Master ကြီးကြပ်ထားသော လိုင်းမဟုတ်သော မော်ဒယ်များ

ကြီးကြပ်ထားသော လိုင်းမဟုတ်သော မော်ဒယ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ သွက်လက်သောကမ္ဘာတွင်၊ ကြီးကြပ်ထားသော လိုင်းနားမဟုတ်သော မော်ဒယ်များသည် အစွမ်းထက်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော ကိရိယာများအဖြစ် ထင်ရှားသည်။ သမားရိုးကျ linear နည်းပညာများကို ကျော်လွန်သော ဤမော်ဒယ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ပိုမိုတိကျစွာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စေပါသည်။ OpenClassrooms တွင်ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်သော ဤသင်တန်းသည် သင့်အား ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် ထူးခြားသောအခွင့်အရေးတစ်ခုပေးပါသည်။

ဤသင်တန်းတွင်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များနှင့် ကျပန်းသစ်တောများကဲ့သို့သော မျဉ်းမဟုတ်သော နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကို မိတ်ဆက်ပေးပါမည်။ ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသော ဤနည်းပညာများသည် ကိန်းရှင်များကြားတွင် ရှုပ်ထွေးသောဆက်ဆံရေးများကို စံနမူနာပြုနိုင်သည့်စွမ်းရည်အတွက် အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။

သဘောတရားများကို လက်တွေ့ကျကျ နားလည်မှုအပေါ် အလေးပေးထားသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို သင်၏အနာဂတ်ပရောဂျက်များတွင် ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ လက်ဆင့်ကမ်းသင်ကြားနည်းဖြင့် ဤသင်တန်းသည် သင့်အား ကြီးကြပ်ထားသော လိုင်းမဟုတ်သောပုံစံများကို အသုံးပြုရာတွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးဖြစ်လာစေရန် ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။

ဤသင်တန်းတွင် ပါဝင်ခြင်းဖြင့် သင်သည် ယနေ့ခေတ် နည်းပညာနယ်ပယ်တွင် အလွန်တန်ဖိုးရှိသော အရည်အချင်းများရရှိရန် ကြီးမားသော ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုကို ရယူနေပါသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်တွင် သင့်ကိုယ်သင် ခွဲခြားသိမြင်ရန် ဤအခွင့်အရေးကို လက်လွတ်မခံပါနှင့်။

သင်၏ မော်ဒယ်လ်ပညာကို နက်ရှိုင်းစေပါ။

အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသောကဏ္ဍတစ်ခုတွင်၊ နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကို ကျွမ်းကျင်အောင်ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤသင်တန်းသည် သင့်အား ဤမရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာများအကြောင်း နက်နဲပြီး လက်တွေ့ကျကျ နားလည်နိုင်စေမည့် ကြီးကြပ်မှုမဟုတ်သော မော်ဒယ်များ၏ ကွဲပြားချက်များကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။

စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အဓိကကျသော ပံ့ပိုးမှု vector machines (SVM) နှင့် neural networks များကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်သဘောတရားများကို သင်ရှာဖွေရန် ဦးဆောင်သွားမည်ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းတို့၏ တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကြောင့် လူသိများသော ဤနည်းပညာများသည် ဒေတာပညာရှင်တိုင်း၏ toolbox တွင် အဓိက ပိုင်ဆိုင်မှုများဖြစ်သည်။

လေ့ကျင့်ရေးတွင် သင့်မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များဖြစ်သည့် cross-validation နှင့် hyperparameter optimization ၏ အရေးပါမှုကိုလည်း အလေးပေးပါသည်။ ဤရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်များကို လွယ်ကူပြီး ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ကျွမ်းကျင်တတ်မြောက်ရန် သင်ယူပါမည်။

ထို့အပြင်၊ သင်သည် သင်၏ အသိပညာကို စုစည်းစေပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာစိန်ခေါ်မှုများအတွက် သင့်ကိုယ်သင် ပြင်ဆင်နိုင်စေမည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာပရောဂျက်များမှတစ်ဆင့် သင်၏ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အခွင့်အရေးရပါလိမ့်မည်။ ဤလက်တွေ့ချဉ်းကပ်နည်းသည် ဤသဘောတရားများကို နားလည်ရုံသာမက သင်၏အနာဂတ်ပရောဂျက်များတွင်လည်း ထိရောက်စွာအသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။

အဆင့်မြင့် မော်ဒယ်လ်နည်းပညာများကို ရှာဖွေပါ။

ဤနည်းလမ်းများသည် ခေတ်မီသော်လည်း၊ နယ်ပယ်နှင့်အတော်လေးသစ်နေသူများပင် ၎င်းတို့လက်လှမ်းမီနိုင်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် တင်ပြထားပါသည်။

သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ချိန်ညှိခြင်း၏ အရေးပါမှုကိုလည်း အလေးထားပါသည်။ အရင်းခံမူများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနားလည်ခြင်းဖြင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်များကို လမ်းညွှန်နိုင်စေရန် သင်ယူရမည်ဖြစ်ပြီး၊ သင်၏အနာဂတ်ကြိုးပမ်းမှုများတွင် ထူးချွန်ရန် သင်ပြင်ဆင်နေပါသည်။

ပြောပြီးသားအတိုင်း၊ သင်တန်းသည် သင့်အား လက်တွေ့အခြေအနေတွင် သင်ရရှိထားသည့် ကျွမ်းကျင်မှုများကို လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေမည့် လက်တွေ့ပရောဂျက်များတွင် ပါဝင်ရန် အခွင့်အရေးပေးပါသည်။ ဤလက်တွေ့ချဉ်းကပ်နည်းသည် သင့်အား သီအိုရီဆိုင်ရာ သဘောတရားများကို နားလည်စေရုံသာမက ၎င်းတို့ကို ပရော်ဖက်ရှင်နယ်လောကတွင် ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်ရန်လည်း ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်တွင် အမြဲတိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော နယ်ပယ်တွင် ထူးချွန်ရန် သင့်ကိုယ်သင် အရည်အချင်းပြည့်မီရန် ဤအခွင့်အရေးကို ရယူလိုက်ပါ။