convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို မြင်ယောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွန်ရက်၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို နားလည်ရန်သာမက ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် သင်ယူထားသော ကိုယ်စားပြုမှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
ရုပ်ပုံများကို မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ကွန်ရက်သည် ခွေးနှင့်ကြောင်များအကြား ခွဲခြားသိမြင်ရန် သင်ယူနေသည့် အင်္ဂါရပ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်လာစေရန်ဖြစ်သည်။ Convolutional neural networks (CNNs) သည် အစွန်းများနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်များကဲ့သို့ အဆင့်နိမ့်အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်းဖြင့် ပုံများ၏ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာကာ ၎င်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ပြီး ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ကိုယ်စားပြုမှုများအဖြစ် ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဤသင်ယူထားသော အင်္ဂါရပ်များကို မြင်ယောင်ခြင်းဖြင့်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပြုလုပ်ရန် ကွန်ရက်အာရုံစိုက်နေသည့် ပုံများ၏ အသွင်အပြင်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ရက်သည် ရုပ်ပုံတစ်ခုအား ခွေးအဖြစ်ခွဲခြားရန် နားရွက် သို့မဟုတ် အမြီးများရှိနေခြင်းအပေါ် ကြီးမားစွာမှီခိုနေရသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိပါက၊ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် ခွေးနှင့်ကြောင်ခွဲခြားရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်နေကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ ကောက်ချက်ချနိုင်ပါသည်။ ဤအသိပညာသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြန်လည်သန့်စင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်၏တိကျမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း သို့မဟုတ် အတန်းနှစ်ခုကြားရှိ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ခြားနားချက်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်မှုပေးခြင်းတို့တွင် အဖိုးတန်နိုင်ပါသည်။
Visualizations များသည် ကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင်လည်း ကူညီပေးပါသည်။ မှားယွင်းစွာ ခွဲခြားထားသော ပုံများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ရှုပ်ထွေးမှုကို ဖြစ်စေနိုင်သည့် ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဘုံလက္ခဏာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ပြီး တိုးတက်မှုအတွက် နယ်ပယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဤမှားယွင်းသော အမျိုးအစားခွဲထားသော ပုံများကို ထပ်မံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ရက်သည် အချို့သော ခွေးမျိုးစိတ်များကို ကြောင်အဖြစ် မကြာခဏ မှားယွင်းစွာ အမျိုးအစားခွဲပါက၊ မော်ဒယ်သည် ထိုမျိုးစိတ်များအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ပိုမိုလိုအပ်ကြောင်း ညွှန်ပြနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုရလဒ်များကို မြင်ယောင်ခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်၏ဆုံးဖြတ်ချက်များကို သက်ဆိုင်သူများ သို့မဟုတ် အဆုံးအသုံးပြုသူများကို ရှင်းပြသည့်နည်းလမ်းတစ်ခု ပေးနိုင်ပါသည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချမှုများစွာတွင်၊ ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ရန်နှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေရန်အတွက် စကားပြန်ဆိုနိုင်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ သက်ဆိုင်ရာပုံများနှင့်အတူ အမျိုးအစားခွဲခြင်းရလဒ်များကို မြင်ယောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကွန်ရက်သည် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုချရခြင်း၏ ရှင်းလင်းပြီး အလိုလိုသိသာသော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုကို ပေးနိုင်ပါသည်။
ဤလက်တွေ့ကျသော အကျိုးကျေးဇူးများအပြင်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို မြင်ယောင်မြင်ယောင်ခြင်းမှာလည်း လေ့ကျင့်ရေးကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့်လည်း ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများ၊ ကျောင်းသားများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများအား ကွန်ရက်၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ပြီး ၎င်းလေ့လာသင်ယူထားသည့် ကိုယ်စားပြုမှုများကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ဤနားလည်မှုကို ကွန်ရက်၏ဗိသုကာပညာကို မြှင့်တင်ရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ သို့မဟုတ် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဆန်းသစ်သောနည်းပညာများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် အသုံးချနိုင်သည်။
convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆက်စပ်နေသည့် ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို မြင်ယောင်ခြင်းမှာ အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် လေ့လာသင်ယူထားသောအင်္ဂါရပ်များကိုနားလည်ရန်၊ ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ခြင်း၊ အလားအလာရှိသောပြဿနာများကိုဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ကွန်ရက်၏ဆုံးဖြတ်ချက်များကိုရှင်းပြခြင်းနှင့်နောက်ထပ်သုတေသနနှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများအတွက် Didactic tool တစ်ခုအဖြစ်ဆောင်ရွက်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု:
- Keras သည် TFlearn ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Deep Learning TensorFlow စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပါသလား။
- TensorFlow 2.0 နှင့်နောက်ပိုင်းတွင်၊ စက်ရှင်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုတော့ပါ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် အကြောင်းပြချက် ရှိပါသလား။
- hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
- SQLite ဒေတာဘေ့စ်နှင့် ချိတ်ဆက်မှုနှင့် cursor အရာဝတ္ထုတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်ပုံဖန်တီးရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသော Python ကုဒ်အတိုအထွာတွင် မည်သည့် module များကို ထည့်သွင်းသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ဒေတာမှ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခု ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကိုရွေးချယ်ပြီး chatbot ၏ အနုမာနလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုလျှင် ဘာသာပြန်ဆိုမှုအရေအတွက်နှင့် အလင်းတန်းများကို ချိန်ညှိရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာအချို့မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် EITC/AI/DLTF Deep Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်