course/pr_1194/my/chapter3/7.md

# အခန်းပြီးဆုံးခြင်း အသိအမှတ်ပြု လက်မှတ်[[end-of-chapter-certificate]]

<CourseFloatingBanner chapter={3}
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

သင်တန်းကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်စွာ ပြီးဆုံးခဲ့တဲ့အတွက် ဂုဏ်ယူပါတယ်။ pretrained models တွေကို fine-tune လုပ်နည်း၊ learning curves တွေကို နားလည်နည်းနဲ့ သင်၏ models တွေကို community နဲ့ မျှဝေနည်းတွေကို သင်ယူခဲ့ပြီးပါပြီ။ အခုတော့ သင်၏ အသိပညာကို စစ်ဆေးပြီး လက်မှတ်ရယူဖို့ quiz ဖြေဆိုရမယ့်အချိန်ပါပဲ။

quiz ဖြေဆိုဖို့အတွက် အောက်ပါအဆင့်တွေကို လိုက်နာရပါလိမ့်မယ်။

1.  သင်၏ Hugging Face account သို့ ဝင်ရောက်ပါ။
2.  quiz ရှိ မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုပါ။
3.  သင်၏ အဖြေများကို တင်သွင်းပါ။

## ရွေးချယ်စရာအများအပြားပါသော မေးခွန်းများ

ဤ quiz တွင် ရွေးချယ်စရာစာရင်းမှ မှန်ကန်သောအဖြေကို ရွေးချယ်ရန် သင့်အား တောင်းဆိုပါလိမ့်မည်။ ကျွန်တော်တို့သည် supervised finetuning ၏ အခြေခံများကို စစ်ဆေးပါလိမ့်မယ်။

<iframe
	src="https://huggingface-course-unit-3-quiz.hf.space"
	frameborder="0"
	width="850"
	height="450"
>

## ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)

*   **Fine-tune (Fine-tuning)**: ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီးသား (pre-trained) မော်ဒယ်တစ်ခုကို သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခု (specific task) အတွက် အနည်းငယ်သော ဒေတာနဲ့ ထပ်မံလေ့ကျင့်ပေးခြင်းကို ဆိုလိုပါတယ်။
*   **Pretrained Models**: အကြီးစား ဒေတာအမြောက်အမြားဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီးဖြစ်သော AI (Artificial Intelligence) မော်ဒယ်များ။
*   **Learning Curves**: Training လုပ်နေစဉ် model ၏ performance metrics (ဥပမာ- loss, accuracy) များကို အချိန်နှင့်အမျှ ပုံဖြင့်ပြသထားခြင်း။
*   **Community**: Hugging Face တွင် AI/ML နယ်ပယ်မှ သုံးစွဲသူများ၊ developer များနှင့် သုတေသီများ စုစည်းထားသော အဖွဲ့အစည်း။
*   **Quiz**: သင်ယူခဲ့သည့် အကြောင်းအရာများအပေါ် နားလည်မှုကို စစ်ဆေးရန်အတွက် အတိုချုပ် စာမေးပွဲ သို့မဟုတ် မေးခွန်းများ။
*   **Certificate**: သင်တန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်မှုတစ်ခု ပြီးဆုံးကြောင်း အသိအမှတ်ပြုသော လက်မှတ်။
*   **Hugging Face Account**: Hugging Face ပလက်ဖောင်းပေါ်ရှိ သုံးစွဲသူအကောင့်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၊ datasets များနှင့် အခြားအရင်းအမြစ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် ခွင့်ပြုသည်။
*   **Supervised Finetuning**: label လုပ်ထားသော ဒေတာ (inputs နှင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ outputs များ) ကို အသုံးပြု၍ pretrained model တစ်ခုကို သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် ထပ်မံလေ့ကျင့်ခြင်း။