Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ Keras မော်ဒယ်၏ ဥပမာတွင်၊ အလွှာများတွင် activation function အများအပြားကို အသုံးပြုပါသည်။ ကွန်ရက်ကို ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ Keras တွင်၊ မော်ဒယ်၏ အလွှာတစ်ခုစီအတွက် activation functions များကို သတ်မှတ်နိုင်ပြီး network architecture ကို ဒီဇိုင်းဆွဲရာတွင် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိနိုင်သည်။
ဥပမာရှိ Keras မော်ဒယ်၏ အလွှာများတွင် အသုံးပြုသည့် activation လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-
1. ReLU (ပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသော Linear Unit): ReLU သည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် အသုံးအများဆုံးသော အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်ချက်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို f(x) = max(0, x) အဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး x သည် လုပ်ဆောင်ချက်သို့ ထည့်သွင်းသည်။ ReLU သည် အနုတ်တန်ဖိုးအားလုံးကို သုညအဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး အပြုသဘောတန်ဖိုးများကို မပြောင်းလဲဘဲ ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ဤအသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် တွက်ချက်မှုအရ ထိရောက်ပြီး ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် ကူညီပေးပါသည်။
2. Softmax- Softmax ကို အမျိုးအစားပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းပြဿနာ၏ နောက်ဆုံးအလွှာတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ယခင်အလွှာ၏ ရလဒ်ကို အတန်းများပေါ်ရှိ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းပေးသည်။ Softmax ကို f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])) ၊ x[i] သည် class i အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်သို့ ထည့်သွင်းပြီး ပေါင်းလဒ်ကို အားလုံးကို လွှဲပြောင်းယူသည် ။ အတန်းများ softmax လုပ်ဆောင်ချက်၏ အထွက်တန်ဖိုးများသည် 1 အထိ ပေါင်းပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များအတွက် သင့်လျော်စေသည်။
3. Sigmoid- Sigmoid သည် binary အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပြဿနာများတွင် အသုံးပြုသည့် နာမည်ကြီး activation function တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် input ကို 0 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးတစ်ခုသို့ မြေပုံပြပြီး positive class မှ input ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကိုယ်စားပြုသည်။ Sigmoid ကို f(x) = 1/(1 + exp(-x)) ဟု သတ်မှတ်သည်။ ၎င်းသည် ချောမွေ့ပြီး ကွဲပြားနိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် gradient-based optimization algorithms အတွက် သင့်လျော်သည်။
4. Tanh (Hyperbolic Tangent): Tanh သည် sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ဆင်တူသော်လည်း input ကို -1 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးတစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်ထားသည်။ ၎င်းကို f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x))။ Tanh ကို မျဉ်းကြောင်းမဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို ဖမ်းယူရာတွင် ကူညီပေးသောကြောင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လျှို့ဝှက်အလွှာများတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
ဤအသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာအမျိုးမျိုးတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြပြီး မတူညီသော စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ လက်ရှိပြဿနာနှင့် ဒေတာ၏လက္ခဏာရပ်များပေါ်မူတည်၍ သင့်လျော်သော activation function ကိုရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
အဆိုပါ activation လုပ်ဆောင်ချက်များ၏အသုံးပြုမှုကိုသရုပ်ဖော်ရန်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ ရိုးရှင်းသောဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ထည့်သွင်းသည့်အလွှာသည် ရုပ်ပုံတစ်ပုံ၏ pixel တန်ဖိုးများကို လက်ခံရရှိပြီး နောက်ဆက်တွဲအလွှာများသည် အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ReLU activation ဖြင့် လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုသည်။ နောက်ဆုံးအလွှာသည် မတူညီသောအတန်းများနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ရုပ်ပုံ၏ဖြစ်နိုင်ခြေများကိုထုတ်လုပ်ရန် softmax activation ကိုအသုံးပြုသည်။
ပေးထားသည့် ဥပမာရှိ Keras မော်ဒယ်၏ အလွှာများတွင် အသုံးပြုသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ReLU၊ softmax၊ sigmoid နှင့် tanh တို့ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာတစ်ခုစီသည် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြင့် ဆောင်ရွက်ကြပြီး ပြဿနာ၏လိုအပ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ရွေးချယ်သည်။ ထိရောက်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများကို ဒီဇိုင်းဆွဲရာတွင် လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
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။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။