မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
- 1. စက်သင်ယူမှု၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုတို့ကြား ခြားနားချက်များကို ရှင်းပြပါ။
- 2. ကျေးဇူးပြု၍ စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားများကို ဖော်ပြပါ။
- 3. ဘက်လိုက်မှု နှင့် ကွဲလွဲမှု အပေးအယူသည် အဘယ်နည်း။
- 4. Machine learning algorithms များသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာသည်။ ပေးထားသော ဒေတာအစုံကို အသုံးပြုရန် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
- 5. ကွဲလွဲမှုနှင့်ဆက်စပ်မှု မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
- 6. စက်သင်ယူမှုတွင်၊ အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းဟူသည် အဘယ်အရာကို ဆိုလိုသနည်း။
- 7. သင်နှစ်သက်သော စက်သင်ယူမှု algorithm သည် အဘယ်နည်း။
- 8. စက်သင်ယူမှုတွင် တစ်ပြေးညီဆုတ်ယုတ်မှု- ၎င်းသည် အဘယ်နည်း။
- 9. KNN နှင့် k-ဆိုလိုသည်များ အစုလိုက်အပြုံလိုက် ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြပါ။
- 10. "ရွေးချယ်မှုဘက်လိုက်မှု" သည် သင့်အတွက် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- 11. Bayes' Theorem အတိအကျကဘာလဲ။
- 12. Machine Learning Model တစ်ခုတွင် 'လေ့ကျင့်ရေး သတ်မှတ်' နှင့် 'စမ်းသပ်မှု သတ်မှတ်' ဟူသည် အဘယ်နည်း။
- 13. Machine Learning တွင် Hypothesis ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- ၁၄။ စက်သင်ယူမှု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်းဟူသည် အဘယ်အရာကိုဆိုလိုသနည်း၊ ၎င်းကို မည်သို့တားဆီးနိုင်သနည်း။
- 15. Naive Bayes အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းများသည် အဘယ်နည်း။
- 16. Cost Functions နှင့် Loss Functions များက ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- 17. မျိုးဆက်သစ်စံနမူနာကို ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်ပုံစံနှင့် အဘယ်အရာက ကွဲပြားသနည်း။
- 18. Type I နှင့် Type II အမှားအယွင်းများကြား ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြပါ။
- 19. Machine Learning တွင် Ensemble learning technique သည် အဘယ်နည်း။
- 20. အတိအကျ parametric မော်ဒယ်များကား အဘယ်နည်း။ ဥပမာတစ်ခုပေးပါ။
- 21. ပူးပေါင်းစီစစ်ခြင်းကို ဖော်ပြပါ။ အကြောင်းအရာအခြေခံ စစ်ထုတ်ခြင်းအပြင်?
- 22. Time စီးရီးက ဘာကို အတိအကျ ဆိုလိုတာလဲ။
- 23. Gradient Boosting နှင့် Random Forest algorithms အကြား ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြပါ။
- 24. အဘယ်ကြောင့် စိတ်ရှုပ်ထွေးမှု မက်ထရစ်ကို လိုအပ်သနည်း။ အဲဒါဘာလဲ?
- 25. နိယာမအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုတာဘာလဲ။
- 26. အစိတ်အပိုင်းလည်ပတ်မှုသည် PCA (အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု) အတွက် အဘယ်ကြောင့် အလွန်အရေးကြီးသနည်း။
- ၂၇။ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
- ၂၈။ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
- ၂၉။ “ကွဲလွဲမှုငွေကြေးဖောင်းပွမှုအချက်” အတိအကျက ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- 30. လေ့ကျင့်ရေးအစုံ၏ အရွယ်အစားပေါ်မူတည်၍ အမျိုးအစားခွဲမည်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရွေးချယ်သနည်း။
- 31. စက်သင်ယူမှုတွင် မည်သည့် algorithm ကို "ပျင်းရိတတ်သူ" ဟုရည်ညွှန်းပြီး အဘယ်ကြောင့်နည်း။
- 32. ROC Curve နှင့် AUC တို့သည် အဘယ်နည်း။
- 33. ဟိုက်ပါပါရာမီတာများသည် အဘယ်နည်း။ မော်ဒယ်ဘောင်ဘောင်များမှ ၎င်းတို့ကို အဘယ်အရာက ထူးခြားစေသနည်း။
- 34. F1 ရမှတ်၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် တိကျမှုဟူသည် အဘယ်နည်း။
- ၃၅။ အတိအကျ အပြန်အလှန်အတည်ပြုခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- 36. သင့်မော်ဒယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောကွဲလွဲမှုရှိကြောင်း သင်တွေ့ရှိခဲ့သည်ဆိုပါစို့။ သင့်ထင်မြင်ယူဆချက်တွင် မည်သည့် algorithm သည် ဤအခြေအနေကိုကိုင်တွယ်ရန် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သနည်း။
- ၃၇။ Ridge regression ကို Lasso regression နှင့် အဘယ်အရာ ခွဲခြားနိုင်သနည်း။
- 38. ဘယ်ဟာ ပိုအရေးကြီးလဲ- မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် သို့မဟုတ် မော်ဒယ်တိကျမှု။ ဘယ်ဟာက ဘာကြောင့် သဘောကျမှာလဲ။
- 39. မညီမျှမှုများရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို သင်မည်သို့စီမံခန့်ခွဲမည်နည်း။
- ၄၀။ မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် အိတ်ထုတ်ခြင်းကြားကို သင် မည်သို့ခွဲခြားနိုင်သနည်း။
- 41. inductive နှင့် deductive learning အကြား ခြားနားချက်များကို ရှင်းပြပါ။
- ကောက်ချက်
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် လူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် သတင်းအချက်အလက်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုများရရှိနိုင်မှု တိုးမြင့်လာစေရန်အတွက် ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကို အသုံးချလျက်ရှိသည်။
ဤနည်းပညာများကို ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ လက်လီ၊ ကုန်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အပါအဝင် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးမှ လက်ခံကျင့်သုံးလျက်ရှိသည်။
AI ကိုအသုံးပြုရန် အလိုအပ်ဆုံးသော အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အခန်းကဏ္ဍများထဲမှတစ်ခုမှာ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ ဉာဏ်ရည်တုအင်ဂျင်နီယာများ၊ စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒေတာလေ့လာသုံးသပ်သူများအတွက် ဖြစ်သည်။
ဤပို့စ်သည် သင့်အား အကြောင်းအမျိုးမျိုးဖြင့် ပို့ဆောင်ပေးလိမ့်မည်။ စက်သင်ယူမှု အင်တာဗျူးမေးခွန်းများသည် အခြေခံမှစပြီး ရှုပ်ထွေးသည့်မေးခွန်းများအတွက် သင့်အား စံပြအလုပ်ရှာဖွေနေချိန်တွင် မေးနိုင်သည့်မေးခွန်းများအတွက် အသင့်ဖြစ်ရန် ကူညီပေးသည်။
1. စက်သင်ယူမှု၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုတို့ကြား ခြားနားချက်များကို ရှင်းပြပါ။
Artificial Intelligence သည် ယုတ္တိဗေဒနှင့် စည်းမျဉ်းများဖြင့် လူသားကဲ့သို့ ဉာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေးကို အသုံးပြု၍ ကွန်ပျူတာစနစ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းမျိုးစုံကို အသုံးပြုထားသည်။
Machine Learning သည် ကိန်းဂဏန်းမျိုးစုံနှင့် Deep Learning ချဉ်းကပ်နည်းများကို အသုံးပြု၍ စက်များသည် ၎င်းတို့၏ယခင်စွမ်းဆောင်ရည်များမှ သင်ယူနိုင်စေရန်နှင့် လူသား၏ကြီးကြပ်မှုမပါဘဲ အချို့သောအလုပ်များကို ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပိုမိုကျွမ်းကျင်လာစေသည်။
Deep Learning သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အား သူ့ဘာသာသူ သင်ယူနိုင်ပြီး အသံနှင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ စုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းတို့၏ အလွှာပေါင်းစုံကို ဖော်ထုတ်ပေးသော စနစ်များ အာရုံကြောကွန်ရက်များ သင်ယူခြင်းအတွက် ဒေတာပမာဏများစွာကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သည်။
2. ကျေးဇူးပြု၍ စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားများကို ဖော်ပြပါ။
Machine Learning သည် ကျယ်ပြန့်သော အမျိုးအစားသုံးမျိုးဖြင့် တည်ရှိသည်-
- ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူခြင်း- ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းတပ်ထားသော သို့မဟုတ် သမိုင်းအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် စီရင်ချက်များကို ဖန်တီးသည်။ ၎င်းတို့၏ အဓိပ္ပါယ်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် တဂ်ထိုးခြင်း သို့မဟုတ် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာအဖြစ် ရည်ညွှန်းသည်။
- ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်း- ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုအတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာ မရှိပါ။ ဝင်လာသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ပုံစံများ၊ ထူးဆန်းမှုများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
- အားဖြည့်သင်ယူခြင်း- မော်ဒယ်လုပ်နိုင်ပါတယ်။ အားဖြည့်အားသုံးပြီး လေ့လာပါ။ သင်ယူမှုနှင့် ၎င်း၏ယခင်အပြုအမူအတွက် ရရှိသောဆုလာဘ်များ။
3. ဘက်လိုက်မှု နှင့် ကွဲလွဲမှု အပေးအယူသည် အဘယ်နည်း။
Overfitting သည် အချက်အလက်နှင့် ကိုက်ညီသည့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အတိုင်းအတာဖြစ်သည့် ဘက်လိုက်မှု၏ ရလဒ်ဖြစ်သည်။ ဘက်လိုက်မှုသည် သင့်တွင် မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် ရိုးရှင်းလွန်းသော ယူဆချက်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု algorithm ကို.
ကွဲလွဲမှု ဆိုသည်မှာ သင်၏ ML အယ်လဂိုရီသမ်တွင် ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အမှားများကို ရည်ညွှန်းသည်၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ကွဲလွဲမှုများစွာကို အာရုံခံနိုင်စွမ်းကို ထုတ်ပေးသည်။
Variance သည် သွင်းအားစုများပေါ် မူတည်၍ မော်ဒယ်တစ်ခု မည်မျှ ကွဲပြားသည်။
တစ်နည်းဆိုရသော် အခြေခံမော်ဒယ်များသည် အလွန်အမင်း ဘက်လိုက်သော်လည်း တည်ငြိမ်သည် (နိမ့်သောကွဲလွဲမှု) ဖြစ်သည်။ Overfitting သည် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များအတွက် ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း မော်ဒယ်၏အဖြစ်မှန် (ဘက်လိုက်မှုနည်း) ကို ဖမ်းယူထားနိုင်သော်လည်း၊
မြင့်မားသော ကွဲလွဲမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှု မြင့်မားမှု နှစ်မျိုးလုံးကို တားဆီးရန်အတွက် အကောင်းဆုံး အမှားအယွင်းကို လျှော့ချရန်အတွက် ဘက်လိုက်မှုနှင့် ကွဲလွဲမှုကြား အပေးအယူတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။
4. Machine learning algorithms များသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာသည်။ ပေးထားသော ဒေတာအစုံကို အသုံးပြုရန် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
အသုံးပြုသင့်သော စက်သင်ယူမှုနည်းပညာသည် သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွင်းရှိ ဒေတာအမျိုးအစားပေါ်တွင်သာ မူတည်ပါသည်။
ဒေတာသည် linear ဖြစ်သောအခါ၊ linear regression ကိုအသုံးပြုသည်။ ဒေတာသည် မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်ဟု ညွှန်ပြပါက အိတ်ထည့်ခြင်းနည်းလမ်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။ ဒေတာကို စီးပွားဖြစ်ရည်ရွယ်ချက်အတွက် အကဲဖြတ်ရန် သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရပါက ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ သို့မဟုတ် SVM ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဒေတာအစုံတွင် ဓာတ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် အသံများပါ၀င်ပါက အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် တိကျသောအဖြေတစ်ခုရရှိရန် အသုံးဝင်ပါသည်။
သီးခြားအခြေအနေတစ်ခုအတွက် algorithm ရွေးချယ်မှု သို့မဟုတ် ဒေတာစုဆောင်းမှုကို အတိုင်းအတာတစ်ခုတည်းဖြင့် ပြုလုပ်၍မရပါ။
အကောင်းဆုံး အံဝင်ခွင်ကျနည်းလမ်းကို ဖော်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စူးစမ်းလေ့လာရေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (EDA) ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာကို ဦးစွာစစ်ဆေးပြီး ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုခြင်း၏ပန်းတိုင်ကို နားလည်သဘောပေါက်ရပါမည်။
5. ကွဲလွဲမှုနှင့်ဆက်စပ်မှု မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
Covariance သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုအား တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ချိတ်ဆက်ပုံနှင့် အခြားတစ်ခု၏ပြောင်းလဲမှုများကို တုံ့ပြန်ရာတွင် မည်သို့ပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို အကဲဖြတ်သည်။
ရလဒ်သည် အပြုသဘောဆောင်ပါက၊ ၎င်းသည် အခြားအခြေအနေများအားလုံးကို အမြဲမပြတ်ရှိနေသည်ဟု ယူဆပါက အခြေခံကိန်းရှင်တွင် အတိုး သို့မဟုတ် လျော့ကျခြင်းဖြင့် ကိန်းရှင်များကြား တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်မှုရှိကြောင်း ညွှန်ပြသည်။
Correlation သည် ကျပန်း ကိန်းရှင် နှစ်ခုကြား ချိတ်ဆက်မှုကို တိုင်းတာပြီး ကွဲပြားသော တန်ဖိုး သုံးခုသာ ရှိသည်- 1၊ 0 နှင့် -1။
6. စက်သင်ယူမှုတွင်၊ အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းဟူသည် အဘယ်အရာကို ဆိုလိုသနည်း။
ဒေတာအချက်များ စုစည်းထားသော ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းဟုခေါ်သည်။ ဒေတာအချက်များစုစည်းမှုဖြင့်၊ အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာကို အသုံးချနိုင်သည်။
ဤနည်းဗျူဟာကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်ချက်များအလိုက် ဒေတာအချက်များအားလုံးကို အုပ်စုဖွဲ့နိုင်သည်။
တူညီသောအမျိုးအစားသို့ ကျရောက်သော ဒေတာအမှတ်များ၏ အင်္ဂါရပ်များနှင့် အရည်အသွေးများသည် တူညီသော်လည်း သီးခြားအုပ်စုများတွင် ကျရောက်သည့် ဒေတာအချက်များသည် ကွဲပြားသည်။
ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
7. သင်နှစ်သက်သော စက်သင်ယူမှု algorithm သည် အဘယ်နည်း။
ဤမေးခွန်းတွင် သင်၏နှစ်သက်မှုများနှင့် ထူးခြားသောစွမ်းရည်များကို ပြသနိုင်သည့်အပြင် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများစွာကို ပြည့်စုံစွာသိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဤသည်မှာ စဉ်းစားရန် သာမန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်အချို့ ဖြစ်သည်-
- linear ဆုတ်ယုတ်
- ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှု
- Naive Bayes ဖြစ်သည်
- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ
- K ကိုဆိုလိုသည်
- ကျပန်း သစ်တော အယ်ဂိုရီသမ်
- K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း (KNN)
8. စက်သင်ယူမှုတွင် တစ်ပြေးညီဆုတ်ယုတ်မှု- ၎င်းသည် အဘယ်နည်း။
ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် မျဉ်းကြောင်းအတိုင်း ဆုတ်ယုတ်မှုဖြစ်သည်။
အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များနှင့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြား မျဉ်းကြောင်းဆက်နွယ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းအား ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုတွင် အသုံးပြုသည်။
Linear regression ၏ ညီမျှခြင်းမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် ။
Y = A + BX
ဘယ်မှာ:
- ထည့်သွင်းမှု သို့မဟုတ် သီးခြားကိန်းရှင်ကို X ဟုခေါ်သည်။
- မှီခိုမှု သို့မဟုတ် အထွက် ကိန်းရှင်သည် Y ဖြစ်သည်။
- X ၏ coefficient သည် b ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ ကြားဖြတ်သည် a ဖြစ်သည်။
9. KNN နှင့် k-ဆိုလိုသည်များ အစုလိုက်အပြုံလိုက် ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြပါ။
အဓိကခြားနားချက်မှာ KNN (အမျိုးအစားခွဲခြားနည်း၊ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု) သည် k-အဓိပ္ပာယ်မရှိသော်လည်း (အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှု) လိုအပ်နေပါသည်။
K-Nearest Neighbors ကို အသုံးပြု၍ အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာကို တံဆိပ်မတပ်ထားသော အမှတ်အဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။ K-ဆိုလိုသည်မှာ အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းတွင် အညွှန်းမပါသော အမှတ်များ အုပ်စုဖွဲ့နည်းကို လေ့လာရန် အမှတ်များကြားမှ ပျမ်းမျှအကွာအဝေးကို အသုံးပြုသည်။
10. "ရွေးချယ်မှုဘက်လိုက်မှု" သည် သင့်အတွက် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏နမူနာအဆင့်တွင် ဘက်လိုက်မှုသည် စာရင်းအင်းမမှန်ကန်မှုကြောင့်ဖြစ်သည်။
တိကျမှုမရှိခြင်းကြောင့် နမူနာအုပ်စုတစ်စုကို အခြားအုပ်စုများထက် မကြာခဏရွေးချယ်သည်။
ရွေးချယ်မှုဘက်လိုက်မှုကို အသိအမှတ်မပြုပါက၊ မှားယွင်းသော ကောက်ချက်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။
11. Bayes' Theorem အတိအကျကဘာလဲ။
ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြားဖြစ်နိုင်ခြေများကို သိရှိသောအခါ၊ Bayes' Theorem ကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကြိုတင်အချက်အလက်ပေါ်အခြေခံ၍ တစ်နည်းအားဖြင့် ဖြစ်ပျက်မှု၏ နောက်ဆက်တွဲဖြစ်နိုင်ခြေကို ပေးဆောင်သည်။
အခြေအနေဆိုင်ရာ ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ခန့်မှန်းရန် အသံနည်းလမ်းကို ဤသီအိုရီက ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်လ်ပြဿနာများကို ဖော်ဆောင်သည့်အခါ မော်ဒယ်တစ်ခုနှင့် လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်း။ machine learning တွင် dataset၊ Bayes ၏သီအိုရီကို အသုံးချသည် (ဆိုလိုသည်မှာ Naive Bayes၊ Bayes Optimal Classifier)။
12. Machine Learning Model တစ်ခုတွင် 'လေ့ကျင့်ရေး သတ်မှတ်' နှင့် 'စမ်းသပ်မှု သတ်မှတ်' ဟူသည် အဘယ်နည်း။
သင်တန်းအစုံ-
- လေ့ကျင့်မှုအစုံတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် သင်ယူခြင်းအတွက် စံနမူနာသို့ ပေးပို့သော သာဓကများ ပါဝင်သည်။
- ၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုမည့် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်ဖြစ်သည်။
- ပုံမှန်အားဖြင့်၊ စုစုပေါင်းဒေတာ၏ 70% ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲအဖြစ် အသုံးပြုပါသည်။
စမ်းသပ်သတ်မှတ်မှု-
- စမ်းသပ်မှုအစုံကို မော်ဒယ်၏ယူဆချက်မျိုးဆက်တိကျမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။
- ကျွန်ုပ်တို့သည် အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာမပါဘဲ စမ်းသပ်ပြီးနောက် ရလဒ်များကို အတည်ပြုရန် အညွှန်းများကို အသုံးပြုပါသည်။
- ကျန် 30% ကို စမ်းသပ်ဒေတာအတွဲအဖြစ် အသုံးပြုပါသည်။
13. Machine Learning တွင် Hypothesis ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
Machine Learning သည် input နှင့် output သို့ ချိတ်ဆက်ပေးသည့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်ရန် ရှိပြီးသား datasets များကို အသုံးပြုခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ဒါကို function approximation လို့ ခေါ်တယ်။
ဤကိစ္စတွင်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အခြေအနေအပေါ် အခြေခံ၍ စိတ်ကူးနိုင်သမျှသော စူးစမ်းမှုများအားလုံးကို လွှဲပြောင်းရန်အတွက် အမည်မသိပစ်မှတ်လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် အနီးစပ်ဆုံးအသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင်၊ ယူဆချက်တစ်ခုသည် ပစ်မှတ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် သင့်လျော်သော အဝင်မှအထွက်မြေပုံများကို ဖြည့်စွက်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော စံနမူနာတစ်ခုဖြစ်သည်။
အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ ရွေးချယ်မှုနှင့် ဒီဇိုင်းသည် မော်ဒယ်တစ်ခုမှ ကိုယ်စားပြုနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်သည့် ယူဆချက်များ၏ နေရာလွတ်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်စေပါသည်။
အယူအဆတစ်ခုတည်းအတွက်၊ စာလုံးအသေး h (h) ကို အသုံးပြုသော်လည်း ရှာဖွေနေသည့် သဘောတရားတစ်ခုလုံးအတွက် မြို့တော် h (H) ကို အသုံးပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤမှတ်စုများကို အတိုချုံးသုံးသပ်ပါမည်-
- အယူအဆ (h) သည် အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် နောက်ပိုင်းတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် input ဆီသို့ output ၏ မြေပုံကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် သီးခြားပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
- သီအိုရီသတ်မှတ်မှု (H) သည် သွင်းအားစုများနှင့် အထွက်များကို မြေပုံဆွဲရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် တွေးခေါ်မှုများအတွက် ရှာဖွေနိုင်သော နေရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဿနာဘောင်၊ မော်ဒယ်နှင့် ပုံစံဖွဲ့စည်းပုံများသည် ယေဘူယျကန့်သတ်ချက်များ၏ နမူနာအနည်းငယ်ဖြစ်သည်။
၁၄။ စက်သင်ယူမှု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်းဟူသည် အဘယ်အရာကိုဆိုလိုသနည်း၊ ၎င်းကို မည်သို့တားဆီးနိုင်သနည်း။
စက်သည် မလုံလောက်သော ဒေတာအတွဲထံမှ သင်ယူရန် ကြိုးစားသောအခါ၊ အံကိုက်ဖြစ်တတ်သည်။
ရလဒ်အနေဖြင့် overfitting သည် data volume နှင့် ပြောင်းပြန်ဆက်စပ်နေသည်။ အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းနည်းလမ်းသည် သေးငယ်သောဒေတာအတွဲများအတွက် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် ရှောင်ရှားနိုင်စေပါသည်။ ဤနည်းလမ်းတွင် ဒေတာအတွဲကို နှစ်ပိုင်းခွဲထားသည်။
စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ဒေတာအတွဲတွင် ဤအပိုင်းနှစ်ပိုင်း ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို မော်ဒယ်ဖန်တီးရန်အသုံးပြုပြီး စမ်းသပ်မှုဒေတာအစုံကို မတူညီသောထည့်သွင်းမှုများကိုအသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကိုအကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။
ဒါက overfitting မဖြစ်အောင် ဘယ်လိုကာကွယ်မလဲ။
15. Naive Bayes အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းများသည် အဘယ်နည်း။
အမျိုးမျိုးသော အမျိုးအစားခွဲခြားနည်းများသည် Naive Bayes အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤအမျိုးအစားခွဲခွဲခြားသတ်မှတ်မှုဟုလူသိများသော အယ်လဂိုရီသမ်အစုတစ်ခုသည် တူညီသောအခြေခံအယူအဆပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်သည်။
နုံအသော Bayes အမျိုးအစားခွဲထွက်သူများ၏ ယူဆချက်မှာ အင်္ဂါရပ်တစ်ခု၏ တည်ရှိခြင်း သို့မဟုတ် ပျက်ကွက်ခြင်းတွင် အခြားအင်္ဂါရပ်တစ်ခု၏ တည်ရှိခြင်း သို့မဟုတ် အခြားအင်္ဂါရပ်တစ်ခု၏ မရှိခြင်းတို့အပေါ် အကျိုးသက်ရောက်မှု မရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
တစ်နည်းဆိုရသော်၊ ဤအရာသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုစီ၏ ရည်ညွှန်းချက်တစ်ခုစီသည် အညီအမျှ အရေးပါပြီး အမှီအခိုကင်းသည်ဟု ယူဆသောကြောင့် ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား "နုံအသော" အဖြစ် ရည်ညွှန်းခြင်းဖြစ်သည်။
အမည်မသိ Bayes အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အသုံးပြု၍ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းတို့သည် လွတ်လပ်ရေးအကျဉ်းချုပ် အမှန်ဖြစ်သောအခါ ၎င်းတို့သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ခန့်မှန်းချက်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးပါသည်။
စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ spam စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် အကြံပြုချက်စနစ်များတွင် ၎င်းတို့ကို အလုပ်ခန့်ထားသည်။
16. Cost Functions နှင့် Loss Functions များက ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
“ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်” ဟူသည့် စကားစုသည် ဒေတာအပိုင်းအစတစ်ခုမျှသာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ တွက်ချက်မှု ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်စဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအများအပြားအတွက် စုစုပေါင်းအမှားပမာဏကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ ထူးထူးခြားခြား ကွဲပြားမှု မရှိပါ။
တစ်နည်းဆိုရသော် ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်ချက်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးအတွက် ကွာခြားချက်ကို စုစည်းထားသော်လည်း ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် မှတ်တမ်းတစ်ခုအတွက် အမှန်တကယ်နှင့် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများအကြား ကွာခြားချက်ကို ဖမ်းယူနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
17. မျိုးဆက်သစ်စံနမူနာကို ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်ပုံစံနှင့် အဘယ်အရာက ကွဲပြားသနည်း။
ခွဲခြားဆက်ဆံမှုပုံစံတစ်ခုသည် ဒေတာအမျိုးအစားများစွာကြားရှိ ကွဲပြားမှုများကို လေ့လာသည်။ မျိုးဆက်သစ်မော်ဒယ်သည် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများကို ကောက်ယူသည်။
အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများတွင်၊ ခွဲခြားဆက်ဆံမှုပုံစံများသည် အခြားပုံစံများထက် သာလွန်လေ့ရှိသည်။
18. Type I နှင့် Type II အမှားအယွင်းများကြား ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြပါ။
မှားယွင်းသော အပြုသဘောများသည် Type I အမှားများ ၏ အမျိုးအစားအောက်တွင် ရှိပြီး မှားယွင်းသော အနုတ်လက္ခဏာများသည် Type II အမှားများ အောက်တွင် ရှိနေသည် (အမှန်တကယ် ဖြစ်လာသောအခါတွင် ဘာမှမဖြစ်ခဲ့ဟု ဆိုသည်)။
19. Machine Learning တွင် Ensemble learning technique သည် အဘယ်နည်း။
ensemble learning ဟုခေါ်သော နည်းပညာသည် ပိုမိုအားကောင်းသော မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ အကြောင်းရင်းများစွာမှာ-
- အမျိုးမျိုးသောလူဦးရေ
- အမျိုးမျိုးသောယူဆချက်များ
- မော်ဒယ်လ်နည်းမျိုးစုံ
မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စမ်းသပ်မှုဒေတာကို အသုံးပြုနေစဉ် ပြဿနာတစ်ခု ကြုံတွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။ ဘက်လိုက်မှု၊ ကွဲလွဲမှု၊ နှင့် မပြင်နိုင်သော အမှားများသည် ဤအမှားမျိုးများ ဖြစ်နိုင်သည်။
ယခု၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်ရှိ ဘက်လိုက်မှုနှင့် ကွဲလွဲမှုကြား ချိန်ခွင်လျှာကို ဘက်လိုက်မှု-ကွဲလွဲမှု အပေးအယူအဖြစ် ခေါ်သည်၊ ၎င်းသည် အမြဲတမ်းတည်ရှိနေသင့်သည်။ ဤအပေးအယူကို အစုလိုက်အပြုံလိုက် သင်ယူမှုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပြီးမြောက်အောင်မြင်ပါသည်။
အစုလိုက်အပြုံလိုက် ချဉ်းကပ်နည်းမျိုးစုံရှိသော်လည်း၊ မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် ဘုံနည်းဗျူဟာနှစ်ခုရှိသည်။
- bagging ဟုခေါ်သော မူလချဉ်းကပ်နည်းသည် လေ့ကျင့်ရေးအစုံကို အသုံးပြုပြီး လေ့ကျင့်ရေးအစုံကို ထုတ်လုပ်သည်။
- မြှင့်တင်ခြင်း၊ ပိုမိုခေတ်မီသောနည်းစနစ်တစ်ခု- အိတ်ဆွဲခြင်းကဲ့သို့ မြှင့်တင်ခြင်းအား လေ့ကျင့်ခန်းတစ်ခုအတွက် စံပြကိုယ်အလေးချိန်ဖော်မြူလာကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုပါသည်။
20. အတိအကျ parametric မော်ဒယ်များကား အဘယ်နည်း။ ဥပမာတစ်ခုပေးပါ။
ပါရာမက်ထရစ်မော်ဒယ်များတွင် ကန့်သတ်ပမာဏ ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ ဒေတာကို ခန့်မှန်းရန်၊ သင်သိထားရမည့်အရာအားလုံးမှာ မော်ဒယ်၏ ဘောင်များဖြစ်သည်။
အောက်ပါတို့သည် ပုံမှန်ဥပမာများဖြစ်သည်- ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှု၊ မျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှုနှင့် linear SVMs။ parameter အရေအတွက် အကန့်အသတ်မရှိ ပါဝင်နိုင်သောကြောင့် ပါရာမီတာမဟုတ်သော မော်ဒယ်များသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသည်။
ဒေတာကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော ဒေတာ၏ အခြေအနေသည် လိုအပ်ပါသည်။ ဤသည်မှာ အချို့သော သာမာန်ဥပမာများဖြစ်သည်။ ခေါင်းစဉ်မော်ဒယ်များ, ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင် , k - အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း။
21. ပူးပေါင်းစီစစ်ခြင်းကို ဖော်ပြပါ။ အကြောင်းအရာအခြေခံ စစ်ထုတ်ခြင်းအပြင်?
အံဝင်ခွင်ကျ အကြောင်းအရာ အကြံပြုချက်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် စမ်းစစ်ပြီး စစ်မှန်သော နည်းလမ်းမှာ ပူးပေါင်းစီစစ်ခြင်း ဖြစ်သည်။
ပူးပေါင်းစီစစ်ခြင်းဟုခေါ်သော အကြံပြုချက်စနစ်ပုံစံသည် အသုံးပြုသူနှစ်သက်မှုများကို မျှဝေထားသောစိတ်ဝင်စားမှုများဖြင့် ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် အသစ်အသစ်သော အကြောင်းအရာများကို ကြိုပြောထားသည်။
အသုံးပြုသူဦးစားပေးများသည် အကြောင်းအရာကိုအခြေခံသည့် အကြံပြုသူစနစ်များထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်တစ်ခုတည်းသောအရာဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူ၏ ကြိုတင်ရွေးချယ်မှုများကြောင့်၊ ဆက်စပ်ပစ္စည်းမှ အကြံပြုချက်အသစ်များကို ပေးပါသည်။
22. Time စီးရီးက ဘာကို အတိအကျ ဆိုလိုတာလဲ။
အချိန်စီးရီးဆိုသည်မှာ ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် ဂဏန်းများ အစုအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အချိန်ကာလအတွင်း၊ ၎င်းသည် ရွေးချယ်ထားသော ဒေတာအချက်များ၏ ရွေ့လျားမှုကို စောင့်ကြည့်ပြီး ဒေတာအမှတ်များကို အခါအားလျော်စွာ ဖမ်းယူပါသည်။
အချိန်စီးရီးအတွက် အနည်းဆုံး သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံးအချိန် ထည့်သွင်းမှု မရှိပါ။
၎င်းတို့၏ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များနှင့်အညီ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် အချိန်စီးရီးများကို မကြာခဏအသုံးပြုကြသည်။
23. Gradient Boosting နှင့် Random Forest algorithms အကြား ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြပါ။
ကျပန်းသစ်တော-
- အဆုံးတွင် အဆုံးအဖြတ်သစ်ပင် အများအပြားကို စုပေါင်းပြီး ကျပန်းသစ်တောများဟု ခေါ်သည်။
- gradient boosting သည် သစ်ပင်တစ်ပင်ချင်းစီကို အခြားအမှီအခိုကင်းစွာ ထုတ်ပေးနေချိန်တွင်၊ ကျပန်းသစ်တောသည် သစ်ပင်တစ်ပင်စီကို တစ်ကြိမ်လျှင် တစ်ခုစီ တည်ဆောက်သည်။
- လူတန်းစားပေါင်းစုံ အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်း ကျပန်းသစ်တောတွေနဲ့ ကောင်းကောင်းအလုပ်လုပ်တယ်။
Gradient မြှင့်တင်ခြင်း-
- ကျပန်းသစ်တောများသည် လုပ်ငန်းစဉ်အဆုံးတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များပါ၀င်သော်လည်း Gradient Boosting Machines များသည် ၎င်းတို့ကို အစမှ ပေါင်းစပ်ထားသည်။
- ဘောင်များကို သင့်လျော်စွာ ချိန်ညှိထားပါက၊ gradient မြှင့်တင်ခြင်းသည် ရလဒ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ကျပန်းသစ်တောများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်၊ သို့သော် ဒေတာအစုံတွင် စံနှုန်းလွန်ကဲသွားစေနိုင်သောကြောင့် စံနမူနာပြစရာများ များပြားခြင်း၊ ကွဲလွဲချက်များ သို့မဟုတ် ဆူညံမှုများရှိနေပါက ၎င်းသည် စမတ်ကျသောရွေးချယ်မှုမဟုတ်ပါ။
- အချိန်နှင့်တပြေးညီ အန္တရာယ်အကဲဖြတ်မှုတွင် မျှတမှုမရှိသောဒေတာရှိပါက၊ gradient boosting သည် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ပါသည်။
24. အဘယ်ကြောင့် စိတ်ရှုပ်ထွေးမှု မက်ထရစ်ကို လိုအပ်သနည်း။ အဲဒါဘာလဲ?
ရှုပ်ထွေးမှုမက်ထရစ်ဟု လူသိများသော ဇယားကို တစ်ခါတစ်ရံ အမှားမက်ထရစ်ဟု သိကြသည့် ဇယားကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲစက်သည် အစစ်အမှန်တန်ဖိုးများကို သိရှိနိုင်သည့် စမ်းသပ်ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း ပြသရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။
၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မော်ဒယ် သို့မဟုတ် အယ်လဂိုရီသမ် မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကို မြင်နိုင်စေပါသည်။ သင်တန်းအမျိုးမျိုးကြားတွင် နားလည်မှုလွဲမှားမှုများကို တွေ့ရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် ရိုးရှင်းစေသည်။
၎င်းသည် မော်ဒယ် သို့မဟုတ် အယ်လဂိုရီသမ် မည်မျှလုပ်ဆောင်သည်ကို အကဲဖြတ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ရှုပ်ထွေးမှုမက်ထရစ်အဖြစ် စုစည်းထားသည်။ အတန်းအစား အညွှန်းတစ်ခုစီ၏ ရေတွက်မှုတန်ဖိုးများကို မှန်ကန်ပြီး မှားယွင်းသော ခန့်မှန်းချက်များ စုစုပေါင်းအရေအတွက်ကို ပိုင်းခြားရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။
၎င်းသည် classifiers မှပြုလုပ်သော ချို့ယွင်းချက်များနှင့် classifiers ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော မတူညီသော အမှားအမျိုးအစားများကို အသေးစိတ်ဖော်ပြပါသည်။
25. နိယာမအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုတာဘာလဲ။
တစ်ခုနှင့်တစ်ခုဆက်စပ်နေသည့် variable အရေအတွက်ကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ပန်းတိုင်သည် ဒေတာစုဆောင်းမှု၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် မတူကွဲပြားမှုတွေကို တတ်နိုင်သမျှ ထိန်းထားဖို့ အရေးကြီးတယ်။
ကိန်းရှင်များကို ပင်မအစိတ်အပိုင်းများဟုခေါ်သော ကိန်းရှင်အစုအသစ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲထားသည်။
ဤ PC များသည် covariance matrix ၏ eigenvectors များဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် အချိုးညီညီဖြစ်သည်။
26. အစိတ်အပိုင်းလည်ပတ်မှုသည် PCA (အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု) အတွက် အဘယ်ကြောင့် အလွန်အရေးကြီးသနည်း။
အလှည့်အပြောင်းသည် PCA တွင် အရေးကြီးသောကြောင့် ၎င်းသည် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီမှရရှိသောကွဲလွဲမှုများကြား ပိုင်းခြားမှုကို ပိုကောင်းစေပြီး အစိတ်အပိုင်း၏အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုကို ပိုမိုရိုးရှင်းစေသည်။
အစိတ်အပိုင်းများကို မလှည့်ပါက အစိတ်အပိုင်းများ ပြောင်းလဲမှုကို ဖော်ပြရန်အတွက် တိုးချဲ့အစိတ်အပိုင်းများ လိုအပ်ပါသည်။
၂၇။ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
ပုံမှန်:
ပုံမှန်ပြုလုပ်နေစဉ်အတွင်း ဒေတာကို ပြောင်းလဲပါသည်။ အထူးသဖြင့် အနိမ့်မှ အမြင့်အထိ သိသိသာသာ ကွဲပြားသည့် အတိုင်းအတာများ ရှိပါက ဒေတာကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် ပြုလုပ်သင့်သည်။ အခြေခံစာရင်းဇယားများ အားလုံးသဟဇာတဖြစ်စေရန် ကော်လံတစ်ခုစီကို ချိန်ညှိပါ။
တိကျမှု ဆုံးရှုံးမှုမရှိစေရန်၊ ၎င်းသည် အသုံးဝင်နိုင်သည်။ ဆူညံသံကို လျစ်လျူရှုရင်း အချက်ပြမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး၏ ရည်ရွယ်ချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
error လျှော့ချရန် မော်ဒယ်ကို ပြီးပြည့်စုံသော ထိန်းချုပ်မှုပေးမည်ဆိုပါက overfitting ဖြစ်နိုင်သည်။
ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်
ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းတွင်၊ ခန့်မှန်းချက်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပြုပြင်ထားသည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော အရာများထက် ပိုမိုရိုးရှင်းသော အံဝင်ခွင်ကျ လုပ်ဆောင်ချက်များကို နှစ်သက်စေသည့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ထိန်းချုပ်မှုအချို့ကို သက်ရောက်စေပါသည်။
၂၈။ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
အင်္ဂါရပ်စကေးချဲ့ခြင်းအတွက် အသုံးအများဆုံးနည်းပညာနှစ်ခုမှာ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် စံသတ်မှတ်ခြင်း ဖြစ်သည်။
ပုံမှန်:
- [0,1] အပိုင်းအခြားတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ဒေတာကို ပြန်လည် ချဲ့ထွင်ခြင်းကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဟု ခေါ်သည်။
- ကန့်သတ်ဘောင်များအားလုံးသည် တူညီသောအပြုသဘောစကေးရှိရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အထောက်အကူဖြစ်စေသော်လည်း ဒေတာအစု၏ အစွန်းထွက်များသည် ပျောက်ဆုံးသွားပါသည်။
ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်
- စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် 0 ၏ပျမ်းမျှသွေဖည်မှုနှင့် 1 စံသွေဖည်မှုရှိရန် ဒေတာကို စံနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ် (ယူနစ်ကွဲလွဲမှု)၊
၂၉။ “ကွဲလွဲမှုငွေကြေးဖောင်းပွမှုအချက်” အတိအကျက ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်တစ်ခုသာရှိသော မော်ဒယ်၏ကွဲလွဲချက်နှင့် မော်ဒယ်၏ကွဲလွဲမှုအချိုးကို ကွဲလွဲမှုငွေကြေးဖောင်းပွမှုအချက် (VIF) ဟုခေါ်သည်။
VIF သည် ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းရှင်များစွာအစုတစ်ခုတွင် ရှိနေသော multicollinearity ပမာဏကို ခန့်မှန်းသည်။
အမှီအခိုကင်းသော Variable ကွဲလွဲမှုတစ်ခုနှင့် မော်ဒယ် (VIF) မော်ဒယ်၏ကွဲလွဲမှု
30. လေ့ကျင့်ရေးအစုံ၏ အရွယ်အစားပေါ်မူတည်၍ အမျိုးအစားခွဲမည်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရွေးချယ်သနည်း။
ဘက်လိုက်မှု မြင့်မားသော၊ ကွဲလွဲမှုနည်းပါးသော မော်ဒယ်သည် ဝတ်စားဆင်ယင်မှု ပိုနည်းသောကြောင့် လေ့ကျင့်ခန်းတိုတစ်ခုအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။ Naive Bayes သည် ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကြီးမားသော လေ့ကျင့်မှုအစုံအတွက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် ဘက်လိုက်မှုနည်းပါးပြီး ကွဲလွဲမှုမြင့်မားသော မော်ဒယ်ကို ပိုကောင်းပါသည်။ Logistic regression သည် ဥပမာကောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
31. စက်သင်ယူမှုတွင် မည်သည့် algorithm ကို "ပျင်းရိတတ်သူ" ဟုရည်ညွှန်းပြီး အဘယ်ကြောင့်နည်း။
နှေးကွေးသော သင်ယူသူ KNN သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ K-NN သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ စက်မှသင်ယူထားသော တန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် ကိန်းရှင်များကို သင်ယူမည့်အစား အကွာအဝေးကို အမျိုးအစားခွဲရန် ဆန္ဒရှိတိုင်း အကွာအဝေးကို ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် တွက်ချက်ပေးသောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို အလွတ်ကျက်ပါသည်။
ဒါက K-NN ကို ပျင်းရိတဲ့ သင်ယူသူ ဖြစ်လာစေတယ်။
32. ROC Curve နှင့် AUC တို့သည် အဘယ်နည်း။
အဆင့်သတ်မှတ်ချက်အားလုံးရှိ အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ROC မျဉ်းကွေးဖြင့် ဂရပ်ဖစ်ဖြင့် ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ၎င်းတွင် မှန်ကန်သော အပြုသဘောနှုန်းနှင့် မှားယွင်းသော အပြုသဘောနှုန်း သတ်မှတ်ချက်များ ရှိသည်။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ROC မျဉ်းကွေးအောက်ရှိ ဧရိယာကို AUC (ROC Curve အောက်ဧရိယာ) ဟုခေါ်သည်။ ROC မျဉ်းကွေး၏ နှစ်ဘက်မြင် ဧရိယာ (0,0) မှ AUC မှ (1,1) ကို တိုင်းတာသည်။ binary အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံများကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက်၊ ၎င်းကို စွမ်းဆောင်ရည်စာရင်းအင်းတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုသည်။
33. ဟိုက်ပါပါရာမီတာများသည် အဘယ်နည်း။ မော်ဒယ်ဘောင်ဘောင်များမှ ၎င်းတို့ကို အဘယ်အရာက ထူးခြားစေသနည်း။
မော်ဒယ်၏ အတွင်းပိုင်း ကိန်းရှင်ကို မော်ဒယ် ဘောင်တစ်ခုဟု ခေါ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အသုံးပြု၍ ကန့်သတ်ချက်တစ်ခု၏တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းထားသည်။
မော်ဒယ်ကို မသိပါ၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာသည် ကိန်းရှင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးကို ဒေတာမှ မဆုံးဖြတ်နိုင်သောကြောင့် မော်ဒယ်ဘောင်များကို တွက်ချက်ရန် ၎င်းတို့ကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။
34. F1 ရမှတ်၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် တိကျမှုဟူသည် အဘယ်နည်း။
ရှုပ်ထွေးမှုအတိုင်းအတာသည် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံ၏ထိရောက်မှုကိုတိုင်းတာရန်အသုံးပြုသည့်မက်ထရစ်ဖြစ်သည်။ ရှုပ်ထွေးမှုမက်ထရစ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာရှင်းပြရန် အောက်ပါစကားစုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
TP- စစ်မှန်သော အပြုသဘောဆောင်မှုများ – ဤအရာများသည် မှန်ကန်စွာ မျှော်လင့်ထားသည့် အပြုသဘောဆောင်သော တန်ဖိုးများဖြစ်သည်။ projected class ၏တန်ဖိုးများနှင့် အမှန်တကယ် class နှစ်ခုလုံးသည် positive ဖြစ်ကြောင်း အကြံပြုပါသည်။
TN- True Negatives- ဒါတွေက တိကျစွာ ခန့်မှန်းထားတဲ့ ဆိုးရွားတဲ့ တန်ဖိုးတွေပါ။ အမှန်တကယ် အတန်း၏တန်ဖိုးနှင့် မျှော်မှန်းထားသော အတန်းအစား နှစ်ခုလုံးမှာ အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်ကြောင်း အကြံပြုပါသည်။
သင်၏အမှန်တကယ်အတန်းသည် မျှော်လင့်ထားသည့်အတန်းနှင့် ကွဲပြားသောအခါတွင် ဤတန်ဖိုးများ—အပြုသဘောဆောင်သည့်အတုအယောင်များနှင့် မှားယွင်းသောအနုတ်လက္ခဏာများ—ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
အခုတော့
စစ်မှန်သော အပြုသဘောနှုန်း (TP) ၏ အချိုးအစားကို အမှန်တကယ် အတန်းတွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော ရှုမြင်သုံးသပ်ချက်အားလုံးနှင့် အချိုးကျ တုံ့ပြန်မှုဟုလည်း ခေါ်သည်၊ တုံ့ပြန်မှုဟုလည်း ခေါ်သည်။
ပြန်လည်သိမ်းဆည်းခြင်းမှာ TP/(TP+FN) ဖြစ်သည်။
တိကျမှုဆိုသည်မှာ အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းတန်ဖိုး၏ အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် မှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်မည်မျှမှန်ကန်ကြောင်း မော်ဒယ်မှ အမှန်တကယ် ခန့်မှန်းပေးသည့် အပြုသဘောအရေအတွက်ကို နှိုင်းယှဉ်ပေးသည်။
တိကျမှုမှာ TP/(TP + FP) ဖြစ်သည်။
နားလည်ရန် အလွယ်ကူဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်မှာ တိကျမှုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် လေ့လာမှုအားလုံးအတွက် မှန်ကန်စွာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော အချိုးအစားမျှသာဖြစ်သည်။
တိကျမှုသည် (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) နှင့် ညီမျှသည်။
F1 ရမှတ်ကို ပေးဆောင်ရန် တိကျမှုနှင့် ပြန်လည်ခေါ်ယူမှုကို အလေးချိန်နှင့် ပျမ်းမျှ တွက်ချက်ထားသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ဤရမှတ်သည် မှားယွင်းသောအပြုသဘောနှင့် မှားယွင်းသောအနုတ်လက္ခဏာများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။
F1 သည် တိကျမှုထက် မကြာခဏ ပိုတန်ဖိုးရှိသည်၊ အထူးသဖြင့် သင့်တွင် မညီမျှသော အတန်းအစား ဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ရှိနေပါက၊ တိကျမှုအဖြစ် နားလည်ရန် မရိုးရှင်းသော်လည်း အလိုလို နားလည်လာနိုင်သည်။
မှားယွင်းသောအပြုသဘောများနှင့် မှားယွင်းသောအနုတ်လက္ခဏာများကို နှိုင်းယှဉ်ပါက အကောင်းဆုံးတိကျမှုကို ရရှိသည်။ မှားယွင်းသောအပြုသဘောများနှင့် မှားယွင်းသောအနုတ်လက္ခဏာများ သိသိသာသာကွာခြားပါက တိကျမှုနှင့် ပြန်လည်ခေါ်ယူမှု နှစ်ခုစလုံးကို ထည့်သွင်းခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။
၃၅။ အတိအကျ အပြန်အလှန်အတည်ပြုခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် အပြန်အလှန်အတည်ပြုခြင်းဟုခေါ်သော ကိန်းဂဏန်းပြန်လည်နမူနာယူခြင်းချဉ်းကပ်မှုတွင် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ဒေတာအစုခွဲများစွာကို အသုံးပြုထားသည်။
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးမပြုသည့် ဒေတာအတွဲအသစ်ကို မော်ဒယ်က မည်မျှကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသည်ကို သိရှိရန် အပြန်အလှန်အတည်ပြုချက်ဖြင့် စမ်းသပ်ထားသည်။ ဒေတာကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် ဖြတ်ကျော်အတည်ပြုခြင်းဖြင့် တားဆီးထားသည်။
K-Fold သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးကို တူညီသောအရွယ်အစားများအဖြစ် K အစုံဖြင့် ပိုင်းခြားအသုံးပြုလေ့ရှိသော ပြန်လည်နမူနာယူခြင်းနည်းလမ်းကို အများဆုံးအသုံးပြုသည်။ အဲဒါကို cross-validation လို့ခေါ်တယ်။
36. သင့်မော်ဒယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောကွဲလွဲမှုရှိကြောင်း သင်တွေ့ရှိခဲ့သည်ဆိုပါစို့။ သင့်ထင်မြင်ယူဆချက်တွင် မည်သည့် algorithm သည် ဤအခြေအနေကိုကိုင်တွယ်ရန် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သနည်း။
မြင့်မားသော ပြောင်းလဲမှုများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း။
ပြောင်းလဲမှုကြီးကြီးမားမားပြဿနာများအတွက် အိတ်ထုတ်ခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုသင့်သည်။
ဒေတာများကို အုပ်စုခွဲများခွဲရန်အတွက် ထပ်ခါတလဲလဲ ကျပန်းဒေတာနမူနာကို bagging algorithm မှ အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာကို ပိုင်းခြားပြီးသည်နှင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျပန်းဒေတာနှင့် စည်းမျဉ်းများဖန်တီးရန်အတွက် တိကျသောလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ထို့နောက် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် မဲရုံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
၃၇။ Ridge regression ကို Lasso regression နှင့် အဘယ်အရာ ခွဲခြားနိုင်သနည်း။
တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသော ပုံမှန်ပြုလုပ်နည်းနှစ်ခုမှာ Lasso (L1) နှင့် Ridge ( တစ်ခါတစ်ရံ L2 ဟုခေါ်သည်) regression ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာများ အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။
အကောင်းဆုံးအဖြေကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချရန်အတွက် ကိန်းကိန်းများကို အပြစ်ပေးရန်အတွက် ဤနည်းပညာများကို အသုံးပြုသည်။ Coefficients ၏ ပကတိတန်ဖိုးများ စုစုပေါင်းကို အပြစ်ပေးခြင်းဖြင့် Lasso ဆုတ်ယုတ်မှု လည်ပတ်သည်။
Ridge သို့မဟုတ် L2 ဆုတ်ယုတ်မှုရှိ ပြစ်ဒဏ်လုပ်ဆောင်ချက်သည် coefficients ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းများထံမှ ဆင်းသက်လာသည်။
38. ဘယ်ဟာ ပိုအရေးကြီးလဲ- မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် သို့မဟုတ် မော်ဒယ်တိကျမှု။ ဘယ်ဟာက ဘာကြောင့် သဘောကျမှာလဲ။
ဒါက လှည့်စားတဲ့မေးခွန်းပါ၊ ဒါကြောင့် Model Performance က ဘာလဲဆိုတာ အရင်နားလည်ထားသင့်ပါတယ်။ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အမြန်နှုန်းဟု သတ်မှတ်ပါက၊ ၎င်းသည် လျှောက်လွှာအမျိုးအစားပေါ်တွင် မူတည်သည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အခြေအနေ ပါ၀င်သည့် မည်သည့် application မဆို အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအနေဖြင့် မြန်နှုန်းမြင့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ Query ရလဒ်များရောက်ရှိရန် အလွန်ကြာပါက အကောင်းဆုံးရှာဖွေမှုရလဒ်များသည် တန်ဖိုးနည်းလာပါမည်။
တိကျမှုနှင့် ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်းကို တိကျမှုထက် ဦးစားပေးရသည့်အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကြောင်းပြချက်အဖြစ် အသုံးပြုပါက၊ F1 ရမှတ်သည် မျှတမှုမရှိသော မည်သည့်ဒေတာအတွဲအတွက် လုပ်ငန်းကိစ္စရပ်ကို သရုပ်ပြရာတွင် တိကျမှုထက် ပိုမိုအသုံးဝင်မည်ဖြစ်သည်။
39. မညီမျှမှုများရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို သင်မည်သို့စီမံခန့်ခွဲမည်နည်း။
ဟန်ချက်မညီသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုသည် နမူနာယူနည်းစနစ်များမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်ပါသည်။ နမူနာပုံစံကို အောက် သို့မဟုတ် နမူနာပုံစံဖြင့် ပြုလုပ်နိုင်သည်။
နမူနာပုံစံအောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့အား လူများစုလူတန်းစား၏အရွယ်အစားကို သိုလှောင်မှုနှင့် run-time execution တို့နှင့်ပတ်သက်သော မြန်နှုန်းတိုးမြင့်စေသည့် အရှိန်မြှင့်ကူညီပေးသည့် လူနည်းစုလူတန်းစားနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ကျွန်ုပ်တို့အား အများစုအတန်း၏အရွယ်အစားကို ကျုံ့နိုင်စေပါသည်။
နမူနာယူခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှုပြဿနာကို ကုစားရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူနည်းစုလူတန်းစားကို နမူနာယူပါ။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ ဤအရာက ကျွန်ုပ်တို့အား အလွန်အကျွံသော ပြဿနာများဆီသို့ ရောက်သွားစေသည်။
နောက်ထပ်ဗျူဟာများ ပါဝင်သည်-
- Cluster-Based Over Sampling- လူနည်းစုနှင့် လူများစု လူတန်းစား ဖြစ်ရပ်များကို ဤအခြေအနေတွင် K-ဆိုလိုသည် အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်း နည်းပညာကို တစ်ဦးချင်းစီ လိုက်နာသည်။ ဒေတာအစုအစည်းများကို ရှာဖွေရန် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ ထို့နောက်၊ အစုအဝေးတစ်ခုစီသည် အတန်းအားလုံး တူညီသောအရွယ်အစားရှိပြီး အတန်းတစ်ခုအတွင်းရှိ အစုအဝေးများအားလုံးတွင် တူညီသောအရေအတွက်များ ရှိနေစေရန်အတွက် အစုအဝေးတစ်ခုစီကို နမူနာယူပါသည်။
- SMOTE- Synthetic Minority Over-sampling Technique- လူနည်းစု လူတန်းစားမှ ဒေတာအစိပ်စိပ်များကို နမူနာအဖြစ် အသုံးပြုပြီး၊ ထို့နောက် ၎င်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ထပ်လောင်းအတုများကို ထုတ်လုပ်ပြီး မူရင်းဒေတာအတွဲသို့ ပေါင်းထည့်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ကိန်းဂဏာန်းအချက်များနှင့် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်သည်။
၄၀။ မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် အိတ်ထုတ်ခြင်းကြားကို သင် မည်သို့ခွဲခြားနိုင်သနည်း။
Ensemble Techniques တွင် bagging နှင့် boosting ဟုခေါ်သော ဗားရှင်းများရှိသည်။
အိတ်-
ကွဲပြားမှုမြင့်မားသော အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက်၊ အိတ်စွပ်ခြင်းသည် ကွဲလွဲမှုကို လျှော့ချရန် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဘက်လိုက်မှုဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော မိသားစုတစ်စုမှာ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်မိသားစုဖြစ်သည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာအမျိုးအစားသည် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ထို့အတွက်ကြောင့်၊ အလွန်မြင့်မားသော ချိန်ညှိမှုဖြင့်ပင်၊ ရလဒ်များကို ယေဘုယျသတ်မှတ်ခြင်းသည် တစ်ခါတစ်ရံ ၎င်းတို့တွင်ရရှိရန် ပို၍ခက်ခဲသည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၏ လေ့ကျင့်မှုဒေတာကို ပြောင်းလဲပါက ရလဒ်များသည် သိသိသာသာကွဲပြားသည်။
အကျိုးဆက်အနေဖြင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များစွာကို ဖန်တီးထားသည့်အတွက် အိတ်ထုပ်ခြင်းကို အသုံးပြုပြီး၊ တစ်ခုစီသည် မူရင်းဒေတာနမူနာကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပြီး နောက်ဆုံးရလဒ်မှာ အဆိုပါ မတူညီသောမော်ဒယ်များအားလုံး၏ ပျမ်းမျှဖြစ်သည်။
မြှင့်တင်ခြင်း-
Boosting သည် အားနည်းသောအမျိုးအစားခွဲတစ်ခုစီသည် ၎င်း၏ပိုမိုအားကောင်းသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှု၏ချို့ယွင်းချက်များကိုဖန်တီးပေးသည့် n-weak အမျိုးအစားခွဲထွက်စနစ်ဖြင့်ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်သည့်နည်းပညာဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပေးထားသောဒေတာသတ်မှတ်မှုတွင် ဆိုးရွားစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို "အားနည်းသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှု" အဖြစ် ရည်ညွှန်းပါသည်။
Boosting သည် algorithm မဟုတ်ဘဲ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သိသာထင်ရှားပါသည်။ Logistic regression နှင့် ရေတိမ်ပိုင်းဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များသည် အားနည်းသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ၏ ဘုံဥပမာများဖြစ်သည်။
Adaboost၊ Gradient Boosting နှင့် XGBoost တို့သည် လူကြိုက်အများဆုံး boosting algorithms နှစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ နောက်ထပ်များစွာရှိသေးသည်။
41. inductive နှင့် deductive learning အကြား ခြားနားချက်များကို ရှင်းပြပါ။
လေ့လာတွေ့ရှိထားသော နမူနာအစုတစ်ခုမှ သာဓကအားဖြင့် သင်ယူသောအခါ၊ စံပြတစ်ခုသည် ယေဘုယျနိဂုံးချုပ်ချက်တစ်ခုသို့ ရောက်ရှိရန် လျှပ်ကူးပစ္စည်းသင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ နုတ်ယူလေ့လာခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်မဖွဲ့စည်းမီ ရလဒ်ကို အသုံးပြုသည်။
Inductive Learning သည် လေ့လာတွေ့ရှိချက်များမှ ကောက်ချက်ဆွဲသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
Deductive learning သည် ကောက်ချက်ချမှုများကို အခြေခံ၍ စူးစမ်းလေ့လာမှုများကို ဖန်တီးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
ဂုဏ်ပြုပါသည်။ ဤအရာများသည် သင်ယခု အဖြေများကို သိရှိထားသည့် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ထိပ်တန်းအင်တာဗျူးမေးခွန်း 40 နှင့်အထက်ဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာတွေ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ အလုပ်အကိုင်တွေကလည်း လိုအပ်ချက်တွေ ရှိနေဦးမှာပါ။
ဤခေတ်မီနည်းပညာများအကြောင်း ၎င်းတို့၏ အသိပညာများကို မွန်းမံပြီး ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုအစုံကို မြှင့်တင်ပေးသော လျှောက်ထားသူများသည် ယှဉ်ပြိုင်လစာဖြင့် အလုပ်အကိုင်အခွင့်အလမ်းများစွာကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
အမေးများသော machine learning အင်တာဗျူးမေးခွန်းအချို့ကို သင်မည်ကဲ့သို့ဖြေကြားရမည်ကို ခိုင်မာစွာနားလည်ထားသောကြောင့် ယခုအင်တာဗျူးများကို ဖြေဆိုခြင်းဖြင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
သင့်ရည်မှန်းချက်များပေါ်မူတည်၍ အောက်ပါအဆင့်ကိုလုပ်ဆောင်ပါ။ Hashdork's သို့သွားရောက်၍ အင်တာဗျူးများအတွက် ပြင်ဆင်ပါ။ အင်တာဗျူးစီးရီး.
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave