ဟုတ်တယ်၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တွေကို မြင်ယောင်ဖို့အတွက် TensorBoard အွန်လိုင်းကို သုံးနိုင်ပါတယ်။
TensorBoard သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော နာမည်ကြီး open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ပါ၀င်သည့် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ဂရပ်များ၊ လေ့ကျင့်ရေးမက်ထရစ်များနှင့် မြှပ်နှံမှုများကဲ့သို့သော သင့်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို ခြေရာခံပြီး မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများကို မြင်ယောင်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင့်မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သည်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ကာ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
TensorBoard ကို အွန်လိုင်းအသုံးပြုရန်၊ သင်သည် Google Colab သို့မဟုတ် Google Cloud AI Platform Notebooks ကဲ့သို့သော cloud computing ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းများသည် Jupyter မှတ်စုစာအုပ်များကို အသုံးပြု၍ သင့်စက်သင်ယူမှုကုဒ်ကို ရေးသားပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပေါင်းစပ်ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်ကာ TensorBoard ကို အမြင်အာရုံအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Google Colab သည် TensorBoard အတွက် built-in ပံ့ပိုးမှုဖြင့် အခမဲ့ cloud-based Jupyter notebook ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးပါသည်။ Colab မှတ်စုစာအုပ်တွင် TensorFlow နှင့် အခြားလိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး သင့်မော်ဒယ်များကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် TensorBoard ကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
TensorBoard အွန်လိုင်းအသုံးပြုခြင်းအတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုမှာ Google Cloud AI Platform ကဲ့သို့ cloud ပလပ်ဖောင်းများတွင် သင့်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချရန်ဖြစ်သည်။ သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး လိုအပ်သော မှတ်တမ်းများနှင့် စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကို သိမ်းဆည်းပြီးသည်နှင့်၊ သင်သည် ဤမှတ်တမ်းများကို cloud ပလပ်ဖောင်းမှ တိုက်ရိုက်မြင်ယောင်နိုင်ရန် TensorBoard ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် သင့်စက်တွင်းရှိ မှတ်တမ်းများကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ရန်မလိုအပ်ဘဲ မည်သည့်ပြဿနာများကိုမဆို အမှားရှာနိုင်စေပါသည်။
cloud ပလပ်ဖောင်းများအပြင် TensorBoard.dev ကဲ့သို့အွန်လိုင်းဝန်ဆောင်မှုများလည်း TensorBoard မှတ်တမ်းများကိုမြင်ယောင်နိုင်ရန် web-based interface ကိုပေးဆောင်သည်။ TensorBoard.dev သည် သင့်အား သင်၏ TensorBoard မှတ်တမ်းများကို cloud သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး ဝဘ်ဘရောက်ဆာမှတဆင့် ၎င်းတို့ကို ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် သင်၏ မော်ဒယ်အမြင်အာရုံများကို ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သူများနှင့် မျှဝေခြင်း သို့မဟုတ် သင့်အလုပ်ကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ပရိသတ်ထံ ပြသရန်အတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
TensorBoard အွန်လိုင်းကိုအသုံးပြုခြင်းသည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မျှဝေခြင်းကို ရိုးရှင်းစေသည်။ သင်သည် စက်သင်ယူမှုသဘောတရားများကို စတင်လေ့လာသူဖြစ်စေ သို့မဟုတ် အတွေ့အကြုံရင့်ကျက်သော လေ့ကျင့်ရေးဆရာတစ်ဦးဖြစ်စေ ၊ အွန်လိုင်း TensorBoard အရင်းအမြစ်များကို အသုံးချခြင်းသည် သင့်လုပ်ငန်းအသွားအလာကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး သင့်စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များရရှိစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- 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။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။