ဤဧည့်သည်တော်အင်္ဂါရပ်တွင်၊ Shaip ၏ CEO နှင့် ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Vatsal Ghiya သည် ထိရောက်သောစက်-သင်ယူမှုပုံစံဖန်တီးရန်အတွက် အရည်အသွေးဒေတာအစုံများ၏ အရေးပါမှုဆိုင်ရာ အဓိကထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ဆွေးနွေးခဲ့သည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိက ယူဆောင်သွားသည်မှာ
- စက်သင်ယူမှု(ML) အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးရာတွင် ပါ၀င်သည့် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာများကို သိရှိနားလည်ပါသလား၊ သို့သော် လူတိုင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံဖန်တီးခြင်း၏ "Finesse" နှင့် "Fun" အပိုင်းများအကြောင်း အမြဲပြောနေကြသော်လည်း လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအကြောင်း ဆွေးနွေးမှုနည်းပါးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများ၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏အခြေခံ၊ ဒေတာမှတ်ချက်ပေးခြင်းနှင့် အခြားအရာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။
- လူပြိန်းဘာသာစကားဖြင့်၊ ML ဒေတာသည် ဒေတာအပိုင်းအစများ ကွဲပြားနေသော်လည်း algorithms မှ တစ်ခုတည်းသော အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နှင့် ပုံစံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် algorithms များကိုလေ့ကျင့်ရန် ဤဒေတာအတွဲများကို စနစ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းတိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်အရ ဤဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် မှန်ကန်ပြီး တိကျသည့်ပုံစံကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ရန် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် မှတ်သားထားခြင်းများပါဝင်သည့် သက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများကို ပြင်ဆင်ရန်အတွက် ဖော်မတ်တစ်ခုဖြင့် စုဆောင်းရမည့် အရည်အသွေးဒေတာအစုံများ လိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဤဒေတာအစုံများကို အစိုးရသတင်းရင်းမြစ်များ၊ စက်သင်ယူမှုအပ်နှံရေးနှင့် google datasets အင်ဂျင်စသည့် အရင်းအမြစ်များစွာမှ စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
