7.5 KiB
မက်ရှင်လေ့လာမှုအတွက် ကလပ်စတာအမျိုးအစား မော်ဒယ်များ
ကလပ်စတာက မက်ရှင်လေ့လာမှုလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပစ္စည်းများသည် တူညီသောပစ္စည်းများကို ရှာဖွေကာ ကလပ်စတာဟုခေါ်သောအုပ်စုများသို့ စုစည်းပေးသည်။ ကလပ်စတာသည် မက်ရှင်လေ့လာမှုတွင် အခြားနည်းလမ်းများနှင့် ကွဲပြားသည့်အချက်မှာ ပရိုဆက်များသည် အလိုအလျောက်ဖြစ်ပွားခြင်း ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် supervised learning (ထိန်းကြပ်သင်ကြားမှု) နှင့် ဆန့်ကျင်နေသောအရာဟု ဆိုနိုင်သည်။
ဒေသဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ။ ညီဂျီးရီးယား ပြည်သူ့ ရောနှောဂီတအရသာအတွက် ကလပ်စတာ မော်ဒယ်များ 🎧
ညီဂျီးရီးယား၏ အမျိုးမျိုးသော ပြည်သူ့အုပ်စုများသည် အမျိုးမျိုးသောဂီတအရသာများရှိသည်။ Spotify မှ ရယူထားသည့် ဒေတာကို အသုံးပြုကာ (ဒီဆောင်းပါး မှ စိတ်ဓာတ်ယူ၍) ညီဂျီးရီးယားတွင် လူနှစ်သက်သောဂီတများကို ကြည့်မည်။ ဒီ dataset တွင် သီချင်းအမျိုးမျိုး၏ 'danceability' အမှတ်၊ 'acousticness'၊ အသံကြိမ်နှုန်း၊ 'speechiness'၊ လူကြိုက်နှုန်းနှင့် စွမ်းအင်တို့အကြောင်း ပါဝင်သည်။ ဒီဒေတာတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရမည်ဖြစ်၍ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းပါသည်။
ဓာတ်ပုံကို Marcela Laskoski မှ Unsplash တွင်
ဒီသင်ခန်းစာတွဲတွင် သင်သည် ကလပ်စတာနည်းစနစ်များဖြင့် ဒေတာအသစ်များကို ခွဲခြားစိစစ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိမည်။ ကလပ်စတာသည် သင့်ဒေတာတွင် label မပါသောအခါ အထူးအသုံးဝင်သည်။ label ပါက၊ ယခင်သင်ခန်းစာများတွင် သင်ယူခဲ့သည့် classification နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုသင့်သည်။ သို့သော် label မပါသော ဒေတာများကို အုပ်စုခွဲချင်သည့်အခါ ကလပ်စတာသည် ပုံစံများကို ရှာဖွေရန် ကောင်းသောနည်းဖြစ်သည်။
ကလပ်စတာ မော်ဒယ်များရှေ့ပြေးလေ့လာရာတွင် အထောက်အကူ ဖြစ်စေသည့် low-code tools များ ရှိသည်။ ဒီအလုပ်အတွက် Azure ML ကို စမ်းကြည့်ပါ။
သင်ခန်းစာများ
အခွင့်အရေးများ
ဒီသင်ခန်းစာများကို 🎶 Jen Looper မှ ရေးသားပြီး Rishit Dagli နှင့် Muhammad Sakib Khan Inan တို့ မှ ပြန်လည်သုံးသပ်မှုကူညီမှုများပါဝင်သည်။
Nigerian Songs dataset သည် Spotify မှ ကတ်ပြီး Kaggle မှ ရယူထားပါသည်။
ဒီသင်ခန်းစာဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်လာသည့် အသုံးဝင်သော K-Means နမူနာများမှာ iris exploration, introductory notebook, နှင့် hypothetical NGO example တို့ဖြစ်ပါသည်။
ပြောကြားချက် ဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းနေသော်လည်း၊ စက်ကိရိယာဘာသာပြန်ခြင်းများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါရန် လိုအပ်ပါသည်။ မူလစာတမ်းကို မူရင်းဘာသာဖြင့်သာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်သည်။ အရေးကြီးသည့် သတင်းအချက်အလက်များအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လူသားဘာသာပြန်သူဝန်ဆောင်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုကွာခြားမှုများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော အသုံးပြုမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ တာဝန်မခံပါ။