဖြစ်စဉ်ကို တိကျစွာ ထင်ဟပ်စေသည့် အတိုင်းအတာကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဒေတာစုတစ်ခုတွင် ကိုယ်စားပြုမှု မပါဝင်ပါက၊ ၎င်းအပေါ် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, ဒေတာဘက်လိုက်မှု, ဒေတာကိုသိပ္ပံ, ဒေတာအစုံ အရည်အသွေး, က်င့္၀တ္မ်ား, တရားမျှတမှု, Google မိုးတိမ်, စက်သင်ယူ, မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း။

