မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
ကော်ပိုရိတ်လုပ်ဆောင်မှု အမျိုးအစားအတွက် အဓိက စံသတ်မှတ်ချက်တစ်ခုမှာ သတင်းအချက်အလက်များကို ထိရောက်စွာ အသုံးချခြင်း ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်ချိန်တွင်၊ ဖန်တီးထားသော ဒေတာပမာဏသည် အခြေခံလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းထက် ကျော်လွန်နေပါသည်။
အဲဒီ့မှာ machine learning algorithms တွေ ပါဝင်လာပါတယ်။ သို့သော် ယင်းအရာများ မပေါ်ပေါက်မီတွင် အချက်အလက်များကို လေ့လာပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရမည်ဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ၎င်း၏ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် နက်ရှိုင်းစွာ ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ ဆန်းစစ်ပါမည်။
ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသိများသော သို့မဟုတ် တံဆိပ်တပ်ထားသော အကျိုးဆက်များ မရှိသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ကြီးကြပ်သည်။ စက်သင်ယူမှု algorithms တံဆိပ်တပ်ထားသော output တစ်ခုရှိသည်။
ဤခြားနားချက်ကို သိရှိခြင်းက ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို ဆုတ်ယုတ်မှု သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အထွက်ဒေတာအတွက် တန်ဖိုး/အဖြေကို သင်မသိသောကြောင့် နားလည်နိုင်စေပါသည်။ တန်ဖိုး/အဖြေကို မသိပါက အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို ပုံမှန်လေ့ကျင့်ပေးမည်မဟုတ်ပါ။
ထို့အပြင်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို ဒေတာ၏ အခြေခံဖွဲ့စည်းပုံကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူအချင်းချင်းအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရန်မလိုအပ်ဘဲ လျှို့ဝှက်ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဒေတာအုပ်စုဖွဲ့ခြင်းကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။
သတင်းအချက်အလက်များတွင် ဆင်တူယိုးမှားများနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်များကို ထောက်လှမ်းနိုင်မှုစွမ်းရည်သည် စူးစမ်းလေ့လာရေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အရောင်းအ၀ယ်နည်းပညာများ၊ စားသုံးသူခွဲခြားခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည်။
အောက်ဖော်ပြပါ မြင်ကွင်းကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- သင်သည် ကုန်စုံဆိုင်တစ်ဆိုင်တွင် ရှိနေပြီး ယခင်က မမြင်ဖူးသော အမည်မသိ အသီးအနှံကို တွေ့သည်။ ၎င်း၏ပုံစံ၊ အရွယ်အစား သို့မဟုတ် အရောင်ကို သင်၏လေ့လာတွေ့ရှိချက်များပေါ်မူတည်၍ ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အမည်မသိအသီးများနှင့် ကွဲပြားစွာ ခွဲခြားနိုင်သည်။
ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ်များ
အစုလိုက်အပြုံလိုက်
Clustering သည် သံသယကင်းကင်းဖြင့် အကျယ်ပြန့်ဆုံးအသုံးပြုထားသော ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ဆက်စပ်ဒေတာပစ္စည်းများကို ကျပန်းထုတ်လုပ်ထားသော အစုအဝေးများအတွင်း ထည့်သွင်းပေးသည်။
သူ့အလိုလို၊ ML မော်ဒယ်သည် အမျိုးအစားခွဲမထားသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံတွင် ပုံစံများ၊ ဆင်တူယိုးမှားများနှင့်/သို့မဟုတ် ကွဲပြားမှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ဒေတာရှိ သဘာဝအုပ်စုများ သို့မဟုတ် အတန်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အမျိုးအစားများ
အသုံးပြုနိုင်သော အစုလိုက်ပုံစံများစွာရှိသည်။ အရေးကြီးဆုံးတွေကို အရင်ကြည့်ရအောင်။
- သီးသန့်အစုအဝေးကို တစ်ခါတစ်ရံ “hard” clustering ဟုလူသိများသော၊ ဒေတာအပိုင်းတစ်ခုသည် အစုအဝေးတစ်ခုတည်းတွင်သာ သက်ဆိုင်သည့် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- ထပ်နေသောအစုအဝေးသည် မကြာခဏဆိုသလို "ပျော့" အစုအဝေးအဖြစ် လူသိများသော၊ ဒေတာအရာဝတ္တုများကို ဒီဂရီအမျိုးမျိုးအထိ အစုအဝေးတစ်ခုထက်ပို၍ ပိုင်ဆိုင်နိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းကို "ပျော့ပျောင်းသော" အစုလိုက်အပြုံလိုက် သို့မဟုတ် သိပ်သည်းဆ ခန့်မှန်းခြင်းပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အပြင် အချို့သော အစုအဝေးများ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေ သို့မဟုတ် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။
- အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ဒေတာပစ္စည်းများ၏ အထက်တန်းအဆင့်ကို ဖန်တီးခြင်းသည် အမည်ဖော်ပြသည့်အတိုင်း အထက်အောက် အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်း၏ ပန်းတိုင်ဖြစ်သည်။ အစုအစည်းများ ထုတ်ပေးရန်အတွက် အထက်တန်းပြဇယားအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအရာများကို ဖျက်သိမ်းခြင်း သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကိုသုံးပါ:
- မမှန်မကန် သိရှိခြင်း-
အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းကို အသုံးပြု၍ ဒေတာရှိ အစွန်းထွက် အမျိုးအစားကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ ကုမ္ပဏီများသည် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ အတားအဆီးများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် သို့မဟုတ် ပျက်စီးနေသော စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများ (ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထိန်းသိမ်းမှု) ကို ဖော်ထုတ်ရန် ကွဲလွဲနေသော ထောက်လှမ်းမှုကို အသုံးချနိုင်သည်။
ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် မသမာသောငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လျင်မြန်စွာတုံ့ပြန်ရန် နည်းပညာကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး ငွေများစွာ ချွေတာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဗီဒီယိုကိုကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် မူမမှန်မှုများနှင့် လိမ်လည်မှုများအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ။
- ဖောက်သည်များနှင့် စျေးကွက်များကို ပိုင်းခြားခြင်း-
အယ်လဂိုရီသမ်များ အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းသည် တူညီသောလက္ခဏာများရှိသည့် လူများကို အုပ်စုဖွဲ့စေပြီး ပိုမိုထိရောက်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် ပစ်မှတ်ထားလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် စားသုံးသူပုဂ္ဂိုလ်များကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
K-Means
K-means သည် partitioning သို့မဟုတ် segmentation ဟုခေါ်သော အစုလိုက်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအမှတ်များကို K ဟုခေါ်သော ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အစုအစည်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားသည်။
K-ဆိုလိုရင်းနည်းလမ်းတွင် K သည် သင့်ဒေတာတွင် သင်ခွဲခြားသတ်မှတ်လိုသည့် အစုအဝေးမည်မျှရှိသည်ကို ကွန်ပျူတာအား သင်ပြောပြသောကြောင့် K သည် ထည့်သွင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာအကြောင်းအရာတစ်ခုစီကို အလယ်အလတ် (ပုံရှိ အစက်အပြောက်များ) ဟုလူသိများသော အနီးစပ်ဆုံး အစုအဝေးဗဟိုသို့ ပေးအပ်သည်။
နောက်ပိုင်းတွင် ဒေတာ သိမ်းဆည်းရန် နေရာများအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ အစုအဝေးများကို ကောင်းစွာသတ်မှတ်သည်အထိ အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
Fuzzy K လို့ အဓိပ္ပါယ်ရပါတယ်။
Fuzzy K-means သည် ထပ်နေသောအစုအဝေးကိုလုပ်ဆောင်ရန်အသုံးပြုသည့် K-means နည်းပညာ၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ K-means နည်းပညာနှင့်မတူဘဲ၊ fuzzy K-ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာအချက်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အနီးကပ်ဒီဂရီကွဲပြားသည့် အစုအဝေးများစွာတွင် ရှိနေနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။
ဒေတာအချက်များနှင့် အစုအဝေး၏ ဗဟိုရွိုက်အကြား အကွာအဝေးကို အနီးကပ်တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် အစုအဝေး အမျိုးမျိုး ထပ်နေသည့်အခါ အခါသမယများ ရှိနိုင်ပါသည်။
Gaussian အရောအနှော မော်ဒယ်များ
Gaussian Mixture Models (GMMs) သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အစုအဝေးတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပျမ်းမျှနှင့် ကွဲလွဲမှုကို မသိသောကြောင့်၊ မော်ဒယ်များသည် ကွဲပြားသောအစုအဝေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် Gaussian ဖြန့်ဝေမှုအရေအတွက် ပုံသေအရေအတွက်တစ်ခုစီရှိသည်ဟု ယူဆသည်။
တိကျသောဒေတာအချက်တစ်ခုပိုင်ဆိုင်သည့် အစုအဝေးကို ဆုံးဖြတ်ရန် နည်းလမ်းကို မရှိမဖြစ်အသုံးပြုသည်။
Hierarchical Clustering
အထက်တန်းကျသော အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဗျူဟာသည် မတူညီသော အစုအဝေးတစ်ခုအတွက် သတ်မှတ်ထားသော ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီဖြင့် စတင်နိုင်သည်။ ထို့နောက် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အနီးဆုံးရှိ အစုအဝေးနှစ်ခုကို အစုအဝေးတစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ထပ်ခါထပ်ခါ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ထိပ်ဆုံးတွင် အစုအဝေးတစ်ခုသာ ကျန်ရှိတော့သည် အထိ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။
ဤနည်းလမ်းကို အောက်ခြေအထက် သို့မဟုတ် စုစည်းမှုဟု ခေါ်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် တူညီသော အစုအဝေးတွင် ချိတ်ဆက်ထားသော ဒေတာအရာအားလုံးကို စတင်ပြီး ဒေတာတစ်ခုစီကို သီးခြားအစုအဝေးတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည်အထိ ခွဲခြမ်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ပါက၊ နည်းလမ်းကို အပေါ်မှအောက် သို့မဟုတ် ကွဲပြားသော အထက်အောက် အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းဟု လူသိများသည်။
Apriori Algorithm
စျေးကွက်ခြင်းတောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် apriori algorithms များကို ရေပန်းစားလာခဲ့ပြီး ဂီတပလပ်ဖောင်းများနှင့် အွန်လိုင်းစတိုးများအတွက် အကြံပြုချက်အင်ဂျင်အမျိုးမျိုးကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ထုတ်ကုန်တစ်ခု စားသုံးနိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန် ၎င်းတို့ကို မကြာခဏ ကုန်ပစ္စည်းများ ရှာဖွေရန် ဒေတာအတွဲများတွင် အသုံးပြုပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ Spotify တွင် OneRepublic ၏ရေဒီယိုကို “Counting Stars” ဖြင့်ဖွင့်ပါက၊ ဤချန်နယ်ရှိ အခြားသီချင်းတစ်ပုဒ်သည် “Bad Liar” ကဲ့သို့သော Imagine Dragon သီချင်းဖြစ်မည်မှာ သေချာပါသည်။
၎င်းသည် ကျွန်ုပ်၏ယခင် နားထောင်မှုအလေ့အထနှင့် အခြားသူများ၏ နားထောင်မှုပုံစံများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ Apriori နည်းလမ်းများသည် hash tree ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာအတွဲအနံကို ဦးစွာဖြတ်ကာ ဖိုင်များကိုရေတွက်သည်။
Dimensionality လျှော့ချရေး
Dimensionality လျှော့ချခြင်းသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာများကို လျှော့ချရန် မဟာဗျူဟာများစုစည်းမှုကို အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကို ရှင်းလင်းခွင့်ပြုပါ။
သင်၏ဖန်တီးနေစဉ်တွင် တတ်နိုင်သမျှ ဒေတာများကို ပေါင်းထည့်ရန် ဆွဲဆောင်နိုင်သည်။ machine learning အတွက် dataset. ကျွန်ုပ်တို့ကို အထင်မလွဲပါနဲ့- ဒေတာပိုများတာက များသောအားဖြင့် ပိုတိကျတဲ့ တွေ့ရှိချက်တွေကို ထုတ်ပေးတဲ့အတွက် ဒီနည်းဗျူဟာက ကောင်းမွန်ပါတယ်။
အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီသည် မတူညီသောအတိုင်းအတာကိုကိုယ်စားပြုပြီး ဒေတာကို N-dimensional space တွင် သိမ်းဆည်းထားကြောင်း ယူဆပါ။ ဒေတာအများကြီးရှိလျှင် အတိုင်းအတာ ရာနှင့်ချီရှိနိုင်သည်။
ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် ဒေတာအကြောင်းအရာများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ကော်လံများနှင့် အတန်းများပါရှိသော Excel စာရင်းဇယားများကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ အတိုင်းအတာများလွန်းသောအခါ၊ ML algorithms သည် ညံ့ဖျင်းပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာ visualization ခက်ခဲလာနိုင်ပါတယ်။
ထို့ကြောင့် ၎င်းသည် ဝိသေသလက္ခဏာများ သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာများကို ကန့်သတ်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကိုသာ ဖော်ပြရန် ယုတ္တိရှိစေသည်။ Dimensionality လျော့ချခြင်း သည် ထိုမျှသာ ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအတွဲ၏ ဂုဏ်သိက္ခာကို မထိခိုက်စေဘဲ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော ဒေတာထည့်သွင်းမှုပမာဏကို ခွင့်ပြုပေးသည်။
အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (PCA)
အဓိက အစိတ်အပိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေး ချဉ်းကပ်မှု ဖြစ်သည်။ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများတွင် အင်္ဂါရပ်များ အရေအတွက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်းကို အသုံးပြုပြီး တိကျမှုကို မစွန့်လွတ်ဘဲ ပိုမိုရိုးရှင်းသော ဒေတာရိုးရှင်းမှုကို ရရှိစေသည်။
ဒေတာအတွဲကို ချုံ့ခြင်းအား အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းဟုခေါ်သော နည်းလမ်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ မူလအစုမှ အစိတ်အပိုင်းများကို အသစ်၊ သေးသေးအဖြစ်သို့ ရောနှောထားကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ဤစရိုက်သစ်များကို ပင်မအစိတ်အပိုင်းများဟု လူသိများသည်။
သင်၏ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ကြားရေး အပလီကေးရှင်းများတွင် သင်သုံးနိုင်သော နောက်ထပ် algorithms များ ရှိပါသည်။ အထက်တွင်ဖော်ပြထားသောအကြောင်းအရာများသည် အဖြစ်အများဆုံးသာဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့ကိုအသေးစိတ်ရှင်းပြထားပါသည်။
ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုလျှောက်လွှာ
- ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အရာဝတ္တု မှတ်မိခြင်းကဲ့သို့သော အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အသုံးပြုပါသည်။
- ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူခြင်းသည် လူနာများကို လျင်မြန်စွာနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ရောဂါရှာဖွေရန်အတွက် ဓာတ်မှန်ဗေဒနှင့် ရောဂါဗေဒတွင် အသုံးပြုသည့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်စနစ်များအတွက် အရေးကြီးသောကဏ္ဍများကို ပေးပါသည်။
- ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် စားသုံးသူအမူအကျင့်ဆိုင်ရာ ယခင်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ပိုမိုထိရောက်သော အပြန်အလှန်ရောင်းချမှုဗျူဟာများဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာလမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ငွေပေးချေမှု လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ၎င်းကို သုံးစွဲသူများအတွက် မှန်ကန်သော အပိုပရိုဂရမ်များကို အကြံပြုရန် အွန်လိုင်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများက အသုံးပြုသည်။
- ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများသည် အစွန်းထွက်များကိုရှာဖွေရန် ကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို ဖြတ်သန်းနိုင်သည်။ အဆိုပါ မူမမှန်မှုများသည် စက်ကိရိယာများ ချွတ်ယွင်းမှု၊ လူသားအမှား သို့မဟုတ် လုံခြုံရေး ချိုးဖောက်မှုများ သတိပြုမိလာနိုင်သည်။
ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများ
ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုသည် အရေးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းကို ရှာဖွေရန် အလားအလာမှ နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် ဆွဲဆောင်လျက်ရှိသည်။ ငွေကုန်ကြေးကျများသော ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းမှ ရှောင်ကြဉ်ရန် ဒေတာ စစ်ဆင်ရေး။ သို့သော် လေ့ကျင့်ရန် ဤနည်းဗျူဟာကို အသုံးပြုရာတွင် အားနည်းချက်များစွာရှိသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ သတိထားသင့်သည် ။ ဤသည်မှာ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။
- ထည့်သွင်းဒေတာသည် တုံ့ပြန်မှုသော့များအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့် အညွှန်းများမရှိသဖြင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုပုံစံများ၏ ရလဒ်များသည် တိကျမှုနည်းနိုင်သည်။
- ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို တိုးမြင့်လာစေသည့် ဧရာမဒေတာအတွဲများနှင့် မကြာခဏလုပ်ဆောင်သည်။
- ချဉ်းကပ်မှုသည် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုတွင် အတွင်းပိုင်း သို့မဟုတ် ပြင်ပ ကျွမ်းကျင်သူများ အနေဖြင့် လူသားများထံမှ ထွက်ကုန် အတည်ပြုချက် လိုအပ်ပါသည်။
- အယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် အချိန်အနည်းငယ်ကြာသည့် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တစ်လျှောက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အခြေအနေတိုင်းကို ဆန်းစစ်ပြီး တွက်ချက်ရပါမည်။
ကောက်ချက်
ထိရောက်သောဒေတာအသုံးချမှုသည် သီးခြားစျေးကွက်တစ်ခုတွင် အပြိုင်အဆိုင်အပြိုင်အဆိုင်တစ်ခုကို ထူထောင်ရန် သော့ချက်ဖြစ်သည်။
သင့်ပစ်မှတ်ပရိသတ်၏ ဦးစားပေးမှုများကို စစ်ဆေးရန် သို့မဟုတ် ကုသမှုတစ်ခုအား ရောဂါပိုးအချို့က မည်သို့တုံ့ပြန်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို အပိုင်းခွဲနိုင်ပါသည်။
များစွာသောလက်တွေ့အသုံးချမှုများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအင်ဂျင်နီယာများ၊ နှင့် ဗိသုကာပညာရှင်များသည် သင့်ရည်မှန်းချက်များကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် သင့်ကုမ္ပဏီအတွက် ထူးခြားသော ML ဖြေရှင်းချက်များကို ဖန်တီးရာတွင် သင့်အား ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave