Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

အတုဥာဏ်ရည်
သည်စက်များဖြင့်ထောက်ပြသည်။ Milmby ကလူ 2020 တွင်ပြသသည့်ဉာဏ်ရည်နှင့်မတူဘဲ။ ဒီသင်ခန်းစာသည်အတုအယောင်ကွန်ယက်များ, သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့စက်များကဲ့သို့သောအတုထောက်လှမ်းရေးနယ်ပယ်များ၏အခြေခံအယူအဆများကိုဖော်ပြသည် , နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, မျိုးရိုးဗီဇ algorithms စသည်ဖြင့်နှင့် Python တွင်၎င်း၏အကောင်အထည်ဖော်မှုကိုလေ့လာရန်, ထို့အပြင် 2021 ခုနှစ်တွင်ကဖိန်းဓာတ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်ကဖိန်းဓာတ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကကဖိန်း၏တပ်ဆင်မှုညွှန်ကြားချက်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကကဖိန်းစားမှုနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကကဖိန်းဓာတ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကကဖိန်းဓာတ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကကဖိန်းဓာတ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကကဖိန်းဓာတ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကဖြစ်သည်။
H2O သည်ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်စက်ဖြစ်သည် အပြည့်အဝလက်ခံထားသော ML algorithms ၏ပြည့်စုံအကောင်အထည်ဖော်မှုကိုပြည့်စုံသောအကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့်အတူမူဘောင်ကိုသင်ယူခြင်း။ 2021 တွင်သင်သည် algorithm ကို၎င်း၏ကြီးမားသော repository မှကောက်ယူပြီးသင်၏ Dataset သို့လျှောက်ထားရန်လိုသည်။ ၎င်းတွင်ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုသောစာရင်းအင်းဆိုင်ရာစာရင်းအင်းနှင့် ML algorithms.h2O တွင် DatASet တွင်ကွဲပြားခြားနားသော ML algorithms ကိုလျှောက်ထားရန်လွယ်ကူသော open source platform ကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။
Python သည်အချက်အလက်များသိပ္ပံပညာနှင့်နက်ရှိုင်းသောလေ့လာသင်ယူခြင်းအတွက်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသောယေဘူယျအဆင့်မြင့်သောပရိုဂရမ်ဘာသာစကားဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်သင်ခန်းစာများသည် Python နှင့်၎င်း၏စာကြည့်တိုက်များ, Pandpy, Pandas တို့နှင့်မိတ်ဆက်ပေးသည်။ Theano, Tensorflow ကဲ့သို့မူဘောင်များ။
Keras သည် Python အတွက်ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမူဘောင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို Google မှ Francois Chollet တွင်အတုထောက်လှမ်းရေးသုတေသီတစ်ခုမှတီထွင်ထားသည်။ Google, Square, Netflix, Huawei နှင့် Uber တို့ကဲ့သို့သော ဦး ဆောင်သောအဖွဲ့အစည်းများသည်လက်ရှိ Keras ကိုအသုံးပြုနေသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Keras ၏အခြေခံများ, Keras မော်ဒယ်များ, Keras layers, Keras Modules ၏အခြေခံများတပ်ဆင်ခြင်းအားဖြင့်လမ်းလျှောက်သည်။
Development အတွက်ဂရပ်ဖစ် interface ကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ Knime ကိုမိတ်ဆက်ခြင်းသည်သာမန်လူတစ် ဦး ၏အဓိကအမြင်ရှိစက်များသင်ယူခြင်းပုံစံများကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး 0 င်ရောက်မှုသည်အရာဝတ္ထုများကိုခွဲခြားသည့်စာရင်းအင်းနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင်ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး 0 င်ရောက်သည့်နည်းစနစ်ကို အသုံးပြု. Binary Classification ပြ problem နာကိုဖြေရှင်းရန်ကျွန်ုပ်တို့အာရုံစိုက်ပါမည်။
ယနေ့အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) သည် blockchain နှင့် computum computing ၏ဖောင်းပွမှုထက်ကျော်လွန်သွားသည်။ Developer များသည်စက်အသစ်များကိုလေ့လာခြင်းပုံစံအသစ်များဖန်တီးရန်နှင့်လက်ရှိမော်ဒယ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ရလဒ်များအတွက်ပြန်လည်လေ့ကျင့်ပေးရန်ဖြစ်သည်။
Pybrain သည် Pyhon ကို အသုံးပြု. အကောင်အထည်ဖော်သည့်စက်အတွက်ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည်။ ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ရန်ကွန်ရက်များ, ဒေတာဘေ့စ်များ, သင်တန်းသားများအတွက်လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်စာကြည့်တိုက်သည်သင့်အားလွယ်ကူစွာအသုံးပြုရန်လွယ်ကူသည်။
Tensorflow သည် developer အားလုံးအတွက် open source machine framework ဖြစ်သည်။ ၎င်းကိုစက်ခြင်းနှင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလျှောက်လွှာများကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်အသုံးပြုသည်။ အတုဉာဏ်ရည်ဆိုင်ရာစိတ်ဝင်စားဖွယ်အတွေးအခေါ်များကိုသိရှိရန်နှင့်သုတေသနပြုရန် Google Team သည် Tensorflow ကိုတီထွင်ခဲ့သည်။ Tensorfrow ကို Python Playaming Language တွင်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။ The အိုယားရဲသည် Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး Machine သင်ယူခြင်းတွင်အသုံးပြုသောသင်္ချာဆိုင်ရာအသုံးအနှုန်းများကိုဖော်ပြရန်, ဤအသုံးအနှုန်းများကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။
အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်းကာလအတွင်းလေ့လာတွေ့ရှိချက်များအစီအစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နေ့တာမှတစ်ဆင့်တစ်နေ့တာတွင်တစ်ရက်ဖွင့်လှစ်နိုင်သည့်အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်းအပြည့်အစုံပြောင်းလဲခြင်းသည်တစ်ရက်သို့မဟုတ်တစ်ပတ်သို့မဟုတ်တစ်နှစ်ပတ်လုံးပြောင်းလဲခြင်းသည်အပူချိန်ပြောင်းလဲခြင်းသည်ကျွန်ုပ်တို့အားတစ်နာရီခန့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်တစ်ရက်သို့မဟုတ်တစ်နှစ်တာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုပြုလုပ်နိုင်သည် အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှပြောင်းလဲမှုများ။
Milding Learning (ML) သည်အခြေခံအားဖြင့်ကွန်ပျူတာစနစ်များသည်ကွန်ပျူတာစနစ်များကိုလူသားများကဲ့သို့တူညီသောနည်းဖြင့်တူညီသောနည်းဖြင့်အဓိပ္ပာယ်သက်ရောက်စေနိုင်သည်။ ရိုးရှင်းသောစကားလုံးများတွင် ML သည် algorithm သို့မဟုတ် method ကို သုံး. ကုန်ကြမ်းများကိုထုတ်ယူသောပုံစံများကိုထုတ်ယူသောပုံစံများကိုထုတ်ယူသောအတုထောက်လှမ်းရေးအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ML ၏အဓိကအာရုံစိုက်မှုမှာကွန်ပျူတာစနစ်များကိုအတိအလင်းပရိုဂရမ်ဖြစ်စေသို့မဟုတ်လူ့ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမဖြစ်ဘဲအတွေ့အကြုံမှသင်ယူရန်ဖြစ်သည်။