DatarrX/Burmese-English-Code-Mixed-Corpus · Datasets at Hugging Face

text stringlengths 23 92
ဒီနေ့တော့ pipeline တစ်ခုလုံးကို automation လုပ်ဖို့ ကြိုးစားနေတယ်။
Model ရဲ့ performance metrics တွေကို visualization လုပ်ကြည့်ရအောင်။
Underfitting ဖြစ်နေတာက model က ရိုးရှင်းလွန်းလို့ ဖြစ်နိုင်တယ်။
Epochs အရေအတွက်ကို တိုးလိုက်ရင် model က ပိုပြီး learn လုပ်နိုင်မလား။
ဒီ model ကို cloud ပေါ်မှာ hosting တင်ဖို့ plan ရှိတယ်။
Synthetic data ကို သုံးပြီး model ကို train ရတာ တကယ်ကို challenge တစ်ခုပဲ။
Loss function ကို custom တစ်ခု ထပ်ဆောက်ဖို့ လိုမယ်။
ဒီ model က တကယ်ကို robust ဖြစ်လို့ edge cases တွေကိုလည်း handle လုပ်နိုင်တယ်။
Batch size ကို လျှော့လိုက်တာက memory pressure ကို သက်သာစေတယ်။
Sequence data တွေအတွက်ဆိုရင် RNN ထက်စာရင် LSTM က ပိုကောင်းတယ်။
ဒီ model က prediction လုပ်တဲ့အခါ confidence level ဘယ်လောက်ရှိလဲ။
Data leakage ဖြစ်နေလို့ model accuracy က အပြင်မှာ မမှန်တာ။
ဒီ tool က hyperparameter search လုပ်ရတာ တကယ်ကို easy ဖြစ်တယ်။
သူ့ရဲ့ model က တကယ်ကို state-of-the-art (SOTA) ဖြစ်နေတာ။
Clustering လုပ်တဲ့အခါ K-means က တကယ်ကို simple ဖြစ်ပြီး ထိရောက်တယ်။
Dimensionality reduction လုပ်ဖို့ PCA ကို သုံးလိုက်မယ်။
ဒီ model က latency တော်တော်လေး high နေလို့ optimize လုပ်ရမယ်။
Training process က အခုထိ pending ဖြစ်နေတုန်းပဲ။
ဒီ library က ML research လုပ်ဖို့အတွက် တကယ်ကို useful ဖြစ်တယ်။
Data augmentations လုပ်လိုက်ရင် model က ပိုပြီး generalize ဖြစ်လာမယ်။
ဒီ model ရဲ့ decision boundary က တကယ်ကို clear ဖြစ်တယ်။
Gradient vanishing problem ကို ဖြေရှင်းဖို့ skip connections တွေ သုံးရမယ်။
ဒီနေ့တော့ model ရဲ့ checkpoint တွေကို ပြန်စစ်နေတယ်။
Evaluation metrics ထဲမှာ F1-score က ပိုပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိတယ်။
ဒီ model က noisy data တွေကို တကယ်ကို ignore လုပ်နိုင်စွမ်း ရှိတယ်။
API ကနေတစ်ဆင့် model ကို ခေါ်သုံးလို့ရအောင် လုပ်ထားတယ်။
ဒီ project က AI နယ်ပယ်မှာ တကယ့်ကို game changer ပဲ။
Neural architecture search လုပ်ဖို့ compute power အများကြီး လိုမယ်။
ဒီ model က multi-modal ဖြစ်လို့ ရုပ်ပုံရော အသံရော နားလည်တယ်။
Regularization သုံးလိုက်တာက overfitting ကို တကယ်ကို control လုပ်နိုင်တယ်။
ဒီနေ့တော့ dataset ထဲက duplicate တွေကို clean လုပ်နေတယ်။
Embeddings တွေက semantic အဓိပ္ပာယ်ကို တကယ်ကို ပေါ်လွင်စေတယ်။
ဒီ model ရဲ့ output က တကယ်ကို unexpected ဖြစ်နေတယ်။
Fine-tuning လုပ်ဖို့အတွက် hardware လိုအပ်ချက်က တော်တော်မြင့်တယ်။
ဒီ algorithm က scalability ပိုင်းမှာ တကယ်ကို အားသာချက်ရှိတယ်။
Prediction result တွေကို dashboard ပေါ်မှာ update လုပ်ထားတယ်။
ဒီ model က human performance ကိုတောင် ကျော်လွန်သွားပြီ။
Ensemble learning သုံးလိုက်တာက model တွေကို ပိုပြီး powerful ဖြစ်စေတယ်။
ဒီ model က တကယ်ကို versatile ဖြစ်လို့ domain တော်တော်များမှာ သုံးလို့ရတယ်။
Training data က biased ဖြစ်နေရင် model ရဲ့ output ကလည်း unfair ဖြစ်လိမ့်မယ်။
ဒီနေ့တော့ အသစ်ထွက်တဲ့ open source model တစ်ခုကို စမ်းနေတယ်။
Model distillation လုပ်လိုက်ရင် size က ပိုပြီး small ဖြစ်သွားမယ်။
ဒီ neural network က တကယ်ကို deep ဖြစ်လွန်းတယ်။
Gradient tracking ကို ပိတ်ထားရင် inference speed ပိုမြန်တယ်။
ဒီ dataset က privacy ကိစ္စကြောင့် တကယ်ကို sensitive ဖြစ်တယ်။
Version control လုပ်ဖို့အတွက် model registry ကို သုံးသင့်တယ်။
ဒီ model က text-to-speech လုပ်ရတာ တကယ်ကို natural ဖြစ်တာ။
Active learning သုံးပြီး data labeling cost ကို လျှော့ချမယ်။
ဒီ model က long-range dependencies တွေကို တကယ်ကို ကောင်းကောင်းမှတ်မိတယ်။
Training loop ထဲမှာ error တစ်ခု တက်နေလို့ debug လုပ်နေရတယ်။
ဒီ model ကို mobile application ထဲမှာ integrate လုပ်ဖို့ လိုတယ်။
Learning rate ကို တဖြည်းဖြည်း schedule လုပ်ပြီး လျှော့သွားတာ ကောင်းတယ်။
ဒီ algorithm က local optima မှာတင် stuck ဖြစ်နေတာ။
ဒီနေ့တော့ model ရဲ့ explainability ကို report ရေးနေတယ်။
Data streaming လုပ်ပြီး model ကို update လုပ်ရတာ တကယ်ကို complex ပဲ။
ဒီ model က တကယ်ကို smart ဖြစ်လို့ context ကို ကောင်းကောင်းနားလည်တယ်။
Quantization လုပ်လိုက်တာက model ကို edge device ပေါ်မှာ run လို့ရစေတယ်။
ဒီ dataset ထဲမှာ class imbalance က တကယ်ကို extreme ဖြစ်နေတာ။
Feature selection လုပ်လိုက်တာက training time ကို အများကြီး သက်သာစေတယ်။
ဒီ model ရဲ့ weights တွေကို random initialize မလုပ်ဘဲ pre-trained weights တွေ သုံးလိုက်တယ်။
Model တည်ဆောက်တဲ့အခါ reproducibility က တကယ်ကို အရေးကြီးတယ်။
ဒီ ML project က တကယ့်ကို long-term investment တစ်ခုပဲ။
ဒီနေ့တော့ model က prediction မှားနေတဲ့ case တွေကို analyze လုပ်နေတယ်။
AI ethics က ML model တွေ ဆောက်တဲ့အခါ တကယ်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမယ့်အချက်ပဲ။
Japan ကို သွားရင်တော့ cherry blossom တွေ ကြည့်ဖို့ plan ထားတယ်။
Korea ရောက်ရင်တော့ လမ်းဘေးစာသောက်ဆိုင်လေးတွေမှာ food tour လုပ်ချင်တယ်။
Thailand ကတော့ shopping ထွက်ဖို့ အကောင်းဆုံး choice ပဲ။
Singapore က တကယ်ကို clean ဖြစ်ပြီး စနစ်ကျတဲ့ နိုင်ငံပါ။
Vietnam မှာ ကော်ဖီသောက်ရင်း chill လုပ်ရတာ တကယ် vibe ကောင်းတယ်။
Indonesia က Bali ကျွန်းမှာ အပန်းဖြေဖို့ dream တစ်ခု ရှိတယ်။
China က မဟာတံတိုင်းကြီးက တကယ်ကို massive ဖြစ်လွန်းတယ်။
Malaysia က Genting Highlands မှာ အေးအေးဆေးဆေး relax လုပ်ချင်တယ်။
India က Taj Mahal ကို သွားကြည့်ဖို့ အမြဲတမ်း excited ဖြစ်နေတာ။
Philippines က ကမ်းခြေတွေက တကယ်ကို stunning ဖြစ်တာပဲ။
Australia က Sydney Opera House ရှေ့မှာ photo ရိုက်ချင်တယ်။
New Zealand ရဲ့ သဘာဝအလှတရားတွေက တကယ်ကို pure ဖြစ်ပါတယ်။
England မှာတော့ နာမည်ကြီး stadium တွေဆီ football match သွားကြည့်မယ်။
France က Eiffel Tower ကို ညဘက်သွားကြည့်ရင် တကယ်ကို romantic ဖြစ်မှာပဲ။
Italy က pasta တွေက တကယ်ကို authentic ဖြစ်ပြီး စားလို့ကောင်းတယ်။
Germany က နည်းပညာတွေက တကယ်ကို impressive ဖြစ်ဖို့ကောင်းတယ်။
Switzerland က နှင်းဖုံးတောင်တန်းတွေက တကယ့်ကို fairytale လိုပဲ။
Netherlands မှာတော့ tulip ပန်းခင်းတွေကြားထဲ cycle စီးချင်တယ်။
Spain က architecture တွေက တကယ်ကို unique ဖြစ်တာ။
Turkey က Cappadocia မှာ hot air balloon စီးဖို့ list ထဲ ထည့်ထားတယ်။
Dubai မှာတော့ luxury ကျကျ shopping mall တွေ သွားလည်မယ်။
Russia က ရာသီဥတုက တကယ်ကို extreme ဖြစ်လွန်းတယ်။
Canada ရဲ့ ဆောင်းရာသီက တကယ်ကို amazing ဖြစ်တာပဲ။
USA မှာတော့ road trip ထွက်ဖို့ တကယ်ကို long plan ရှိတယ်။
Brazil က carnival ပွဲတော်ကြီးကို တစ်ခါလောက်တော့ experience လိုချင်တယ်။
Egypt က pyramid တွေက တကယ့်ကို mystery တစ်ခုလိုပဲ။
Greece က Santorini မှာ sunset ကြည့်ရတာ တကယ်ကို perfect ပဲ။
Norway မှာတော့ Aurora (မြောက်ဘက်အလင်းတန်း) ကြည့်ဖို့ ဝါသနာပါတယ်။
Sweden က design တွေက တကယ်ကို minimalist ဖြစ်တာ။
Finland က ကမ္ဘာပေါ်မှာ အပျော်ဆုံးနိုင်ငံလို့ feedback ပေးကြတယ်။
Denmark က မြို့လေးတွေက တကယ်ကို cozy ဖြစ်တာပဲ။
Portugal က ကမ်းခြေမြို့လေးတွေမှာ အေးဆေး stay လုပ်ချင်တယ်။
Austria က Hallstatt ရွာလေးက တကယ်ကို picturesque ဖြစ်တယ်။
Belgium မှာတော့ chocolate တွေ တဝကြီး test လုပ်မယ်။
Maldives မှာတော့ water villa လေးနဲ့ အပန်းဖြေတာက တကယ့် dream ပဲ။
Bhutan မှာတော့ တောင်တက်ရင်း spiritual ဖြစ်တဲ့ feel မျိုး ရနိုင်တယ်။

ဒီနေ့တော့ pipeline တစ်ခုလုံးကို automation လုပ်ဖို့ ကြိုးစားနေတယ်။

Model ရဲ့ performance metrics တွေကို visualization လုပ်ကြည့်ရအောင်။

Underfitting ဖြစ်နေတာက model က ရိုးရှင်းလွန်းလို့ ဖြစ်နိုင်တယ်။

Epochs အရေအတွက်ကို တိုးလိုက်ရင် model က ပိုပြီး learn လုပ်နိုင်မလား။

ဒီ model ကို cloud ပေါ်မှာ hosting တင်ဖို့ plan ရှိတယ်။

Synthetic data ကို သုံးပြီး model ကို train ရတာ တကယ်ကို challenge တစ်ခုပဲ။

Loss function ကို custom တစ်ခု ထပ်ဆောက်ဖို့ လိုမယ်။

ဒီ model က တကယ်ကို robust ဖြစ်လို့ edge cases တွေကိုလည်း handle လုပ်နိုင်တယ်။

Batch size ကို လျှော့လိုက်တာက memory pressure ကို သက်သာစေတယ်။

Sequence data တွေအတွက်ဆိုရင် RNN ထက်စာရင် LSTM က ပိုကောင်းတယ်။

ဒီ model က prediction လုပ်တဲ့အခါ confidence level ဘယ်လောက်ရှိလဲ။

Data leakage ဖြစ်နေလို့ model accuracy က အပြင်မှာ မမှန်တာ။

ဒီ tool က hyperparameter search လုပ်ရတာ တကယ်ကို easy ဖြစ်တယ်။

သူ့ရဲ့ model က တကယ်ကို state-of-the-art (SOTA) ဖြစ်နေတာ။

Clustering လုပ်တဲ့အခါ K-means က တကယ်ကို simple ဖြစ်ပြီး ထိရောက်တယ်။

Dimensionality reduction လုပ်ဖို့ PCA ကို သုံးလိုက်မယ်။

ဒီ model က latency တော်တော်လေး high နေလို့ optimize လုပ်ရမယ်။

Training process က အခုထိ pending ဖြစ်နေတုန်းပဲ။

ဒီ library က ML research လုပ်ဖို့အတွက် တကယ်ကို useful ဖြစ်တယ်။

Data augmentations လုပ်လိုက်ရင် model က ပိုပြီး generalize ဖြစ်လာမယ်။

ဒီ model ရဲ့ decision boundary က တကယ်ကို clear ဖြစ်တယ်။

Gradient vanishing problem ကို ဖြေရှင်းဖို့ skip connections တွေ သုံးရမယ်။

ဒီနေ့တော့ model ရဲ့ checkpoint တွေကို ပြန်စစ်နေတယ်။

Evaluation metrics ထဲမှာ F1-score က ပိုပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိတယ်။

ဒီ model က noisy data တွေကို တကယ်ကို ignore လုပ်နိုင်စွမ်း ရှိတယ်။

API ကနေတစ်ဆင့် model ကို ခေါ်သုံးလို့ရအောင် လုပ်ထားတယ်။

ဒီ project က AI နယ်ပယ်မှာ တကယ့်ကို game changer ပဲ။

Neural architecture search လုပ်ဖို့ compute power အများကြီး လိုမယ်။

ဒီ model က multi-modal ဖြစ်လို့ ရုပ်ပုံရော အသံရော နားလည်တယ်။

Regularization သုံးလိုက်တာက overfitting ကို တကယ်ကို control လုပ်နိုင်တယ်။

ဒီနေ့တော့ dataset ထဲက duplicate တွေကို clean လုပ်နေတယ်။

Embeddings တွေက semantic အဓိပ္ပာယ်ကို တကယ်ကို ပေါ်လွင်စေတယ်။

ဒီ model ရဲ့ output က တကယ်ကို unexpected ဖြစ်နေတယ်။

Fine-tuning လုပ်ဖို့အတွက် hardware လိုအပ်ချက်က တော်တော်မြင့်တယ်။

ဒီ algorithm က scalability ပိုင်းမှာ တကယ်ကို အားသာချက်ရှိတယ်။

Prediction result တွေကို dashboard ပေါ်မှာ update လုပ်ထားတယ်။

ဒီ model က human performance ကိုတောင် ကျော်လွန်သွားပြီ။

Ensemble learning သုံးလိုက်တာက model တွေကို ပိုပြီး powerful ဖြစ်စေတယ်။

ဒီ model က တကယ်ကို versatile ဖြစ်လို့ domain တော်တော်များမှာ သုံးလို့ရတယ်။

Training data က biased ဖြစ်နေရင် model ရဲ့ output ကလည်း unfair ဖြစ်လိမ့်မယ်။

ဒီနေ့တော့ အသစ်ထွက်တဲ့ open source model တစ်ခုကို စမ်းနေတယ်။

Model distillation လုပ်လိုက်ရင် size က ပိုပြီး small ဖြစ်သွားမယ်။

ဒီ neural network က တကယ်ကို deep ဖြစ်လွန်းတယ်။

Gradient tracking ကို ပိတ်ထားရင် inference speed ပိုမြန်တယ်။

ဒီ dataset က privacy ကိစ္စကြောင့် တကယ်ကို sensitive ဖြစ်တယ်။

Version control လုပ်ဖို့အတွက် model registry ကို သုံးသင့်တယ်။

ဒီ model က text-to-speech လုပ်ရတာ တကယ်ကို natural ဖြစ်တာ။

Active learning သုံးပြီး data labeling cost ကို လျှော့ချမယ်။

ဒီ model က long-range dependencies တွေကို တကယ်ကို ကောင်းကောင်းမှတ်မိတယ်။

Training loop ထဲမှာ error တစ်ခု တက်နေလို့ debug လုပ်နေရတယ်။

ဒီ model ကို mobile application ထဲမှာ integrate လုပ်ဖို့ လိုတယ်။

Learning rate ကို တဖြည်းဖြည်း schedule လုပ်ပြီး လျှော့သွားတာ ကောင်းတယ်။

ဒီ algorithm က local optima မှာတင် stuck ဖြစ်နေတာ။

ဒီနေ့တော့ model ရဲ့ explainability ကို report ရေးနေတယ်။

Data streaming လုပ်ပြီး model ကို update လုပ်ရတာ တကယ်ကို complex ပဲ။

ဒီ model က တကယ်ကို smart ဖြစ်လို့ context ကို ကောင်းကောင်းနားလည်တယ်။

Quantization လုပ်လိုက်တာက model ကို edge device ပေါ်မှာ run လို့ရစေတယ်။

ဒီ dataset ထဲမှာ class imbalance က တကယ်ကို extreme ဖြစ်နေတာ။

Feature selection လုပ်လိုက်တာက training time ကို အများကြီး သက်သာစေတယ်။

ဒီ model ရဲ့ weights တွေကို random initialize မလုပ်ဘဲ pre-trained weights တွေ သုံးလိုက်တယ်။

Model တည်ဆောက်တဲ့အခါ reproducibility က တကယ်ကို အရေးကြီးတယ်။

ဒီ ML project က တကယ့်ကို long-term investment တစ်ခုပဲ။

ဒီနေ့တော့ model က prediction မှားနေတဲ့ case တွေကို analyze လုပ်နေတယ်။

AI ethics က ML model တွေ ဆောက်တဲ့အခါ တကယ်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမယ့်အချက်ပဲ။

Japan ကို သွားရင်တော့ cherry blossom တွေ ကြည့်ဖို့ plan ထားတယ်။

Korea ရောက်ရင်တော့ လမ်းဘေးစာသောက်ဆိုင်လေးတွေမှာ food tour လုပ်ချင်တယ်။

Thailand ကတော့ shopping ထွက်ဖို့ အကောင်းဆုံး choice ပဲ။

Singapore က တကယ်ကို clean ဖြစ်ပြီး စနစ်ကျတဲ့ နိုင်ငံပါ။

Vietnam မှာ ကော်ဖီသောက်ရင်း chill လုပ်ရတာ တကယ် vibe ကောင်းတယ်။

Indonesia က Bali ကျွန်းမှာ အပန်းဖြေဖို့ dream တစ်ခု ရှိတယ်။

China က မဟာတံတိုင်းကြီးက တကယ်ကို massive ဖြစ်လွန်းတယ်။

Malaysia က Genting Highlands မှာ အေးအေးဆေးဆေး relax လုပ်ချင်တယ်။

India က Taj Mahal ကို သွားကြည့်ဖို့ အမြဲတမ်း excited ဖြစ်နေတာ။

Philippines က ကမ်းခြေတွေက တကယ်ကို stunning ဖြစ်တာပဲ။

Australia က Sydney Opera House ရှေ့မှာ photo ရိုက်ချင်တယ်။

New Zealand ရဲ့ သဘာဝအလှတရားတွေက တကယ်ကို pure ဖြစ်ပါတယ်။

England မှာတော့ နာမည်ကြီး stadium တွေဆီ football match သွားကြည့်မယ်။

France က Eiffel Tower ကို ညဘက်သွားကြည့်ရင် တကယ်ကို romantic ဖြစ်မှာပဲ။

Italy က pasta တွေက တကယ်ကို authentic ဖြစ်ပြီး စားလို့ကောင်းတယ်။

Germany က နည်းပညာတွေက တကယ်ကို impressive ဖြစ်ဖို့ကောင်းတယ်။

Switzerland က နှင်းဖုံးတောင်တန်းတွေက တကယ့်ကို fairytale လိုပဲ။

Netherlands မှာတော့ tulip ပန်းခင်းတွေကြားထဲ cycle စီးချင်တယ်။

Spain က architecture တွေက တကယ်ကို unique ဖြစ်တာ။

Turkey က Cappadocia မှာ hot air balloon စီးဖို့ list ထဲ ထည့်ထားတယ်။

Dubai မှာတော့ luxury ကျကျ shopping mall တွေ သွားလည်မယ်။

Russia က ရာသီဥတုက တကယ်ကို extreme ဖြစ်လွန်းတယ်။

Canada ရဲ့ ဆောင်းရာသီက တကယ်ကို amazing ဖြစ်တာပဲ။

USA မှာတော့ road trip ထွက်ဖို့ တကယ်ကို long plan ရှိတယ်။

Brazil က carnival ပွဲတော်ကြီးကို တစ်ခါလောက်တော့ experience လိုချင်တယ်။

Egypt က pyramid တွေက တကယ့်ကို mystery တစ်ခုလိုပဲ။

Greece က Santorini မှာ sunset ကြည့်ရတာ တကယ်ကို perfect ပဲ။

Norway မှာတော့ Aurora (မြောက်ဘက်အလင်းတန်း) ကြည့်ဖို့ ဝါသနာပါတယ်။

Sweden က design တွေက တကယ်ကို minimalist ဖြစ်တာ။

Finland က ကမ္ဘာပေါ်မှာ အပျော်ဆုံးနိုင်ငံလို့ feedback ပေးကြတယ်။

Denmark က မြို့လေးတွေက တကယ်ကို cozy ဖြစ်တာပဲ။

Portugal က ကမ်းခြေမြို့လေးတွေမှာ အေးဆေး stay လုပ်ချင်တယ်။

Austria က Hallstatt ရွာလေးက တကယ်ကို picturesque ဖြစ်တယ်။

Belgium မှာတော့ chocolate တွေ တဝကြီး test လုပ်မယ်။

Maldives မှာတော့ water villa လေးနဲ့ အပန်းဖြေတာက တကယ့် dream ပဲ။

Bhutan မှာတော့ တောင်တက်ရင်း spiritual ဖြစ်တဲ့ feel မျိုး ရနိုင်တယ်။