Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် keyword spotting အတွက် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများ နယ်ပယ်တွင်၊ များစွာသော algorithms များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ဤလုပ်ငန်းအတွက် အထူးသင့်လျော်သည်ဟု ထင်ရှားသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှာ Convolutional Neural Network (CNN) ဖြစ်သည်။
CNN များကို ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းနှင့် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် အောင်မြင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ၎င်းတို့၏ spatial dependencies များကို ထိထိရောက်ရောက်ဖမ်းယူနိုင်ပြီး hierarchical ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာနိုင်မှုသည် ၎င်းတို့အား သော့ချက်စာလုံးရှာဖွေခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည်၊ ပန်းတိုင်သည် ပေးထားသောထည့်သွင်းမှုတစ်ခုအတွင်း တိကျသောစကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများကိုဖော်ထုတ်ရန်ဖြစ်သည်။
CNN ၏တည်ဆောက်ပုံတွင် convolutional layers၊ pooling layers နှင့် အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာများအပါအဝင် အလွှာများစွာပါ၀င်ပါသည်။ convolutional layers များသည် input data သို့ သင်ယူနိုင်သော filters အစုံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် feature ထုတ်ယူမှုကို လုပ်ဆောင်သည်။ ဤစစ်ထုတ်မှုများသည် အစွန်းများ၊ ထောင့်များ သို့မဟုတ် အသွင်အပြင်များကဲ့သို့ ဒေတာရှိ အမျိုးမျိုးသော ပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ အလွှာများကို ပေါင်းထည့်ပြီးနောက် ၎င်းတို့၏ အရေးကြီးသော ဝိသေသလက္ခဏာများကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ထုတ်ယူထားသော အင်္ဂါရပ်များ၏ spatial dimension ကို လျှော့ချပါ။ နောက်ဆုံးတွင်၊ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာများသည် ယခင်အလွှာများမှသင်ယူခဲ့သောအင်္ဂါရပ်များကိုပေါင်းစပ်ပြီး နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်များကိုပြုလုပ်ပါ။
သော့ချက်စာလုံးကိုရှာဖွေခြင်းအတွက် CNN ကိုလေ့ကျင့်ရန်၊ အသံနမူနာများနှင့် ၎င်းတို့၏သက်ဆိုင်သောသော့ချက်စာလုံးများပါ၀င်သော အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာအစုံလိုအပ်ပါသည်။ အသံနမူနာများကို အချိန်နှင့်အမျှ အသံအချက်ပြမှုများ၏ ကြိမ်နှုန်းအကြောင်းအရာ၏ အမြင်အာရုံကို ကိုယ်စားပြုသည့် spectrograms အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ဤ spectrogram များသည် CNN သို့ ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ CNN သည် သော့ချက်စာလုံးများ ရှိနေခြင်းကို ညွှန်ပြသည့် spectrograms တွင် ပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို အသိအမှတ်ပြုရန် သင်ယူသည်။ ၎င်းကို backpropagation ဟုခေါ်သော ထပ်ခါတလဲလဲ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုအားဖြင့် ၎င်းကို ကွန်ရက်သည် ၎င်း၏ခန့်မှန်းချက်များနှင့် မြေပြင်အမှန်တရားတံဆိပ်များကြား ခြားနားချက်ကို အနည်းဆုံးလျှော့ချရန် ၎င်း၏အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိပေးသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပုံမှန်အားဖြင့် stochastic gradient descent (SGD) သို့မဟုတ် Adam ကဲ့သို့သော gradient descent-based algorithms များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ပါသည်။
CNN မှ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့်၊ ၎င်းကို ကွန်ရက်မှတစ်ဆင့် ကျွေးမွေးပြီး ကွန်ရက်၏ထွက်ရှိမှုကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် အသံနမူနာအသစ်များတွင် သော့ချက်စာလုံးများကို တွေ့ရှိရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ output သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောသော့ချက်စကားလုံးအစုအဝေးတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်ပြီး ထည့်သွင်းမှုတွင် သော့ချက်စကားလုံးတစ်ခုစီ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ညွှန်ပြသည်။
သော့ချက်စာလုံးအစက်ချခြင်းအတွက် CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ကွဲပြားမှုပေါ်တွင် များစွာမူတည်ကြောင်း သတိပြုသင့်ပါသည်။ ပိုမိုကြီးမားပြီး ကွဲပြားသောဒေတာအတွဲသည် ကွန်ရက်ကို မမြင်ရသောနမူနာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် ၎င်း၏တိကျမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျပန်းအသွင်ပြောင်းမှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အတုအယောင်ချဲ့ထွင်သည့် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များသည် CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုမြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
Convolutional Neural Network (CNN) algorithm သည် သော့ချက်စာလုံးကို ရှာဖွေခြင်းအတွက် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ ၎င်း၏ အာကာသဆိုင်ရာ မှီခိုမှုကို ဖမ်းယူနိုင်ပြီး အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာနိုင်မှုသည် အသံနမူနာများအတွင်း တိကျသော စကားလုံး သို့မဟုတ် စကားစုများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ထိရောက်စေသည်။ အညွှန်းတပ်ထားသော spectrograms များကို ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် backpropagation မှတဆင့် ကွန်ရက်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ CNN သည် သော့ချက်စာလုံးများပါဝင်မှုကို ညွှန်ပြသည့်ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန် လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ ကွဲပြားပြီး တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
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။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: နိဒါန္း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)