မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
- 1. တိုက်တန်းနစ်
- 2. အိုင်ယာလန်ပန်း အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
- 3. ဘော်စတွန် အိမ်စျေးနှုန်း ခန့်မှန်းချက်
- 4. ဝိုင်အရည်အသွေး စမ်းသပ်ခြင်း။
- 5. စတော့ဈေးကွက် ခန့်မှန်းချက်
- 6. ရုပ်ရှင်ထောက်ခံစာ
- 7. အရည်အချင်းပြည့်မီမှု ခန့်မှန်းချက်ကို တင်ပါ။
- 8. Twitter ဒေတာကို အသုံးပြု၍ စိတ်သဘောထား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
- 9. အနာဂတ် အရောင်းခန့်မှန်းချက်
- 10. သတင်းအတု ထောက်လှမ်းခြင်း။
- 11. ကူပွန်များ ဝယ်ယူမှု ခန့်မှန်းချက်
- 12. ဖောက်သည်ချွေတာမှု ခန့်မှန်းချက်
- 13. Wallmart အရောင်းခန့်မှန်းချက်
- 14. Uber ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
- 15. Covid-19 လေ့လာဆန်းစစ်မှု
- ကောက်ချက်
Machine Learning သည် မြင့်မားသောအဆင့်တွင်တင်ပြထားသော သီးခြားအလုပ်တစ်ခုတွင် တဖြည်းဖြည်းတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ် သို့မဟုတ် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသိပညာပေးနည်းကို ရိုးရှင်းသောလေ့လာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် အခြားစက်သင်ယူခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများသည် လူကြိုက်များကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။
ML အလုပ်အကိုင်များသည် လူ့အလုပ်ကို ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်မှုရှိပြီး အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး အရည်အသွေးမြင့်ရလဒ်ကို အာမခံပါသည်။ ကမ္ဘာပေါ်တွင် လူသုံးအများဆုံး ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ဖြစ်သည့် Google ပင်လျှင် အသုံးပြုသည်။ စက်သင်ယူမှု.
အသုံးပြုသူ၏မေးမြန်းမှုအား ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ရလဒ်များအပေါ်အခြေခံ၍ ရလဒ်ကိုပြောင်းလဲခြင်းမှသည် မေးခွန်းနှင့်ဆက်စပ်၍ ခေတ်စားနေသောအကြောင်းအရာများနှင့် ကြော်ငြာများကိုပြသခြင်းအထိ၊ ရွေးချယ်စရာအမျိုးမျိုးရှိပါသည်။
ခံယူချက်နှင့် ကိုယ်တိုင်ပြုပြင်ခြင်း နှစ်မျိုးလုံးရှိသော နည်းပညာသည် အနာဂတ်တွင် မဝေးတော့ပါ။
စတင်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုသည် လက်ဆွဲပြီး ပရောဂျက်တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်စတင်ရန် စတင်သူများအတွက် ထိပ်တန်းစက်သင်ယူမှုပရောဂျက် 15 ခုစာရင်းကို စုစည်းထားပါသည်။
1. တိုက်တန်းနစ်
၎င်းသည် စက်သင်ယူခြင်းအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန် စိတ်ဝင်စားသူတိုင်းအတွက် အကြီးကျယ်ဆုံးနှင့် အပျော်ရဆုံး အလုပ်များထဲမှ တစ်ခုဟု သတ်မှတ်လေ့ရှိသည်။ တိုက်တန်းနစ်စိန်ခေါ်မှုသည် Kaggle ဒေတာသိပ္ပံပလပ်ဖောင်းနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်စေရန် နည်းလမ်းကောင်းတစ်ခုလည်းဖြစ်သည့် နာမည်ကျော် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တိုက်တန်းနစ် ဒေတာအတွဲသည် ကံကြမ္မာဆိုး သင်္ဘောနစ်မြုပ်မှုမှ ဒေတာအစစ်အမှန်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။
၎င်းတွင် လူ၏အသက်၊ လူမှုစီးပွားရေးအခြေအနေ၊ ကျား၊ မ၊ လေယာဉ်နံပါတ်၊ ထွက်ခွာမည့်ဆိပ်ကမ်းနှင့်၊ အရေးအကြီးဆုံးမှာ ၎င်းတို့ အသက်ရှင်ကျန်ရစ်သည်ဖြစ်စေ ကဲ့သို့သော အသေးစိတ်အချက်များ ပါဝင်ပါသည်။
K-Nearest Neighbor နည်းပညာနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင် အမျိုးအစားခွဲစက်သည် ဤပရောဂျက်အတွက် အကောင်းဆုံးရလဒ်များကို ထုတ်ပေးရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ အကယ်၍ သင်သည် သင်၏တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အမြန်စနေ၊ Machine Learning စွမ်းရည်များKaggle ရှိ ဤအရာသည် သင့်အတွက်ဖြစ်သည်။
2. အိုင်ယာလန်ပန်း အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
အစပြုသူများသည် မျက်ဝန်းပန်းအမျိုးအစားခွဲခြင်းပရောဂျက်ကိုနှစ်သက်ကြပြီး စက်သင်ယူမှုအသစ်ဖြစ်ပါက စတင်ရန် အကောင်းဆုံးနေရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပန်းပွင့်များနှင့် ပန်းပွင့်များ၏ အရှည်သည် အခြားမျိုးစိတ်များနှင့် မျက်ဝန်းပွင့်များကို ခွဲခြားပေးသည်။ ဤပရောဂျက်၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ပန်းပွင့်များကို ဗာဂျီးနီးယား၊ setosa နှင့် Versicolor ဟူ၍ သုံးမျိုးခွဲထားသည်။
အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ခန်းများအတွက်၊ ပရောဂျက်တွင် ကိန်းဂဏာန်းတန်ဖိုးများနှင့် ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံများကို လေ့လာရာတွင် သင်ယူသူများကို အထောက်အကူဖြစ်စေသည့် Iris ပန်းဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုထားသည်။ မျက်ဝန်းပန်းပွင့်ဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားချဲ့ရန်မလိုအပ်ဘဲ မှတ်ဉာဏ်တွင် သိမ်းဆည်းနိုင်သည့် သေးငယ်သောတစ်ခုဖြစ်သည်။
3. ဘော်စတွန်အိမ်စျေးနှုန်းခန့်မှန်း
နောက်တစ်ခုက နာမည်ကြီးတယ်။ စက်သင်ယူမှုတွင် အတွေ့အကြုံမရှိသေးသူများအတွက် ဒေတာအတွဲ ဘော်စတွန်အိမ်ရာဒေတာ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဘော့စတွန်ရပ်ကွက်အသီးသီးရှိ အိမ်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အသက်၊ အိမ်ခြံမြေအခွန်နှုန်း၊ မှုခင်းနှုန်းနှင့် အလုပ်ဌာနများနှင့် နီးစပ်မှုကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောစာရင်းအင်းများ ပါဝင်ပြီး ၎င်းတို့အားလုံးသည် အိမ်ရာစျေးနှုန်းများကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။
ဒေတာအတွဲသည် ရိုးရှင်းပြီး သေးငယ်သောကြောင့် အတွေ့အကြုံမရှိသေးသူများအတွက် စမ်းသပ်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။ ဘော့စတွန်ရှိ အိမ်ခြံမြေစျေးနှုန်းအပေါ် လွှမ်းမိုးနိုင်သည့် အကြောင်းရင်းများကို ရှာဖွေရန်၊ ဆုတ်ယုတ်မှုနည်းပညာများကို ဘောင်အမျိုးမျိုးတွင် အကြီးအကျယ်အသုံးပြုသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုနည်းပညာများကို လေ့ကျင့်ရန်နှင့် ၎င်းတို့မည်မျှ ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို အကဲဖြတ်ရန် နေရာကောင်းဖြစ်သည်။
4. ဝိုင်အရည်အသွေး စမ်းသပ်ခြင်း။
ဝိုင်သည် နှစ်ပေါင်းများစွာ အချဉ်ဖောက်ရန် လိုအပ်သော ပုံမှန်မဟုတ်သော အရက်ယမကာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ရှေးဟောင်းဝိုင်ပုလင်းသည် စျေးကြီးပြီး အရည်အသွေးမြင့်ဝိုင်ဖြစ်သည်။ စံပြဝိုင်ပုလင်းကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် ဝိုင်အရသာ အသိပညာ နှစ်ပေါင်းများစွာ လိုအပ်ပြီး ၎င်းသည် ထိထိရောက်ရောက် လွဲချော်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။
ဝိုင်အရည်အသွေးစမ်းသပ်မှုပရောဂျက်သည် အရက်ပမာဏ၊ ပုံသေအက်ဆစ်ဓာတ်၊ သိပ်သည်းဆ၊ pH နှင့် အခြားအချက်များကဲ့သို့သော ဇီဝဓာတုစမ်းသပ်မှုများကို အသုံးပြု၍ ဝိုင်များကို အကဲဖြတ်သည်။ ပရောဂျက်သည် ဝိုင်၏ အရည်အသွေး စံနှုန်းများနှင့် ပမာဏကိုလည်း ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် ဝိုင်ဝယ်ယူခြင်းသည် လေညင်းဖြစ်လာသည်။
5. စတော့ဈေးကွက် ခန့်မှန်းချက်
ဤအစီအစဉ်သည် သင်ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍတွင် အလုပ်လုပ်သည်ဖြစ်စေ မလုပ်ဆောင်သည်ဖြစ်စေ စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းပါသည်။ စတော့ရှယ်ယာဈေးကွက်ဒေတာကို ပညာရှင်များ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့လာကြပြီး အလယ်တန်း ၀င်ငွေ၏ရင်းမြစ်တစ်ခုအဖြစ်ပင်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦး၏ အချိန်စီးရီးဒေတာများကို လေ့လာစူးစမ်းနိုင်မှုသည်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ စတော့စျေးကွက်မှဒေတာသည်စတင်ရန်ကောင်းသောနေရာဖြစ်သည်။
ကြိုးပမ်းမှု၏ အနှစ်သာရမှာ စတော့ရှယ်ယာတစ်ခု၏ အနာဂတ်တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လက်ရှိဈေးကွက်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယခင်နှစ်များမှ စာရင်းအင်းများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ Kaggle သည် 50 ခုနှစ်ကတည်းက NIFTY-2000 အညွှန်းကိန်း အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခဲ့ပြီး လက်ရှိတွင် ၎င်းကို အပတ်စဉ် အပ်ဒိတ်လုပ်နေပါသည်။ ဇန်နဝါရီ 1၊ 2000 မှစတင်၍ ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်း 50 ကျော်အတွက် စတော့စျေးနှုန်းများပါရှိသည်။
6. ရုပ်ရှင်ထောက်ခံစာ
ဇာတ်ကားကောင်းတစ်ကားကို ကြည့်ပြီးနောက် မင်းမှာ ဒီလိုခံစားချက်မျိုးရှိခဲ့တာ သေချာပါတယ်။ အလားတူ ဇာတ်ကားများကို အလွန်အကျွံကြည့်ခြင်းဖြင့် သင့်အာရုံများကို လှုံ့ဆော်ရန် တွန်းအားကို ခံစားဖူးပါသလား။
Netflix ကဲ့သို့သော OTT ဝန်ဆောင်မှုများသည် ၎င်းတို့၏ အကြံပြုချက်စနစ်များကို သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သိပါသည်။ စက်သင်ယူမှုကျောင်းသားတစ်ဦးအနေဖြင့်၊ အဆိုပါ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်မှုများနှင့် သုံးသပ်ချက်များကို အခြေခံ၍ မည်သို့ပစ်မှတ်ထားသည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
Kaggle ရှိ IMDB ဒေတာသတ်မှတ်မှုသည် ရုပ်ရှင်ခေါင်းစဉ်၊ သုံးစွဲသူအဆင့်သတ်မှတ်ချက်၊ အမျိုးအစားနှင့် အခြားအချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အကြံပြုချက်ပုံစံများကို ကောက်ချက်ချနိုင်စေမည့် အပြည့်စုံဆုံးထဲမှတစ်ခုဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်။ Content-Based Filtering နှင့် Feature Engineering အကြောင်း လေ့လာရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။
7. အရည်အချင်းပြည့်မီမှု ခန့်မှန်းချက်ကို တင်ပါ။
ကမ္ဘာကြီးက ချေးငွေနဲ့ လည်ပတ်နေတယ်။ ဘဏ်များ၏ အဓိကအမြတ်အစွန်းသည် ချေးငွေအပေါ် အတိုးမှ လာသည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အခြေခံစီးပွားရေးလုပ်ငန်းဖြစ်သည်။
တစ်ဦးချင်း သို့မဟုတ် လူအုပ်စုများသည် အနာဂတ်တွင် တန်ဖိုးတက်လာစေရန် မျှော်လင့်ချက်ဖြင့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် ငွေရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းဖြင့်သာ စီးပွားရေးကို ချဲ့ထွင်နိုင်သည်။ ဤသဘောသဘာဝ၏အန္တရာယ်များကိုခံနိုင်ရည်ရှိရန်နှင့်အချို့သောလောကီပျော်ရွင်မှုများတွင်ပါ ၀ င်ရန်ချေးငွေကိုရှာဖွေရန် တစ်ခါတစ်ရံတွင်အရေးကြီးသည်။
ချေးငွေကို လက်ခံခြင်းမပြုမီ၊ ဘဏ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် လိုက်နာရန် တင်းကျပ်သော လုပ်ငန်းစဉ်များ ရှိကြပါသည်။ ချေးငွေများသည် လူများစွာ၏ဘဝအတွက် အရေးပါသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် တစ်စုံတစ်ဦးလျှောက်ထားသည့်ချေးငွေအတွက် အရည်အချင်းပြည့်မီမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းသည် အလွန်အကျိုးရှိမည်ဖြစ်ပြီး ချေးငွေလက်ခံခြင်း သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်ခြင်းထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အစီအစဉ်ဆွဲနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
8. Twitter ဒေတာကို အသုံးပြု၍ စိတ်ခံစားမှု ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း။
ကျေးဇူးတင်ပါတယ် ဆိုရှယ်မီဒီယာကွန်ယက်များ Twitter၊ Facebook နှင့် Reddit တို့ကဲ့သို့ ထင်မြင်ယူဆချက်များနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် သိသိသာသာ လွယ်ကူလာပါသည်။ အဖြစ်အပျက်များ၊ လူများ၊ အားကစားနှင့် အခြားအကြောင်းအရာများအပေါ် ထင်မြင်ယူဆချက်များကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ နိုင်ငံရေးလှုံ့ဆော်မှုများနှင့် Amazon ထုတ်ကုန်အကဲဖြတ်ခြင်းအပါအဝင် ဆက်တင်အမျိုးမျိုးတွင် ထင်မြင်ချက်မိုင်းတွင်းနှင့်ပတ်သက်သည့် စက်သင်ယူမှုအစပြုမှုများကို အသုံးချလျက်ရှိသည်။
ဤပရောဂျက်သည် သင်၏အစုစုတွင် အံ့သြဖွယ်ဖြစ်လိမ့်မည်။ စိတ်ခံစားမှုရှာဖွေခြင်းနှင့် ရှုထောင့်အခြေခံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက်၊ ပံ့ပိုးမှု vector စက်များ၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနိုင်သည် (အချက်အလက်နှင့် ထင်မြင်ယူဆချက်များကို ရှာဖွေခြင်း)။
9. အနာဂတ် အရောင်းခန့်မှန်းချက်
B2C လုပ်ငန်းကြီးများနှင့် ကုန်သည်များသည် ၎င်းတို့၏စာရင်းတွင် ထုတ်ကုန်တစ်ခုစီကို မည်မျှရောင်းချမည်ကို သိလိုကြသည်။ အရောင်းခန့်မှန်းချက်သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပိုင်ရှင်များကို ဝယ်လိုအားများသောပစ္စည်းများကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ တိကျသော အရောင်းခန့်မှန်းချက်သည် အနာဂတ်ဘတ်ဂျက်များအပေါ် တိုးမြင့်အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုလည်း ဆုံးဖြတ်စေပြီး ဆုံးရှုံးမှုကို သိသိသာသာ လျော့ကျစေမည်ဖြစ်သည်။
Walmart၊ IKEA၊ Big Basket နှင့် Big Bazaar ကဲ့သို့သော လက်လီရောင်းချသူများသည် ထုတ်ကုန်ဝယ်လိုအားကို ခန့်မှန်းရန် အရောင်းခန့်မှန်းချက်ကို အသုံးပြုသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ML ပရောဂျက်များကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို သန့်စင်စေခြင်းဆိုင်ရာ နည်းပညာအမျိုးမျိုးကို သင်ရင်းနှီးထားရပါမည်။ ထို့အပြင်၊ အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းသော linear regression ကို ကောင်းစွာဆုပ်ကိုင်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဤအလုပ်မျိုးများအတွက် Dora၊ Scrubadub၊ Pandas၊ NumPy နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ စာကြည့်တိုက်များကို သင်အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။
10 ။ သတင်းအတု ထောက်လှမ်းခြင်း။
၎င်းသည် ကျောင်းသားကလေးများအတွက် ရည်ရွယ်သည့် နောက်ဆုံးပေါ် စက်သင်ယူမှု ကြိုးပမ်းမှုဖြစ်သည်။ သတင်းအတုများသည် အားလုံးသိကြသည့်အတိုင်း တောမီးကဲ့သို့ ပျံ့နှံ့နေသည်။ လူတစ်ဦးချင်းချိတ်ဆက်ခြင်းမှ နေ့စဉ်သတင်းဖတ်ခြင်းအထိ လူမှုမီဒီယာတွင် အရာအားလုံးရရှိနိုင်သည်။
ထို့ကြောင့် ယနေ့ခေတ်တွင် သတင်းမှားများကို ဖော်ထုတ်ရန် ခက်ခဲလာသည်။ Facebook နှင့် Twitter ကဲ့သို့သော လူမှုမီဒီယာကွန်ရက်ကြီးများတွင် ပို့စ်များနှင့် ဖိဒ်များတွင် သတင်းအတုများကို ရှာဖွေရန် algorithms ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည်။
သတင်းမှားများကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ ဤ ML ပရောဂျက်အမျိုးအစားသည် NLP ချဉ်းကပ်မှုများနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ (PassiveAggressiveClassifier သို့မဟုတ် Naive Bayes အမျိုးအစားခွဲခြင်း) ကို စေ့စေ့စပ်စပ်နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။
11 ။ ကူပွန်ဝယ်ယူမှု ခန့်မှန်းချက်
ဖောက်သည်များသည် 2020 ခုနှစ်တွင် ကိုရိုနာဗိုင်းရပ်ကမ္ဘာကို တိုက်ခိုက်လာသောအခါတွင် အွန်လိုင်းဝယ်ယူမှုများကို ပိုမိုစဉ်းစားလာကြသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် စျေးဝယ်စင်တာများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းကို အွန်လိုင်းပြောင်းရန် အတင်းအကျပ်ခိုင်းစေခဲ့သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ ဝယ်ယူသူများသည် စတိုးဆိုင်များတွင်ရှိသကဲ့သို့ ကောင်းမွန်သောကမ်းလှမ်းမှုများကို ရှာဖွေနေဆဲဖြစ်ပြီး အလွန်ခြွေတာသောကူပွန်များကို ပိုမိုရှာဖွေလျက်ရှိသည်။ ထိုသို့သောဖောက်သည်များအတွက် ကူပွန်များဖန်တီးရန် ရည်ရွယ်ထားသော ဝဘ်ဆိုဒ်များပင် ရှိပါသည်။ ဒေတာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် စက်သင်ယူမှုတွင် ဒေတာတူးဖော်ခြင်း၊ ဘားဂရပ်များ၊ အဝိုင်းပုံဇယားများနှင့် ဟီစတိုဂရမ်များ ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ဤပရောဂျက်နှင့်အတူ အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်လေ့လာနိုင်ပါသည်။
ခန့်မှန်းချက်များကိုဖန်တီးရန်အတွက် NA တန်ဖိုးများနှင့် variable များ၏ cosine ဆင်တူမှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် ဒေတာ imputation ချဉ်းကပ်မှုများကိုလည်း ကြည့်ရှုနိုင်သည်။
12 ။ ဖောက်သည် အလှည့်ကျ ခန့်မှန်းချက်
စားသုံးသူများသည် ကုမ္ပဏီ၏ အရေးအကြီးဆုံး ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့နှင့် ဝင်ငွေတိုးစေရန်နှင့် ရေရှည်အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ချိတ်ဆက်မှုများ တည်ဆောက်ရန် ရည်ရွယ်သည့် မည်သည့်လုပ်ငန်းအတွက်မဆို ၎င်းတို့ကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဖောက်သည်အသစ်ကိုရယူခြင်း၏ကုန်ကျစရိတ်သည် ရှိပြီးသားတစ်ခုအား ထိန်းထားရန်ကုန်ကျစရိတ်ထက် ငါးဆပိုမိုမြင့်မားသည်။ ဖောက်သည် ကောက်ချက်ချခြင်း/ ဆွဲဆောင်ခြင်း သည် ဖောက်သည်များ သို့မဟုတ် စာရင်းသွင်းသူများသည် ဝန်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် ကုမ္ပဏီတစ်ခုနှင့် စီးပွားရေးမလုပ်တော့သည့် လူသိများသော စီးပွားရေးပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် အခကြေးငွေပေးချေသော ဖောက်သည်ဖြစ်တော့မည်မဟုတ်ပါ။ ဖောက်သည်သည် ကုမ္ပဏီနှင့် နောက်ဆုံးအကြိမ် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံပြီးသည့်အချိန်ကတည်းက သတ်မှတ်ထားသော အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဖောက်သည်တစ်ဦးကို လှည့်စားသည်ဟု မှတ်ယူသည်။ ဖောက်သည်တစ်ဦးသည် ဖောက်သည်ချမည်ဆိုသည်ကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်းအပြင် ဖောက်သည်ထိန်းသိမ်းခြင်းအတွက် ရည်ရွယ်သည့် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို လျင်မြန်စွာ ပေးဆောင်ခြင်းသည် အလှည့်အပြောင်းကို လျှော့ချရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးနှောက်များသည် သန်းပေါင်းများစွာသော ဖောက်သည်များအတွက် ဖောက်သည်များ လည်ပတ်မှုကို မျှော်မှန်းနိုင်စွမ်းမရှိပေ။ ဒီနေရာမှာ machine learning က ကူညီပေးနိုင်ပါတယ်။
13 ။ Wallmart အရောင်းခန့်မှန်းချက်
စက်သင်ယူခြင်း၏ အထင်ရှားဆုံးအသုံးချပလီကေးရှင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ အရောင်းအ၀ယ်ခန့်မှန်းခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ထုတ်ကုန်ရောင်းချမှုအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုနှင့် အနာဂတ်ရောင်းချမှုပမာဏကို မျှော်မှန်းနိုင်သည့် လက္ခဏာရပ်များ ပါဝင်သည့် အရောင်းခန့်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။
တည်နေရာ 45 ခုမှ အရောင်းဒေတာများပါရှိသော Walmart dataset ကို ဤစက်သင်ယူမှုလေ့လာမှုတွင် အသုံးပြုပါသည်။ စတိုးဆိုင်တစ်ခုစီ၊ အမျိုးအစားအလိုက်၊ အပတ်စဉ်အလိုက် ရောင်းချမှုများကို ဒေတာအတွဲတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ ဤစက်သင်ယူမှုပရောဂျက်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ထွက်ပေါက်တစ်ခုစီရှိ ဌာနတစ်ခုစီအတွက် အရောင်းအ၀ယ်ကို မျှော်မှန်းရန်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ချန်နယ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် စာရင်းဇယားရေးဆွဲခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။
ရောင်းချမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပြီး ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည့် ရွေးချယ်ထားသော အမှတ်အသားပြုပွဲများ ပါဝင်သောကြောင့် Walmart ဒေတာအတွဲနှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ခက်ခဲပါသည်။
14 ။ Uber ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
၎င်းတို့၏အက်ပ်များတွင် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် လူကြိုက်များသောစီးနင်းမှုမျှဝေခြင်းဝန်ဆောင်မှုသည် နောက်ကျကျန်နေတော့မည်မဟုတ်ပါ။ နှစ်စဉ်နှစ်တိုင်း ခရီးစဉ်ပေါင်း ဘီလီယံပေါင်းများစွာကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပြီး ခရီးသည်များကို နေ့ရောညပါ အချိန်မရွေး သွားလာခွင့်ပြုသည်။
၎င်းတွင် ဤမျှကြီးမားသော ဖောက်သည်အခြေခံရှိသောကြောင့်၊ စားသုံးသူများ၏ မကျေနပ်ချက်များကို တတ်နိုင်သမျှအမြန်ဆုံးဖြေရှင်းရန် ထူးခြားသောဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို လိုအပ်ပါသည်။
Uber တွင် ဖောက်သည်များ၏ ခရီးစဉ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ပြသရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် သန်းနှင့်ချီသော ထုတ်ယူမှုများ၏ ဒေတာအစုတစ်ခု ရှိပြီး ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံများကို ထိုးထွင်းသိမြင်ကာ ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်။
15 ။ Covid-19 သုံးသပ်ချက်
COVID-19 သည် ယနေ့ခေတ်တွင် ကမ္ဘာကို ပြန့်နှံ့သွားသည်သာမက ကပ်ရောဂါတစ်ခု၏ သဘောအရသာဖြစ်သည်။ ဆေးပညာရှင်များသည် ထိရောက်သော ကာကွယ်ဆေးများ ထုတ်လုပ်ရန်နှင့် ကမ္ဘာကို ကာကွယ်ဆေးထိုးရန် အာရုံစိုက်နေချိန်တွင်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ မဝေးပါဘူး။
အမှုတွဲအသစ်များ၊ နေ့စဥ်တက်ကြွသောရေတွက်မှု၊ သေဆုံးမှုများနှင့် စမ်းသပ်မှုစာရင်းဇယားအားလုံးကို လူသိရှင်ကြား ထုတ်ပြန်ထားသည်။ ယခင်ရာစုနှစ်အတွင်း SARS ဖြစ်ပွားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ နေ့စဉ်နေ့တိုင်း ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်သည်။ ယင်းအတွက်၊ သင်သည် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး vector စက်အခြေပြု ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
အကျဉ်းချုပ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Machine Learning ပရိုဂရမ်ကို စမ်းသပ်ရာတွင် သင့်အား အထောက်အကူပြုမည့် ထိပ်တန်း ML ပရောဂျက်အချို့ကို ဆွေးနွေးခဲ့ပြီး ၎င်း၏စိတ်ကူးများနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ဆုပ်ကိုင်ထားသည်။ Machine Learning ပေါင်းစပ်နည်းကို သိရှိခြင်းသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တိုင်းတွင် နည်းပညာများလွှမ်းမိုးလာသောကြောင့် သင့်လုပ်ငန်းခွင်တွင် တိုးတက်အောင်မြင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
Machine Learning ကို လေ့လာနေစဉ်တွင် သင့်အယူအဆများကို လေ့ကျင့်ပြီး သင်၏ algorithms အားလုံးကို ရေးသားရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။ သင်ယူနေစဉ် algorithms ရေးခြင်းသည် ပရောဂျက်တစ်ခုလုပ်ဆောင်ခြင်းထက် ပိုအရေးကြီးပြီး ဘာသာရပ်များကို ကောင်းစွာနားလည်ခြင်းအတွက် အားသာချက်တစ်ခုလည်း ပေးပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave