TensorFlow သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသည့် Google မှတီထွင်ထားသည့် open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TensorFlow သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့အတွက် အထူးလူသိများပြီး ၎င်းသည် နယ်ပယ်တွင် စတင်သူများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူနှစ်ဦးစလုံးအတွက် ရေပန်းစားသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
၎င်း၏ core တွင် TensorFlow သည် multidimensional arrays များဖြစ်သည့် tensor ၏သဘောတရားအပေါ်အခြေခံသည်။ တင်းဆာများကို အသုံးချသည့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်မှုများ စီးရီးဖြစ်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်များမှတဆင့် ဤတင်းမာမှုများ စီးဆင်းသည်။ ဤဂရပ်သည် မော်ဒယ်၏ ဗိသုကာလက်ရာကို ကိုယ်စားပြုပြီး စနစ်မှတဆင့် ဒေတာရွေ့လျားပုံကို သတ်မှတ်သည်။
TensorFlow ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်း၏အလိုအလျောက်ကွဲပြားမှုကိုလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် gradient ဆင်းသက်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော gradient များကို ထိရောက်စွာ တွက်ချက်နိုင်သည်။ TensorFlow သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ဘုံစက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ကျယ်ပြန့်သော built-in လုပ်ဆောင်ချက်များကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
TensorFlow သည် CPU နှင့် GPU တွက်ချက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် အသုံးပြုသူများအား ပိုမိုမြန်ဆန်သော လေ့ကျင့်ချိန်များအတွက် ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ်များ၏ စွမ်းအားကို မြှင့်တင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် Keras ဟုခေါ်သော အဆင့်မြင့် API ကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။ Keras ဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် အဆင့်နိမ့်သော အကောင်အထည်ဖော်မှုအသေးစိတ်များကို စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ မတူညီသော မော်ဒယ်ဗိသုကာများကို လျင်မြန်စွာ နမူနာပုံစံနှင့် စမ်းသပ်နိုင်သည်။
၎င်း၏ ပင်မလုပ်ဆောင်ချက်များအပြင် TensorFlow သည် အသုံးပြုသူများအား လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စောင့်ကြည့်ရန်၊ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်သာစေရန်နှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို အမှားရှာရန် ခွင့်ပြုသည့် TensorBoard ကဲ့သို့သော အမြင်အာရုံအတွက် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Serving သည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို ဖြန့်ကျက်နိုင်စေမည့် အခြားအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို အတိုင်းအတာဖြင့် ဆောင်ရွက်ရန် လွယ်ကူစေသည်။
TensorFlow သည် Python၊ C++ နှင့် Java အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ကျယ်ပြန့်သော developer များအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် scikit-learn၊ PyTorch နှင့် OpenCV ကဲ့သို့သော အခြားနာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှုဘောင်များနှင့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းများဖန်တီးရန် မတူညီသောကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
TensorFlow သည် ရိုးရှင်းသော နောက်ပြန်ဆုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများမှ ရှုပ်ထွေးနက်နဲသော သင်ယူမှုဗိသုကာများအထိ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံသုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ကြွယ်ဝသောအင်္ဂါရပ်များ၊ ခိုင်မာသောအသိုင်းအဝိုင်းပံ့ပိုးမှုနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများသည် သုတေသီများ၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ဉာဏ်ရည်တု၏စွမ်းအားကို အသုံးချလိုသော စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်သူများအတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
- TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။