Python တွင် တည်ဆောက်ထားသော အပြည့်အဝ လေ့ကျင့်ပြီး စမ်းသပ်ထားသော machine learning classification model ကို ရယူပါ — data preprocessing၊ feature selection၊ model optimization နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးပြုရန် အသင့်ဖြစ်နေသော ရလဒ်များ၏ ရှင်းလင်းသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်တို့ ပါဝင်သည်။
သင့်ဒေတာအစုံအတွက် Python ML ခွဲခြားမှုပုံစံကို ကျွန်ုပ်တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
တစ်ခုတည်းသော၊ ကောင်းစွာဖွဲ့စည်းထားသော ဒေတာအစုံအတွက် အဓိက ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ပိုက်လိုင်း။
- ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း (ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ ကုဒ်သွင်းခြင်း၊ အတိုင်းအတာသတ်မှတ်ခြင်း)
- ခန့်မှန်းနိုင်သော ပြောင်းလဲနိုင်သော အရာများကို ဖော်ထုတ်ရန် အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု
- တစ်ခုတည်းသော အကောင်းဆုံး ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး စမ်းသပ်ပြီးပါပြီ။
- မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များ၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်
- Pandas & Scikit-learn ကို အသုံးပြု၍ Python-based ပို့ဆောင်ခြင်း
- သင်၏ဒေတာအတွက် အသင့်တော်ဆုံး algorithm ကို သုတေသနပြုခြင်း
ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအစုံများအတွက် မော်ဒယ်မျိုးစုံနှိုင်းယှဉ်မှုနှင့် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု။
- မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အရာအားလုံး
- မျိုးစုံသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း algorithm များ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း (ဥပမာ- random forest, gradient boosting, neural network)
- အကောင်းဆုံး မော်ဒယ်တိကျမှုအတွက် Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်း
- လိုအပ်သည့်နေရာတွင် Class imbalance ကို ကိုင်တွယ်ခြင်း
- အင်္ဂါရပ်အရေးပါမှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများနှင့်အတူ တိုးချဲ့အနက်ဖွင့်ဆိုချက်
- Scikit-learn နှင့် TensorFlow ကို သင့်လျော်သလို အသုံးပြုထားသော Python ကုဒ်
အဖွဲ့လိုက်နည်းလမ်းများ၊ စေ့စပ်သေချာသော အတည်ပြုချက်နှင့် အသေးစိတ်ရေးသားထားသော တွေ့ရှိချက်များပါရှိသော ပြည့်စုံသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ပရောဂျက်။
- ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တွင် အရာအားလုံး
- Ensemble နှင့် အဆင့်မြင့် neural network မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ထားသည်
- Cross-validation နှင့် ခိုင်မာသော ရထား/စမ်းသပ်နည်းစနစ်
- နည်းစနစ်၊ တွေ့ရှိချက်များနှင့် အကြံပြုချက်များ၏ အသေးစိတ်ရေးသားထားသော အစီရင်ခံစာ
- အပြည့်အစုံ မှတ်ချက်ပေးထားသော Python ကုဒ်နှင့် ရင်းမြစ်ဖိုင်များ ပေးပို့ပြီး
- အော်ဒါချက်မှတစ်ဆင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် ဦးစားပေးအော်ဒါကို ကိုင်တွယ်ခြင်း
စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုပါ
စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုရန် ဝင်ရောက်ပါ
ဤ Zinner ထံမှ စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ရောင်းချမှုမတိုင်မီ မေးခွန်းမေးပါ
မေးခွန်းမေးရန် ဝင်ရောက်ပါ
ပလက်ဖောင်းပေါ်ရှိ spam များကို လျှော့ချရန်အတွက် ရောင်းချမှုမတိုင်မီ မက်ဆေ့ချ်များကို ဝင်ရောက်ထားသော အသုံးပြုသူများသာ ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
ဤ Zinner ကို တိုက်ရိုက်မက်ဆေ့ချ်ပို့ရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်
Zinner ကို မက်ဆေ့ချ်ပို့ရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်
ကိုယ်ပိုင်ကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခု တောင်းဆိုရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်အကျဉ်းချုပ်
သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဤဝန်ဆောင်မှုနှင့်ပတ်သက်သော အဓိကအချက်အလက်များ။ Zinn Hub မှ ထုတ်ပေးသည်၊ ရောင်းသူမှ မဟုတ်ပါ။
တန်ဖိုးနေရာ
Algorithm လွှမ်းခြုံမှု
နည်းပညာ Stack
ပေးပို့ချိန်
ဒေတာလိုအပ်ချက်
သင်ရရှိမည့်အရာ
အပြည့်အစုံဖော်ပြချက်
သင့်လုပ်ငန်းသည် ဇယားကွက်ဒေတာများပေါ်တွင် အခြေခံပြီး ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် လိုအပ်ပါက — ဖောက်သည်များ ထွက်ခွာခြင်း၊ ရောဂါခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ ဦးဆောင်မှုအဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားသော အမျိုးအစားအခြေခံ ပစ်မှတ်များ — ကောင်းမွန်စွာ တည်ဆောက်ထားသော စက်သင်ယူမှု ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်သည် ထိုအချက်အလက်အစိမ်းများကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ လက်တွေ့ကျသော ခန့်မှန်းချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
Zinn Digital သည် Python တွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးအပ်ရာတွင် ကျယ်ပြန့်သော လက်တွေ့အတွေ့အကြုံရှိသော လန်ဒန်အခြေစိုက် ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှုပ်ထွေးသော ကုန်ကြမ်းဒေတာမှ စတင်၍ သင်ယုံကြည်စိတ်ချနိုင်ပြီး အသုံးပြုနိုင်သော သန့်ရှင်းပြီး ကောင်းမွန်စွာ မှတ်တမ်းတင်ထားသော မော်ဒယ်အထိ အပြည့်အဝ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကိုင်တွယ်ပါသည်။
သင့်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ ဘာတွေလုပ်ပေးသည်ကို အတိအကျ ဖော်ပြလိုက်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြည့်စုံသော ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် စတင်သည် — ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြားထားသော ပြောင်းလဲနိုင်သော အရာများကို ကုဒ်သွင်းခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်များကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် သင့်မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိခိုက်စေမည့် အတန်းအစား မညီမျှမှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း။ ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို အမှန်တကယ် မောင်းနှင်ပေးသည့် ပြောင်းလဲနိုင်သော အရာများကို ဖော်ထုတ်ရန် တင်းကျပ်သော အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပြီး တိကျမှုကို မတိုးတက်စေဘဲ မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို တိုးစေသည့် ဆူညံသံများကို ဖယ်ရှားပါသည်။
သန့်ရှင်းသော ဒေတာအစုံကို တည်ထောင်ပြီးနောက်၊ သင်၏ပြဿနာအတွက် အသင့်တော်ဆုံး အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များစွာကို အကဲဖြတ်ပြီး နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိရိယာအစုံတွင် logistic regression၊ Naïve Bayes၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင် အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ random forest၊ gradient boosting နှင့် neural networks တို့ ပါဝင်ပြီး သင်၏ဒေတာ၏ ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် ကိုက်ညီသော နည်းလမ်းကို ရွေးချယ်ရန် ကျယ်ပြန့်သော အခွင့်အလမ်းကို ပေးပါသည်။ ရွေးချယ်ထားသော မော်ဒယ်ကို ခိုင်မာသော အတည်ပြုခြင်း အလေ့အကျင့်များကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ပြီး စမ်းသပ်ထားသောကြောင့် စွမ်းဆောင်ရည် ကိန်းဂဏန်းများသည် အမှန်တကယ် ကမ္ဘာ့အပြုအမူကို ထင်ဟပ်စေပြီး overfitting မဖြစ်စေပါ။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရလဒ်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသည် — မော်ဒယ်က သင့်အား ဘာပြောနေသည်၊ ၎င်းသည် မည်မျှယုံကြည်မှုရှိသည်၊ နှင့် သင့်သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စတွင် ရလဒ်များ၏ အဓိပ္ပာယ်ကို ရှင်းပြသည်။
ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်သော ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များ- Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, နှင့် အထက်တွင်ဖော်ပြထားသော စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများ အပြည့်အစုံ။
ဤဝန်ဆောင်မှုသည် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအစုံရှိပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းပုံစံကို ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ကျကျ တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၊ ထုတ်ကုန်အဖွဲ့များ၊ သုတေသီများနှင့် လုပ်ငန်းပိုင်ရှင်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည် — ဒေတာသိပ္ပံကို အစမှနေ၍ သင်ယူရန်မလိုဘဲ။
ကျွန်ုပ်တို့သည် လန်ဒန်တွင် အခြေစိုက်ပြီး Zinn Hub ၏ မှာယူမှုစနစ်မှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ သင်၏မှာယူမှုကို ပြုလုပ်ပြီးသည်နှင့် သင်၏ဒေတာအစုံနှင့် သက်ဆိုင်ရာ ပရောဂျက်အကြောင်းအရာများကို မျှဝေပါ။ ရှင်းလင်းချက်လိုအပ်ပါက မှာယူမှုချက်မှတစ်ဆင့် ချက်ချင်းဆက်သွယ်ပါမည်။
သင့်လုပ်ငန်းနယ်ပယ်နှင့် ကိုက်ညီသော အဆင့်ကို ရွေးချယ်ပြီး သင့်ဒေတာကို ဆုံးဖြတ်ချက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါမည်။
Zinner အရည်အသွေး အာမခံချက်
တစ်ခုချင်းစီ Zinner သည် ပလက်ဖောင်းသို့ ပေါင်းစည်းမီ သုံးသပ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းခံရသည်။
အားလုံးသော ဝန်ဆောင်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရည်အသွေး အာမခံ ကတိဖြင့် ကျောင်းဆောင်ထားသည်။
သင်၏ ငွေပေးချေမှုသည် သင် ပို့ဆောင်ထားသော အလုပ်ကို အတည်ပြုသည်အထိ ကာကွယ်ထားသည်။
ပက်ကေ့ချ်များ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ
| အင်္ဂါရပ် | မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော | ကျွမ်းကျင်သူ | အဆင့်မြင့် |
|---|---|---|---|
| ပေးပို့ချိန် | 3 ရက် | 5 ရက် | 9 ရက် |
| ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုများ | 1 | 2 | 3 |
| ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း (ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ ကုဒ်သွင်းခြင်း၊ အတိုင်းအတာသတ်မှတ်ခြင်း) | ✓ | ✕ | ✕ |
| ခန့်မှန်းနိုင်သော ပြောင်းလဲနိုင်သည့်အရာများကို ဖော်ထုတ်ရန် အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်ခြင်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| တစ်ခုတည်းသော အကောင်းဆုံး ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး စမ်းသပ်ထားသည် | ✓ | ✕ | ✕ |
| မော်ဒယ် စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များ၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက် | ✓ | ✕ | ✕ |
| Pandas & Scikit-learn ကို အသုံးပြု၍ Python-based ပေးပို့ခြင်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| သင့်ဒေတာအတွက် အသင့်တော်ဆုံး algorithm ကို သုတေသနပြုခြင်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အရာအားလုံး | ✕ | ✓ | ✕ |
| မျိုးစုံသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း algorithm များ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း (ဥပမာ- random forest, gradient boosting, neural network) | ✕ | ✓ | ✕ |
| အကောင်းဆုံး မော်ဒယ်တိကျမှုအတွက် Hyperparameter ချိန်ညှိခြင်း | ✕ | ✓ | ✕ |
| လိုအပ်သည့်နေရာတွင် Class မညီမျှမှုကို ကိုင်တွယ်ခြင်း | ✕ | ✓ | ✕ |
| အင်္ဂါရပ်အရေးပါမှု ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများနှင့်အတူ တိုးချဲ့အနက်ဖွင့်ဆိုချက် | ✕ | ✓ | ✕ |
| Scikit-learn နှင့် TensorFlow ကို သင့်လျော်သလို အသုံးပြုထားသော Python code | ✕ | ✓ | ✕ |
| Professional တွင် အားလုံးပါဝင်သည်။ | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ensemble နှင့် အဆင့်မြင့် neural network မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ထားသည် | ✕ | ✕ | ✓ |
| Cross-validation နှင့် ခိုင်မာသော လေ့ကျင့်မှု/စမ်းသပ်မှု နည်းစနစ် | ✕ | ✕ | ✓ |
| နည်းစနစ်၊ တွေ့ရှိချက်များနှင့် အကြံပြုချက်များ၏ အသေးစိတ်ရေးသားထားသော အစီရင်ခံစာ | ✕ | ✕ | ✓ |
| မှတ်ချက်ပေးထားသော Python ကုဒ်အပြည့်အစုံနှင့် source file များ ပေးပို့ပါမည်။ | ✕ | ✕ | ✓ |
| အော်ဒါချက်မှတစ်ဆင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် ဦးစားပေးအော်ဒါကို ကိုင်တွယ်ခြင်း | ✕ | ✕ | ✓ |
အစုစု
ဤ Zinn နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ရောင်းချသူ၏ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ဥပမာများ
သင်၏ဒေတာအစုံအတွက် Python ML ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ပါ
သင်၏ဒေတာအစုံအတွက် Python ML ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ပါ
အပိုအချက်အလက်
ကျွန်ုပ်အသုံးပြုသော ကိရိယာများ
အတွက် အကောင်းဆုံး
ကျွန်ုပ်၏ လုပ်ငန်းစဉ်
မကြေးမုံရဲ့ မေးခွန်းများ
CSV သို့မဟုတ် Excel ဖိုင်သည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ သင်၏ဒေတာအစုံသည် ဇယားကွက် (အတန်းများနှင့် ကော်လံများ) ဖြစ်သင့်ပြီး ရှင်းလင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော ပစ်မှတ်ကော်လံ — မော်ဒယ်က ခန့်မှန်းစေလိုသော ပြောင်းလဲနိုင်သော — ပါရှိသင့်သည်။ သင်၏ဒေတာသည် မတူညီသောပုံစံဖြင့်ရှိပါက မှာယူမှုလိုအပ်ချက်များတွင် ဖော်ပြပါ၊ ကျွန်ုပ်တို့ အကြံပေးပါမည်။
ဤအခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းကို အဆင့်တိုင်းတွင် ထည့်သွင်းထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ ပုံမှန်မဟုတ်သောတန်ဖိုးများနှင့် နမူနာအရွယ်အစားနည်းပါးခြင်းတို့ကို လုပ်ငန်းစဉ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန် သင့်ဒေတာအစုံသည် အလွန်အကန့်အသတ်ရှိပါက၊ ဆက်လက်မလုပ်ဆောင်မီ ရိုးသားစွာ အသိပေးပါမည်။
၎င်းသည် သင်၏ဒေတာနှင့် ပြဿနာအမျိုးအစားပေါ် မူတည်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် logistic regression, Naïve Bayes, decision trees, random forest, gradient boosting, နှင့် neural networks တို့မှ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို အကဲဖြတ်ပြီးနောက် သင်၏ သီးခြားဒေတာအစုံတွင် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် နည်းလမ်းကို ရွေးချယ်သည် — သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်သည် —။
Essential အဆင့်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ပါရှိသော ရလဒ်များ ပါဝင်သည်။ Advanced အဆင့်တွင် မှတ်ချက်ပေးထားသော Python source files အပြည့်အစုံ ပါဝင်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် အဆင့်နိမ့်တွင် source code လိုအပ်ပါက Written Summary Report & Source Files add-on ကို ထည့်သွင်းပါ သို့မဟုတ် Advanced သို့ အဆင့်မြှင့်ပါ။
ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းဆိုသည်မှာ ပေးပို့ပြီးနောက် သင်ပေးသော တုံ့ပြန်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ မော်ဒယ် သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအား ချိန်ညှိခြင်းကို ဆိုလိုသည် — ဥပမာ၊ မတူညီသော algorithm ကို စမ်းသပ်ခြင်း၊ ပစ်မှတ် variable ကို ချိန်ညှိခြင်း သို့မဟုတ် feature ရွေးချယ်မှုကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်း။ ၎င်းသည် လုံးဝအသစ်သော ဒေတာအစုံ သို့မဟုတ် အခြေခံအားဖြင့် ကွဲပြားသော ပရောဂျက်နယ်ပယ်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းကို အကျုံးမဝင်ပါ။
သင့်အော်ဒါကို မှာယူပြီးသည်နှင့် သင့်ဒေတာအစုံကို အော်ဒါမန်နေဂျာမှတစ်ဆင့် တိုက်ရိုက်တင်ပါ။ ကျေးဇူးပြု၍ ပရောဂျက်နှင့်ပတ်သက်သည့် သက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများ — သင်ခန့်မှန်းရန် ကြိုးစားနေသည့်အရာနှင့် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် မည်သည့်ဒိုမိန်းဗဟုသုတကိုမဆို — လိုအပ်ချက်များကဏ္ဍတွင် ထည့်သွင်းပါ။
ဟုတ်ကဲ့ — ကျွန်ုပ်တို့သည် binary classification (ရလဒ် အမျိုးအစား နှစ်ခု) နှင့် multi-class classification (အမျိုးအစား သုံးခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော) နှစ်ခုလုံးနှင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ သင်၏လိုအပ်ချက်များကို တင်ပြသည့်အခါ သင်၏ပစ်မှတ် variable ကို ရိုးရှင်းစွာ ဖော်ပြပါ။
ဖောက်သည်များ၏ သုံးသပ်ချက်များ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖောက်သည်များက Zinn အကြောင်း ဘာတွေ ပြောတွေ့ကြည့်ပါ
Neil သည် သူလုပ်သည့်အရာတွင် အလွန်ကျွမ်းကျင်ပြီး အချိန်မီ အမြဲတမ်း ပေးပို့သည်။ သူသည် အသေးငယ်ဆုံးအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုပင် အာရုံစိုက်ကာ အမြဲတမ်း ပိုမိုလုပ်ဆောင်ပေးသည်။ သူ၏ စေတနာနှင့် လုပ်ငန်းကျင့်ဝတ်သည် သူလုပ်သမျှတိုင်းတွင် ထင်ရှားပြီး အရည်အသွေးမြင့် ရလဒ်များ ထုတ်လုပ်ရာတွင် ဂုဏ်ယူကြောင်း ထင်ရှားသည်။ Neil ကို ကျွန်ုပ် အထူးအကြံပြုလိုပါသည် — သူသည် အလုပ်ကို မှန်ကန်စွာ ပြီးမြောက်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် စစ်မှန်သော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တစ်ဦးဖြစ်သည်။
သူနဲ့ အလုပ်လုပ်ရတာ အရမ်းကောင်းပါတယ်။ သူက အလုပ်ပြီးမြောက်ဖို့အတွက် အစွမ်းကုန် ကြိုးစားပေးခဲ့ပါတယ်။
အလုပ် ကောင်းကောင်းလုပ်ခဲ့တယ်။
ကောင်းတယ်!
Neil Khan နှင့် အလုပ်လုပ်ရသည်မှာ အလွန်ပျော်စရာကောင်းပါသည်။ သူ၏ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဆန်မှုနှင့် အသေးစိတ်ကို အာရုံစိုက်မှုတို့သည် မျှော်မှန်းထားသည်ထက် ကျော်လွန်ပြီး ပေးပို့နိုင်သောအရာတိုင်းကို အတိအကျဖြစ်စေခဲ့သည်။ Data Science & ML ရှိ အဓိက အယူအဆများကို နက်နက်နဲနဲ နားလည်ရုံသာမက သူ၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် အချိန်မီ ပေးပို့မှုတို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ချောမွေ့ထိရောက်စေခဲ့သည်။ အထူးအကြံပြုလိုပါသည်။
ဤထုတ်ကုန်ကို ဝယ်ယူထားသော လက်ခြင်းသို့ ဝင်ထားသော ဝယ်ယူသူများသာ သုံးသပ်ချက် ချန်လှပ်နိုင်ပါသည်။
အမျိုးအစားများ
Zinner မူဝါဒများ
ဆက်စပ်သော Zinns
Python တွင် စိတ်ကြိုက် Computer Vision & Deep Learning Model ကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
သင့်စက်သင်ယူမှု သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာရူပါရုံဖြေရှင်းချက်ကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်
ကျွန်ုပ်သည် ကျွမ်းကျင်သော Machine Learning နှင့် Data Science အကူအညီကို ပေးပါမည်။
