user
Machine Learning မှာ သုံးတဲ့ data တွေအကြောင်းကို မြန်မာလို ရှင်းပြပေးပါ


assistant
တကယ်တော့ Data တွေက ပုံစံအမျိုးမျိုးနဲ့ ဖြစ်နေနိုင်ပါတယ်။
💻Computer Science ဘက်ကကြည့်ရင်
အကြမ်းဖျင်း Structured Data နဲ့ Unstructured Data ဆိုပြီး ၂ မျိုးရှိပါတယ်။
Data ပေါ်မူတည်ပြီး store ဖို့သုံ:တဲ့ Database ကလည်း ကွဲပြားမှု ရှိပါတယ်။

🌈Structured Data က excel လို tables တွေနဲ့သိမ်းလို့ရတဲ့ tubular data တွေလို့ အလွယ်ပုံဖော်လို့ရပါတယ်။
Programming field မှာတော့ tables တွေကို Relations လို့ ခေါ်ကြပါတယ်။
mySQL DBMS ကတော့ Relational Database တွေကို manage လုပ်ရာမှာ SQL (Structured Query Language) က popular အဖြစ်ဆုံး ဖြစ်ပါတယ်။
🌈Unstructured Data ကတော့ Structured Data မဟုတ်တာတွေ အားလုံးပါပါတယ်။
Text files တွေ၊ PDFs တွေ၊ Images တွေ၊ Audio files တွေ၊ Video files တွေ အစရှိသဖြင့် အမျိုးမျိုး ပါပါတယ်။
NoSQL အတွက်ဆိုရင်တော့ MongoDB တို့လို popular ဖြစ်တဲ့ database တွေရှိပါတယ်။ 
...…...........................................................................
📈Statistics 📊ဘက်က ပြောကြမယ်ဆိုရင်
အဓိကအားဖြင့် Numerical နဲ့ Categorical Data ဆိုပြီးကွဲတယ်။
📝နံပါတ်တွေနဲ့ ဆိုင်တဲ့ Numerical Data မှာ
⭐ Discrete
ဆက်စပ်မှု မရှိတဲ့ နံပါတ်တွေ ဥပမာ စျေးနှုန်းတွေ၊ အကြွေစေ့ငါးခါပစ်ရင် ကျမယ့် ခေါင်းအရေအတွက်တို့၊

⭐ Continuous
ရေတွက်လို့ မရပေမယ့် တိုင်းတာလို့ရတဲ့ နံပါတ်တွေ၊ သူ့မှာ ၂ မျိုး ထပ်ပြောလို့ရသေးတယ်
   ✨ Interval
အစဉ်အတိုင်းရှိပြီး အပိုင်းလိုက်ခွဲလို့ရတာ။
ဥပမာ 📌 အပူချိန် -10, -5, 0, 5, 10 ဒီဂရီစင်တီဂရိတ်
   ✨ Ratio
အစဉ်အတိုင်းလည်းရှိတယ်၊ အပိုင်းလိုက်လည်း ခွဲလို့ရတဲ့အပြင် absolute zero ရှိတဲ့ ဂဏန်းတွေ
ဥပမာ 📌 အရပ်၊ အသက်၊ ကိုယ်အလေးချိန် 0, 5, 10, 15, ... စသဖြင့်ရှိပါတယ်

📝 non numerical values တွေဖြစ်တဲ့ အမျိုးအစားခွဲခြားတဲ့ Categorical Data မှာ
⭐ Nominal
သီးသန့်ဖြစ်တည်တယ်၊ ရေတွက်လို့မရဘူး၊ အစဉ်အတိုင်းလည်းမဟုတ်ဘူး။
ဥပမာ 📌 Gender (male/ female), isMarried (yes/ no), သွားလည်ဖူးတဲ့နိုင်ငံတို့၊ ကျွမ်းကျင်တဲ့ ဘာသာစကား

⭐ Ordinal
သီးသန့်ဖြစ်တည်တယ်၊ ရေတွက်လို့မရဘူး၊ ဒါပေမယ့် တစ်ခုပြီးမှ အစဉ်အတိုင်းရှိနေတဲ့ data မျိုးတွေ။
ဥပမာ 📌 ပညာရေးနောက်ခံ (elementary/ high school/ undergraduate/ graduate)
-----------------------
Numerical Data နဲ့ Categorical Data တွေအပြင်ကို
📝 Time-series Data လို Sequential Data မျိုးတွေ
ဥပမာ 📌 stock market prediction လိုမျိုးမှာ သုံးတဲ့ အချိန်နဲ့လိုက်ပြီး အပြောင်းအလဲရှိနေတဲ့ data မျိုးတွေ
📝 Text data တွေ
ဥပမာ 📌 အလုပ်လျှောက်လွှာက experience လိုနေရာမျိုးက ရှင်းပြချက်တွေ၊
PDF အမျိုးမျိုးက parsed လုပ်ပြီးရလာတဲ့ data တွေ၊
social media ပေါ်က posts တွေ၊ comments တွေ၊
websites တွေက crawl ပြီးရလာတဲ့ စာတွေ၊
document files တွေ၊
📝 Videos, Audios and Images တွေ၊
ဆိုပြီးတော့ Data တွေ အမျိုးမျိုးကို Machine Learning မှာ သုံးကြပါတယ်။
How data are put into the Machine Learning training!!!
----------------------------------------------------
Original data type က ဘယ်လိုမျိုးပဲ ဖြစ်နေပါစေ
Machine Learning အတွက် သုံးတော့မယ်ဆို အဲ့ဒီ data တွေကို Numberical values တွေနဲ့ ကိုယ်စားပြုလို့ ရအောင် တစ်နည်းမဟုတ်တစ်နည်းနဲ့ အရင်ပြောင်းပစ်ကြပါတယ်။
multi-label classification မှာ comedy/ thriller/ romance ဟုတ်တယ်၊မဟုတ်ဘူး ဆိုတာကို၊
binary classification လုပ်တဲ့အခါမျိုးမှာ spam mail ဟုတ်တယ်၊ မဟုတ်ဘူး ကို
0/1 (zero/one) အဖြစ်၊

multi-class classification မှာ
salary range(0-150000, 150000-400000, 400000-700000, 700000-100000),
age range (0-10, 11-20, 21-30, 31-40) ကို
0,1,2,3 စသဖြင့်

text တွေမှာဆိုလည်း
Word Embedding methods တစ်နည်းနည်းနဲ့ သုံးပြီး စကားလုံးတွေကို ကိုယ်စားပြုတဲ့ numbers တွေ ပြောင်းပစ်ပါတယ်။

image မှာဆိုရင်တော့
grayscales တွေမှာဆို 0-255 တန်ဖိုးရှိတဲ့ pixel values တွေနဲ့ 1-Dimentional vector အဖြစ်၊
colored images တွေမှာဆို 0-255 အသီးသီးရှိတဲ့ 3-Dimentional vector အနေနဲ့ RGB pixel value တစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပြီး ပြောင်းလဲပစ်ပါတယ်။

audio တွေမှာ ဆိုရင်
audio လှိုင်းတွေကို spectrogram အပြစ်ပြောင်းပစ်ရတယ်။ spectrogram မှာပါတဲ့ values တွေကို ML Algorithm ထဲ ထည့်ပြီး train ရတယ်။ သူက time အလိုက် အပိုင်းလေးတွေပိုင်းပြီး ထည့်ရတော့ Time-series data တစ်မျိုးလို့ ပြောလို့ရတယ်။
------------------------------
data အမျိုးမျိုးက နောက်ဆုံးမှာ number တစ်ခုခု အဖြစ်နဲ့ ML training algorithm ထဲ ဝင် train ခံရပါတယ်။
number တွေမှာ အိမ်တန်ဖိုးတို့လို တန်ဖိုးရှိတဲ့ quantitative number တွေ ဖြစ်နိုင်သလို့၊ တတ်ကျွမ်းတဲ့ ဘာသာစကားတွေကို ကိုယ်စားပြုတဲ့ categorial values 1,2,3,4 လို တန်ဖိုးမရှိတဲ့ qualitative number တွေလည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။
------------------------
အထက်ပါ အကြောင်းအရာများကို မရီရီချမ်းမြေ့ဝင်းရှိန် Sep 2020 ရေးထားတာမှ ကောက်နှုတ်ဖော်ပြထားပါတယ်