ဖြေရှင်းခဲ့သည်- မသေခင်ကြံစည်မှု

အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Python တွင် စက်သင်ယူမှုတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အလိုအလျောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် ကျယ်ပြန့်သော နယ်ပယ်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း၏ နစ်မြုပ်မှုအတိမ်အနက်သို့ ကျွန်ုပ်တို့ မပါဝင်မီ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ မည်သည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့် ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် နီးစပ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဦးနှောက်ကဲ့သို့ပင် အာရုံခံဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် လုပ်ငန်းစဉ်မှတစ်ဆင့် အာရုံခံအချက်အလက်များကို 'မမြင်ရ' သည့် အသွင်အပြင်ကို ကောက်ယူသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုကို ဖန်တီးပေးသည်။

အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် လူသားများ သို့မဟုတ် အခြားကွန်ပျူတာနည်းပညာများအတွက် ရှုပ်ထွေးလွန်းသော ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ပေးသည့် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ယခု၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် ကြံစည်ရန် Python ကို အသုံးပြု၍ ကိစ္စ၏ဗဟိုချက်သို့ စေ့စေ့ကြည့်ကြပါစို့။

Python တွင် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ပုံဖော်ခြင်း။

# Importing libraries
import numpy as np     
import matplotlib.pyplot as plt     
from sklearn.datasets import make_blobs 

# Create a sample dataset
dataset=make_blobs(n_samples=800, centers=2, n_features=2, cluster_std=1.6, random_state=50)

# Split into input (X) and output (y)
X, y = dataset

# Plot the sample data
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.show()

ဒီကုဒ်ကို နားလည်ရအောင်။

• ပထမလိုင်းလေးခုတွင် numpy၊ matplotlib စသည်တို့ကဲ့သို့ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းပါသည်။
• ထို့နောက် sklearn မှ 'make_blobs' လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ဖန်တီးပါသည်။
• ထို့နောက် dataset ကို input (X) နှင့် outputs (y) ဟူ၍ ပိုင်းခြားထားသည်။
• နောက်ဆုံးစာကြောင်းသည် X နှင့် y ကို ကွက်ကွက်ပြီး matplotlib စာကြည့်တိုက်မှ scatter function ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို ပုံဖော်ပေးပါသည်။

မသေခင် ကြံစည်မှု စာကြည့်တိုက်များကို နားလည်ခြင်း။

ဤအကြောင်းအရာတွင် Python စာကြည့်တိုက်များကို နားလည်ခြင်းသည် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ numpy စာကြည့်တိုက်သည် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ခွင့်ပြုသည်၊ matplotlib ကို Python တွင်ရှိသော ဒေတာများမှ 2D ဂရပ်ဆွဲခြင်းနှင့် Python ရှိ sklearn spearheads machine learning အတွက် အသုံးပြုသည်။

အဆင့်ဆင့်ကုဒ်

ကုဒ်၏ အဆင့်ဆင့်သော လုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား နက်ရှိုင်းသော နားလည်မှုကို ရရှိစေသည်-

# Import necessary modules
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Create the model
model = Sequential()

# Add input layer with 2 inputs neurons
model.add(Dense(input_dim=2, output_dim=1, init='uniform', activation='sigmoid'))

# Compile model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Fit the model
history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

ဒီကုဒ်ရိုက်မယ်၊

• keras.models module မှ Sequential() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဖန်တီးပါသည်။
• ထို့နောက်၊ input အလွှာတစ်ခုအား input neurons 2 ခုဖြင့်ပေါင်းထည့်သည်။ ဤတွင် 'Dense' သည် ကိစ္စအများစုအတွက် အလုပ်လုပ်သော အလွှာအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ သိပ်သည်းသောအလွှာတွင်၊ ယခင်အလွှာရှိ ဆုံမှတ်များအားလုံးသည် လက်ရှိအလွှာရှိ node များနှင့် ချိတ်ဆက်သည်။
• 'Compile' သင်တန်းအတွက် စံပြပြင်ဆင်သည်။
• နောက်ဆုံးအပိုင်း၊ 'fitting the model' သည် neural network ကို လေ့ကျင့်ထားသည့်နေရာဖြစ်သည်။ 'အချိန်များ' သည် သင်တန်းဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံး၏ ဖြတ်သန်းမှုအရေအတွက်ကို ညွှန်ပြသည်။ မော်ဒယ်သည် ခေတ်တစ်ခုစီအတွင်း မော်ဒယ်ဘောင်များကို လေ့လာပြီး အပ်ဒိတ်လုပ်သည်။ အသုတ်အရွယ်အစားသည် ဒေတာအတွဲ၏ အခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤကုဒ်များမှတဆင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် Python ကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်း၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ကို တည်ဆောက်ပါသည်။ Python ၏ ကျယ်ပြောလှသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် အစွမ်းထက်သော စွမ်းရည်များဖြင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ပြီး ထိရောက်စွာ ပုံဖော်နိုင်သည်။ အမြစ်များကို နားလည်ရုံမျှသာဖြစ်ပြီး ဤစွယ်စုံရ စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကြီးပြင်းလာရန် ကောင်းပါတယ်။