ဒေတာအချက်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုပါ၀င်သည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာတွင် အသုံးပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို မည်သူက ဖန်တီးသနည်း။
ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအမှတ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းပါ၀င်သည်။ TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ဒေတာအချက်များသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအချက်များ မည်သို့ချိတ်ဆက်ပုံကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
Semi-supervised learning ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Semi-supervised learning သည် ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှု (ဒေတာအားလုံးကို အညွှန်းတပ်ထားသည့်) နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု (ဒေတာတံဆိပ်မတပ်ထားသော) အကြားတွင် ကျရောက်နေသော စက်သင်ယူမှု ပါရာဒိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ပိုင်းကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာပမာဏအနည်းငယ်နှင့် တံဆိပ်မတပ်ထားသောဒေတာပမာဏများစွာကို ပေါင်းစပ်မှုမှ သင်ယူသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုရယူသည့်အခါ အထူးအသုံးဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ