TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သော ဂေဟစနစ်တစ်ခုအား ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏အခြေအနေတွင်၊ TensorFlow သည် ဤပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးရုံသာမက ၎င်းတို့၏ ကောက်ချက်ကိုလည်း လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော နှင့် လက်တွေ့ရလဒ်များအကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ချိန်ညှိခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ TensorFlow သည် လေ့ကျင့်ရေး DNN များကို ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်စေမည့် ကြွယ်ဝသော လုပ်ဆောင်ချက်အစုံကို ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် Keras ဟုခေါ်သော အဆင့်မြင့် API ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ Keras ဖြင့်၊ developer များသည် အလွှာများစုပုံခြင်း၊ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များကို လျင်မြန်စွာတည်ဆောက်နိုင်သည်။ TensorFlow သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် GPU အများအပြား သို့မဟုတ် ဖြန့်ဝေထားသော အစုအဝေးများကိုပင် အသုံးပြုခွင့်ပေးခြင်းဖြင့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဥပမာအနေဖြင့် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် convolutional layers၊ pooling layers နှင့် အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများပါ၀င်သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏ model architecture ကို သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းလဲခြင်း၊ pixel တန်ဖိုးများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်မှုအစုများသို့ ဒေတာခွဲခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာအတွဲကို တင်ရန်နှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် TensorFlow ၏ built-in လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုနှင့် အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်ကို စုစည်းနိုင်ပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်နိုင်ပြီး တရားဝင်သတ်မှတ်မှုတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်နိုင်သည်။ TensorFlow သည် လေ့ကျင့်ရေးတိုးတက်မှုကို ခြေရာခံရန်၊ စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် စောစီးစွာ ရပ်တန့်ရန်အတွက် အမျိုးမျိုးသော ခေါ်ဆိုမှုများနှင့် အသုံးဝင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် ၎င်းကို မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ခြင်းပါ၀င်သည့် အနုမာနအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ TensorFlow သည် သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စအပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားသောအသုံးချမှုရွေးချယ်စရာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ developer များသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို သီးသန့်အပလီကေးရှင်း၊ ဝဘ်ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအဖြစ် သို့မဟုတ် ပိုကြီးသောစနစ်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ်ပင် အသုံးချနိုင်သည်။ TensorFlow သည် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို တင်ရန်၊ ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို ကျွေးမွေးရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ရယူရန်အတွက် APIs များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤ API များကို အမျိုးမျိုးသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် မူဘောင်များတွင် ပေါင်းစည်းနိုင်ပြီး TensorFlow မော်ဒယ်များကို လက်ရှိဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ်များတွင် ပေါင်းစည်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
TensorFlow သည် အမှန်တကယ်ပင် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် အနုအရင့် နှစ်မျိုးလုံးကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ အဆင့်မြင့်မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှုအတွက် Keras အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်အစုံအလင်သည် ၎င်းအား စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ TensorFlow ၏ စွမ်းရည်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် သုတေသီများသည် အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့် အသုံးချနိုင်သည်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းမှ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအထိ။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
- Gradient Boosting algorithm ကဘာလဲ။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။