မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့ကြောင့် ကမ္ဘာကြီးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝကဏ္ဍတိုင်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနေသည်။
ချိန်းဆိုမှုများကြိုတင်စာရင်းသွင်းရန် NLP နှင့် machine learning ကိုအသုံးပြုသည့် အသံလက်ထောက်များမှနေ၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ပြက္ခဒိန်ပေါ်ရှိ အစီအစဉ်များကို ရှာဖွေကာ ကျွန်ုပ်တို့၏လိုအပ်ချက်များကို မစဉ်းစားမီတွင်ပင် ၎င်းတို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏လိုအပ်ချက်များကို ကြိုတင်မျှော်လင့်နိုင်လောက်အောင် တိကျသောစက်ပစ္စည်းများသို့ သီချင်းဖွင့်ပါ။
ကွန်ပြူတာများသည် စစ်တုရင်ကစားခြင်း၊ ခွဲစိတ်မှုပြုလုပ်ခြင်းနှင့် machine learning algorithms များ၏အကူအညီဖြင့် ပိုမိုထက်မြက်ပြီး လူနှင့်တူသော စက်များအဖြစ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် စဉ်ဆက်မပြတ်နည်းပညာများ တိုးတက်နေသည့်အချိန်ဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာများသည် အချိန်နှင့်အမျှ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်ကို တွေ့မြင်ခြင်းဖြင့် အနာဂတ်တွင် ဘာဖြစ်မည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။
ကွန်ပြူတာ ကိရိယာများနှင့် နည်းလမ်းများ ၏ ဒီမိုကရေစီ အသွင်ကူးပြောင်းရေး သည် ဤတော်လှန်ရေး၏ အဓိက ရှုထောင့်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကို အားစိုက်ထုတ်၍ လွန်ခဲ့သည့်ငါးနှစ်တာကာလအတွင်း အားကောင်းမောင်းသန်သော ဒေတာသုံး ကွန်ပျူတာများကို ဖန်တီးခဲ့ကြသည်။ ရလဒ်တွေက အံ့မခန်းပါပဲ။
ဒီ post မှာ အနီးကပ် လေ့လာကြည့်ပါမယ်။ စက်သင်ယူမှု algorithms နှင့် ၎င်းတို့၏ ကွဲပြားမှုများ အားလုံး။
ဒါဆို Machine Learning algorithms တွေက ဘာတွေလဲ။
၎င်း၏လုပ်ငန်းတာဝန်ကိုထမ်းဆောင်ရန် AI စနစ်မှအသုံးပြုသည့်ချဉ်းကပ်မှု—ယေဘုယျအားဖြင့် ပေးထားသောထည့်သွင်းဒေတာမှထွက်ရှိတန်ဖိုးများကိုခန့်မှန်းခြင်း—ကိုစက်သင်ယူမှုအယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဟုခေါ်သည်။
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဒေတာကို အသုံးပြုကာ ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်သည့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ machine learning သည် အလုပ်တစ်ခုကို ဆောင်ရွက်ပေးသော ရထားဖြစ်ပါက machine learning algorithms သည် အလုပ်ကို ရွေ့လျားစေသော စက်ခေါင်းများ ဖြစ်သည်။
အသုံးချရန် အကောင်းဆုံး စက်သင်ယူမှု ချဉ်းကပ်နည်းကို သင်ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားနေသော လုပ်ငန်းပြဿနာ၊ သင်အသုံးပြုနေသော ဒေတာအတွဲအမျိုးအစားနှင့် သင်ရရှိနိုင်သည့် အရင်းအမြစ်များဖြင့် ဆုံးဖြတ်မည်ဖြစ်သည်။
Machine learning algorithms များသည် data set တစ်ခုကို model အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသော အရာများ ဖြစ်သည်။ သင်ဖြေဆိုရန်ကြိုးစားနေသည့် ပြဿနာအမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ရရှိနိုင်သော စီမံဆောင်ရွက်မှုစွမ်းအားနှင့် သင့်တွင်ရှိသည့် ဒေတာအမျိုးအစား၊ ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သို့မဟုတ် အားဖြည့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဒီတော့ ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိတဲ့၊ အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွေအကြောင်း ပြောခဲ့ကြပေမယ့် အဲဒါတွေက ဘာတွေလဲ။ သူတို့ကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။
ကြီးကြပ်ခြင်း၊ ကြီးကြပ်မထားသော & အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း။
ကြီးကြပ်သင်ယူမှု
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ထည့်သွင်းမှုနှင့် ခန့်မှန်းရလဒ်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် အညွှန်းအပေါ် အခြေခံ၍ AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်ထားသည်။ သွင်းအားစုများနှင့် အထွက်များအပေါ်အခြေခံ၍ မော်ဒယ်သည် မြေပုံညွှန်းညီမျှခြင်းကို ဖော်ဆောင်ပြီး ထိုမြေပုံညွှန်းညီမျှခြင်းကို အသုံးပြုကာ အနာဂတ်တွင် ထည့်သွင်းမှုများ၏တံဆိပ်ကို ခန့်မှန်းပေးသည်။
ခွေးနဲ့ကြောင်ကို ခွဲခြားနိုင်တဲ့ မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရမယ် ဆိုကြပါစို့။ မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက် ကြောင်နှင့်ခွေးများ၏ ဓာတ်ပုံအများအပြားကို မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ကြောင် သို့မဟုတ် ခွေးဟုတ်မဟုတ် ညွှန်ပြထားသော အညွှန်းများပါရှိသော မော်ဒယ်တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။
မော်ဒယ်သည် ထိုပုံများအတွက် ထည့်သွင်းထားသော ဓာတ်ပုံများတွင် အညွှန်းများဆိုင်ရာ ညီမျှခြင်းတစ်ခုကို တည်ထောင်ရန် ကြိုးပမ်းသည်။ မော်ဒယ်က ဒီပုံကို အရင်က တစ်ခါမှ မမြင်ဖူးရင်တောင် လေ့ကျင့်ပြီးရင် ကြောင်လား ခွေးလား ခွဲခြားသိနိုင်ပါတယ်။
မကြီးကြပ်တဲ့သင်ယူမှု
ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းတွင် ၎င်းတို့အား တံဆိပ်တပ်ခြင်းမပြုဘဲ သွင်းအားစုများပေါ်တွင်သာ AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ မော်ဒယ်သည် ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို ဆက်စပ်ဝိသေသလက္ခဏာများဖြင့် အုပ်စုများခွဲထားသည်။
ထို့နောက် ထည့်သွင်းမှု၏ အနာဂတ်အညွှန်းကို ၎င်း၏ ရည်ညွှန်းချက်များသည် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီမှုအပေါ် မူတည်၍ ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။ အနီရောင်နှင့် အပြာဘောလုံးအုပ်စုကို အမျိုးအစားနှစ်ခုခွဲရမည့်အခြေအနေကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
အရောင်မှလွဲ၍ ဘောလုံးများ၏ အခြားဝိသေသလက္ခဏာများသည် တူညီသည်ဟု ယူဆကြပါစို့။ ၎င်းသည် ဘောလုံးများကို အတန်းနှစ်ခုသို့ ခွဲခြားနိုင်ပုံအပေါ် အခြေခံ၍ မော်ဒယ်သည် ဘောလုံးများကြားတွင် မတူညီသော ဝိသေသလက္ခဏာများကို ရှာဖွေသည်။
ဘောလုံးများကို ၎င်းတို့၏အရောင်အသွေးပေါ်မူတည်၍ အုပ်စုနှစ်စုခွဲထားသောအခါတွင် အပြာရောင်တစ်ခုနှင့် အနီရောင်တစ်ခု—ဘောလုံးများကို ထုတ်ပေးပါသည်။
အားဖြည့်သင်ယူခြင်း
အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင်၊ AI မော်ဒယ်သည် သီးခြားအခြေအနေတစ်ခုတွင် တတ်နိုင်သလောက် သရုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အလုံးစုံအကျိုးအမြတ်ကို အများဆုံးရရှိရန် ကြိုးပမ်းသည်။ ၎င်း၏ ကြိုတင်ရလဒ်များအပေါ် တုံ့ပြန်ချက်သည် မော်ဒယ်သင်ယူရန် ကူညီပေးသည်။
စက်ရုပ်သည် အမှတ် A နှင့် B အကြား လမ်းကြောင်းကို ရွေးချယ်ရန် ညွှန်ကြားသည့်အခါ ဇာတ်လမ်းကို စဉ်းစားပါ။ စက်ရုပ်သည် ယခင်က အတွေ့အကြုံမရှိသောကြောင့် သင်တန်းများကို ပထမဦးစွာ ရွေးချယ်သည်။
စက်ရုပ်သည် ၎င်း၏သွားရာလမ်းကြောင်းတွင် ထည့်သွင်းမှုကို လက်ခံရရှိပြီး ၎င်းမှ အသိပညာများ ရရှိသည်။ စက်ရုပ်သည် အလားတူအခြေအနေမျိုးကြုံလာသောအခါ ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် ထည့်သွင်းမှုကို အသုံးချနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်ရုပ်သည် ရွေးချယ်ခွင့် B ကို ရွေးချယ်ပြီး အပြုသဘောဆောင်သော တုံ့ပြန်မှုများကဲ့သို့သော ဆုလာဘ်တစ်ခုရရှိပါက၊ ၎င်း၏ဆုငွေတိုးရန် B နည်းလမ်းကို ရွေးချယ်ရမည်ဟု ဤအချိန်တွင် နားလည်သည်။
ကဲ နောက်ဆုံးတော့ အားလုံးစောင့်မျှော်နေကြတဲ့ algorithms ပါ။
Major Machine Learning Algorithms
1. Linear Regression
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုမှ သွေဖည်သွားသော အရိုးရှင်းဆုံး စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းမှာ linear regression ဖြစ်သည်။ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များမှ အသိပညာဖြင့်၊ ၎င်းအား ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် စဉ်ဆက်မပြတ် မှီခိုနေသော ကိန်းရှင်များအပေါ် ခန့်မှန်းချက်များကို ဖန်တီးရန် အများစုကို အသုံးပြုသည်။
စဉ်ဆက်မပြတ် မှီခိုနေသော ကိန်းရှင်များအတွက် ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည့် အကောင်းဆုံး အံဝင်ခွင်ကျမျဉ်းကို ရှာဖွေခြင်းသည် linear regression ၏ ရည်ရွယ်ချက်ဖြစ်သည်။ အိမ်စျေးနှုန်းများ၊ အသက်အရွယ်နှင့် လုပ်ခများသည် စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများ၏ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။
ရိုးရှင်းသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှုဟုလူသိများသောပုံစံတစ်ခုသည် အမှီအခိုကင်းသောကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့်မှီခိုသောကိန်းရှင်တစ်ခုကြားဆက်စပ်မှုကိုတွက်ချက်ရန်မျဉ်းဖြောင့်ကိုအသုံးပြုသည်။ မျဉ်းကြောင်း ဆုတ်ယုတ်မှု အများအပြားတွင် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင် နှစ်ခုထက်ပိုပါသည်။
linear regression model တွင် အရင်းခံယူဆချက် လေးခုရှိသည်။
- မျဉ်းသားခြင်း- X နှင့် Y ၏ ဆိုလိုရင်းကြားတွင် မျဉ်းဖြောင့်ချိတ်ဆက်မှု ရှိသည်။
- Homoscedasticity- X ၏တန်ဖိုးတိုင်းအတွက်၊ ကျန်ရှိသောကွဲလွဲမှုသည် အတူတူပင်ဖြစ်သည်။
- လွတ်လပ်ရေး- လွတ်လပ်ရေးနှင့်ပတ်သက်၍ စောင့်ကြည့်လေ့လာချက်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အမှီအခိုကင်းသည်။
- ပုံမှန်- X ကို ပြုပြင်သောအခါ၊ Y ကို ပုံမှန်အားဖြင့် ဖြန့်ဝေသည်။
Linear regression သည် မျဉ်းကြောင်းတစ်လျှောက် ပိုင်းခြားနိုင်သော အချက်အလက်အတွက် အံ့သြဖွယ်ကောင်းလောက်အောင် လုပ်ဆောင်သည်။ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လွန်ကဲမှုကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ကျယ်ပြန့်သော စွမ်းဆောင်မှု အင်ဂျင်နီယာ လိုအပ်သည့် သာဓကများ ရှိပြီး ရံဖန်ရံခါ အလွန်အကျွံ ဆူညံသံများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။
2. Logistic Regression
Logistic regression သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုမှ ထွက်သွားသော အခြားသော စက်သင်ယူမှုနည်းပညာဖြစ်သည်။ ၎င်း၏အဓိကအသုံးပြုမှုမှာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဖြစ်ပြီး ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။
အမှီအခိုကင်းသောအချက်များမှ အချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ အမျိုးအစားအလိုက် မှီခိုကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းရန် ထောက်လှမ်းဆုတ်ယုတ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ 0 နှင့် 1 ကြားသာ ကျဆင်းနိုင်သည့် ရလဒ်များကို အမျိုးအစားခွဲရန်ဖြစ်သည်။
သွင်းအားစုများ၏ စုစုပေါင်းအလေးချိန်ကို 0 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးများကို ပြောင်းလဲပေးသည့် အသက်ဝင်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်သည့် sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
ထောက်လှမ်းဆုတ်ယုတ်မှု၏ အခြေခံမှာ အမြင့်ဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေ ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်သည်၊ တိကျသောလေ့လာတွေ့ရှိထားသောဒေတာကိုပေးထားသည့် ယူဆချက်ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးမှု၏ဘောင်များကို တွက်ချက်သည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။
3. ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုမှ ခွဲထွက်နိုင်သော နောက်ထပ် စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းမှာ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင် ဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
သစ်ပင်နှင့်တူသည့် ဤဆုံးဖြတ်ချက်ချကိရိယာသည် လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အလားအလာရှိသောရလဒ်များ၊ ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် တန်ပြန်သက်ရောက်မှုများကိုပြသရန် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကိုယ်စားပြုမှုများကို အသုံးပြုသည်။ အချက်အလက်များကို သီးခြားအပိုင်းများခွဲ၍ စိတ်ကူးသည် လူ့စိတ်နှင့် ဆင်တူသည်။
ဒေတာများကို ကျွန်ုပ်တို့ အသေးစိပ်သိရှိနိုင်သလောက် အပိုင်းများခွဲထားသည်။ Decision Tree ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ target variable ၏ class ကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန်ဖြစ်သည်။ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို Decision Tree သုံးပြီး အလိုအလျောက် ကိုင်တွယ်နိုင်ပါသည်။
တစ်ချက်ရိုက်ချက် ကုဒ်ပြောင်းခြင်း၊ အရုပ်ပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် အခြားဒေတာ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း အဆင့်များအတွက် မလိုအပ်ပါ။ ၎င်းတွင် ဒေတာအသစ်ထည့်ရန် ခက်ခဲသောကြောင့် ၎င်းသည် တင်းကျပ်သည်။ အကယ်၍ သင့်တွင် ထပ်လောင်းတံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာကို ရရှိပါက၊ သင်သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးတွင် သစ်ပင်ကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်သင့်သည်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များသည် သွက်လက်သောပုံစံပြောင်းလဲမှုလိုအပ်သည့် မည်သည့်အက်ပ်အတွက်မဆို ရွေးချယ်မှုညံ့ဖျင်းပါသည်။
ပစ်မှတ်မပြောင်းလဲနိုင်သော အမျိုးအစားအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များကို အမျိုးအစားနှစ်မျိုး ခွဲခြားထားပါသည်။
- အမျိုးအစားကွဲကွဲပြားမှု- ပန်းတိုင်ကိန်းရှင်သည် အမျိုးအစားအလိုက် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်။
- Continuous Variable- ပန်းတိုင် variable သည် ဆက်တိုက်ဖြစ်နေသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်။
4. ကျပန်းသစ်တော
Random Forest Method သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်နှင့် ဆင်တူသော သစ်ပင်အခြေခံနည်းလမ်းလည်းဖြစ်သည်။
သစ်ပင်သစ်တော သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များစွာကို စီရင်ဆုံးဖြတ်ရန် ကျပန်းသစ်တောနည်းလမ်းဖြင့် အသုံးပြုသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များကို ကိုင်တွယ်သည့်အခါ၊ ကျပန်းသစ်တောနည်းလမ်းသည် ဆက်တိုက်ကိန်းရှင်များပါရှိသော ဒေတာအတွဲများဖြင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ကိုင်တွယ်စဉ်တွင် အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသည့်ကိန်းရှင်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
အစုအဖွဲ့တစ်ခု သို့မဟုတ် မော်ဒယ်များစွာကို ရောနှောခြင်းသည် ကျပန်းသစ်တောနည်းလမ်းက လုပ်ဆောင်သည့်အရာဖြစ်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို တစ်ခုတည်းထက် မော်ဒယ်အုပ်စုတစ်စုကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။
ခေတ်မီစက်သင်ကြားမှုစနစ်အများစုတွင်ပါဝင်သည့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာနှစ်ခုလုံးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့်စွမ်းရည်သည် ကျပန်းသစ်တော၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုဖြစ်သည်။
Ensemble မှ မတူညီသော နည်းဗျူဟာနှစ်ခုကို အသုံးပြုသည်-
- အိတ်ချခြင်း- ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲအတွက် ဒေတာပိုမိုထုတ်လုပ်ပါသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များတွင် ကွဲလွဲမှုကို လျှော့ချရန်၊ ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ပြီးဖြစ်သည်။
- မြှင့်တင်ခြင်းသည် အားနည်းသော သင်ယူသူများကို မော်ဒယ်များ ဆက်တိုက် တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် အားနည်းသော သင်ယူသူများနှင့် ခိုင်မာသော သင်ယူသူများကို ပေါင်းစည်းခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံး မော်ဒယ်ကို အမြင့်ဆုံး တိကျမှု ဖြစ်စေသည်။
5. Naive Bayes
Naive Bayes နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ဒွိစုံ (အတန်းအစား နှစ်တန်း) နှင့် အမျိုးအစားများစွာ ခွဲခြားခြင်းပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်းကို binary သို့မဟုတ် အမျိုးအစားထည့်သွင်းမှုတန်ဖိုးများကို အသုံးပြု၍ ရှင်းပြသောအခါ၊ ဆုပ်ကိုင်ရန် အရိုးရှင်းဆုံးဖြစ်သည်။ Naive Bayes အမျိုးအစားခွဲထွက်သူမှ ပြုလုပ်သော ယူဆချက်တစ်ခုမှာ class တစ်ခုတွင် အင်္ဂါရပ်တစ်ခု တည်ရှိနေခြင်းသည် အခြားအင်္ဂါရပ်များ ရှိနေခြင်းအပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိပါ။
အထက်ဖော်ပြပါ ပုံသေနည်းသည်-
- P(H) H ၏ ယူဆချက်သည် မှန်ကန်နိုင်ခြေရှိသည်။ ကြိုတင်ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဤကဲ့သို့ ရည်ညွှန်းသည်။
- P(E): အထောက်အထားများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေ
- P(E|H) : အယူအဆကို သက်သေအထောက်အထားများဖြင့် ထောက်ခံထားသော ဖြစ်နိုင်ခြေ။
- P(H|E) : သက်သေအထောက်အထား ပေးထားသော အယူအဆသည် မှန်ကန်ကြောင်း ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။
Naive Bayes အမျိုးအစားခွဲခြားမှုတစ်ခုသည် ရလဒ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင် အဆိုပါဂုဏ်ရည်တော်များတစ်ခုနှင့်တစ်ခုချိတ်ဆက်ထားလျှင်ပင် အဆိုပါဝိသေသလက္ခဏာတစ်ခုချင်းစီကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်ဖြစ်သည်။ Naive Bayesian မော်ဒယ်သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများအတွက် တည်ဆောက်ရန် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်မှုရှိသည်။
အခြေခံအားဖြင့် အရှုပ်ထွေးဆုံး အမျိုးအစားခွဲခြင်းနည်းပညာများထက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို သိရှိသည်။ ၎င်းသည် နည်းလမ်းတစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ Bayes သီအိုရီအပေါ်အခြေခံသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ စုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
6. K - အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်းများ
K-အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (kNN) နည်းပညာသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုရှိသော စက်သင်ယူမှု၏ အခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်က နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော အရာများကို အနီးနားတွင် တွေ့နိုင်သည်ဟု ယူဆသည်။
စိတ်တူကိုယ်တူ လူများစုဝေးခြင်းအဖြစ် မှတ်မိသည်။ kNN သည် အနီးကပ်၊ အနီးကပ် သို့မဟုတ် အကွာအဝေးကို အသုံးပြု၍ အခြားသော ဒေတာအချက်များကြားတွင် ဆင်တူသည့် အယူအဆကို အားသာချက်ဖြစ်စေသည်။ အနီးဆုံး အညွှန်းတပ်ထားသော မှတ်သားနိုင်သော ဒေတာအချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မမြင်ရသော ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ရန်အတွက် ဂရပ်တစ်ခုပေါ်ရှိ အမှတ်များကြား ပိုင်းခြားမှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် သင်္ချာနည်းကို အသုံးပြုသည်။
အနီးဆုံး နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော နေရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ရန် ဒေတာအချက်များကြား အကွာအဝေးကို သင်ဆုံးဖြတ်ရပါမည်။ ဤအတွက် Euclidean အကွာအဝေး၊ Hamming အကွာအဝေး၊ Manhattan အကွာအဝေးနှင့် Minkowski အကွာအဝေးကဲ့သို့သော အကွာအဝေးတိုင်းတာမှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ K ကို အနီးဆုံးအိမ်နီးနားချင်းနံပါတ်အဖြစ် လူသိများပြီး ၎င်းသည် မကြာခဏဆိုသလို ဂဏန်းများဖြစ်သည်။
KNN ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများတွင် အသုံးချနိုင်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများတွင် KNN ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ ခန့်မှန်းချက်သည် K-အလားတူဖြစ်ရပ်များ၏ ပျမ်းမျှ သို့မဟုတ် ပျမ်းမျှအပေါ်အခြေခံသည်။
KNN ပေါ်အခြေခံ၍ အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ ရလဒ်ကို K အလားတူဖြစ်ရပ်များကြားတွင် ကြိမ်နှုန်းအမြင့်ဆုံးဖြစ်သော အတန်းအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဖြစ်ရပ်တိုင်းသည် အခြေခံအားဖြင့် ၎င်းတို့၏အတန်းအတွက် မဲတစ်မဲကို ပေးကြပြီး ခန့်မှန်းချက်သည် မဲအများဆုံးရရှိသည့် အတန်းပိုင်ဖြစ်သည်။
7. K ဆိုသည်မှာ
၎င်းသည် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးသည့် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းအတွက် နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံများကို အချို့သောအစုအစည်းများမှ အရေအတွက်အလိုက် ခွဲခြားထားသည်—ကစထရိကို K လို့ခေါ်ဆိုပါ—အစုတစ်ခုစီ၏ဒေတာအချက်များသည် တစ်သားတည်းဖြစ်နေပြီး အခြားအစုအဝေးရှိများနှင့် ကွဲပြားသည့်ပုံစံဖြင့် ခွဲခြားထားသည်။
K ဆိုသည်မှာ အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းနည်းစနစ်-
- အစုအဝေးတစ်ခုစီအတွက်၊ K-အဓိပ္ပာယ် algorithm သည် k centroids သို့မဟုတ် အမှတ်များကို ရွေးချယ်သည်။
- အနီးဆုံး centroids သို့မဟုတ် K အစုအဝေးများဖြင့်၊ ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီသည် အစုအဝေးတစ်ခုအဖြစ် ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
- ယခု လက်ရှိရှိပြီးသား အစုအဝေးအဖွဲ့ဝင်များပေါ်မူတည်၍ centroid အသစ်များကို ထုတ်လုပ်ပါသည်။
- ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီအတွက် အနီးစပ်ဆုံးအကွာအဝေးကို ဤအပ်ဒိတ်လုပ်ထားသော centroid များကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်သည်။ အလယ်အလတ်များ မပြောင်းလဲမီအထိ၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်သည်။
၎င်းသည် ပိုမိုမြန်ဆန်၊ ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီး နားလည်သဘောပေါက်ရန် ပိုမိုရိုးရှင်းပါသည်။ ပြဿနာများရှိပါက k-means ၏ လိုက်လျောညီထွေမှုရှိသော ချိန်ညှိချက်များကို ရိုးရှင်းစေသည်။ ဒေတာအတွဲများကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ကွဲကွဲပြားပြား သို့မဟုတ် ကောင်းမွန်စွာ သီးခြားခွဲထားသည့်အခါ ရလဒ်များသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မှားယွင်းသောဒေတာ သို့မဟုတ် အစွန်းအထင်းများကို မစီမံနိုင်ပါ။
8. Vector စက်များကို ပံ့ပိုးပါ။
ဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲရန် SVM နည်းပညာကို အသုံးပြုသောအခါ၊ အကြမ်းထည်ဒေတာကို n-dimensional space တွင် အစက်များအဖြစ် ပြသသည် (သင်၌ရှိသော အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်မှာ n ဖြစ်သည်)။ အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီ၏တန်ဖိုးသည် သီးခြားသြဒီနိတ်တစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသောကြောင့် ဒေတာကို အလွယ်တကူ ခွဲခြားနိုင်သည်။
ဒေတာကို ပိုင်းခြား၍ ဂရပ်တစ်ခုပေါ်တွင် တင်ရန်၊ အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားခြင်းဟု ခေါ်သော လိုင်းများကို အသုံးပြုပါ။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီကို n-dimensional space တွင် အမှတ်တစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်ထားပြီး n သည် သင့်တွင်ရှိသော အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ဖြစ်ပြီး အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီ၏တန်ဖိုးသည် တိကျသောသြဒီနိတ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများကို ကွဲပြားစွာ အမျိုးအစားခွဲထားသော ဒေတာအုပ်စုနှစ်ခုသို့ ပိုင်းခြားထားသော မျဉ်းတစ်ကြောင်းကို ရှာဖွေပါမည်။ အုပ်စုနှစ်စုတစ်ခုစီရှိ အနီးဆုံးအမှတ်များမှ အကွာအဝေးသည် ဤမျဉ်းတစ်လျှောက်တွင် အဝေးဆုံးကွာဝေးမည်ဖြစ်သည်။
အနီးစပ်ဆုံးအချက်နှစ်ခုသည် အထက်နမူနာရှိမျဉ်းမှ အကွာအဝေးဆုံးဖြစ်သောကြောင့်၊ ဒေတာများကို အုပ်စုနှစ်ခုသို့ ကွဲပြားစွာ ပိုင်းခြားထားသောမျဉ်းသည် အလယ်မျဉ်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အမျိုးအစားခွဲသည် ဤလိုင်းဖြစ်သည်။
9. Dimensionality လျှော့ချရေး
အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေး ချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထည့်သွင်းမှု ကိန်းရှင်များ နည်းပါးသွားနိုင်သည်။ ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် သင်၏အင်္ဂါရပ်သတ်မှတ်မှု၏အရွယ်အစားကို ကျုံ့သွားစေသည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ သင့်ဒေတာအတွဲတွင် ကော်လံ 100 ရှိသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ကြပါစို့။ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းသည် ထိုပမာဏကို ကော်လံ 20 အထိ လျော့သွားပါမည်။
မော်ဒယ်သည် အလိုအလျောက် ပိုမိုခေတ်မီလာပြီး အင်္ဂါရပ်များ များပြားလာသည်နှင့်အမျှ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်ခြေ ပိုများသည်။ ပိုကြီးသောအတိုင်းအတာများတွင် ဒေတာဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကြီးဆုံးပြဿနာမှာ သင်၏ဒေတာတွင် ထူးခြားမှုများစွာပါဝင်လာသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်တတ်သည့် "အတိုင်းအတာ၏ကျိန်စာ" ဟုခေါ်သည်။
အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်ရန် အောက်ဖော်ပြပါ အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- သက်ဆိုင်ရာ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ရှာဖွေပြီး ရွေးချယ်ရန်၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုကို အသုံးပြုသည်။
- ရှိပြီးသား အင်္ဂါရပ်များကို အသုံးပြု၍ စွမ်းဆောင်နိုင်မှု အင်ဂျင်နီယာက အင်္ဂါရပ်အသစ်များကို ကိုယ်တိုင်ဖန်တီးပေးပါသည်။
ကောက်ချက်
ကြီးကြပ်မထားသော သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှု နှစ်မျိုးလုံး ဖြစ်နိုင်သည်။ သင့်ဒေတာများ ပေါများပြီး လေ့ကျင့်မှုအတွက် ကောင်းမွန်စွာ တဂ်လုပ်ထားပါက ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို ရွေးချယ်ပါ။
ကြီးမားသော ဒေတာအစုများသည် မကြာခဏ လုပ်ဆောင်ပြီး ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု သင့်တွင် အလွယ်တကူရရှိနိုင်သော အရွယ်အစားကြီးမားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုရှိပါက နည်းလမ်းများသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
အားဖြည့်သင်ယူမှု နှင့် နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှုသည် သင်လေ့လာခဲ့သည့် အကြောင်းအရာအချို့ဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လက္ခဏာများ၊ အသုံးပြုမှုများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များသည် ယခုအခါ သင့်အတွက် ရှင်းနေပါသည်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့၊ မင်းရဲ့ကိုယ်ပိုင်ဖန်တီးမှုဖြစ်လာတဲ့အခါ မတူညီတဲ့ ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတွေ၊ IDE နဲ့ ပလက်ဖောင်းတွေအတွက် ရွေးချယ်စရာတွေကို သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားခဲ့ပါတယ်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ.
သင်လုပ်ရမယ့်အရာက တစ်ခုချင်းစီကို စတင်လေ့လာပြီး အသုံးပြုဖို့ပါပဲ။ စက်သင်ယူမှု ချဉ်းကပ် ဘာသာရပ်သည် ကျယ်ဝန်းသော်လည်း၊ ၎င်း၏အနက်ကို အာရုံစိုက်ပါက မည်သည့်အကြောင်းအရာကိုမဆို နာရီအနည်းငယ်အတွင်း နားလည်နိုင်သည်။ ဘာသာရပ်တိုင်းသည် အခြားသူများနှင့် ရပ်တည်နေပါသည်။
တစ်ကြိမ်လျှင် ပြဿနာတစ်ခုအကြောင်း စဉ်းစားရမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို လေ့လာပါ၊ ၎င်းကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ၎င်းရှိ algorithm(များ) ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် သင်နှစ်သက်ရာဘာသာစကားကို အသုံးပြုရပါမည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave