Jupyter notebook ဖြင့် သီးခြား Python ပတ်ဝန်းကျင်ကို မည်သို့ configure လုပ်မည်နည်း။

Jupyter Notebook နှင့် အသုံးပြုရန်အတွက် သီးခြား Python ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning (AI Platform) အရင်းအမြစ်များကို အသုံးချသည့်အခါ ဒေတာသိပ္ပံ၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုလုပ်ငန်းအသွားအလာများတွင် အခြေခံအလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မျိုးပွားနိုင်မှု၊ မှီခိုမှုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ပရောဂျက်ပတ်ဝန်းကျင်များကို သီးခြားခွဲထားခြင်းတို့ကို သေချာစေသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်ချက်သည် ဖွဲ့စည်းမှုအဆင့်များ၊ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုနှင့် အကောင်းဆုံးတို့ကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

လက်တွေ့တွင် ML ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် Python သို့မဟုတ် အခြားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအသိပညာသည် မည်မျှအရေးကြီးသနည်း။

စက်သင်ယူမှု (ML) ကို လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် Python သို့မဟုတ် အခြားသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကား အသိပညာသည် မည်ကဲ့သို့ လိုအပ်သနည်းဟူသည့် မေးခွန်းကို ဖြေရှင်းရန်၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ ကျယ်ပြန့်သောအကြောင်းအရာတွင် ပရိုဂရမ်းမင်း၏အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ AI ၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ခွင့်ပြုနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ပါဝင်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

Python ကိုကျော်လွန်၍ စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်အတွက် အသုံးပြုသည့်ဘာသာစကားများမှာ အဘယ်နည်း။

Python သည် machine learning အတွက် ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းအတွက် တစ်ဦးတည်းသောဘာသာစကား ဟုတ်မဟုတ် စုံစမ်းမေးမြန်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသစ်အသစ်သော ပုဂ္ဂိုလ်များကြားတွင် ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Python သည် အမှန်တကယ်ပင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထင်ကရဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ၎င်းအတွက်အသုံးပြုသည့်တစ်ခုတည်းသောဘာသာစကားမဟုတ်ပေ။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

TF ဖြန့်ဝေမှုများ မရရှိနိုင်သော ပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် TensorFlow ကို ထည့်သွင်းရန်အတွက် Python ၏ မည်သည့်ဗားရှင်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်နည်း။

အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြုရန်အတွက် Python ၏ အကောင်းဆုံးဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ၊ ချောမွေ့သောလုပ်ဆောင်ချက်ကိုသေချာစေရန်နှင့် မရရှိနိုင်သော TensorFlow ဖြန့်ဝေမှုများနှင့်ပတ်သက်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် Python ဗားရှင်းကို TensorFlow ၏ တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ အများအပြားကဲ့သို့ TensorFlow ကြောင့် Python ဗားရှင်းရွေးချယ်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

machine learning အခြေခံများကို လေ့လာရန် အချိန်မည်မျှကြာတတ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံများကို သင်ယူခြင်းသည် သင်ယူသူ၏ ပရိုဂရမ်းမင်း၊ သင်္ချာနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံအပြင် လေ့လာမှုပရိုဂရမ်၏ ပြင်းထန်မှုနှင့် အတိမ်အနက်အပါအဝင် အချက်များစွာအပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားသော ဘက်စုံကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ တစ်ဦးချင်းစီသည် အခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခုရရှိရန် ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်မှ လပေါင်းများစွာ မည်သည့်နေရာတွင်မဆို ကုန်ဆုံးရန် မျှော်လင့်နိုင်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , , ,

Google Vision API ကို Python နဲ့ သုံးလို့ရပါသလား။

Google Cloud Vision API သည် developer များအား ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများတွင် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းများကို ပေါင်းစပ်ခွင့်ပြုသည့် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ API သည် ပုံတံဆိပ်တပ်ခြင်း၊ အရာဝတ္တုသိရှိခြင်း၊ အလင်းအမှောင်မှတ်သားခြင်း (OCR) နှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အပလီကေးရှင်းများကို Google ၏ အသုံးချခြင်းဖြင့် ပုံများ၏ အကြောင်းအရာကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

linear regression (အကောင်းဆုံး fit line ၏ y-ကြားဖြတ်) တွင် b parameter ကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။

linear regression ၏အခြေအနေတွင်၊ parameter (အသင့်တော်ဆုံး-အံဝင်ခွင်ကျမျဉ်း၏ y-ကြားဖြတ်ဟု အများအားဖြင့်ရည်ညွှန်းသည်) သည် linear equation ၏အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းဖြစ်ပြီး linear slope ကိုကိုယ်စားပြုသည်။ သင့်မေးခွန်းသည် y-ကြားဖြတ်ကြားဖြတ်၊ မှီခိုကိန်းရှင်၏နည်းလမ်းများနှင့် အမှီအခိုကင်းသော variable တို့၏ ဆက်စပ်မှု၊

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

TensorFlow.js တွင် တိုက်ရိုက်လေ့ကျင့်ခြင်းထက် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Python ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။

အထူးသဖြင့် TensorFlow.js တွင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် တိုက်ရိုက်ဆန့်ကျင်သောအခါတွင် Python သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ထင်ရှားသောဘာသာစကားတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် Python ကို TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များမှာ ဘက်စုံစုံဖြစ်ပြီး၊ Python တွင်ရရှိနိုင်သော ကြွယ်ဝသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ကိရိယာများ မှ နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အတိုင်းအတာအထိ ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းအထိဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , , ,

SVM တစ်ခု၏ ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြု vector များသည် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သနည်း၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့ကို မည်သို့ဖော်ထုတ်သနည်း။

Support Vector Machines (SVMs) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အသုံးပြုသော ကြီးကြပ်မှုသင်ယူမှုပုံစံများ၏ အတန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ SVMs ၏နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားမှာ မတူညီသောအတန်းများ၏ ဒေတာအမှတ်များကို အကောင်းဆုံးခွဲခြားနိုင်သည့် အကောင်းဆုံး hyperplane ကိုရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ပံ့ပိုးမှု vector များသည် ဤဆုံးဖြတ်ချက် နယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။ ဤတုံ့ပြန်မှု၏အခန်းကဏ္ဍကိုရှင်းလင်းစွာဖော်ပြလိမ့်မည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

SVM အကောင်အထည်ဖော်မှုတစ်ခုရှိ 'ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်' နည်းလမ်းသည် ဒေတာအချက်အသစ်တစ်ခု၏ အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း။

Support Vector Machine (SVM) ရှိ 'ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်' နည်းလမ်းသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် ဒေတာအမှတ်အသစ်များကို မော်ဒယ်ခွဲခြားနိုင်စေမည့် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို နားလည်ရန် SVM ၏ အရင်းခံမူများ၊ သင်္ချာပုံစံရေးဆွဲခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အသေးစိတ်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ SVM ပံ့ပိုးမှု Vector စက်များ၏ အခြေခံမူ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,